风力发电机组模型预测控制（MPC）应用项目

一、项目概述

1.1 项目背景

风力发电机组（Wind Turbine Generator, WTG）的模型预测控制（MPC） 应用旨在通过先进控制策略优化机组性能，提高发电效率，降低机械载荷，延长设备寿命。本项目针对EE498课程要求，设计并实现风力发电机组的MPC控制系统。

1.2 项目目标

• 发电效率最大化：在风速变化下保持最佳叶尖速比
• 机械载荷最小化：减少塔架、叶片和传动系统的疲劳载荷
• 功率波动平滑：抑制功率输出波动，提高电网稳定性
• 多目标优化：平衡发电效率与机械载荷的矛盾

1.3 技术路线

graph TD
    A[风力发电机组模型] --> B[MPC控制器设计]
    B --> C[仿真验证]
    C --> D[性能评估]
    D --> E[参数优化]
    E --> F[实际应用]

二、风力发电机组建模

2.1 气动模型

%% 风力机气动模型
function [P_aero, T_aero, C_p] = aerodynamic_model(v_wind, omega_r, beta, R, rho)
    % 输入参数：
    % v_wind - 风速 (m/s)
    % omega_r - 风轮转速 (rad/s)
    % beta - 桨距角 (deg)
    % R - 风轮半径 (m)
    % rho - 空气密度 (kg/m³)
    
    % 叶尖速比
    lambda = (omega_r * R) / v_wind;
    
    % 风能利用系数C_p(λ,β) - 使用标准公式
    C_p = compute_Cp(lambda, beta);
    
    % 气动功率
    P_aero = 0.5 * rho * pi * R^2 * v_wind^3 * C_p;
    
    % 气动转矩
    T_aero = P_aero / omega_r;
end

function C_p = compute_Cp(lambda, beta)
    % 计算风能利用系数
    % 使用标准公式：C_p = c1*(c2/λ_i - c3*β - c4)*exp(-c5/λ_i) + c6*λ
    
    % 参数设置（以NREL 5MW风机为例）
    c1 = 0.5176;
    c2 = 116;
    c3 = 0.4;
    c4 = 5;
    c5 = 21;
    c6 = 0.0068;
    
    % 计算中间变量
    lambda_i = 1 / (1/(lambda + 0.08*beta) - 0.035/(beta^3 + 1));
    
    % 计算C_p
    C_p = c1 * (c2/lambda_i - c3*beta - c4) * exp(-c5/lambda_i) + c6*lambda;
    
    % 限制C_p在合理范围内
    C_p = max(0, min(C_p, 0.59));  % Betz极限为0.593
end

2.2 传动系统模型

%% 传动系统动力学模型
function [omega_g, T_g] = drive_train_model(omega_r, T_aero, T_g_ref, params)
    % 输入参数：
    % omega_r - 风轮转速 (rad/s)
    % T_aero - 气动转矩 (Nm)
    % T_g_ref - 发电机转矩参考值 (Nm)
    % params - 系统参数结构体
    
    % 传动系统参数
    J_r = params.J_r;      % 风轮转动惯量 (kg·m²)
    J_g = params.J_g;      % 发电机转动惯量 (kg·m²)
    B_r = params.B_r;      % 风轮阻尼系数 (N·m·s/rad)
    B_g = params.B_g;      % 发电机阻尼系数 (N·m·s/rad)
    K_dt = params.K_dt;    % 传动轴刚度 (N·m/rad)
    B_dt = params.B_dt;    % 传动轴阻尼 (N·m·s/rad)
    N_g = params.N_g;      % 齿轮箱传动比
    
    % 状态变量
    persistent theta_twist omega_g_prev
    if isempty(theta_twist)
        theta_twist = 0;
        omega_g_prev = 0;
    end
    
    % 采样时间
    Ts = params.Ts;
    
    % 传动轴扭转角速度
    omega_twist = omega_r - omega_g_prev/N_g;
    
    % 传动轴扭转角
    theta_twist = theta_twist + omega_twist * Ts;
    
    % 传动轴转矩
    T_shaft = K_dt * theta_twist + B_dt * omega_twist;
    
    % 风轮动力学
    omega_r_dot = (T_aero - T_shaft - B_r*omega_r) / J_r;
    omega_r = omega_r + omega_r_dot * Ts;
    
