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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本发明提供了基于贝叶斯理论的风电有功功率控制器参数自优化方法，通过贝叶斯优化的方法实现鲁棒边界等控制器参数自优化；首先，分析了风机各部件的工作原理，建立了风速模型和风力发电系统的非线性数学模型；其次，由于风速随机波动对风力发电系统稳定运行的影响，故将风速随机波动视为有界扰动，采用鲁棒模型预测控制器进行优化；再次，引入不受干扰影响的风机标称模型求解最优化问题，得到标称输入和标称状态。然后，通过离线求解线性矩阵不等式，从而设计反馈控制器作用于实际风力发电系统中，使得实际系统与标称系统的差值始终保持在鲁棒不变集内；最后，使用贝叶斯算法优化控制器参数本发明能够准确地实现有功控制过程模型参数的自适应。

主权项：1.基于贝叶斯理论的风电有功功率控制器参数自优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立风力发电系统的非线性数学模型方程，其次将非线性数学模型在稳定工作点附近再对其线性化，忽略风速扰动，得到标称系统，数学模型如下， 式中，Jr为转子惯量；为转子转速变化率；Tr为转子转矩；Ks为刚度系数；Ds为阻尼系数；θ为扭角；为扭角变化率；ωr为转子转速；ωg为发电机转速；NM齿轮传动比；Jg为发电机惯量；为发电机转速变化率；Tg为发电机转矩；Pg为输出功率；ηg为发电机效率；ωg为发电机转速；Tg为发电机转矩；各种变量的确定如下：设置x＝[x1x2x3]T＝[ωrθωg]T为状态变量，u＝[u1u2]T＝[βTg]T为输入变量，y＝[y1y2]T＝[Pgωg]T为输出变量，建立风力发电系统的动态模型： 式中，t为时间；xt为控制系统的状态变量；ut为控制系统的输入变量；各种变量的约束条件如下：0＜Pgt≤Pg,rated+εpεp＝0.1Pg,ratedβmin≤βt≤βmax 0≤Tgt≤Tg,rated 式中，Pgt为t时刻输出功率；Pg,rated额定输出功率；εp松散度参数；βt为t时刻桨矩角；βmin为最小桨矩角；βmax为最大桨矩角；为t时刻桨矩角变化率；为桨矩角最小变化率；为桨矩角最大变化率；Tgt为t时刻发电机转矩；Tg,rated为发电机额定转矩；为t时刻发电机转矩变化率；为发电机转矩最小变化率；为发电机转矩最大变化率；标称系统如下：xk+1＝Axk+Buk式中，A、B为控制系数，k为时刻；2确定鲁棒模型控制器参数的优化目标，包括最大化功率输出、最小化控制误差，同时引入鲁棒权重和惩罚项，以提高控制器鲁棒性，目标函数如下： 式中，τ为时间；rii＝1,2,3为控制系数；Pgt为t时刻发电机输出功率；Pg*为发电机额定输出功率；3采用贝叶斯优化算法对控制器的参数进行优化，确定合适的参数取值，具体来说，将优化目标作为代价函数，不断迭代更新控制器参数的先验分布、后验分布和代价函数，直到收敛，具体如下，建立全局目标函数： 式中，wbo,β为全局目标函数桨距角偏差系数，Δβk为桨距角偏差，wbo,P为全局目标函数输出功率偏差系数，ΔPg,k为输出功率偏差值，通过调整优化参数矩阵WBo＝[ωr,θ,ωg,α]T使全局目标值最小；argminJGWBos.t.WBo∈Ω式中，Ω是使控制器稳定的参数取值范围；由于无法确定全局目标函数的性质，采用高斯过程来建模全局目标函数JG： 式中，μWBo是后验均值，是后验方差；设NBo次采样的参数值为计算全局目标值针对采集到的样本数据集Θ，Υ，采用高斯回归进行分析；得到替代模型的和计算下一次迭代采样优化参数WBo；4计算控制系统误差值大小，构造Lyapunov函数，并求解反馈控制律以及扰动不变量集，具体如下，误差计算公式： 式中，为t时刻控制系统的预测状态轨迹；为t时刻控制系统的实际状态轨迹；et为t时刻误差；dt为t时刻系统扰动；构造Lyapunov函数公式：Set＝eTtPet式中，eTt为误差矩阵的转置；P为误差矩阵系数；5根据标称系统情况设定初始状态和参数值；xk|k＝x0k|k式中，x0k|k为k时刻系统的初始状态；6采用二次规划求解目标函数并得到最优解，分析优化目标函数，得到标称系统的输入控制量；输入控制量通常是对系统进行的控制和干预，而反馈控制律则是根据实时反馈信息来调整输入控制量，以实现对系统的精确控制，通过将这两个元素相结合，可以得到实际系统的控制输入，确保优化结果的准确性和可靠性；求解公式如下： 式中，Nc是控制时域；为k+1时刻控制系统的标称输入；为k+Nc-1时刻控制系统的标称输入；7使用标称模型求解状态变量，并进行实时修正和调整，将结果代入下次求解的优化目标函数中，直到满足要求，取S6计算公式中第一个值作用于实际系统： 式中，为实际系统的输入矩阵；为控制系统的标称输入；为k时刻控制系统的状态变量标称值；为k时刻控制系统的状态变量预测值。

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百度查询： 兰州交通大学 基于贝叶斯理论的风电有功功率控制器参数自优化方法