摘 要：針對如何減小風(fēng)擾動對雙饋風(fēng)電機組動態(tài)載荷影響的問題，采用基于狀態(tài)空間的風(fēng)擾動前饋模型預(yù)測控制算法，進(jìn)行變槳距控制器設(shè)計。以3MW 雙饋風(fēng)電機組為例，通過AeroDyn、FAST 和MATLAB 三個仿真工具建立聯(lián)合運動仿真集成環(huán)境，仿真研究結(jié)果表明基于狀態(tài)空間的風(fēng)擾動前饋模型預(yù)測控制算法在減小風(fēng)電機組傳動鏈扭振、葉片揮舞和塔筒前后擺動幅值方面效果明顯，證明了算法的有效性。

　　0 引言
   　預(yù)測控制是一種基于模型的先進(jìn)控制策略，其主要特征為：以預(yù)測模型為基礎(chǔ)，采用二次在線滾動優(yōu)化性能指標(biāo)和反饋校正等控制策略來消除被控對象建模誤差，克服結(jié)構(gòu)、參數(shù)與環(huán)境等不確定性因素的影響，有效地彌補了現(xiàn)代控制理論對復(fù)雜受控對象本身無法避免的不足[1-2]。由于風(fēng)電具有被控對象建模困難、結(jié)構(gòu)與參數(shù)具有不確定、風(fēng)能資源擾動大等特點，所以基于狀態(tài)空間模型預(yù)測控制（MPC）更具備適用性。
　　文獻(xiàn)[3] 通過預(yù)測控制算法對風(fēng)力機變槳距系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié)，解決由于電液比例變槳距執(zhí)行機構(gòu)的差動回路設(shè)計和風(fēng)力負(fù)載的單方向性造成槳葉順槳和逆槳時系統(tǒng)模型不一致的問題。文獻(xiàn)[4] 采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分段復(fù)合控制方法進(jìn)行變槳距控制，依據(jù)運行工況分別進(jìn)行模型預(yù)測控制和前饋控制，提高了變距系統(tǒng)的響應(yīng)快速性和抗干擾能力。之前的研究大多沒有結(jié)合實際的運行目標(biāo)，也沒有提出整機的優(yōu)化載荷控制目標(biāo)，并都只是做了仿真研究。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于狀態(tài)空間的風(fēng)擾動前饋模型預(yù)測變槳距控制器，以3MW雙饋機組為例，通過聯(lián)合運動和實際風(fēng)況的仿真驗證本文控制算法的有效性。
　　1風(fēng)電機組模型預(yù)測控制器設(shè)計
　　風(fēng)速擾動是引起雙饋風(fēng)電機組動態(tài)載荷的主要原因。為解決這個問題在傳統(tǒng)模型預(yù)測算法中增加對可測擾動的計算，在預(yù)測未來的輸出和優(yōu)化控制目標(biāo)函數(shù)中就包含了風(fēng)速擾動的影響，相當(dāng)于在控制系統(tǒng)中增加了對風(fēng)速擾動的前饋補償。本文推導(dǎo)增加風(fēng)擾動抑制的雙饋風(fēng)電機組模型預(yù)測控制算法計算過程。
　　具體的每個控制器設(shè)計步驟如圖1 所示：確定控制目標(biāo)，建立預(yù)測模型；設(shè)計卡爾曼濾波器；考慮輸入輸出約束問題；定義優(yōu)化性能指標(biāo)；選擇合適的輸出誤差權(quán)重Q 和控制量變化幅度的權(quán)重R ；選擇預(yù)測時域N 和控制時域Nc。預(yù)測時域N 指變槳控制器控制周期的個數(shù)。[5]