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国家教育部博士点基金(20110093130001)
国家教育部博士点基金(20110093130001)
- 作品数:2 被引量:5H指数:2
- 相关作者:纪志成冯海英沈艳霞徐莉莉更多>>
- 相关机构:江南大学更多>>
- 发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 风轮机桨距角的数据驱动预测控制被引量:3
- 2013年
- 数据驱动预测控制方法是数据驱动和预测控制相结合而产生的一种新型控制策略。传统的模型预测控制(MPC)方法使用的预测模型一般都是近似线性系统预测模型。在具有强非线性的工业过程中,数据驱动预测控制方法对系统模型要求更低,控制效果更好。针对额定风速以上风轮机桨距角的控制问题,利用输入输出数据在线设计控制器,将数据驱动预测控制方法较好的应用于风力发电系统中,实现额定风速以上系统的恒功率控制。仿真结果表明该方法能够成功控制风轮机桨距角,达到系统恒功率输出的控制目标,同时保持转速在额定值附近。
- 纪志成冯海英沈艳霞
- 关键词:数据驱动预测控制桨距角
- 数据驱动的风能转换系统最优控制被引量:2
- 2012年
- 风能转换系统具有很强的非线性,为了解决风能转换系统的建模困难问题,实现额定风速以下风能捕获率的最大化,根据数据驱动控制理论,在风能转换系统中采用数据驱动的最优控制方法。利用风能转换系统的输入输出数据获取马尔可夫参数,并构造一个数据驱动的控制器状态观测器,通过差分R iccati方程的闭合解设计出最优反馈控制器。仿真结果表明,采用数据驱动的最优控制方法,功率系数和叶尖速比都可以维持在最优值附近,有效地实现额定风速以下风能转换系统的最大风能捕获。
- 徐莉莉纪志成
- 关键词:风能转换系统数据驱动最优控制