云根图 李玮

【摘  要】随着社区经济和社会的迅速发展，能源问题变得越来越重要。在能源稀缺的今天，新的发电方式正在逐步发展。近年来，风能得到了广泛的应用，并采用了现代控制技术，大大提高了生产效率。

【关键词】控制结束;风力发电;运用

技术是社会发展和人类生活服务的基础。现代控制技术是一项重要的技术，在风能控制系统中得到了广泛的应用，并在这些系统的实现中发挥了重要作用。在此基础上，重点研究了现代控制技术在风能控制系统中的应用。

一、专家系统在风力发电系统中的应用

专家系统是一种智能的推理程序，能够有效地处理知识，模拟人类的思维过程，如根据现有条件对不同现象进行推理、分析和决策;这是一个基于符号推理系统，利用专业知识和经验的领域来辨别和推理系统的不同模式，善待和该领域的知识和经验，强大的功能注释，因此是非常适合诊断故障的原因。风电机组是由风轮、机舱、塔架、发电机、驱动链、偏航装置、控制柜等多部分组成的系统，其中任一环节发生故障可能会影响所有风电场的安全运行。提高运行速度的机舱与故障诊断专家系统模型，建立了风力机机舱与故障诊断专家系统的风力机机舱，并结合模糊控制器，以提高风力机机舱故障诊断专家系统运行时的快速性;考虑到BP神经网络系统相对于专家系统的优势，通过分析单元电流信号并提取其特征向量，建立故障诊断模型;专家系统可有效诊断风力机机舱振动故障，并可开发完整的现场振动监测和实时故障诊断系统。在研究风力发电机组不同工作区域的转矩控制和变桨距控制的基础上，提出并阐述了基于专家决策系统的各控制器的协调控制策略，提高了风力发电机组的发电质量。该模糊专家系统能够可靠地预测风电场的风速和输出功率。利用专家系统确定海上风电场的可用性和可维护成本，可以快速方便地处理海上风电场的供应情况和维护成本，降低投资成本，提高可靠性。专家控制系统与传统控制理论和方法的有机结合是专家控制系统的研究领域。由于风力系统本身是一个复杂的系统，所以振荡的原因很多，导致很多故障，很可能会发生很多故障。由于风力系统本身是一个复杂的系统，有许多振荡的原因，导致许多故障，很可能会发生许多故障。

二、数学知识中的微分几何控制技术在风力发电控制系统中的应用

微分几何是生活中一个重要的数内容，此部分内容，在实践中被广泛应用，其应用控制技术是一个很明显的例子，因为微分几何的基本上是线性关系，所以微分几何学的控制技术的主要目的，正确反映了线性化控制，此技术的运作：通过对非线性系统的模拟，将非线性系统映射到系统中，使其成为线性的，非线性的，用于将差分几何控制技术转移到该技术中，以一种可行的方式应用。风能控制系统本质上是一个非线性关系系统，因为它在工作过程中受到大风和不规则速度的影响，其中包括许多技术组成部分，如控制系统中的转速和使用微分几何的不稳定电流技术。微分几何在控制系统中使用风能的技术，首先要解决的是风能在控制系统中的非线性关系，然后是双并网产生它们的工作方式，最后研究作案手法是多次入境和出境的命令和反馈解耦的坐标转换的最后阶段线性和非线性非随时汇报充分融合等不同方式，通过实施这些措施可以有效实现双链输送机中解耦的发电机磁场由职业活动的地位，这些目标的实现使风电调节系统能够以最大的效率运行，最大限度地利用风电，提高风电质量。假如风速大于额定值，当转速大于额定值时，运行风力发电机会降低控制系统的风能等措施的转速和确定的功率，使其保持不变，以取代不必要的节省，提高工作效率。此外，微分几何学的数学知识，控制技术的应用微分几何，从而表明线性化的趋势，据此及时，如果风力发电机可以变成更易于操作的线性、非线性和执行管制措施，从而可以模拟现实典范的风能转换器的设计模型。此外，一种基于微分几何相关原理的简单实用的控制装置，可以设计成在任何时候以非恒定速度控制发电机的恒功率。有一点需要注意：非线性反馈控制理论在微分幾何的许多好处和便利这种控制技术设计非常困难，尤其是对于通常反映的是状态函数计算线性输出向量和任性不易于阅读，这个算法的一些局限性，比如CPU，据此要求极高，控制理论的不畅。当然，随着时间的演变，处理器的性能正在提高。因此，差分几何控制理论可以更好地应用于风力发电控制系统，差分几何控制技术具有更高的参考值和更广阔的前景。

