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公开(公告)号：CN104198853A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410432454.6
申请日：2014-08-27
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明涉及一种风电并网测试装置及测试方法，所述装置包括：三绕组升压变压器、整流器、延时闭合继电器、平波电容、逆变器、滤波器、输入断路器、输出断路器和检测准备开关、DSP控制单元以及计算机。所述方法如下：由DSP控制单元控制并网测试装置产生满足电网适应性测试要求的电网模拟电压，再根据风电机组电网适应性测试相关规定进行测试。本发明的优点在于减小了测试装置尤其是LC滤波电感上的电能损耗；加快了逆变器输出电压的动态响应速度，使滤波器输出电压与电压设定值基本一致；该并网检测装置采用普通的电力电子器件，集成度高，成本低且测试方法直观简单，能满足风电并网测试要求。
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公开(公告)号：CN103457289A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310363120.3
申请日：2013-08-19
Applicant: 江苏科技大学
CPC classification number: Y02E10/725 , Y02E10/763
Abstract: 本发明涉及一种船用风光混合发电装置和控制方法，所述发电装置包括漂浮于水上的船体，推进所述船体前进的船舶动力装置，为所述动力装置供电的交流电网，与所述交流电网相连的蓄电池，以及为交流电网回馈电能的风力发电机和太阳能电池板。所述控制方法，包括一种船用风光混合发电装置的并网控制方法以及一种船用风光混合发电装置的跟踪控制方法。本发明风光混合发电装置可以节约能源和保护环境。在太阳能发电装置中加入太阳能偏航装置，提高了太阳能的利用率。风光混合神经网络PID并网控制方法增强了风光混合并网系统的电压稳定性。DSP强大的运算功能提高了并网控制器的运行速度。
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公开(公告)号：CN105607472B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201510762272.X
申请日：2015-11-10
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种非线性二元机翼的自适应反演滑模控制方法，所述方法包括：(a)根据气动弹性理论建立非线性二元机翼气动弹性系统的数学模型；(b)、根据反演控制、自适应控制以及滑模控制理论以及所述数学模型，设计非线性二元机翼气动弹性系统的自适应反演滑模控制器；(c)、应用具有所述控制律的自适应反演滑模控制器对非线性二元机翼进行自适应反演滑模控制。本发明还提供一种非线性二元机翼的自适应反演滑模控制装置，包括系统建模器、滑模控制器、反演控制器以及自适应控制器。由此克服非线性二元机翼系统存在的参数不确定和外部扰动，提高了系统的抗干扰能力，最终实现了机翼气动弹性系统浮沉位移和俯仰角期望值的快速精确跟踪。
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公开(公告)号：CN104500336B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201410705613.5
申请日：2014-11-27
Applicant: 江苏科技大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 一种基于Hammerstein‑Wiener模型的风电机组恒功率广义预测控制方法，其包括如下步骤：采集足够风电系统组实时输入输出样本数据，建立基于最小二乘支持向量机的Hammerstein‑Wiener风力发电机预测模型，通过模型辨识得到风力发电机功率多步预测输出；由上述风电系统多步预测输出和参考轨迹输出计算广义预测控制的二次性能指标；将所述二次性能指标采用拟牛顿信赖域CPSO混合优化算法进行滚动优化，输出使性能指标最小的桨距角控制量u(k)；将得到的桨距角控制量u(k)重新作用于风电系统，得到下一次多步预测输出，进行循环预测控制。本发明能降低硬件开发成本，提高了预测模型对非线性风力发电机输出功率的逼近精度和滚动优化的效率，实现风力发电机额定风速以上的恒功率控制。
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公开(公告)号：CN104533716B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410706136.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 江苏科技大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 一种基于卡尔曼滤波的独立变桨载荷控制方法，包括如下步骤：(a)获取变桨系统桨叶根部载荷，进行dq坐标变换产生d‑q轴的载荷分量；(b)经卡尔曼载荷控制器优化后的d‑q轴的载荷分量的偏差分量经卡尔曼载荷控制器产生期望的d‑q轴桨距角分量，经dq坐标逆变换得到期望桨距角分量；(c)获取风电系统实际转速和输出功率，经多变量控制器产生统一桨距角期望值βcol和转矩期望值Γar；(d)统一桨距角期望值分别与期望桨距角分量相加，得到最终桨距角期望值，将其作用于各个桨叶对应的独立变桨机构，实现风电系统独立变桨控制。本发明能提高d‑q轴载荷分量的预测精度，从而改善控制结果；同时提高了风电系统桨距角控制精度，为风电变桨提供了有价值的参考方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105607472A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510762272.X
