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基于风能转换系统的多层次多模型预测控制
摘要
本文基于风能转换系统，提出了一种多层次多模型预测控制方法。该方法将控制系统分为高层、中层和低层三个层次，同时建立多个预测模型。在高层控制中，利用得到的风速信息和历史数据，建立主要预测模型，并根据预测结果制定控制策略。在中层和低层控制中，分别根据实际情况选择不同的子模型进行预测和控制。实验结果表明，该方法可以有效提高风能转换系统的控制精度和稳定性，同时具有较好的适应性和鲁棒性。
关键词：风能转换系统；多层次多模型预测控制；适应性；鲁棒性
引言
随着能源问题的日益突出，风能转换系统在近年来得到了迅速发展。然而，由于风速等环境因素的不可控性以及风能转换系统本身的复杂性，其控制难度较大，控制精度和稳定性较低。因此，如何设计一种高效、精确和鲁棒的控制方案成为风能转换系统研究中的重要问题。
本文提出了一种基于多层次多模型预测控制方法的风能转换系统控制方案。该方法将控制系统分为高层、中层和低层三个层次，并建立多个预测模型。在高层控制中，主要利用得到的风速信息和历史数据建立主要预测模型，并根据预测结果制定控制策略。在中层和低层控制中，分别根据实际情况选择不同的子模型进行预测和控制。该方法具有较好的适应性和鲁棒性，实现了对风能转换系统的精确和稳定控制。
多层次多模型预测控制方法
控制系统分级
本方法将控制系统分为高层、中层和低层三个层次。高层控制层通过对风速信息和历史数据进行处理，建立主要预测模型，并根据预测结果制定控制策略。中层控制层主要根据实际情况选择预测模型，采取不同的预测与控制策略。低层控制层主要根据实际情况进行调节和控制。
多模型预测方法
在本方法中，利用多种模型，如ARIMA模型、BP神经网络模型、SVM模型等，对风能转换系统进行建模和预测。在高层控制中，先利用得到的风速信息和历史数据，通过适当的模型选择和参数优化，建立主要预测模型，并根据预测结果制定出控制策略。在中层和低层控制中，根据实际情况选择不同的子模型进行预测和控制。
适应性控制策略
在实际应用中，风能转换系统的环境参数和运行状况常常发生变化，因此需具备一定的适应性和鲁棒性。在本方法中，通过多种模型之间的选择和权衡，以及对不同预测模型的实时更新，实现了对系统变化的适应性控制。
实验与结果分析
为验证该方法的有效性，本文进行了风能转换系统控制实验。实验结果表明，本方法可以显著提高风能转换系统的控制精度和稳定性，并且在系统环境变化时能够及时适应和调整，具有较好的适应性和鲁棒性。
结论
本文提出了一种基于多层次多模型预测控制的风能转换系统控制方法，将控制系统分为高层、中层和低层三个层次，并建立多种预测模型实现对风能转换系统的控制。该方法具有适应性和鲁棒性，实验结果表明，该方法具有较好的控制效果和稳定性。