信息化控制技术在风力发电控制系统中的运用(1).docx

信息化控制技术在风力发电控制系统中的应用，涵盖了多个先进的控制技术领域，为提升风力发电效率和稳定性提供了重要的技术支持。专家系统在风力发电中扮演着智能化的角色，它利用符号系统进行推理，对现实工作中的难以推进的项目，如各类故障进行智能性判断和处理。专家系统的应用显著增强了风力发电控制系统中自身的系统故障排查和处理能力。 模糊控制技术的应用是模拟不确定性的信息化控制技术，在风力发电控制系统中，通过模糊逻辑对各种模糊性问题进行分析，从而得到最确切的分析结果。这两种推理决策程序的结合运用，使得整个系统的故障原因能够被快速分析并解决，同时反馈方式采用机组的电流信号观测，大大提升了实用性。 微分几何控制技术针对风力发电系统中的非线性关系问题进行解决。微分几何控制技术利用数学中的微分几何知识，将非线性关系转化为线性关系，便于操作和控制。在现代信息化控制技术的支持下，风力发电控制系统能够更好地控制非恒速发电机组，使风力发电水平得到提升。 自适应控制技术在风力发电系统中的应用体现在对过程参数变化的实时检测和调节控制，以实现最优控制。例如，利用人工神经网络估计风速，能够加强系统的动态性能，在风速出现变化的情况下，系统依然能够稳定运作。自适应控制系统的模型构建简单，并且应用到风力发电系统中，如构建高性能追踪系统，能够通过电流信号实现自适应的同时，进行参数追踪。弹性自适应人工鱼群BP神经网络桨距控制器能够在变化的风力中捕获最大的能量，并且在权衡最大风能捕获和机械疲劳造成的损耗最小两个指标下，实现对于风力的合理最大化运用。 最优控制智能技术在风力发电控制系统中的应用，针对风力发电系统中随机扰动较大、不确定因素较多的特性，采取相应的控制策略。例如，Elman神经网络能够降低网络调整参数的敏感性，抑制局部极小值的出现，从而在诊断故障中能够识别故障类型，有效提高了工作稳定性与可靠性。人工神经网络控制器结合了发电机预测模型，采用BP算法与遗传算法的优势，提出了新型BP神经网络算法，常用于诊断风电机组齿轮箱故障，加强了系统的稳定性和可靠性。 信息化控制技术在风力发电控制系统中的运用，不仅涉及到多种智能控制技术的综合运用，还包括了专家系统、模糊控制、微分几何控制、自适应控制以及最优控制等多种先进技术。这些技术的综合运用，为风力发电的高效和稳定运行提供了坚实的技术保障，同时也展示了信息化控制技术在风力发电领域的巨大潜力和广阔前景。