【Ziel】 Angesichts der Unsicherheit des Fühlerreglers durch ungenaue Daten des Laser-Windmessradars bei schlechtem Wetter wird in diesem Artikel ein Fühler-Pitch-Regelalgorithmus für Windkraftanlagen vorgeschlagen, der auf Laser-Windmessradar und Kalman-Filter-basierter Schätzung unterschiedlicher äquivalenter Windgeschwindigkeiten mit unscharfem Umschalten basiert. 【Methode】 Zunächst werden mit dem selbst entwickelten Gondel-Laser-Windmessradar die an mehreren Punkten gemessenen Windgeschwindigkeiten in eine äquivalente Windgeschwindigkeit umgewandelt, die die Rotorkraft antreibt; zweitens wird ein äquivalenter Windgeschwindigkeits-Schätzalgorithmus auf Basis des Kalman-Filters entworfen, und mit einem Fuzzy-Logik-Mechanismus wird ein sanfter Umschaltvorgang zwischen der vom Lidar gemessenen und der geschätzten äquivalenten Windgeschwindigkeit realisiert; schließlich werden die Parameter des rückgekoppelten PI-Pitch-Reglers mithilfe eines windgetriebenen Algorithmus, der Feedforward-Steuerung integriert, optimiert. 【Ergebnis】 Tests und Verifizierungen am hochpräzisen NREL-5-MW-Windkraftanlagenmodell zeigen unter turbulenten Windverhältnissen bei 18 m/s, dass der vorgeschlagene Fuzzy-Logik-Mechanismus die Schwankungen der Generatordrehzahl um ca. 5,3 % reduziert; durch Offline-Optimierung der Regelparameter werden die Schwankungen der Generatordrehzahl weiter um ca. 8,9 % und die Lastschwankungen an der Blattwurzel in x-Richtung um ca. 8,7 % reduziert. 【Fazit】 Der in diesem Artikel verwendete Fuzzy-Umschaltmechanismus und der Offline-Optimierungsalgorithmus können die negativen Auswirkungen ungenauer Laser-Windmessradar-Daten auf die Feedforward-Steuerung reduzieren und gleichzeitig die Schwankungen der Generatordrehzahl sowie der Blattwurzelbelastung weiter verringern.

Laser-Windmessradar; Kalman-Filter; äquivalente Windgeschwindigkeit; Fühler-Pitch-Regelung; Umschalten