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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明属于海上风电场风机控制技术，公开了一种基于鲁棒模型预测控制的风电机组控制方法，1）获取风电机组最优参考输入，搭建海上风场仿真模型，获取适应整个风电场发电量最优的每台风电机组的风能利用系数，以整个风电场总输出功率为优化目标，在线优化求解风电机组的最优叶尖速比和桨距角，作为每台风机参考输入。2）定义风电机组鲁棒约束，搭建风电机组非线性数学模型，获得基于状态空间方程的风电机组数学模型，求解系统的反馈控制律及终端代价矩阵，根据系统约束条件，定义风电机组鲁棒约束。3）基于鲁棒模型预测控制风电机组最优控制。本发明缓解了风电场尾流干扰，增加了风电场总产能，提高了风机系统鲁棒性，降低了风电机组载荷。

主权项：1.一种基于鲁棒模型预测控制的风电机组控制方法，其特征是，包括：（1）获取风电机组最优参考输入:通过搭建风场仿真模型，并定义实际风场中风机的布局，将风电机组的叶尖速比和桨距角作为优化变量，以整个风电场总输出功率为优化目标，在线优化求解风电机组的最优叶尖速比和桨距角，并作为每台风机的参考输入；（2）定义风电机组鲁棒约束:通过风机运行机理搭建风电机组的非线性数学模型，并在风机稳态下对风电机组非线性数学模型线性化，获得基于状态空间方程的风电机组数学模型，以此求解系统的反馈控制律及终端代价矩阵，根据系统约束条件，最终定义风电机组的鲁棒约束；所述风电机组的非线性数学模型为： ，其中，状态变量，控制输入，求得在平均风速决定的风机稳定运行下的风电机组线性化模型，得到基于状态空间方程的风机模型： ，式中，A为系统状态矩阵，B为系统控制输入矩阵；根据得到的状态空间方程，并通过定义系统状态权重矩阵Q和控制输入权重矩阵R，利用线性最优控制技术LQR离线求解得到系统的反馈控制律K，并根据李雅普诺夫方程求解系统的终端代价矩阵P, ，式中，，系数ε需满足，其中，表示矩阵的最大特征值；并给定系统的收紧状态约束， ，其中，，，确保无扰动状态，即引入不确定扰动后的实际系统状态满足鲁棒约束；式中，，为预测时域，，表示矩阵的最大特征值；σ表示为扰动绝对值的最大上限；L表示为Lipschitz常数；（3）基于鲁棒模型预测控制的风电机组控制:根据（1）中获取的风电机组最优参考输入，定义系统的目标函数，以实现每台风电机组最优参考功率的跟踪，并结合（2）中定义的风电机组鲁棒约束及输入约束，通过鲁棒模型预测控制求解风电机组的最优控制，并作用于风机，通过风机监测装置将风电机组状态进行反馈，以实现系统的最优控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 基于鲁棒模型预测控制的风电机组控制方法