[发明专利]风场风机功率基于扰动观测器的神经自适应跟踪控制方法

摘要

本发明公开了一种风场风机功率基于扰动观测器的神经自适应跟踪控制方法，包括：步骤一：建立风机功率的系统模型，步骤二：设计控制风机输出功率跟踪最大功率的控制器ui：而和的自适应律为步骤三：将控制器ui计算得到的指令输入风机系统，控制风机输出功率跟踪风机的最大输出功率。本发明风场风机功率基于扰动观测器的神经自适应跟踪控制方法，其控制器能使风场中在有相互之间的扰动的时候，系统的输出功率能更好的地跟踪理想的最大功率信号，并确保系统跟踪误差渐近趋于零。

主权项

1.一种风场风机功率基于扰动观测器的神经自适应跟踪控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立风机功率的系统模型由风机产生的气动功率Pa为：其中ρ为风的密度，v为风速，R为风机转子的半径，CP(λ,β)表示风机功率转换效率；β为叶片俯仰角。叶尖速比λ由以下公式决定：其中ωr是风机转子的角速度，于是Pa另一表达式为Pa＝ωrTaTa表示空气动力学力矩；风机转子和发电机之间有以下数学关系其中J_r是风机转子惯量，J_g是发电机转子惯量，是风机转子的角加速度，ω_g是发电机转子的角速度，是发电机转子的角加速度，K_r是风机转子的外部阻尼，K_g是发电机转子的外部阻尼；T_ls是低速扭矩，T_hs是高速扭矩，T_em是发电机电磁转矩；连接风机转子和发电机转子的变速器的速比n_g为：传动系统可以写为其中Jt＝Jr+ng2JgKt＝Kr+ng2KgTg＝ngTem及而，考虑到受环境变化引起的扰动，于是用ξi(·)表示系统中每个风机受到的扰动于是每个风机的输出功率为Pgi＝Temiωgi＝ngiTemiωri由于风机的输出功率越大，风机的转速越快，风机之间的塔影效应就越大，从而会影响到其它风机的输出功率，用ψi(Pg1,Pg2...PgN)表示风机之间的这种影响；yi＝Pgi其中a_i(t)＝n_giω_ri，a_i(t)u_i是风机系统的输入，y_i是风机系统的输出。步骤二：设计控制风机输出功率跟踪最大功率的控制器；1)定义速度函数其中T是可以任意设定的有限时间；是任意非递减函数，满足显然，当t≥T，有于是引入以下速度函数其中0＜bf＜＜1为可任意设定的参数；2)定义一个连续函数：其中Z＝[z₁,z₂...z_q]∈R^q是神经网络的输入矢量；为权重，ξ(Z)是有界的逼近误差，满足|ξ(Z)|≤ξ_M；存在理想的W^*,ξ^*能最大限度的逼近函数：对于基函数S(Z)＝[s1(Z),...,sp(Z)]T的选择之一为其中μj＝[μj1,...,μjq]T,j＝1,...p，表明存在未知常数满足Sj(Z)＜γ，φj是高斯函数的宽度；W*满足：于是基于这些性质，与上面的函数进行逼近3)定义新的动力学定义跟踪误差e_i＝P_gi‑P_gi^*，由于引入了速度函数，于是一个新的误差产生了：设定条件：1)复合扰动f_i未知但是有界满足|f_i|≤α_i；2)相互影响N为风机数量；其中φ_i,j(y_j)≥0分别为未知常数和未知光滑函数；4)为了简化计算和补偿相互作用，引入下面的未知变量ρ_i和平滑函数于是其中为了设计复合扰动的观测器，定义变量k0＞0为设计参数再定义于是得到控制器控制器ui：而和的自适应律为其中ki0＞0,ki1＞0,ki2＞0,,γρi＞0,σρi＞0为可任意设置的常数；步骤三：将控制器ui计算得到的指令输入风机系统，控制系统输出功率跟踪最大输出功率。