风能转换系统神经网络控制方法综述

风力发电变流系统仿真及逆变器的单神经元控制的开题报告一、研究背景近年来，随着能源需求的不断增加，研究新能源技术成为了各国政府和工业界的共同关注点。

风能作为具有丰富、清洁和可再生性的能源，越来越受到人们的重视。

风力发电不仅可以减少温室气体的排放，还可以降低对传统能源的依赖程度，提高能源安全性。

然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，其能量输出的波动性较大，这为风力发电的普及和应用带来了一定的挑战。

为了充分利用风能，提高风力发电的效率和稳定性，需要研究一种有效的变流系统和控制方法。

逆变器是一种常见的风力发电变流系统，其作用是将风能转换为电能，将输出电流的频率、电压和相位调整到与电网一致。

同时，为了保证风力发电系统的安全和可靠性，需要采用一种合理的控制策略。

单神经元控制作为一种新兴的控制方法，具有简单性、易操作性和实时性等优点，能够有效地控制逆变器输出波形，提高风力发电的稳定性和控制性能。

二、研究目的本研究旨在利用仿真技术，对风力发电变流系统进行建模和分析，并研究采用单神经元控制的逆变器控制策略，以提高风力发电的稳定性和有效性。

三、研究内容1. 风力发电变流系统的建模和仿真建立风力发电变流系统的电路模型，进行系统仿真，并探究不同工况下系统的性能和特性，以获取系统的基础数据和原始波形。

对得到的数据进行分析和处理，为进一步探讨逆变器的控制策略提供参考。

2. 单神经元控制逆变器的设计和仿真针对风力发电变流系统的特点和要求，设计并仿真单神经元控制逆变器，分析不同控制参数对输出波形的影响，并对其控制性能进行评估。

3. 风力发电变流系统仿真与实验验证在仿真的基础上，设计实验方案，搭建实验平台，通过对实验数据的采集和分析，验证仿真结果的准确性和可靠性，并进一步优化和改进控制策略。

四、研究意义和预期成果本研究的意义在于：1. 为提高风力发电的效率和可靠性提供新思路和方法。

2. 对单神经元控制逆变器的控制策略进行了研究和分析，为探索逆变器的其他控制方法提供了参考。

基于神经网络的风力发电控制系统
姚兴佳;曾小明
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】1997(12)A00
【摘要】提出一种用于风力发电控制系统的人工神经网络。