申请日：2015-11-10
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种非线性二元机翼的自适应反演滑模控制方法，所述方法包括：(a)根据气动弹性理论建立非线性二元机翼气动弹性系统的数学模型；(b)、根据反演控制、自适应控制以及滑模控制理论以及所述数学模型，设计非线性二元机翼气动弹性系统的自适应反演滑模控制器；(c)、应用具有所述控制律的自适应反演滑模控制器对非线性二元机翼进行自适应反演滑模控制。本发明还提供一种非线性二元机翼的自适应反演滑模控制装置，包括系统建模器、滑模控制器、反演控制器以及自适应控制器。由此克服非线性二元机翼系统存在的参数不确定和外部扰动，提高了系统的抗干扰能力，最终实现了机翼气动弹性系统浮沉位移和俯仰角期望值的快速精确跟踪。
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公开(公告)号：CN104533716A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410706136.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 江苏科技大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/00 , F05B2270/328 , F05B2270/331
Abstract: 一种基于卡尔曼滤波的独立变桨载荷控制方法，包括如下步骤：(a)获取变桨系统桨叶根部载荷，进行dq坐标变换产生d-q轴的载荷分量；(b)经卡尔曼载荷控制器优化后的d-q轴的载荷分量的偏差分量经卡尔曼载荷控制器产生期望的d-q轴桨距角分量，经dq坐标逆变换得到期望桨距角分量；(c)获取风电系统实际转速和输出功率，经多变量控制器产生统一桨距角期望值βcol和转矩期望值Γar；(d)统一桨距角期望值分别与期望桨距角分量相加，得到最终桨距角期望值，将其作用于各个桨叶对应的独立变桨机构，实现风电系统独立变桨控制。本发明能提高d-q轴载荷分量的预测精度，从而改善控制结果；同时提高了风电系统桨距角控制精度，为风电变桨提供了有价值的参考方案。
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公开(公告)号：CN104500336A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410705613.5
申请日：2014-11-27
Applicant: 江苏科技大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 一种基于Hammerstein-Wiener模型的风电机组恒功率广义预测控制方法，其包括如下步骤：采集足够风电系统组实时输入输出样本数据，建立基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener风力发电机预测模型，通过模型辨识得到风力发电机功率多步预测输出；由上述风电系统多步预测输出和参考轨迹输出计算广义预测控制的二次性能指标；将所述二次性能指标采用拟牛顿信赖域CPSO混合优化算法进行滚动优化，输出使性能指标最小的桨距角控制量u(k)；将得到的桨距角控制量u(k)重新作用于风电系统，得到下一次多步预测输出，进行循环预测控制。本发明能降低硬件开发成本，提高了预测模型对非线性风力发电机输出功率的逼近精度和滚动优化的效率，实现风力发电机额定风速以上的恒功率控制。
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公开(公告)号：CN104410107A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410707965.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 江苏科技大学
CPC classification number: Y02A30/62 , Y02E10/763
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电系统的无源积分滑模控制方法，其包括如下步骤：(a)建立双馈风力发电机Euler-Lagrange数学模型并对其严格无源性进行分析；(b)以能量平衡的关系为出发点，在(a)的基础上利用阻尼注入方法设计了电流反馈无源控制器；(c)给出一种改进的积分滑模控制方法，通过积分滑模面的设计完全消除普通滑模的到达阶段，将其作为外环转速控制策略。本发明的优点在于，保证系统全局稳定并简化了控制结构，实现了电磁转矩、磁链的渐近跟踪；消除了普通滑模的到达阶段，提高了双馈电机转速的跟踪速度和鲁棒性；能保证风电系统安全稳定运行，为提高风力发电系统的工作效率提供了有价值的参考方案。
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公开(公告)号：CN103410662A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310339175.0
申请日：2013-08-06
Applicant: 江苏科技大学
CPC classification number: Y02E10/723 , Y02P70/523
Abstract: 本发明涉及一种风电系统最大风能捕获神经网络补偿控制方法，其包括如下步骤：a、获取风速，并通过风速、叶尖速比的参考值以及齿轮箱变速比得到风力发电机转速参考值以及相应的风力发电机扰动转速；b、通过风力发电机转速参考值与风力发电机的转速值得到转速误差，将风力发电机转速参考值及转速误差采用PID闭环调节，以得到风力发电机稳态转矩参考值；c、将风力发电机稳态转矩参考值及风力发电机的扰动转速作为BP神经网络的输入，采用PSO算法进行训练，直至输出所需的风力发电机转矩控制值，以通过所述风力发电机转矩控制值对风力发电机进行转矩控制。本发明能实现风力发电机转矩的有效控制，降低成本，适应范围广，安全可靠。
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