波浪发电系统无速度传感器功率优化控制

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海洋波浪能可再生、无污染、分布广,持续利用时间长、可预测,是未来极其重要的新能源,但同时存在随机性、时变性问题,恶劣的海洋环境更令波浪能的商业化开发利用面临巨大挑战。本文以直驱式永磁同步波浪发电系统为研究对象,研究波浪能最优功率跟踪控制策略及无速度传感器控制技术。首先,考虑波浪发电系统中速度传感器工作环境恶劣,提出基于扩展卡尔曼滤波算法的无速度传感器方案。利用直线电机定子电阻、电压和电流信息,基于预测和更新两阶段,建立扩展卡尔曼滤波观测器系统,估算速度和位置。其次,预测波浪激励力,可减少系统功率优化跟踪控制中的延时误差,但传统BP神经网络预测算法,易陷入局部最优和泛化能力不足,为此提出一种改进粒子群优化神经网络方案,动态调整学习因子并添加变异算子。采用间接预测策略,应用分段计算思想和波浪激励力转换公式,获得波浪激励力预测值。通过分析波浪能转化装置相幅特性,确定规则波下最大波浪能功率对应的最佳电磁力,以此作为系统控制目标,通过空间矢量调制电流控制策略实现系统控制。针对实际波浪的不规则性、扰动性,滑模变结构控制中抖振和开关动作产生的高频纹波,采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)分析波浪激励力频谱,通过矢量叠加构造最大波浪能捕获跟踪条件。采用自适应快速终端滑模变结构控制方法,结合Lyapunov函数,分析系统稳定性,提高抗干扰能力,快速收敛并减少抖振,实现最优功率状态跟踪控制。最后,基于Matlab-simulink环境,搭建不规则波下基于FFT的直驱波浪发电无速度传感器功率优化控制系统。仿真结果表明,FFT可满足未知不规则波浪的功率最优跟踪需求,控制方案动态特性好,速度和位置观测误差小。改进粒子群优化神经网络算法能有效克服传统算法不足,预测精度提高。自适应快速终端滑模变控制结构可实现期望值的快速跟踪,准确跟随,鲁棒性强。
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