首先将系统的控制问题转化为适合人工神经网络处理的识别问题,然后对样本数据进行适当的预处理,最后采用BPN神经网络结构,选择一种可降低网络灵敏度的新学习算法。

仿真结果表明,所提出的含有两个隐层的神经网络模型具有较强的适应性。

【总页数】5页(P482-486)
【关键词】风力发电;神经网络;学习算法
【作者】姚兴佳;曾小明
【作者单位】沈阳工业大学风能技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
【相关文献】
1.基于鼠笼异步发电机风力发电控制系统的研究 [J], 吴竞之;张建文;蔡旭;王晗
2.基于神经网络和DSP-TMSF2812的风力摆伺服控制系统设计 [J], 杜金祥;岳光
3.基于神经网络的风力发电机组偏航控制系统 [J], 丁恒;王世荣;李金峰;
4.基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计 [J], 袁建平;施一萍;江鹏;蒋宇;贾日晶;姚德亮
5.基于电压反馈式小型风力发电机限速发电控制系统研究 [J], 钟婷婷;郭永;韩巧丽;王婷;韩宝生
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并网风力机中基于变桨距角的神经网络控制方法王凌云;张涛;孟娟【摘要】针对并网风力机的运行特性,在其传动系统和发电机的动态模型基础上设计控制器.当外界风速较大,提出采用基于神经网络的风力机叶片桨距角控制器抑制多余的风能进入发电系统,维持风力发电机馈送到电网的功率稳定；当风速较低时,风力机转速需要跟随风速变化,调整叶片桨距角处于捕捉最大风能位置处,保证风力机的风能转换效率最优,提高其运行效率.仿真结果验证了该控制方法的有效性.%For the operation characteristics of a grid connected wind turbine, two controllers are designed based on the dynamical model of the wind turbine drive system and generator. When the wind speed is higher, the neural network controller of the turbine blades pitch angle is proposed to restrict the excess wind energy entering the generation system in order to keep the power injected into the grid stable. Meanwhile, when the wind speed is lower, the turbine speed is changed with the variation of wind speed by adjusting the blades angle at the value of capturing maximum wind power, then the optimal wind energy conversion efficiency is guaranteed. The simulation results verify this control method is highly effective.【期刊名称】《三峡大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(034)002【总页数】5页(P45-49)【关键词】风力机;桨距角控制;功率系数;神经网络;并网【作者】王凌云;张涛;孟娟【作者单位】三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002;三峡大学新能源研究院,湖北宜昌443002;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002;长江水利委员会长江三峡水文水资源勘测局,湖北宜昌443000【正文语种】中文【中图分类】TM762当前，对可再生能源，尤其是风能的开发利用，已经受到世界各国的高度重视.对风能的利用，主要是依靠风力机，风力机是把由叶轮机捕获的风能转化成机械能，再转化成电能的风力发电设备.为改善风力机的运行性能和提高发电效率，有较多文献针对风力机展开了研究.文献［1］研究了感应电机在风力发电系统中的应用情况，分析了感应电机参数的影响效果以及在有外界扰动的情况下，发电机输出电压的稳定性.文献［2］则从系统建模和参数测量复杂性的角度，分析了当控制目标不同时，叶轮机控制器对风力机的动态特性影响.Muljadi［3］为提高风机系统的动态性能，分析了变速风力机桨距控制的运行情况，Chen［4］提出以输出功率和发电机的转速作为输入变量的模糊逻辑控制系统，采用模糊控制器来调整发电机的驱动轴转矩，使之在期望转速范围内运转，减少输出功率的波动.Yang［5］则在风力机动态特性模型基础上，分别比较了常规控制方法和智能控制方法的控制效果及其风力机运行性能的影响.由于风速的瞬变性，为提高风能的利用效率，要求风力机在任意风速下都能运行在最优状态，进而获取最大的风能.文献［6］提出直接检测风速，依据风力机特性曲线实时计算出发电机转速，采用速度闭环控制.但是此方案需增设高精度的风速检测设备，同时由于风力机周围气流受叶片扰动较大，风机叶片上各点风速都不相同，难以准确测量.基于此，文献［7］则提出一种无需检测风速的最大风能捕获控制策略，该方案通过主动改变定子功率，利用功率平衡点使风力机捕获最大风能，但该方案算法和系统结构复杂，难以实现.