    % 发电机动力学
    T_g = min(max(T_g_ref, 0), params.T_g_max);  % 限幅
    omega_g_dot = (T_shaft/N_g - T_g - B_g*omega_g_prev) / J_g;
    omega_g = omega_g_prev + omega_g_dot * Ts;
    
    % 更新状态
    omega_g_prev = omega_g;
end

2.3 发电机与变流器模型

%% 发电机与变流器模型
function [P_elec, Q_elec] = generator_model(omega_g, T_g, params)
    % 输入参数：
    % omega_g - 发电机转速 (rad/s)
    % T_g - 发电机转矩 (Nm)
    % params - 发电机参数
    
    % 发电机参数
    eta_g = params.eta_g;      % 发电机效率
    P_rated = params.P_rated;  % 额定功率 (W)
    omega_g_rated = params.omega_g_rated;  % 额定转速 (rad/s)
    
    % 机械功率
    P_mech = T_g * omega_g;
    
    % 电功率（考虑效率）
    P_elec = eta_g * min(P_mech, P_rated);
    
    % 无功功率（简化模型）
    Q_elec = 0;  % 可根据电网要求调整
    
    % 功率因数控制
    if params.pf_control
        pf_ref = params.pf_ref;  % 功率因数参考值
        Q_elec = P_elec * tan(acos(pf_ref));
    end
end

三、MPC控制器设计

3.1 MPC问题定义

%% MPC控制器主函数
function [beta_ref, T_g_ref] = mpc_controller(v_wind, omega_r, P_elec, params)
    % 输入参数：
    % v_wind - 风速测量/预测 (m/s)
    % omega_r - 风轮转速 (rad/s)
    % P_elec - 当前电功率 (W)
    % params - 控制器参数
    
    % 预测时域和控制时域
    Np = params.Np;  % 预测时域
    Nc = params.Nc;  % 控制时域
    
    % 状态变量
    x0 = [omega_r; 0; 0];  % [风轮转速; 桨距角; 积分误差]
    
    % 参考轨迹
    ref_trajectory = generate_reference(v_wind, params);
    
    % 约束条件
    constraints = define_constraints(params);
    
    % 优化问题求解
    [U_opt, cost] = solve_mpc(x0, ref_trajectory, constraints, params);
    
    % 提取控制量
    beta_ref = U_opt(1);      % 桨距角参考值
    T_g_ref = U_opt(2);       % 发电机转矩参考值
    
    % 记录控制性能
    log_control_performance(cost, beta_ref, T_g_ref);
end

function ref = generate_reference(v_wind, params)
    % 生成参考轨迹
    % 根据风速预测生成未来Np步的参考值
    
    Np = params.Np;
    ref = zeros(2, Np);  % [最优转速; 最优功率]
    
    for k = 1:Np
        % 风速预测（简化：假设风速不变）
        v_pred = v_wind;
        
        % 最优叶尖速比
        lambda_opt = params.lambda_opt;
        
        % 最优转速
        omega_opt = lambda_opt * v_pred / params.R;
        ref(1, k) = omega_opt;
        
        % 最优功率
        beta_opt = 0;  % 低于额定风速时桨距角为0
        C_p_opt = compute_Cp(lambda_opt, beta_opt);
        P_opt = 0.5 * params.rho * pi * params.R^2 * v_pred^3 * C_p_opt;
        ref(2, k) = min(P_opt, params.P_rated);
    end
end

3.2 优化问题求解

%% MPC优化问题求解
function [U_opt, cost] = solve_mpc(x0, ref, constraints, params)
    % 使用fmincon求解MPC优化问题
    
    % 优化变量：控制序列 [beta_1, T_g1, beta_2, T_g2, ..., beta_Nc, T_g_Nc]
    Nc = params.Nc;
    U0 = zeros(2*Nc, 1);  % 初始猜测
    
    % 优化选项
    options = optimoptions('fmincon', ...
        'Algorithm', 'sqp', ...
        'MaxIterations', 100, ...
        'Display', 'off', ...
        'OptimalityTolerance', 1e-6);
    
    % 定义目标函数
    objective = @(U) mpc_objective(U, x0, ref, params);
    
    % 定义约束函数
    nonlcon = @(U) mpc_constraints(U, x0, constraints, params);
    
    % 边界约束
    lb = repmat([params.beta_min; params.T_g_min], Nc, 1);
    ub = repmat([params.beta_max; params.T_g_max], Nc, 1);
    
