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基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定
基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定
摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种广泛应用的可再生能源得到了广泛关注。风电机组是将风能转换为电能的关键设备，而变桨控制器作为风电机组中重要的控制装置，直接影响风机的性能和稳定性能。本文提出了一种基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定方法，以提高风电机组的响应速度和能源利用率为目标优化参数。通过理论分析和数值仿真实验，验证了该方法的有效性和优越性。
1.引言
风能是一种清洁、可再生的能源，可有效减少传统能源的消耗和环境污染。风电机组是将风能转换为电能的代表设备，其性能和稳定性对风电系统的运行和发展至关重要。变桨控制器作为风电机组中的重要部分，负责控制桨叶角度，以调整叶片对风的接收功率。合理的变桨控制器参数可以提高风电机组的动态性能和能源利用率。
2.相关工作
过去的研究工作主要集中在PID控制器参数优化和模型预测控制等方法上。然而，这些方法往往存在收敛速度慢、易受外部干扰等问题。思维进化算法作为一种基于群体智能的优化方法，具有全局搜索能力和适应性自动调整能力，逐渐引起了研究者的关注。
3.方法介绍
本文提出了一种基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定方法。首先，建立了风电机组变桨控制系统的数学模型，包括风速模型、变桨控制器模型和电气模型等。然后，采用思维进化算法作为参数优化的方法，通过迭代更新个体的思维状态和群体之间的交流来寻找最优参数解。最后，基于MATLAB软件平台进行仿真实验，验证了该方法的有效性和优越性。
4.数值仿真实验
本文选择了一台常见的2MW风电机组进行仿真实验。通过对比传统方法和基于思维进化算法的方法的响应速度和能源利用率，验证了该方法的优越性。实验结果表明，基于思维进化算法的方法能够较快地找到最优参数解，并且具有较高的能源利用率。
5.结果分析
通过对比实验结果，可以得出以下结论：基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定方法能够显著提高风电机组的响应速度和能源利用率。与传统方法相比，该方法具有较高的搜索精度和收敛速度，适用于复杂的非线性系统。
6.结论和展望
本文提出的基于思维进化算法的风电机组变桨控制器参数优化整定方法对于提高风电机组的性能和稳定性具有重要意义。未来的研究可以进一步优化算法的性能和效率，并在实际风电系统中进行应用。
参考文献：
[1]LiC,HuangQ.ParameterOptimizationofWindTurbinePitchControlSystemBasedonImprovedGeneticAlgorithm[J].Electronics,2020,9(2):346.
[2]RenY,YangH,LiC.Optimalparametersforwindturbinepitchcontrolbasedonmodifiedgeneticalgorithm[J].AdvancesinMechanicalEngineering,2020,12(8):1687814020946748.
[3]ChenT,LiuH,ZhangX,etal.EvaluationofwindturbinepitchcontrolwithaTSFNN-PIDcontrollerusingtheparticleswarmoptimizationalgorithm[J].Energies,2017,10(7):978.
[4]ChenZ,GaoH,YangJ,etal.Neuro-controloptimizationofwindpowersystembasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithm[J].AdvancesinMechanicalEngineering,2015,7(3):1687814015576272.
[5]LiuJ,HuX,HuY.Anintelligentbacksteppingcontrollerdesignbasedonstructureoptimizationforwindturbinemax.powercontrol[J].Energies,2015,8(9):9132-9154.