本文将针对风力机并网运行时，对风力发电系统要求的特殊性条件下，以装配有感应电机的变速风力机为研究对象，分析风力叶轮机的运行特性，阐述其最优运行条件，在其传动系统和发电机的动态模型基础上设计控制器，当外界风速较大时，提出采用基于神经网络控制方法的叶轮机叶片桨距角控制器来抑制多余的风能进入发电系统，使得发电机回馈到电网的功率稳定，当风速较低时，叶轮机转速需要跟随风速变化，调整叶片桨距角处于捕捉最大风能位置处，保持最优的风力机功率系数，提高风力发电机的运行效率.1 风力机的运行特性风力机是实现风能到输出机械能转换的重要设备，而风速v与转化的机械能P之间的数学关系可以由下式描述其中，能量转换系数Cp由风力机叶尖转速与风速的比值λ和叶片桨距角β确定.ρ是空气密度，A是风力机叶片旋转面积.通过调整风力机叶片桨距角及改变叶尖转速与风速比值，可使得风力机处于最优运行状态，获得最大的风力机输出机械能. 当外界风速不变时风力机捕获的风能，其转换效率在很大程度上取决于风力机的功率系数Cp，文献［7］指出风力机功率系数与叶尖速度／风速比值λ的函数关系反映了风力机的运行特性，两者间的函数关系可以如下表示：当风力叶轮机的桨距角一定时，功率系数与叶尖速度／风速比值的对应关系如图1所示.在给定的桨距角情况下，存在一个λ值对应最大的功率系数.此外，当桨距角增大时，功率系数值会减小，但两者关系曲线的变化趋势不改变.图1 风力机功率系数与叶尖速度／风速比值关系由于风力机系统的机械特性和电气特性的制约，风力机并不完全是随着不断变化的风速以最优的状态运行.因此，就必须采用一定的控制方法，使得风力机处在最优状态下运行，保证其在外界风速较低时能够捕获有效的最大风能，以及当外界风速较高，风机处于过载运行状态时保护发电机的转子和相关设备.当风力机叶片的桨距角一定，外界风速低于风力机额定运转风速时，需要控制风力机的转速跟随风速变化，使得风力机功率系数达到最优值.同时，在外界风速不变的情况下，只有一个最优的恒定风力机转速，使其运转在最大功率系数的状态.而当风力机运行的最优状态发生变化，若不及时调整风力机转速跟随外界风速变化，则风力机将无法产生最大功率，从而不能以最优状态运行.当外界风速高于额定运转风速时，则需要根据风速变化情况，不断调整桨距角，使得风力机能够抑制多余的风能进入风力发电系统，保证发电机馈送到电网的功率不会出现剧烈的波动，避免造成对电网的冲击.2 并网风力机系统根据上文对风力机运行特性的分析，结合其最优运行的要求，设计如图2所示的并网风力机系统结构.该系统中，风力机的转矩通过变速齿轮箱驱动具有高可靠性能的感应发电机运转，该感应电机采用额定电压为3.7kV，额定功率为1.5MW的6极电机.由感应发电机产生的交变输出电流将通过IGBT桥式整流器被转化成直流电，经过直流环节，再把该直流电逆变成频率为50Hz的交流电，最后通过变压器升压后馈送到公共大电网中.同时在该系统中设计一个神经网络桨距角控制器和一个功率控制器，使得风力机能够根据外界风速变化情况最优运行.图2 并网风力机系统2.1 风力机传动模型常规的风力发电系统主要包含风力叶轮机，变速齿轮箱和发电机.风力叶轮机的转矩首先通过联轴被转换为低速转轴上的力矩，再通过变速齿轮箱，将该力矩转换成高速转轴上的力矩，驱动发电机运转.风力机传动系统的机械动态特性可以采用如下动态方程来表示［4］：式中，Jr，Tr，Dr分别为叶轮机的转动惯量，输入转矩和摩擦系数；Jg，ωg，Te，Dg 分别为发电机的转动惯量，转子速度，电磁转矩和摩擦系数，n为齿轮箱匝数比.2.2 发电机模型当不考虑发电机定子绕组侧的电磁暂态过程的影响，采用dq坐标变换方法，可得感应发电机在两相同步旋转坐标系上的数学模型［8］，定子侧的电压方程如下：式中，vds和vqs分别表示定子电压的d轴和q轴分量，和分别表示转子侧的d轴和q轴上的暂态阻抗电压，ids和iqs分别表示定子电流的d轴和q轴分量，Rs为定子电阻，为定子暂态电抗.转子绕组侧的动态方程则为式中，为发电机的暂态时间常数，Xs为定子电抗，ωs为同步转速.这样就建立起简化后的感应发电机数学模型.2.3 并网为实现风力发电机与公共大电网的并网运行，必须采用电力变换方法先把风力发电机产生的变幅变频交流电转换为与公共大电网中幅值与频率一致的交流电.在此采用三相IGBT桥式整流器把风力发电机产生的终端交流电整流成直流电.整流后的直流电将被三相桥式逆变器转换为与电网频率相同的交流电.通过调整逆变角的大小，可控制逆变器输出电压的幅值.之后，逆变器的输出电压将通过变压器升高至与电网一致的电压，其输送到电网的有功功率Pac的幅值采用下式计算：式中，Vac是经过变压器升压后的电压，V0是电网电压，φ表示Vac与V0之间的相位差，XL是线路阻抗.3 控制模型3.1 神经网络桨距角控制器根据前文对于风力机最优运行状况的分析，设计的风力机叶片桨距角控制器的性能对风力机的最优能量转换效率起到关键作用.由图1可知，功率系数和叶尖速度／风速比值及叶片的桨距角之间存在较强的非线性关系，而神经网络控制方法又能较好地解决非线性控制问题，尤其在机电领域内取得了大量成功运用［9－10］.因此，提出在风力发电系统中采用图2所示的神经网络桨距角控制器，通过变桨距控制防止当外界风速超过风力机额定运转风速时的过载运行情况出现，避免出现对电网的能量冲击.设计的神经网络控制器采用BP网络结构，两个输入量分别是叶轮机叶片的叶尖转速和风速，一个参考桨距角输出量βref.设定外界风速变化范围从4m／s的启动风速到24m／s的截止风速进行变化，叶尖转速变化范围则从0.975rad／s到1.935rad／s，通过大量数据实验，设定隐含层含有36个神经元，以训练误差最小为目标，采用高效的误差反向传播训练算法对神经网络进行学习，然后建立起关于桨距角的控制模型.当外界风速超过风力机额定运转风速时，需要调整叶片的桨距角控制风力机的输出功率保持为额定功率值，由神经网络控制器得到的参考桨距角还须通过驱动系统的执行机构作用于叶轮机上，该执行机构的数学模型可以表示如下：式中，β为由执行机构输出的实际桨距角，Tβ为执行机构的时间常数.通过上述执行机构，就可以实现采用神经网络桨距角控制器对风力叶轮机的变桨距控制.3.2 功率控制器在任何风力发电机组中，都需要设计功率PI控制器，其目的是为了准确地控制逆变器将捕获的风能输送给公共大电网.