    % 线性约束：控制增量约束
    A = [];
    b = [];
    Aeq = [];
    beq = [];
    
    % 求解优化问题
    [U_opt, cost] = fmincon(objective, U0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options);
end

function J = mpc_objective(U, x0, ref, params)
    % MPC目标函数
    % 最小化：跟踪误差 + 控制量变化 + 机械载荷
    
    Np = params.Np;
    Nc = params.Nc;
    Ts = params.Ts;
    
    % 权重矩阵
    Q = diag([params.Q_omega, params.Q_P]);  % 状态误差权重
    R = diag([params.R_beta, params.R_Tg]);  % 控制量权重
    S = diag([params.S_dbeta, params.S_dTg]); % 控制增量权重
    
    % 初始化
    x = x0;
    J = 0;
    
    % 预测循环
    for k = 1:Np
        % 获取当前控制量
        if k <= Nc
            u = U(2*k-1:2*k);
        else
            u = U(2*Nc-1:2*Nc);  % 超出控制时域使用最后控制量
        end
        
        % 系统动态
        x_next = wind_turbine_dynamics(x, u, params);
        
        % 计算输出
        y = [x_next(1); generator_model(x_next(1), u(2), params)];
        
        % 跟踪误差
        e = y - ref(:, k);
        
        % 控制增量
        if k == 1
            du = u;
        else
            du = u - u_prev;
        end
        
        % 目标函数累加
        J = J + e' * Q * e + u' * R * u + du' * S * du;
        
        % 更新状态和控制量
        x = x_next;
        u_prev = u;
    end
    
    % 终端代价
    J = J + x' * params.P * x;
end

function [c, ceq] = mpc_constraints(U, x0, constraints, params)
    % MPC约束函数
    
    Np = params.Np;
    Nc = params.Nc;
    
    % 初始化
    x = x0;
    c = [];
    ceq = [];
    
    % 预测循环
    for k = 1:Np
        % 获取控制量
        if k <= Nc
            u = U(2*k-1:2*k);
        else
            u = U(2*Nc-1:2*Nc);
        end
        
        % 系统动态
        x_next = wind_turbine_dynamics(x, u, params);
        
        % 状态约束
        c = [c; 
             x_next(1) - constraints.omega_max;  % 转速上限
             -x_next(1) + constraints.omega_min; % 转速下限
             x_next(2) - constraints.beta_max;   % 桨距角上限
             -x_next(2) + constraints.beta_min]; % 桨距角下限
        
        % 控制增量约束
        if k > 1
            du = u - u_prev;
            c = [c;
                 du(1) - constraints.dbeta_max;   % 桨距角变化率上限
                 -du(1) + constraints.dbeta_min;  % 桨距角变化率下限
                 du(2) - constraints.dTg_max;     % 转矩变化率上限
                 -du(2) + constraints.dTg_min];   % 转矩变化率下限
        end
        
        % 更新状态
        x = x_next;
        u_prev = u;
    end
    
    % 等式约束（如需要）
    ceq = [];
end

四、仿真系统实现

4.1 主仿真程序

%% 风力发电机组MPC仿真主程序
function wind_turbine_mpc_simulation()
    % 清空工作区
    clear; close all; clc;
    
    %% 1. 参数设置
    params = set_parameters();
    
    %% 2. 初始化
    % 仿真时间
    T_sim = 600;  % 总仿真时间 (s)
    Ts = params.Ts;  % 采样时间 (s)
    N_sim = floor(T_sim / Ts);
    
    % 状态变量初始化
    states = initialize_states(N_sim, params);
    
    % 风速序列（使用湍流风模型）
    wind_profile = generate_wind_profile(T_sim, Ts, params);
    
    % MPC控制器初始化
    mpc_data = initialize_mpc(params);
    
    %% 3. 主仿真循环
    fprintf('开始MPC仿真...\n');
    tic;
    
    for k = 1:N_sim
        % 当前风速
        v_wind = wind_profile(k);
        
        % 当前状态
        x_current = [states.omega_r(k); states.beta(k); states.P_elec(k)];
        
        % MPC控制器
        [beta_ref, T_g_ref] = mpc_controller(v_wind, states.omega_r(k), ...
            states.P_elec(k), params);
        
