风电机组独立变桨距系统概率模糊建模与协调优化控制

The project is based on Wind Turbine independent pitch control system, studying the method and theory of the Probability and fuzzy modeling and coordination optimization control, containing random and fuzzy uncertainty characteristics. Main content includes: 1)Research of probability fuzzy model description and reasoning method, mainly include the new structure of the fuzzy and random uncertainty expression mechanism, and the new method of system model and low probability information loss and low computation set expression, inference and defuzzication. 2)Research of off-line identification method of fuzzy probability model. Using the sampling data containing noises, fusion probability of support vector machine (SVM), fuzzy clustering and data filtering technology, to study the model offline identification method. 3)online identification and optimization of system parameters. For time-varying parameters of the system, we establish the uncertainty coverage approximation precision evaluation index and model, the study was based on the model of fast recursive algorithm (FRA), Harmony search (HS) technology online identification and optimization method. 4）Coordinated optimization control method based on probabilistic fuzzy model: For the problem of pitch control system, including multivariable coupling and actuator constraint, to suppress the blade stress load, reduce the wind turbines torque fluctuation, stabilize output power as the goal, we put forward a new method of fuzzy control based on multi-objective optimization and coordination mechanism.

本项目以风电机组独立变桨控制系统为背景，研究含有随机和模糊双重不确定性特征的概率模糊建模与协调优化控制理论与方法。主要内容包括：1）概率模糊模型描述与推理方法研究，重点研究包含模糊和随机不确定性表达机制的系统模型新结构，以及低概率信息损失和低计算量的集合表达、推理和反模糊化新方法。2）系统概率模糊模型的离线辨识方法研究。利用含有噪声的采样数据，融合概率支持向量机、模糊聚类和数据滤波技术，研究模型离线辨识方法。3）系统模型参数的在线辨识与优化。针对系统参数时变性，建立不确定性覆盖度和模型逼近精度评价指标，研究基于快速递归算法（FRA）、协调搜索技术（HS）的模型在线辨识和优化方法。4）基于概率模糊模型的协调优化控制方法：针对变桨控制系统的多工况运行、多变量耦合和执行器约束的问题，以抑制桨叶受力载荷、减小风轮转矩波动、稳定输出电功率为目标，提出基于多目标优化和分步协调机制的模糊控制新方法。

本项目以风电机组独立变桨控制系统为背景，研究不确定性非线性系统的建模与协调优化控制理论与方法，并在最大功率跟踪控制、风电系统的无线感知与信息融合等方面进行了扩展研究，取得以下成果：1) 分析了风力发电系统的结构及运行机理，研究风电机组的机理建模方法；2) 提出了基于子空间辨识和预测误差的风机系统建模方法；3) 提出了基于改进PSO-SVM建模方法；4) 提出了基于生物启发算法的模型参数辨识方法；5) 研究了基于ANFIS的非线性耦合系统建模方法；6) 研究了具有随机输入状态稳定的模糊随机系统非脆弱∞滤波器设计方法；7) 提出了离散Lipschitz非线性系统状态和未知输入估计方法；8) 研究了多种随机风速的建模方法；9) 研究了独立变桨控制系统非线性建模方法；10) 提出了风电机组载荷的模型预测控制方法；11) 提出了独立变桨IMPC控制策略；12) 提出了基于扰动观测器的风电机组变桨距滑模控制策略；13) 提出了基于LQG-I的风力发电机组优化控制策略；14) 提出了风机独立变桨距系统的模糊协调优化控制方法；15) 研究了考虑风机模型不确定性的模糊鲁棒控制策略；16) 提出了基于超扭曲优化算法的风机最大功率跟踪控制策略；17) 提出了基于AISMC的最大功率跟踪及恒功率控制方法；18) 研制了基于WSN的风机桨叶运行多平台监测系统；19) 提出了非线性离散系统的状态和传感器故障区间估计方法；20) 提出了多源信息融合的环境舒适度检测与评价方法；21) 研制了基于WSN的室内环境分布参数监测系统；22) 搭建了风电系统的全仿真、半实物仿真实验平台。共发表学术论文17篇，其中2篇论文被SCI 收录，7篇论文被EI 收录, CSCD、北大中文核心期刊论文4篇；申请专利7项，其中已授权发明专利1项和实用新型专利5项，正在申请的发明专利1项；培养博士研究生1名，硕士研究生8名。