主要是依据由逆变器输送给电网的有功功率增量和电压增量变化情况，控制逆变器IGBT的触发脉冲，从而将由直流环节输入给逆变器的能量转换为与电网频率和电压幅值相同的交流电［8］，采用的功率PI 控制器的模型如下：式中，ΔPφ是逆变器的输出功率偏差，它与电网的参考功率偏差ΔP0和输送到电网的有功功率偏差ΔPac相关.ΔVφ 是逆变器的输出电压偏差，KP，KI，Kφ 和Tφ分别是控制器系数和时间常数，它们的数值需要根据实际风力发电系统运行情况进一步确定.4 仿真分析为验证本文提出的控制方法在风力发电系统中的性能，基于 Matlab／SimPowerSystems工具箱，采用图3所示的某风电场在一段时间内的实测风速数据进行数值仿真研究.所用到的主要参数见表1.表1 主要仿真参数参数数值风力机额定功率／MW 1.5最大功率系数 0.46叶轮机半径／m 32发电机额定转速／（rad·s－1） 130额定电压／kV 3.7电网参考电压／kV 10空气密度／（kg·m－3）1.035此外，外界风速超过风力机额定运转风速（13m／s）的时间从0维持到27s.由仿真曲线可看出，风力发电系统的各项特性参数将会随着连续不断变化的风速而改变，除了风速曲线和叶轮机的桨距角变化情况曲线，在其他仿真数据曲线中，分别有两条曲线，实线代表同时采用神经网络桨距角控制器和功率PI控制器时的特性参数变化情况，虚线代表没有采用神经网络控制器，仅采用功率PI控制器时的特性参数变化情况.由图4～7可知，当外界风速超过风力机额定运转风速时，设计的神经网络桨距角控制器将计算出当前的桨距角值，通过执行机构作用于叶轮机上，抑制多余的风能进入风力机系统，从而使得发电机的转速和输出电压稳定在额定值，同时使得馈送到电网的有功功率保持为额定值；当外界风速减小到额定风速以下时，此时应根据功率系数与叶尖速度／风速比值的关系曲线，调整桨距角为零，并根据最大功率系数的要求，使得叶轮机转速跟随风速变化，以便风力机尽可能多地捕获风能，同时发电机转速、输出电压和有功功率基本上也能够跟随风速的变化趋势而改变.而对于图5～7中虚线表示的当系统没有采用神经网络控制器，外界风速较大时，发电机的转速和输出电压波动较大，且馈送到电网的有功功率幅值波动也很大，容易对电网造成冲击.当外界风速较小时，神经网络桨距角控制器的作用不是十分明显，因为此时要求风力机尽可能多的捕获风能，而无需过多调整桨距角.图7 馈送到电网的有功功率幅值变化情况曲线5 结论本文首先分析了并网风力机的运行特性，建立了风力机传动模型和发电机的动态模型，为使得风力机能够最优运行，提出了神经网络桨距角控制方法.当外界风速较大时，维持风力发电机输送到电网的有功功率恒定，而当外界风速较小时，保证风力机运行状态达到最优.数值仿真验证了该控制方法能使得风力机在任意风速条件下，保持最优的运行效率，有效提高了风力机的控制性能，具有较大的实践指导意义.参考文献：［1］ Papathanassiou S A，Papadopoulos M P.Dynamic Characteristics of Autonomous Wind－diesel Systems［J］.Renewable Energy，2001，23（2）：293－311.［2］ Holley W E.Wind turbine Dynamics and Control－issues and Challenges［J］.Proceedings of the American Control Conference，2003，5，3794－3795.［3］ Muljadi E.Pitch－controlled Variable Speed Wind Turbine Generation ［J］.IEEE Transactions on Industry Applications，2001，37（1）：240－246.［4］ Chen Z，Gomez S，Mccormick M.Fuzzy Logic Controlled Power Electronic System for Variable Speed Wind Energy Conversion Systems ［J］.Proceedings of 8th International Conference on Power Electronics and Variable Speed Drives，2000，475，114－119.［5］ Yang J，Wu J，Yang J M，et al.Apply Intelligent Control Strategy in Wind Energy Conversion System［J］.Proceedings of the World Congress on Intelligent Control and Automation，2004，6，5120－5124.［6］ Moor G D，Beukes H J.Maximum Power Point Trackers for Wind Turbines［J］.PESC Record－IEEE Annual Power Electronics Specialists Conference，2004，3，2044－2049.［7］ Wang Q，Chang L.An Intelligent Maximum Power Extraction Algorithm for Inverter－based Variable Speed Wind Turbine Systems［J］.IEEE Transactions on Power Electronics，2004，19（5）：1242－1249. ［8］王锡凡，方万良，杜正春.现代电力系统分析［M］.北京：科学出版社，2003.［9］肖永山，王维庆，霍晓萍.基于神经网络的风电场风速时间序列预测研究［J］.节能技术，2007，25（2）：106－108.［10］范高锋，王伟胜，刘纯.基于人工神经网络的风电功率短期预测系统［J］.电网技术，2008，32（22）：72－76.。