        % 系统动态更新
        [states.omega_r(k+1), states.beta(k+1), states.P_elec(k+1), ...
         states.T_aero(k), states.T_g(k)] = ...
            update_system(v_wind, states.omega_r(k), states.beta(k), ...
                         beta_ref, T_g_ref, params);
        
        % 记录数据
        states.v_wind(k) = v_wind;
        states.beta_ref(k) = beta_ref;
        states.T_g_ref(k) = T_g_ref;
        states.time(k) = (k-1) * Ts;
        
        % 显示进度
        if mod(k, 100) == 0
            fprintf('仿真进度: %.1f%%\n', k/N_sim*100);
        end
    end
    
    sim_time = toc;
    fprintf('仿真完成，耗时: %.2f 秒\n', sim_time);
    
    %% 4. 结果分析与可视化
    analyze_results(states, params);
    
    %% 5. 性能评估
    performance = evaluate_performance(states, params);
    display_performance(performance);
end

function params = set_parameters()
    % 设置系统参数
    
    % 风机参数（基于NREL 5MW参考风机）
    params.R = 63;              % 风轮半径 (m)
    params.rho = 1.225;         % 空气密度 (kg/m³)
    params.J_r = 3.875e7;       % 风轮转动惯量 (kg·m²)
    params.J_g = 534.116;       % 发电机转动惯量 (kg·m²)
    params.N_g = 97;            % 齿轮箱传动比
    params.B_r = 6.215e6;       % 风轮阻尼系数 (N·m·s/rad)
    params.B_g = 45.6;          % 发电机阻尼系数 (N·m·s/rad)
    params.K_dt = 8.676e8;      % 传动轴刚度 (N·m/rad)
    params.B_dt = 6.215e6;      % 传动轴阻尼 (N·m·s/rad)
    
    % 发电机参数
    params.P_rated = 5e6;       % 额定功率 (W)
    params.omega_g_rated = 122.9; % 额定转速 (rad/s)
    params.T_g_max = 4.3e4;     % 最大发电机转矩 (Nm)
    params.eta_g = 0.94;        % 发电机效率
    
    % 控制参数
    params.lambda_opt = 7.5;    % 最优叶尖速比
    params.beta_min = 0;        % 最小桨距角 (deg)
    params.beta_max = 90;       % 最大桨距角 (deg)
    params.dbeta_min = -8;      % 最小桨距角变化率 (deg/s)
    params.dbeta_max = 8;       % 最大桨距角变化率 (deg/s)
    params.T_g_min = 0;         % 最小发电机转矩 (Nm)
    params.T_g_max = 4.3e4;     % 最大发电机转矩 (Nm)
    params.dTg_min = -1e4;      % 最小转矩变化率 (Nm/s)
    params.dTg_max = 1e4;       % 最大转矩变化率 (Nm/s)
    
    % MPC参数
    params.Ts = 0.1;            % 采样时间 (s)
    params.Np = 20;             % 预测时域
    params.Nc = 10;             % 控制时域
    
    % 权重参数
    params.Q_omega = 1e3;       % 转速跟踪权重
    params.Q_P = 1e-6;          % 功率跟踪权重
    params.R_beta = 1e2;        % 桨距角控制权重
    params.R_Tg = 1e-5;         % 转矩控制权重
    params.S_dbeta = 1e3;       % 桨距角变化率权重
    params.S_dTg = 1e-7;        % 转矩变化率权重
    
    % 仿真参数
    params.wind_mean = 12;      % 平均风速 (m/s)
    params.wind_turbulence = 2; % 湍流强度 (%)
end

4.2 风速模型

%% 风速模型
function wind_profile = generate_wind_profile(T_sim, Ts, params)
    % 生成风速序列（包含平均风、渐变风、阵风、湍流）
    
    N = floor(T_sim / Ts);
    t = (0:N-1)' * Ts;
    
    % 1. 平均风
    v_mean = params.wind_mean * ones(N, 1);
    
    % 2. 渐变风（风速缓慢变化）
    v_ramp = 2 * sin(2*pi*t/200);  % 周期200s
    
    % 3. 阵风
    gust_start = 100;  % 阵风开始时间
    gust_duration = 10; % 阵风持续时间
    gust_magnitude = 5; % 阵风幅值
    
    v_gust = zeros(N, 1);
    gust_idx = (t >= gust_start) & (t <= gust_start + gust_duration);
    v_gust(gust_idx) = gust_magnitude * ...
        (1 - cos(2*pi*(t(gust_idx)-gust_start)/gust_duration))/2;
    
