风电机组RBF神经网络PID独立变桨控制研究

摘要

针对额定风速以上,风切变、风剪切和塔影效应引起的不平衡载荷进行优化控制,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络比例积分微分(PID)变桨控制方案.通过Park坐标变换与解耦的方法,将风轮不平衡载荷分解成俯仰力矩与偏航力矩,利用经典控制理论实现了风电机组独立变桨控制设计;通过RBF网络在线学习优化PID控制器的参数,从而对塔架和桨叶上的不平衡载荷进行优化控制.在GH-Blade和Matlab中搭建3 MW风电机组联合仿真模型进行仿真.最后在3 MW风电机组变桨测试平台上进行现场实验,实验结果表明,提出的变桨控制方案能有效减小塔架与叶片等关键部件的载荷,而且提高了变桨控制系统的鲁棒性.