三、人工神经网络在风力发电系统中的应用

人工神经网络也是常用的风力发电控制技术之一。其主要功能是通过风速的准确预测来实现电流输出控制。人工神经网络将积极学习风电系统

各板块的功能主要是非线性映射，可以在较大范围内控制不确定的风，且具有一定的容错范围，不易产生较大的误差。对于风力发电系统来说，风速的控制非常重要，但无法通过设备实现直接控制。因此，只有风速的间接变化才能提高电流质量。想要真正了解性控制风速，首先必须有一定的预测方法，有效的预测方法并不是智能学习人工神经网络的分析，不仅可以评估风力的大小在这个阶段，也可以通过时间序列，预测短期风速变化，从而有效地控制。人工神经网络的应用相对简单。它不需要复杂的数学模型作为计算和控制的基础。只有自学，才能稳定地控制风力发电的总体情况，才能高强度地提高电流质量。此外，人工神经网络的应用在风力发电系统中，也可以配合其他的控制技术，如它与模糊逻辑相结合技术，风力发电机的负荷频率可以整体优化，设置一个特定的频率控制器，适当的负荷数量减少，降低整体电流负荷能力，使风力发电系统更稳定和由此产生的电压将进一步优化。

四、自适应与滑模变结构

该技术应用于发电，能够采集快速变化的系统数据，实时监测系统数据，正确控制各种运行参数。这项技术功能如下：系统运行过程中，显然，如果这个技术控制装置准确监测这种突变，然后就此分析基于系统的发电装置有关的参数，分析结果，适当调整速度，以保证生产过程的顺利进行。在以前的系统中，为了控制运行速度，首先需要构建相应的虚拟模型，由于数据的规律性变化，这是非常困难的。一个糟糕的模型会误导员工，这对速度控制是非常有害的。随着技术的出现，这个问题已经得到了解决，适应也是目前使用最广泛的风力发电技术之一。

五、滑膜变结构控制技术在风力发电控制系统中的应用

滑模变结构控制技术本质上是一种开关模态不连续控制技术，该技术在实际应用过程中，需要控制风力发电控制系统的状态，随时能够快速切换，该技术有其独特的特点：明亮的开关在任何时候，对风力发电的参数变化不敏感反应控制系统，设计很容易，也很简单的实现等等，本身就是我们需要的独特优势在风力发电控制系统，是一个非常好的操作措施。滑模变结构控制技术可以最大限度地减小参数误差、外部条件干扰等因素对双馈电机的影响，提高控制性能。将该技术应用于风力发电控制系统中，可以使风力发电机在运行过程中处于最佳状态，从而获得更多的风能。

以上是对现代控制技术的详细描述。对几种典型技术类型的分析表明，它们在风力发电过程中发挥着重要作用。新技术的引入使风能摆脱了人工操作的限制，逐步走向自动化。

参考文献：

[1]李健.现代控制技术在风力发电控制系统中的应用研究[J].电子技术与软件工程，2017（15）：157.

[2]任燕.风力发电机速度跟踪自适应控制研究[J].太阳能学报，2017，30（10）

（作者单位：内蒙古华电辉腾锡勒风力发电有限公司）