    % 4. 湍流（使用随机过程模拟）
    % 湍流谱模型（Kaimal谱）
    L = 340.2;  % 湍流尺度参数
    sigma = params.wind_turbulence * params.wind_mean / 100;
    
    % 生成有色噪声
    v_turb = generate_turbulent_wind(t, sigma, L);
    
    % 合成风速
    wind_profile = v_mean + v_ramp + v_gust + v_turb;
    
    % 确保风速非负
    wind_profile = max(wind_profile, 3);  % 最小风速3m/s
end

function v_turb = generate_turbulent_wind(t, sigma, L)
    % 生成湍流风速分量（简化模型）
    
    N = length(t);
    Ts = t(2) - t(1);
    fs = 1/Ts;
    
    % 频率向量
    f = (0:N-1)' * fs/N;
    f(1) = f(2);  % 避免除零
    
    % Kaimal谱
    S = (4 * sigma^2 * L) ./ (1 + 6 * f * L).^(5/3);
    
    % 生成随机相位
    phi = 2*pi*rand(N, 1);
    
    % 生成频域信号
    X = sqrt(S) .* exp(1i*phi);
    
    % 逆傅里叶变换
    v_turb = real(ifft(X));
    
    % 标准化
    v_turb = v_turb * sigma / std(v_turb);
end

参考代码 论文+程序 ee498风力发电机组模型预测控制应用项目 www.youwenfan.com/contentcst/160534.html

五、性能评估与结果分析

5.1 性能指标计算

%% 性能评估函数
function performance = evaluate_performance(states, params)
    % 计算MPC控制性能指标
    
    % 提取数据
    time = states.time;
    P_elec = states.P_elec(1:end-1);
    v_wind = states.v_wind;
    beta = states.beta(1:end-1);
    T_g = states.T_g;
    
    % 1. 发电量
    energy_total = trapz(time, P_elec) / 3600 / 1000;  % kWh
    
    % 2. 功率波动指标
    P_smooth = smoothdata(P_elec, 'gaussian', 50);
    power_fluctuation = std(P_elec - P_smooth) / mean(P_elec) * 100;
    
    % 3. 跟踪性能
    % 计算最优功率参考
    P_opt = zeros(size(v_wind));
    for i = 1:length(v_wind)
        lambda_opt = params.lambda_opt;
        omega_opt = lambda_opt * v_wind(i) / params.R;
        C_p_opt = compute_Cp(lambda_opt, 0);
        P_opt(i) = 0.5 * params.rho * pi * params.R^2 * v_wind(i)^3 * C_p_opt;
        P_opt(i) = min(P_opt(i), params.P_rated);
    end
    
    tracking_error = rms(P_elec - P_opt) / mean(P_opt) * 100;
    
    % 4. 控制活动指标
    beta_rate = diff(beta) / params.Ts;
    beta_activity = rms(beta_rate);
    
    Tg_rate = diff(T_g) / params.Ts;
    Tg_activity = rms(Tg_rate);
    
    % 5. 机械载荷指标
    % 简化：使用转矩波动作为载荷指标
    T_g_fluctuation = std(T_g) / mean(T_g) * 100;
    
    % 6. 效率指标
    % 计算理论最大发电量
    P_max_theoretical = zeros(size(v_wind));
    for i = 1:length(v_wind)
        C_p_max = 0.48;  % 假设最大C_p
        P_max_theoretical(i) = 0.5 * params.rho * pi * params.R^2 * v_wind(i)^3 * C_p_max;
    end
    efficiency = trapz(time, P_elec) / trapz(time, P_max_theoretical) * 100;
    
    % 保存结果
    performance.energy_total = energy_total;
    performance.power_fluctuation = power_fluctuation;
    performance.tracking_error = tracking_error;
    performance.beta_activity = beta_activity;
    performance.Tg_activity = Tg_activity;
    performance.T_g_fluctuation = T_g_fluctuation;
    performance.efficiency = efficiency;
end

5.2 结果可视化

%% 结果可视化函数
function analyze_results(states, params)
    % 绘制仿真结果
    
    time = states.time;
    
    % 创建图形窗口
    figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);
    
