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1、大型风电机组激光雷达辅助模型预测控制方法第36卷第18期50622016年9月20円中国电机工程学报ProceedingsoftheCSEEVol.36No.18Sep.20,2016?2016Chin.Soc.forElec.Eng.(2016)18-5062-08中图分类号：TM315DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.l51313文章编号：0258-8013韩兵1，周腊吾2,陈浩2,田猛1，邓宁峰1(1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市410082；2.长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南省
2、长沙市410114)ApproachtoModelPredictiveControlofLargeWindTurbineUsingLightDetectionandRangingMeasurementsHANBingl,ZHOULawu2,CHENHao2,TIANMengl,DENGNingfengl(1.CollegeofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,HunanProvince,China;2.CollegeofElectr
3、icalandInformationEngineering,ChangshaUniversityofScienceandTechnology,Changsha410114,HunanProvince,China)ABSTRACT:Withincreasingsizeoflargewindturbine,controlmethodsfacesnewopportunitiesandchallenges,thedevelopmentofremotesensingtechnologyprovidesanewresearchfieldoft
4、hetraditionalcontrolstrategy.Thispaperfocusedonthedesignoflightdetectionandranging(LIDAR)assistedmodelpredictivecontrol(MPC)ofwindturbine,itachievedwindspeeddisturbancefeedforwardcompensationcontrol.First,thebladeelementmomentum(BEM)theoryhaveanalyzedthewindturbineloa
5、dsandLIDARforecastwindspeedoftherotorwindwardside,usedofextendedKalmanfilterreconstructunknownnonlinearwindturbinemodelforpredictionhorizonstatevaluesreal-timeprocessing,itsolvedtheminimumobjectivefunctiontogetthecurrentsystemtimeoftheoptimalcontrolstrategy,tominimize
6、thereferencetrajectoryandtheoutputvalue.Finally,theexperimentoftraditionalcontrolmethodcomparativewithLIDARassistedLMPCandNMPC,theresultsshowthatcombinationofLIDARandMPCcanimprovepowercoefficientoflargewindturbinesandmitigatethefatigueloadofwindturbine.KEYWORDS:windtu
7、rbine;modelpredictivecontrol(MPC);quadraticprogramming;extendedKalmanfilter;lightdetectionandranging(LIDAR);equivalentdamageloads(DELs)摘要：随着风电机组基础结构的不断增大，风电机组的控制方法面临新的机遇和挑战，而遥感测量技术的发展给传统风电机组控制策略提供一个新的研宂领域。该文提岀了基于激光雷达(lightdetectionandranging,LIDAR)辅助风电机组模型预测控制方法来实现控制系
8、统对风速扰动的前馈补偿控制。首先根据叶素动量理论分析风电机组的载荷情况和LIDAR预测风轮迎风面的有效风速，利用扩展卡尔曼滤波重建噪声状态的非线性风电机组模型的未知状态，对预测基金项目：科技部国际合作项目(2011DFA62890)。Program
