基于改进遗传预测融合算法的风机变桨距控制OA

针对风电机组变桨控制中由扰动与参数变化引起的功率波动问题,提出一种基于改进遗传算法与预测控制融合(PID+ImGA+MPC)的桨距角控制策略。该方法引入柯西-均匀分布混合交叉与自适应变异机制,以增强全局搜索能力,并结合ARIMA风速预测与模型预测控制,实现桨距角的前馈调节。通过将改进遗传算法、ARIMA风速预测与MPC深度融合,形成“预测-优化-前馈”一体化的变桨控制框架,弥补了现有策略中预测信息利用不足、参数整定依赖离线优化的缺陷。基于Bladed的变桨控制系统智能加载试验台进行硬件在环验证。结果表明,仿真与实测结果的误差控制在±3%以内,验证了该策略的工程可行性与实时性能。在1.5 mW双馈风电机组模型上的仿真中,阶跃风工况下,所提策略将功率超调量由4.025%降低至0.69%,稳定时间由3.66 s缩短至2.2 s;湍流风工况下,输出功率标准差较传统PID降低12.40%。该研究可为高风电渗透率下风电机组的稳定控制提供理论依据与工程参考。