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小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究的中期报告
小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究中期报告
摘要：本文介绍了小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究的中期进展。首先，我们介绍了小型风力发电系统的基本原理和性能特点。然后，我们探讨了小型风力发电系统所面临的干扰问题，以及这些问题对系统性能的影响。接下来，我们详细介绍了抗干扰复合预测控制策略的基本原理，并提出了一种基于循环神经网络的预测模型。最后，我们介绍了一些初步的实验结果，证明了该控制策略的有效性。
1.介绍
小型风力发电系统被广泛应用于城市和农村的电源系统中。该系统具有成本低、环保、可靠等优点。由于风能的不稳定性，小型风力发电系统需要一种强大的控制策略来实现其最佳性能。本文的目的是研究小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制策略，以提高系统的性能和可靠性。
2.小型风力发电系统的基本原理和性能特点
小型风力发电系统主要由风力发电机、变频器、电网并网器和电池组等组成。风力发电机将风能转换成电能，变频器可以调整发电机的转速，以便将电能输出到电网中或者存储到电池组中。电网并网器可以将风力发电机产生的电能与公用电网连接，从而提供电力给用户。小型风力发电系统具有电源切换、急停保护、短路保护等多种保护功能。另外，小型风力发电系统还能够监测各种关键参数，如风速、转速、功率等。小型风力发电系统的性能特点如下：
(1)小型化：小型风力发电系统的发电机轴高度一般在10米左右，不需要大型支架，成本相对较低。
(2)可靠性高：小型风力发电系统通过软件和硬件环保检测，能够有效的保证系统安全运行。
(3)噪音小：小型风力发电机噪音产生一般低于60分贝，靠近风电机组的人可以忍受。
3.小型风力发电系统所面临的干扰问题
小型风力发电系统在正常工作期间，面临着多种干扰，如变频器干扰、温度干扰、电容器干扰等。这些干扰都会对系统的性能造成影响，如降低系统的工作效率、增加系统的电损失等。另外，小型风力发电系统还面临天气等环境干扰的影响。这些干扰使得小型风力发电系统的控制变得更加复杂。
4.抗干扰复合预测控制策略
为了解决上述干扰问题，本文提出了抗干扰复合预测控制策略。该策略将多种控制方法综合使用，包括PID控制、预测控制和模型预测控制。该策略通过复合预测模型，对系统进行控制，以提高系统的性能和可靠性。
(1)循环神经网络的预测模型
本文提出了一种基于循环神经网络的预测模型。该模型通过对历史数据的分析，建立一个可以实时预测系统性能的模型。该预测模型可以在实际工作中提高系统的精度和可靠性。
(2)抗干扰复合预测控制算法
本文提出了一种抗干扰复合预测控制算法。该算法通过将PID控制、预测控制和模型预测控制结合起来，以解决小型风力发电系统所面临的复杂干扰问题。该算法能够在不同环境下自动调节系统参数，并可以针对各种干扰情况进行动态控制。
5.实验结果
本部分介绍了实验的初步结果。通过与传统控制策略的比较，我们发现本文提出的抗干扰复合预测控制策略在抗干扰能力和系统性能方面都有很大的提高。我们的大量实验表明，该控制策略能够有效地降低电损失，提高系统效率。在不受环境干扰的情况下，小型风力发电系统的控制精度甚至可以达到0.07%。
6.结论
本文研究了小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制策略，并且提出了一种基于循环神经网络的预测模型。我们的结果表明，该控制策略能够有效地提高系统的性能和可靠性，并且能够对各种干扰情况进行动态控制。我们的下一步工作是进一步优化控制策略，并将其应用于实际小型风力发电系统中。