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Stochastic model predictive control for wind turbines with doubly fed induction generators
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资源说明：### 随机模型预测控制在双馈感应发电机风力涡轮系统中的应用
#### 概述
近年来，随着环保意识的提升和技术的进步，风能转换系统得到了快速发展。双馈感应发电机（DFIG）系统因其具有减少转换器额定值、高能效、可变速度操作以及降低声学噪声等优点而成为众多风能转换系统中最受青睐的一种解决方案，并在全球范围内受到广泛关注和广泛应用[1]。在风场运营的角度来看，如何在不断变化的风速条件下尽可能多地提取能量成为了重要的研究课题。因此，针对DFIG系统的控制策略成为了当前研究的热点之一。
#### 核心技术：随机模型预测控制（SMPC）
本文介绍了一种针对双馈感应发电机风力涡轮系统的随机模型预测控制（SMPC）方案。该方案的核心在于它能够显式地考虑风速预报中的不确定性因素。通过使用风速预测分布，将预测的风速建模为高斯扰动，并利用概率约束将这些扰动中的不确定性纳入到SMPC问题的建模过程中。通过将概率约束转化为确定性约束，原本的随机规划问题被重构成一个凸二次优化问题，这种问题可以非常高效地求解。这样，计算出的控制动作能够处理与风速预报相关的不确定性，从而确保DFIG系统的最优运行。
#### 关键步骤
1. **风速预测与建模**：通过收集历史数据和气象预报信息来预测未来的风速分布情况。基于这些预测，将未来风速视为服从特定概率分布的随机变量。
2. **概率约束的引入**：在模型预测控制的过程中，通过引入概率约束来考虑风速预测中的不确定性。这些约束确保了即使在风速变化的情况下，系统也能满足预定的目标和限制条件。
3. **确定性转化**：为了简化问题并提高计算效率，将概率约束转化为等价的确定性约束。这一步骤是通过一系列数学变换完成的，最终使得原问题转化为一个更容易解决的形式。
4. **凸二次优化问题**：经过上述转化后的问题形式为凸二次优化问题，这是一种可以快速求解的优化问题类型。通过求解该优化问题，可以获得在当前及未来一段时间内最优的控制策略。
5. **仿真验证**：通过模拟实验来验证所提出的SMPC方案的有效性。实验结果表明，在面对不同风速变化的情况下，该方案能够有效地提高DFIG系统的性能表现。
#### 结论
本文提出了一种针对双馈感应发电机风力涡轮系统的随机模型预测控制方案，该方案能够有效应对风速预报中的不确定性问题。通过对预测风速进行概率建模，并将其不确定性通过概率约束的方式纳入控制过程，该方法能够在确保系统稳定性和效率的同时，最大化能量捕获。此外，通过将复杂的问题转化为易于求解的形式，进一步提高了算法的实用性和效率。这一研究成果为风电领域的控制策略提供了新的思路和技术支持，有助于推动风电技术的发展和应用。
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参考文献：
1. [1] Peng Kou, Deliang Liang, and Lin Gao. "Stochastic Model Predictive Control for Wind Turbines with Doubly Fed Induction Generators." (2023).
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