一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法
专利汇可以提供一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及了一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法。通过采集 风 场大量的风速数据，利用统计方法拟合风速的随机过程，建立带概率约束的风机非线性随机模型，应用鲁棒tube解决模型线性化有界的高阶项，为优化统计性能指标和保证概率约束满足， 算法 利用模型中风速的随机信息，设计状态概率分布椭圆不变集，控制系统未来的随机状态，解决了随机风速干扰下的风 电场 名义的 风 力 发 电机 系统输出功率稳定 跟踪 的问题，综合保障了风电场中各个约束的满足，保证系统安全有效运行。本发明的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法相比于传统的鲁棒预测控制，对随机问题有更好的优化能力，控制性能更佳。，下面是一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法专利的具体信息内容。
1.一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：基于风机原理对风机侧非线性系统进行机理建模；
步骤2：选取发电机转子角速度、风轮转子角速度、轴扭转角、塔架偏移量、塔架偏移速度作为风机模型的状态量，发电机转矩和桨距角作为风机模型的控制量，发电机转子角速度和发电机功率作为风机模型的输出量，以状态空间方程的形式来表示风机非线性模型；
步骤3：采集大量风电场风速数据，利用统计学知识对风速进行随机过程的建模；
步骤4：设置风电场风机侧安全合理运行的约束条件，包括对发电机转矩和桨距角控制量及其增量的约束条件，对电机转子角速度和发电机功率输出量的约束条件，结合风力发电实际过程和风速随机过程，设置关于发电机输出功率的概率约束；
步骤5，对风电场风机侧控制系统提出具体控制目标，包括对额定输出功率和稳态点的稳定跟踪目标，以及尽量减少控制量的剧烈变化的目标；
步骤6，从风机非线性随机模型中得到名义的线性随机模型，并结合名义模型同实际机理非线性模型间的误差以及风速随机过程模型，来离线计算鲁棒不变集，以此保证名义模型在替代非线性模型上的有效性；
步骤7，针对名义线性随机模型设计基于概率不变集的随机模型预测控制策略，其中包含设计带有预测序列的双模预测范式、得到相应的预测模型、将无穷时域的期望目标函数转化为确定性的同初始状态相关的有限值、计算得到可以保证概率约束满足的概率不变集、引入双模控制保证状态在概率不变集中、对各约束条件结合鲁棒不变集进行收紧。
2.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述风机模型包括塔架、风轮、传动系统和发电机，所述风轮上面安装了三个叶片，其旋转轴为水平，叶片根部与轮毂相连；当风以一定速度和攻角作用于叶片上时，推动叶片旋转产生转矩，从而驱动风轮主轴旋转，以将风能转换为风轮的旋转机械能，风轮主轴通过传动系统与高速轴的发电机转子旋转，以将所述旋转机械能转换为电能所述电能通过电源转换后向电网侧传送；
所述风机非线性模型如下：
式中：输入量u＝[u1 u2]T分别为桨距角β和电机转矩Tg；模型输出y＝[y1 y2]T分别为电机转速ωg和输出功率Pg；三个状态x＝[x1 x2 x3]T分别为风机转子转速ωr，传动轴扭转角θ以及发电机转速ωg；d(t)表示有效风速v。
3.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述风速模型为：
v(t)＝vm+vt(t)
式中：vm为平均风速分量，vt(t)为湍流分量；
由于受季节影响的平均风速分量vm缓慢变化，它是由气象条件决定的，这决定了风力机的稳态平均工作点，双参数的威布尔分布能较好地拟合实际风速分布，变化较为剧烈的湍流分量vt(t)，可以用高斯白噪声进行模拟，从而风速的均值为 方差为
4.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述对发电机转矩和桨距角控制量及其增量的约束条件为：
式中：uL和uU分别为控制量u的下界和上界， 和 分别为控制量u的变化率下界和上界；
所述对电机转子角速度和发电机功率输出量的约束条件为：
式中： 和 分别为输出量y的硬约束的下界和上界；
结合风力发电实际过程和风速随机过程，当阵风的湍流风速极端变化时，由于系统中风轮和传动机构的惯性较大，不能及时根据风速变化进行调整，因此设置关于发电机输出功率的概率约束为：Pr{y(t)∈Y1}≥p；其中 和 分别为输出
量y的机会约束的下界和上界。
5.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述控制目标函数为：
式中： 表示俯仰角作用的变化， 表示发电机转矩的变化， 表示发电机角速度的跟踪， 表示风力涡轮机的电功率输出的变化，η为发电机效率，r1、r2、r3和r4分别为各部分权重。
6.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述名义的线性随机模型为：
式中： 为名义随机模型的状态、输入量、输出量和风速值，
所述名义模型同实际机理非线性模型间的
误差可以当做新的名义系统的扰动，该误差可以被限制，形式为：||ω(t)||≤Me。
7.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述风速随机过程中名义风速的随机概率分布函数为：
式中： 为名义风速、s1为威布尔分布的比例参数、s2为威布尔分布的形状参数、σ为高斯分布的方差、v为实际风速，v*为期望风速。
8.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述带有预测序列的双模预测范式为：第一步的控制输入是自由的，并且在后续的无限预测中采用了规定的状态反馈定律，具体形式为：
其中， 为控制序列， 为摄动序列。
9.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述预测模型为：
其中，
所述概率不变集为： 其通过以下方法求得：
其中， 是蓬特里亚金集合差i、是阿达马积、存在关系
10.根据权利要求1所述的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法，其特征在于，所述双模控制方式为：
其中， 是对称正定矩阵。
一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法
技术领域
背景技术
发明内容
误差可以当做新的名义系统的扰动，该误差可以被限制，形式为：||ω(t)||≤Me。
具体实施方式
结合风力发电实际过程和风速随机过程，当阵风的湍流风速极端变化时，由于系统中风轮和传动机构的惯性较大，不能及时根据风速变化进行调整，因此设置关于发电机输出功率的概率约束Pr{y(t)∈Y1}≥p其中
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