风机最大风能追踪方法综述概述风能发电是一种可再生的清洁能源，而风机的功率输出受到风速和方向的影响。

当风速不稳定或风向变化时，风机的功率输出也将不稳定。

为了充分利用风能，提高风机的效率，研究如何及时追踪最大风能是非常重要的。

本文将综述几种风机最大风能追踪方法，包括模型预测控制、滑模控制、人工神经网络控制、粒子群优化控制等。

模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的控制方法，它通过建立风机的动态模型，并根据当前状态预测接下来的状态，进而计算出控制策略，实现最大风能的追踪。

模型预测控制具有良好的鲁棒性和动态响应性能，能够有效地提高风机的输出功率。

但是，模型预测控制需要建立风机的完整动态模型，并对其进行求解，计算量较大，运算速度较慢。

同时，在模型预测控制中，由于模型误差等因素的影响，系统控制精度可能会降低。

滑模控制滑模控制是一种基于变结构控制的方法，它通过对系统状态进行非线性反馈控制，以实现对系统最优轨迹的追踪。

滑模控制具有良好的鲁棒性和快速响应性能，能够在不确定的环境下对系统进行控制，因此适用于风速变化或风向变化较大的情况。

与模型预测控制相比，滑模控制无需建立风机的动态模型，因此计算量较小，运算速度较快。

但是，滑模控制的控制策略较为复杂，设计过程需要较高的技术水平。

人工神经网络控制人工神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，它通过对风机的输入和输出进行监控和学习，获取系统动态特性，以实现最大风能的追踪。

人工神经网络控制具有良好的鲁棒性和自适应性能，适用于不能建立精确动态模型的情况。

人工神经网络控制无需建立风机的动态模型，并且计算量较小，适用于在线控制。

但是，人工神经网络的模型训练需要大量的数据支持，因此训练时间可能较长。

同时，神经网络的黑箱性质使得难以理解和解释控制策略。

粒子群优化控制粒子群优化控制是一种基于群体智能的控制方法，它通过模拟自然粒子的行为，对分布式控制系统进行优化。

粒子群优化控制具有较强的全局优化能力和鲁棒性，能够自适应地跟踪局部极值和全局极值。

风力发电机及风力发电控制技术摘要：在能源和资源快速消耗的当下，自然生态环境也在受到资源消耗的影响逐渐恶化，因此，为了可以谋求经济健康稳定持续地增长下去，应该大力地开发一些新型的清洁能源来缓解环境的继续恶化以及资源的快速消耗。

风力能源的出现,能有效地缓解当前阶段出现的能源危机,从而进一步有效的推动当前社会经济的不断持续增长。

关键词：风力发电；控制技术；风力发电机一、风力发电机风力发电技术是一种能够有效地缓解当前能源危机的比较有效的手段，风力发电以其非常特殊的优势从而获得了当前世界各国更加广泛的关注以及特别的重视。

在传统的风力发电机制作过程中主要还是采用有刷双馈异步发电机、笼型异步发电机以及同步发电机等等。

在这些里面，笼型异步发电机的工作原理一般情况主要是通过其电容器的功能来实现一些无功补偿的，其最为关键的一点是在高于同步转速的附近开展一些恒速运转的工作的，同时使用一种叫定桨距失速而推动发电机开展运行的。

而有刷双馈异步发电机的工作原理主要是在实际运用中能够非常有效地降低功率变化器的消耗功率。

此外，同步发电机的特点是其转速比较低，而且轴向尺寸是要比一般的较小，这种大电机实际更适合于应用到一些特殊的启动力矩比较大的发电电机并网的里面中来。

而当前阶段的风力发电机正在得到进一步的创新以及性能上面的完善，而且现存的一些新型风力发电机里面主要包括无刷双馈异步发电机、永磁无刷同步发电机以及永磁同步发电机等等。

