仪器仪表学报

作者：兰杰，林淑，张严，王剑宇，苗强

单位：兰杰,1.四川大学电气工程学院成都610065； 2.东方电气风电股份有限公司德阳618000,lanjie@dongfang.com,林淑,东方电气风电股份有限公司德阳618000,,张严,四川大学电气工程学院成都610065,,王剑宇,四川大学电气工程学院成都610065,,苗强,四川大学电气工程学院成都610065,mqiang@scu.edu.cn,

关键词：风机变桨控制;参数优化;智能整定;改进比例积分微分优化算法

基金：国家重点研发计划项目（2022YFB4201303）、国家自然科学基金项目（62403337）、四川省青年基金项目（2025ZNSFSC1510）、四川省国际科技创新合作/港澳台科技创新合作项目（2025YFHZ0157）资助

变桨控制系统的高效运行是确保风机稳定功率输出、优化运行条件以及减少机械负荷疲劳的重要基础。在风机投运前，需离线完成变桨控制系统参数的精细化设计与整定。工程中，这些参数的优化与设计主要依靠风电工程师通过经验知识和仿真软件进行人工整定，该方式存在人员培训和优化时间成本高，且面临整定结果精确度低和一致性差等问题。而传统的比例积分微分优化算法在变桨控制参数智能整定过程中也存在着开发探索能力有限以及易于陷入局部最优等不足。因此，基于比例积分微分控制思想，设定收敛且随机的控制器参数，引入新的控制目标、控制误差和Levy飞行策略，提出了改进的比例积分微分优化算法。将IPIDOA与PIDOA、哈里斯鹰优化算法、鲸鱼优化算法、灰狼优化算法、粒子群优化算法、遗传优化算法在4个单峰基准函数、4个多峰基准函数和风机变桨控制参数优化实例上进行测试验证。结果表明，IPIDOA具有更快的收敛速度和更佳的参数寻优能力，同时在多类优化实例中具有更强的寻优稳定性。同时，通过计算IPIDOA的时间复杂度、对比上述各算法在风机变桨控制系统参数优化研究的收敛曲线，证明了IPIDOA具有优秀的计算效率。

来源：2025年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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