【Objectif】 Face à l'incertitude induite par l'inexactitude des données du lidars de vent laser en conditions météorologiques défavorables sur le contrôle en avance, cet article propose un algorithme de commande anticipée de variation du pas des éoliennes basé sur un commutateur flou entre différentes vitesses de vent équivalentes en fonction du lidar laser et d'une prédiction par filtrage de Kalman. 【Méthode】 Premièrement, un lidar laser embarqué dans le nacelle développé en interne convertit les mesures de vitesse de vent en plusieurs points en une vitesse de vent équivalente qui actionne le travail des pales ; ensuite, un algorithme de prédiction de la vitesse de vent équivalente basé sur un filtre de Kalman est conçu, avec une logique floue permettant une transition souple entre les vitesses de vent équivalentes mesurées et prédites ; enfin, un algorithme de pilotage du vent est utilisé pour optimiser les paramètres du contrôleur PI à rétroaction de variation du pas fusionné avec la commande anticipée. 【Résultats】 Les tests et validations sur un modèle haute fidélité d'éolienne NREL 5 MW montrent que, dans des conditions de vent turbulent à 18 m/s, le mécanisme de logique floue proposé réduit les fluctuations de vitesse du générateur d'environ 5,3%, et après optimisation hors ligne des paramètres, ces fluctuations sont encore réduites d'environ 8,9%, tandis que les fluctuations de charge direction x à la base des pales sont d'environ 8,7%. 【Conclusion】 Le mécanisme de commutation floue et l'algorithme d'optimisation hors ligne utilisés permettent de réduire les impacts négatifs de l'inexactitude des données lidar sur le contrôle anticipé, et réduisent en outre les fluctuations de la vitesse du générateur et des charges à la base des pales.

lidar laser; filtrage de Kalman; vitesse de vent équivalente; contrôle anticipé de variation du pas; commutation