    % 1. 风速与功率
    subplot(3, 2, 1);
    yyaxis left;
    plot(time, states.v_wind, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('风速 (m/s)');
    ylim([0, 25]);
    grid on;
    
    yyaxis right;
    plot(time, states.P_elec(1:end-1)/1e6, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('电功率 (MW)');
    ylim([0, 6]);
    title('风速与发电功率');
    xlabel('时间 (s)');
    legend('风速', '发电功率', 'Location', 'best');
    
    % 2. 转速与叶尖速比
    subplot(3, 2, 2);
    omega_r = states.omega_r(1:end-1);
    lambda = omega_r * params.R ./ states.v_wind;
    
    yyaxis left;
    plot(time, omega_r, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('风轮转速 (rad/s)');
    grid on;
    
    yyaxis right;
    plot(time, lambda, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('叶尖速比');
    yline(params.lambda_opt, 'r--', '最优叶尖速比');
    title('转速与叶尖速比');
    xlabel('时间 (s)');
    legend('转速', '叶尖速比', 'Location', 'best');
    
    % 3. 桨距角控制
    subplot(3, 2, 3);
    plot(time, states.beta(1:end-1), 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    hold on;
    plot(time, states.beta_ref, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('桨距角 (deg)');
    ylim([-5, 30]);
    grid on;
    title('桨距角控制');
    xlabel('时间 (s)');
    legend('实际值', '参考值', 'Location', 'best');
    
    % 4. 发电机转矩
    subplot(3, 2, 4);
    plot(time, states.T_g/1e3, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    hold on;
    plot(time, states.T_g_ref/1e3, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('发电机转矩 (kNm)');
    grid on;
    title('发电机转矩控制');
    xlabel('时间 (s)');
    legend('实际值', '参考值', 'Location', 'best');
    
    % 5. 风能利用系数
    subplot(3, 2, 5);
    C_p = zeros(size(time));
    for i = 1:length(time)
        lambda_i = states.omega_r(i) * params.R / states.v_wind(i);
        C_p(i) = compute_Cp(lambda_i, states.beta(i));
    end
    
    plot(time, C_p, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    ylabel('C_p');
    ylim([0, 0.5]);
    grid on;
    title('风能利用系数');
    xlabel('时间 (s)');
    
    % 6. 功率曲线
    subplot(3, 2, 6);
    scatter(states.v_wind, states.P_elec(1:end-1)/1e6, 10, 'filled');
    xlabel('风速 (m/s)');
    ylabel('功率 (MW)');
    grid on;
    title('功率曲线');
    
    % 保存图形
    saveas(gcf, 'mpc_simulation_results.png');
end

六、项目报告与文档

6.1 项目结构

EE498_Wind_Turbine_MPC/
├── README.md                    # 项目说明文档
├── main_simulation.m            # 主仿真程序
├── models/                      # 模型文件
│   ├── aerodynamic_model.m      # 气动模型
│   ├── drive_train_model.m      # 传动系统模型
│   ├── generator_model.m        # 发电机模型
│   └── wind_model.m            # 风速模型
├── controllers/                 # 控制器文件
│   ├── mpc_controller.m         # MPC主控制器
│   ├── mpc_optimization.m       # 优化求解
│   └── reference_generator.m    # 参考轨迹生成
├── simulation/                  # 仿真文件
│   ├── initialize_system.m      # 系统初始化
│   ├── update_system.m          # 系统更新
│   └── performance_evaluation.m # 性能评估
├── utils/                       # 工具函数
│   ├── plot_results.m           # 绘图函数
│   ├── save_data.m              # 数据保存
│   └── load_parameters.m        # 参数加载
├── data/                        # 数据文件
│   ├── wind_data.mat            # 风速数据
│   └── simulation_results.mat   # 仿真结果
└── reports/                     # 报告文档
    ├── project_report.pdf       # 项目报告
    ├── presentation.pptx        # 演示文稿
    └── user_manual.md           # 用户手册

6.2 性能对比分析

%% MPC与传统控制方法对比
function compare_control_methods()
    % 对比MPC与PI控制器的性能
    
    % 运行MPC仿真
    fprintf('运行MPC控制器...\n');
    [results_mpc, perf_mpc] = run_mpc_simulation();
    
    % 运行PI控制器仿真
    fprintf('运行PI控制器...\n');
    [results_pi, perf_pi] = run_pi_simulation();
    
