摘要：为了最大限度地利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种基于滑模控制的最大风能追踪方法.建立了风机控制系统,并且基于滑模控制原理建立了滑动平面,设计了滑模控制率,并进行了稳定性分析.利用Matlab/Simulink对系统进行仿真研究表明,实际电磁转矩能较快地跟踪期望值,验证了该控制策略的正确性和有效性.所建立的滑模控制系统不依赖于风速,具有较好的鲁棒性和控制精度,实现了最大风能追踪.

摘要：在分析风力发电系统在低风速时对风能最大限度追踪的情况下,建立系统的仿真模型,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的智能控制方法。该方法利用模糊系统的非线性控制模型,解决了难以精确控制的困难。以叶尖速比的偏差及其变化为输入对象,以励磁电压为输出对象对低风速时进行控制,其控制目的是获得最优叶尖速比,以使风力发电系统在低风速时平稳运行并获取最大风能。最后以MATLAB的仿真模块进行验证仿真,结果证明提出方法的有效性和实用性。

摘要：在总结分析基于永磁同步发电机PMSG(permanent magnet synchronous generator)的风力发电系统数学模型的基础上,以PMSG风力发电系统的最大风能追踪为控制目标,引入分数阶PIλ控制理论,设计了基于分数阶PIλ的PMSG风力发电系统控制方案,采用遗传算法对分数阶PIλ控制器的参数进行优化整定。在Matlab/Simulink软件平台上建立了PMSG风力发电系统的仿真模型,并与传统整数阶PI控制进行了对比。采用分数阶PIλ控制方案使风力机在额定风速以下能够有效地保持最佳叶尖速比运行,系统控制性能得到有效提高,有较强的鲁棒性。仿真结果证明了该方案的可行性与正确性。

摘要：分析了风力机的数学模型,对最大风能追踪原理进行了研究,提出了最大风能捕获的控制策略,建立了模糊控制器。通过仿真结果可以看出,模糊控制器表现出良好的动态特性和追踪能力,提高了风能转换系统的效率和质量。

摘要：为了最大限度的利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种不依赖于风速测量的最大风能追踪和转换策略。通过模糊逻辑控制器的设计得到低风速时发电机的参考转速,模糊自适应控制器作为直接转矩控制系统速度调节器的基本组成单元,从而使发电机转速跟踪风速。最后,利用Matlab软件对1MW双馈型风电机组的运行性能进行了分析和比较。仿真结果表明,在风速变化时,控制器可以使发电机转速跟踪最佳理论值,系统性能稳定,达到了预期的控制目标。

摘要：在分析了风力机功率特性和DFIG运行特性的基础上,通过对双馈机转速控制进行最大风能追踪具体过程的深入研究,提出了一种基于最大风能追踪的双馈电机有功、无功功率的解耦控制方法。建立了基于发电机定子磁链定向矢量控制的双馈风力发电系统最大风能追踪系统模型,并利用PSCAD/EMTDC对其进行仿真,结果验证了控制策略的正确性。

摘要：介绍了新设计的"变步长最大风能捕获控制器",采用矢量控制算法,实现了风力发电机输出有功和无功功率的解耦控制。在有功功率控制方面,控制器根据发电机输出转速扰动时,相应输出有功功率的变化"变步长"地调整系统输入,直到系统运行到最大风能点。仿真结果表明,该系统不依赖于最优功率曲线和风机参数,而且收敛速度快,可以迅速实现"最大风能追踪"控制,具有一定的应用价值。

摘要：建立双馈异步风力发电机在两相旋转坐标系下的数学模型,并按定子磁场定向对模型进行简化。针对叶尖速比法很难测得准确风速的缺点,提出基于模糊神经网络的最大功率跟踪控制,并通过MATLAB进行仿真分析,结果表明该设计能使风力发电系统更快速和准确地跟踪到最大功率点。

摘要：针对风力发电系统处于欠功率阶段时,风能利用系数须保持在最大值的问题,以欠功率阶段的最大风能追踪为研究重点,对风力机捕获风能的过程进行理论分析,提出了一种基于蚁群算法自整定PID的最大风能追踪控制策略,利用蚁群算法的全局优化能力优化PID的3个参数,给出了该算法的基本思想以及具体实现步骤,设计了蚁群算法自整定PID控制器,搭建了系统仿真图,并对其进行相应的仿真分析;仿真结果表明,与传统的PID控制策略相比,该控制策略使控制系统具有良好的动态响应能力,提高了风电系统的控制精度、风能利用率、输出功率,实现了机组的优化运行。

摘要：针对风电机组的最大风能追踪问题,采用滑模控制算法设计最大功率点的跟踪控制回路。并在虚拟的660 k W风力发电机上与传统的PI控制算法进行跟踪效果对比。当风速突变时,传统PI控制算法的跟踪曲线的效果欠佳,在最佳功率的参考值和实际值之间的轨迹跟踪存在延迟;延迟时间为0.11 s。而新的滑模控制策略有更好的轨迹跟踪性能。缩短了参考值和实际值之间的延迟时间;延迟时间为0.03 s。仿真结果验证了滑模控制算法实现最大功率跟踪的良好效果,具有较强的鲁棒性和适应性。