风电场机械疲劳减缓的模型预测控制器
系统与控制
2015-03-24 v1 最优化与控制
摘要
我们研究了将风电场（WF）功率需求分配到各风力发电机（WT）以最小化机械应力的问题。我们假设风力足够强，使每台 WT 能够产生所需功率，并提出不同的闭环模型预测控制（MPC）调度算法。与现有的基于 MPC 的方法类似，我们的方法不需要更改 WT 硬件，仅需对 WF 的 SCADA 系统进行软件更改。然而，与之前的 MPC 方案不同，我们在 WT 模型中引入了风湍流的 ARMA 预测器，从而减少了 MPC 控制时段内风预测的不确定性。这使我们能够开发随机和确定性 MPC 算法。为了比较不同 MPC 方案并展示相对于经典开环调度器的改进，我们使用 MatLab 的 SimWindFarm 工具箱进行了仿真。我们证明，即使在如 100 台 WT 的 Thanet 海上风电场这样的大型装置中，MPC 控制器也能实现应力的降低。
引用
@article{arxiv.1503.06456,
title = {Model predictive controllers for reduction of mechanical fatigue in wind farms},
author = {Stefano Riverso and Simone Mancini and Fabio Sarzo and Giancarlo Ferrari-Trecate},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.06456},
year = {2015}
}