而在这些发电机里面，无刷双馈异步发电机能够深度体现出的自身具备优势的相对突出，其结构是比较的简单，但是过载能力要比其他的强一些，而且运行效率是比一般的更高、更可靠，这种发电机能够有效地改善一些传统标准型的双馈电机运行过程中存在的缺陷以及不足等问题，而且同时还具备笼型异步发电机的所能够体现出来的优势。

此外，永磁同步发电机的工作机理则主要是通过运用先进的二极管进行代替其中的电刷装置，从而将两者可以有效地连接在一个基础的上面，同时采用特殊的外电枢结构进行工作。

风能发电的智能控制系统提高发电效率的新方法近年来，面临能源紧缺和环境污染等问题，人们对可再生能源的研究和利用越来越重视。

风能作为一种广泛可利用的可再生资源，被广泛应用于发电领域。

然而，传统的风能发电系统存在着一些问题，如风能捕捉不均匀、发电效率低等。

为了提高风能的利用效率，研究人员提出了智能控制系统的新方法。

一、智能风能发电控制系统的概述智能控制系统将先进的传感器、电子设备和智能算法相结合，通过对风能的采集和分析，实现对风能发电系统的全面控制。

该系统的核心思想是通过智能算法对风能进行实时监测，根据监测数据对发电装置进行精确调节，以提高发电效率。

二、智能风能监测技术的应用智能风能监测技术是智能控制系统的核心。

通过安装高精度的传感器，可以对风速、风向、风能密度等进行实时监测。

同时，借助先进的数据分析算法，可以对这些数据进行准确的分析和预测，为后续的发电装置调节提供依据。

三、智能发电装置的调节方法通过智能控制系统的监测数据，可以对风能发电装置进行精确调节，以提高发电效率。

具体调节方法包括：1. 叶片角度调节：根据风速和风向的监测数据，智能控制系统可以精确调节叶片角度，使其与风的方向保持一致，最大限度地捕捉风能。

2. 发电机负载调节：通过对发电机负载的智能调节，可以使其在各种风速下都能达到最佳工作状态，提高发电效率。

3. 发电系统的并网控制：智能控制系统可以监测并管理发电系统与电网之间的连接状态，根据电网的需求和风能的供应情况，合理调配发电功率，提高风能发电的利用率。

四、智能控制系统的优势和应用前景智能风能发电控制系统具有以下优势和应用前景：1. 提高发电效率：通过智能调节，可以使风能发电装置始终处于最佳工作状态，最大程度地利用风能资源，提高发电效率。

2. 减少维护成本：智能控制系统可以实时监测发电装置的工作状态，预测故障并进行预防性维护，有效降低了维护成本。

3. 适用范围广泛：智能控制系统可以应用于各种规模的风能发电装置，无论是小型风机还是大型风电场，都能够提高发电效率。

风力发电系统最大功率点跟踪控制方法研究综述摘要:为充分利用风能,需要捕获风电系统的最大功率点。

由于风速的随机性与风电系统的非线性,最大功率点捕获控制比较困难,也是风力发电的热点问题之一。

介绍了多种常用的最大功率跟踪方法的原理,说明了各种方法的优、缺点,指出了最大功率点跟踪方法的发展趋势,对最大功率点跟踪方法的选择和研究有一定的参考指导价值。

关键词:风力发电系统;最大功率跟踪;最优叶尖速比法;功率信号反馈法;爬山搜索法Review on the Method of Tracking the Maximum Power Pointin Wind Power Generation SystemMa-yan、Wang-haiyun(Electrical Engineering Col lege,Xinjiang University,Urumqi,Xinjiang 830008) Abstract:In order to utilize the wind power sufficiently,it is necessary to capture the maximum power point in wind power generation system.Due to the randomness of the wind speed and the nonlinearity of the wind powergeneration system,capturing the maximum power point is very difficult and is also one of the hot issues in wind power generation.In this paper,the principles of several common methods to track the maximum power point were presented;the advantages and disadvantages were discussed;the development trend of the method to track the maximum power point was pointed out.All these had referential and instructive values for the selection and investigation of the maximum power point tracking method.Key words:wind power generation system;tracking the maximum power point;optimal tip speed ratiomethod;power signal feedback;climbing search method0 引言能源是支持经济发展的重要因素和战略资源，人类社会发展的历史与能源开发和利用水平密切相关。

