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1、实验一 ：风力发电机组的建模与仿真姓名：郝培臣 学号：K031241843一、实验目的:1. 掌握风力发电机组MATLAB风速模型的建立实现方法；2. 掌握风力发电机组风力机及传动系统建模实现方法；3. 掌握风力发电机组发电机和变桨距模型建立方法；二、实验内容:利用MATLAB/Simulink建立风力发电机组中风速、风力机、传动系统、发电机、变桨距系统各部分仿真模型，并建立整个风力发电机组的模型，从而进行仿真研究。三、实验原理：1.风速模型的建立自然风的时空模型由基本风速Vb、阵风风速Vg、渐变风速Vr 和噪声风速Vn。即模拟风速模型为：V=Vb+Vg+Vr+Vn1.1基本风Vb=8m/s，
2、1.2阵风Vg式中其中中，阵风开始时间为 3 秒，阵风终止时间为 9 秒，阵风周期为 6 秒，阵风最大值为 6m/s。1.3渐变风Vr式中1.4噪声风速 Vn选择一个随机噪声模块就可以。1.5自然风模型是由以上模型相加得到2. 风力机模型的建立 2.1 Cp、Ct的搭建 2.2 风力机模型3.传动系统模型的建立4.发电机模型的建立5.整体模型四、实验结果与分析：1. 基本风模型输出的基本风风速曲线，由于设计中Vb=8m/s，所以其曲线最终维持在8 m/s，其曲线为:2. 阵风风速曲线，阵风开始时间为 3 秒，阵风终止时间为 9 秒，阵风周期为 6 秒，阵风最大值为 6m/s。渐变风风速曲线，开
3、始时间为4s，终止时间为11s，最大值为10m/s3 自然风模拟曲线4. 风力机模型输出功率Ps与转矩曲线Tr5. 传动系统系统输入为风轮转矩和发电机反扭矩，输出为风轮转速w。发电机模型输入为发电机转子的转速和电压，输出为发电机的反扭矩Te。两者的输出曲线为：五、实验心得在仿真中，可以看出，在没有控制策略的情况下，风轮机和发电机的输出功率与额定功率有所偏差，有时候发电效率比较低，风能利用系数低，造成了风能的极大浪费，为了保证设备安全运行，一种最优控制策略必不可少。实验二：低/高风速时风力发电机组风轮转速的控制器设计姓名：刘屹东 学号：K031241732一、 实验目的:1掌握 低/高风速时风力
4、发电机组控制原理实现方法；2掌握 模糊控制器模型实现方法；3掌握 模糊控制器原理设计方法三、实验原理：在风力发电机组的仿真基础上，对低风速时捕获风能进行研究，并提出一种控制策略，同时进行仿真研究并验证其有效性。当为高风速时，将从调整桨距角的角度出发，对风能功率因素进行调节，在尽量保持传动系统的基础上，实现机组恒定功率的输出，实现控制系统的基本目标。二、 实验内容:1. 低风速时风力发电机组模型2.模糊控制器模型三、 实验结果与分析：1.1 模糊控制器输出曲线为1.2 风能利用系数Cp曲线，1.3 从上到下，第一个：传动系统系统输入为风轮转矩和发电机反扭矩，输出为风轮转速，图像为风轮转速曲线；第
5、二个：为模糊控制器的输出曲线；第三个：为叶轮半径为38.5时的叶尖速比曲线。1.4 风力机实际得到的有功功率图形，它随所采用的风力机和发电机的型式而异，风力机实际得到的功率3.模糊控制器语言值隶属函数的确定，上两个图分别为系统偏差的隶属函数和系统偏差变化的隶属函数，下面的三个图为系统输出的隶属函数。 6.FCI模糊推理规则。7.FCI模糊规则观察器和FCI模糊推理输入输出关系曲面。 五、实验心得本次模糊控制系统的设计，较好的跟踪了最佳叶尖速比。在仿真刚开始时，由于风轮转速较低,故跟踪性能没有很快达到理想效果，但是随着仿真的延续，叶轮的转速上升到比较理想的水平，叶尖速比也基本满足了本次设计的要求。但是，由于控制系统的精确度还没有达到没有误差的水平，所以控制过程中还是有一些小的波动，没有出现比较光滑的曲线。