    % 性能对比表格
    fprintf('\n========== 性能对比 ==========\n');
    fprintf('%-20s %-10s %-10s %-10s\n', '指标', 'MPC', 'PI', '改善(%)');
    fprintf('%-20s %-10.2f %-10.2f %-10.2f\n', '总发电量(kWh)', ...
        perf_mpc.energy_total, perf_pi.energy_total, ...
        (perf_mpc.energy_total - perf_pi.energy_total)/perf_pi.energy_total*100);
    fprintf('%-20s %-10.2f %-10.2f %-10.2f\n', '功率波动(%)', ...
        perf_mpc.power_fluctuation, perf_pi.power_fluctuation, ...
        (perf_pi.power_fluctuation - perf_mpc.power_fluctuation)/perf_pi.power_fluctuation*100);
    fprintf('%-20s %-10.2f %-10.2f %-10.2f\n', '跟踪误差(%)', ...
        perf_mpc.tracking_error, perf_pi.tracking_error, ...
        (perf_pi.tracking_error - perf_mpc.tracking_error)/perf_pi.tracking_error*100);
    fprintf('%-20s %-10.2f %-10.2f %-10.2f\n', '桨距角活动', ...
        perf_mpc.beta_activity, perf_pi.beta_activity, ...
        (perf_pi.beta_activity - perf_mpc.beta_activity)/perf_pi.beta_activity*100);
    fprintf('%-20s %-10.2f %-10.2f %-10.2f\n', '系统效率(%)', ...
        perf_mpc.efficiency, perf_pi.efficiency, ...
        (perf_mpc.efficiency - perf_pi.efficiency)/perf_pi.efficiency*100);
    
    % 绘制对比图
    figure('Position', [100, 100, 1000, 600]);
    
    subplot(2,2,1);
    plot(results_mpc.time, results_mpc.P_elec/1e6, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    hold on;
    plot(results_pi.time, results_pi.P_elec/1e6, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
    xlabel('时间 (s)'); ylabel('功率 (MW)');
    title('发电功率对比');
    legend('MPC', 'PI', 'Location', 'best');
    grid on;
    
    subplot(2,2,2);
    plot(results_mpc.time, results_mpc.beta, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
    hold on;
    plot(results_pi.time, results_pi.beta, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
    xlabel('时间 (s)'); ylabel('桨距角 (deg)');
    title('桨距角控制对比');
    legend('MPC', 'PI', 'Location', 'best');
    grid on;
    
    subplot(2,2,3);
    bar([perf_mpc.energy_total, perf_pi.energy_total]);
    set(gca, 'XTickLabel', {'MPC', 'PI'});
    ylabel('总发电量 (kWh)');
    title('发电量对比');
    grid on;
    
    subplot(2,2,4);
    metrics = [perf_mpc.power_fluctuation, perf_pi.power_fluctuation;
               perf_mpc.tracking_error, perf_pi.tracking_error;
               perf_mpc.beta_activity, perf_pi.beta_activity];
    bar(metrics);
    set(gca, 'XTickLabel', {'功率波动', '跟踪误差', '控制活动'});
    ylabel('指标值');
    title('性能指标对比');
    legend('MPC', 'PI', 'Location', 'best');
    grid on;
    
    saveas(gcf, 'control_comparison.png');
end

七、项目总结与展望

7.1 项目成果

1. 完整MPC控制系统：实现了风力发电机组的MPC控制器
2. 多目标优化：平衡了发电效率与机械载荷
3. 实时仿真平台：提供了完整的仿真测试环境
4. 性能评估体系：建立了全面的性能指标评价系统

7.2 技术优势

• 预测能力：利用风速预测优化控制决策
• 约束处理：显式处理控制量和状态量的约束
• 多变量协调：同时优化桨距角和发电机转矩
• 抗干扰性：对风速波动具有鲁棒性

7.3 改进方向

1. 非线性MPC：考虑系统的非线性特性
2. 分布式MPC：用于风电场协同控制
3. 学习型MPC：结合机器学习优化控制参数
4. 硬件在环测试：在实际控制器上验证算法

7.4 应用价值

• 提高发电效率：年发电量可提升2-5%
• 延长设备寿命：减少疲劳载荷20-30%
• 降低运维成本：减少机械故障和维护频率
• 增强电网稳定性：平滑功率输出波动