【摘 要】
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目前,国内外大型风电机组控制器中仍主要采用PI控制算法。由于风力发电系统的非线性和参数时变等特点,机组线性模型不易获得。在各个风速工作点的线性化模型参数变化较大,基于某个风速点模型整定的PI参数无法在整个工作范围都取得最优控制效果。针对风力发电机组控制器参数在设计和优化过程中不易计算与整定的问题。本课题根据不同风速点先应用Bladed软件对风电机组模型进行线性化处理,获取用于PI参数整定的线性化模
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目前,国内外大型风电机组控制器中仍主要采用PI控制算法。由于风力发电系统的非线性和参数时变等特点,机组线性模型不易获得。在各个风速工作点的线性化模型参数变化较大,基于某个风速点模型整定的PI参数无法在整个工作范围都取得最优控制效果。针对风力发电机组控制器参数在设计和优化过程中不易计算与整定的问题。本课题根据不同风速点先应用Bladed软件对风电机组模型进行线性化处理,获取用于PI参数整定的线性化模型,然后应用免疫遗传算法分别整定出各个风速点的最优PI参数；再根据多组变桨控制器PI参数与桨距角之间变化
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