Статья посвящена оценке эффективности применения алгоритмов поиска экстремума целевой функции в системе управления ветровой энергетической установкой (ВЭУ). Рассмотрены различные существующие подходы к управлению ВЭУ и их недостатки. Предложена методика нахождения оптимального состояния ВЭУ. Критерием оптимальности в предлагаемом методе предлагается считать минимум представленной в статье целевой функции, определяющей расстояние режимных параметров установки до их номинальных значений. Рассмотрены алгоритмы поиска экстремума, основанные на методе градиентного поиска, наискорейшего спуска, методе смежных градиентов. Проведено моделирование, описывающее применение данных алгоритмов для решения задачи управления ВЭУ. На основании проведенного моделирования произведена оценка работы рассмотренных алгоритмов. Представлены результаты моделирования ВЭУ в течение суток при стохастическом изменении ветра и заданным профилем нагрузки. Показано изменение следующих параметров энергетической установки от времени: генерируемой электрической мощности, скорости вращения генератора, потребляемой электрической мощности, уровня заряда аккумуляторной батарей (АКБ), напряжения и тока АКБ.

The article is devoted to efficiency assessment of search algorithms for objective function extremum in wind energy plants (WEP) control systems. Various existing WEP control strategies and their disadvantages have been reviewed. The authors suggest deploying an optimal WEP state search method and using the minimum of the objective function presented in the article, which determines a distance between actual parameters of the plant and their nominal values, as a criterion of optimality for the given method. A number of extremum search algorithms based on gradient search method, steepest descent search method and conjugate gradients method are reviewed. The authors simulated WEP control using the described methods. Based on the conducted simulation, the authors assessed the methods in operation. The paper presented the results of a full day WEP simulation in the conditions of stochastic wind and with the use of load profiles. The progressions of actual plant’s parameters, such as generated electrical power, wind turbine rotation speed, consumed electrical power, state of battery charge, battery current and voltage are demonstrated.

Материаловедение. Энергетика. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020 -. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Материаловедение. Энергетика. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020 -. Т. 26, № 4, 2020. — 1 файл (9,87 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j20-226.pdf>.