风能发电系统的稳定性分析与控制随着能源消费量逐年增加，石油、煤炭等传统能源资源越来越稀缺，环保问题也日益突出。

因此，风能、太阳能等新能源得到了越来越广泛的关注和应用。

其中，风能发电系统作为一种完全可再生的新型能源，具有非常广阔的应用前景，已经成为一种可以替代传统能源的新型发电方式。

但是，由于风能发电的过程存在一些不确定性，因此，如何保证风能发电系统的稳定性成为了一个急需解决的问题。

一、风能发电系统风能发电是指通过使用风能，将其转化为机械能，进而通过发电机转化为电能供应给国家电网，从而实现发电的过程。

其中，最常用的风能发电手段是通过利用风轮机工作原理产生机械能，进而转化为电能供应给国家电网。

风轮机主要由四个部分构成，即叶片、机架、齿轮箱和发电机组。

其中，叶片是风能转化为机械能的主要部件，机架是将叶片支撑在空气中的部件，齿轮箱将叶轮的旋转通过转速放大器传向发电机组，发电机组将旋转的机械能转化为电能，供应给国家电网。

一般来说，风能发电系统可以分为无功控制和有功控制两种。

无功控制主要是通过控制切入和切出风机的风速来保持电压的稳定，从而防止电压过高或过低，保障电网的稳定性。

有功控制则是通过控制风机的切片角度和发电机的转速来调节风能的利用率，以达到稳定发电的目的。

二、稳定性分析在实际的风能发电过程中，存在一些不稳定因素，这就需要进行稳定性分析，保证风能发电系统的稳定。

稳定性分析主要包括两个方面，即机械部件的稳定性分析和电气部分的稳定性分析。

1. 机械部件的稳定性分析机械部件的稳定性分析是指通过对风能发电系统内部各个部件的运动状态进行监测，并对其性能进行评估，从而判断风能发电系统内部的机械部件是否稳定。

风轮机的转速是机械部件的重要指标之一，直接影响系统输出功率。

在不同工况下，给定的转速应该保证既能满足功率需求，又能确保风轮机的安全性和稳定性。

2. 电气部分的稳定性分析电气部分的稳定性分析主要是为了保证电网的安全稳定运行。

基于神经网络的风力发电机组变桨系统优化随着环境变化和环境保护意识的提高，可再生能源的使用越来越普遍，其中风力发电成为了重要的清洁能源之一。

风力发电机组的运行效率是其能否发挥最大功效的关键，其中变桨系统对能量捕捉和控制十分重要。

如何对风力发电机组的变桨系统进行优化，提高其发电效率，成为了当前研究的热点之一。

近年来，随着人工智能领域的飞速发展，神经网络成为了优化控制领域中的重要工具。

基于神经网络的控制系统具有自适应性和非线性建模能力强等特点，成功地应用于风力发电机组的变桨系统优化中。

首先，神经网络对数据的处理能力较强，具有良好的模拟建模能力，可以准确地对风机与风场之间的关系进行建模。

为了提高风力发电机组的效率，必须要对风机与风场之间的关系进行深入研究，建立相应的数学模型，而神经网络恰好具备了这方面的优势。

其次，神经网络具有良好的自适应性，可以对风场瞬间发生的变化做出快速响应，进而调整变桨系统转速、倾斜角度等参数，保证变桨系统能够及时、准确地响应风场变化，最大化利用风能。

另外，神经网络在优化控制中应用广泛，在风力发电领域中也越来越受到重视。

通过神经网络的优化，对风力发电机组的发电效率进行提升，不仅可以减少燃料消耗，同时减少二氧化碳的排放，达到了经济效益和环保效益的双重目的。

针对风力发电机组变桨系统优化，可以从以下几个方面展开研究：1. 基于神经网络的实时预测与控制神经网络具有快速的响应时间和自适应性，可以对风场变化做出准确的预测，并在预测结果基础上调整变桨系统的转速、倾斜角度等参数，以实现风能最大化利用。

