基于贝叶斯推理的风电机组风轮偏航协同智能控制方法

风向的变化对风电机组的偏航控制是一个挑战。对于风向的频繁变化,如果风电机组的反应速度过慢,无法及时调整偏航角度,将会影响发电效率。为了准确控制风电机组风轮偏航问题,文章提出了一种基于贝叶斯推理的风电机组风轮偏航协同智能控制方法。在考虑风速随机性的情况下,分析风向信号,获取风向样本数据。引入贝叶斯分类器,结合风向正态分析模型,计算服从上一批样本分布的风向样本后验概率,将其作为警戒值调节基准,建立基于贝叶斯推理的网络警戒值调节机制,通过爬山算法调节警戒值,完成风电机组风轮偏航协同智能控制。实验结果表明,所提方法对风电机组风轮偏航展开协同智能控制后,机舱位置出现偏航的次数为0,且偏航控制时间短,表明该方法可以完成风电机组风轮偏航协同智能控制。

大叶轮风电机组独自变桨算法研究

不平衡载荷对轮毂、轴承、主轴、机舱偏航轴承、塔架等机械部件造成相当大的疲劳载荷。为降低机组关键部件的相关载荷,设计了一种独自变桨控制算法,将机舱的旋转坐标系每个叶片平面外的弯矩经反向变换得出固定坐标系对应的机舱的风轮平面俯仰力矩和偏航力矩,采用PID控制减小相关载荷。通过PID控制实现变桨系统的动作,从而降低风轮平面受到的不平衡载荷,同时降低了风力发电风电机组疲劳载荷。