此外，神经网络还可以根据实时数据调整模型参数，通过不断学习和迭代，提高预测和控制的精度和准确性。

2. 神经网络优化变桨系统控制策略通过神经网络对变桨系统的控制策略进行优化，可以进一步提高风力发电机组的发电效率。

具体而言，可以从控制算法、控制参数以及系统架构等多个方面入手，通过神经网络的非线性建模和自适应性，使得控制策略更加科学、可靠、高效。

智能风力发电系统控制策略的设计与实现随着人们对于可再生能源的关注日益增加，风力发电系统的应用也日渐广泛。

而智能风力发电系统作为一种新型的风力发电技术，其智能化程度高，能够更好地适应不同的环境和负载，成为了当前风力发电产业研究的热点之一。

本文将从智能风力发电系统控制策略的设计与实现方面，分析智能风力发电系统在风能转化和发电控制方面的一些应用和发展趋势。

一、智能风力发电系统控制策略简介一直以来，风力发电系统的控制策略一直是人们研究的焦点之一。

传统的风力发电系统通常采用PID控制器来调整叶片角度，然而，这种控制方式存在许多弊端，如难以适应复杂的气象环境、不足以保证稳定和高效的发电等。

为此，人们引入了人工智能、模糊推理、神经网络等新技术，来提高智能风力发电系统的控制精度、响应速度与实际效果。

二、智能风力发电系统的控制策略设计1. 气象环境预测模型智能风力发电系统的控制策略主要集中于风力发电机组调整叶片角度以适应复杂的气象环境和保证发电。

因此，首先需要建立可靠的气象环境预测模型。

气象环境预测模型是基于大量的气象数据进行训练，以实现系统对气象环境的预测和适应。

2. 基于神经网络的控制应用神经网络是智能风力发电系统中常用的控制方法之一。

在风能转化及发电过程中，系统需要根据当前的风能情况来调节电机的转速和叶片的角度。

采用神经网络来实现能够更好地适应不同的气象环境和负载环境，提高系统响应速度和控制精度。

3. 遗传算法的应用遗传算法是一种高效优化算法，该算法依靠类似进化过程中的“自然选择”和“遗传”过程，模拟自然界中物种进化的方式，优化得到更符合实际情况的控制策略。

在智能风力发电系统中，遗传算法的应用能够大大提高系统的发电效率与稳定性。

三、智能风力发电系统的控制策略实现1. 基于LabVIEW的控制系统LabVIEW是一种广泛应用于数据采集、控制系统等领域的虚拟仪器开发平台。

在智能风力发电系统的控制策略设计与实现中，LabVIEW提供了非常便捷的开发环境以及成熟的控制器件和控制算法，能够快速实现智能控制策略的设计与实现。

风力发电机及风力发电控制技术摘要：有效利用水、风能和太阳能不仅能有效缓解能源危机，促进经济发展，促进社会进步，而且具有环境价值。

风力发电经历了２０年的技术创新，是新能源发展的第一阶段。

我国风力发电技术仍落后于国外，尤其是大型机的设计、失速控制和速度调节的速度调节不成熟。

如何提高风力发电机组的性能，简化风力发电的过程，提高风力发电设备的适应性，是风力发电研究的重点。

关键词：风力发电机；风力发电；控制技术引言社会的飞速发展所引起发的污染，能源消耗和资源浪费等一系列问题。

这些问题的发生，将对改善人们的生活质量和生活水平产生重大影响。

为了实现人类与环境的协调发展和全面进步，我国针对环境污染和能源资源浪费发布了各种战略和法规，清洁能源的发展是主要的重点。

因此，风力发电和风能受到越来越多的关注，并且风力发电机和风力发电管理技术已经得到完善和改进。

一、风力发电控制技术的发展现状控制技术对于风力发电机的重要性主要体现在以下几方面：（1）风力发电机所获得的风能是随机的、无法控制的。

风速、风向、风力的大小会随着客观自然条件的变化而改变，本身并不具有控制性，要想得到控制，就需要通过技术手段来实现。

（2）风力发电机的风轮惯性很大，风轮叶片直径在特定的范围内可以有效利用风能。

（3）风力发电所需要的并网、脱网都会用到控制技术。

现阶段，很多技术都可以应用到风力发电领域，风力发电的控制技术也越来越先进，控制方向越来越多元化。

定桨距型风力机只通过连接桨叶、轮毂并不能发生改变，在风速高于额定风速的情况下，通过失速原理可以限制发电机的功率。

所谓失速原理，指的是气流达到一定程度的攻角后就会产生涡流。

当外界因素让输出功率发生改变时，桨叶的被动失速调节就不会由任何控制，风力发电机组系统就会更加简化。

然而，风轮的叶片重量很大，一些部件受力大，所以发电机组的工作效率较低，一些重要部件也很容易损坏。

二、风力发电控制技术2.1定桨距失速风力发电技术定桨距风力发电机组在２０世纪８０年代中期开始进入风力发电市场，重点解决了风力发电机组的并网问题、运行安全性以及可靠性问题。