長沙理工大學電氣與信息工程學院、國網(wǎng)湖南省電力公司常德供電分公司、國網(wǎng)江蘇省電力公司蘇州供電分公司蘇、國網(wǎng)湖南省電力公司岳陽供電分公司的研究人員周臘吾、楊彬佑、韓兵、李飛龍、胡舟，在2019年第17期《電工技術學報》上撰文，提出一種漂浮式風機（FOWT）氣-水動力耦合下基于徑向基函數(shù)神經網(wǎng)絡（RBFNN）的獨立變槳控制方法。
首先，考慮風剪切效應和塔影效應，建立更精確的氣動模型，將氣動模型與水動模型耦合，得到風浪流擾動下的相對風速。在此基礎上，采用徑向基函數(shù)（RBF）神經網(wǎng)絡逼近變槳控制系統(tǒng)未知的非線性函數(shù)，通過Lyapunov方法導出自適應率，在線調整神經網(wǎng)絡權值來改善所提出的獨立變槳控制系統(tǒng)的動態(tài)性能。
    在FAST-Matlab/Simulink聯(lián)合仿真的基礎上，將該文所提控制方法和傳統(tǒng)PI控制方法進行對比結果表明，該文所提方法能夠更有效地實現(xiàn)FOWT輸出功率的穩(wěn)定，并在一定程度上減小了漂浮基礎的載荷波動和俯仰振蕩。
    我國風電發(fā)展迅速，截至2017年，我國已成為世界上累計風電裝機容量和新裝機容量均的國家。根據(jù)國家氣候中心的調研結果，模擬我國離岸50 km范圍內近海風能資源，得出理論技術可開發(fā)量為7.58億kW。同時，深海風電場既不影響海邊景觀及海上航道的通暢，其運行發(fā)出的噪聲也不影響居民生活，且擁有更強更穩(wěn)定的風源。因此，漂浮式風機（Floating Offshore Wind Turbine,FOWT）必然成為未來風電行業(yè)拓展的方向。
    目前，在對海上浮式風機進行氣動力分析的過程中，主要借鑒傳統(tǒng)固定式風機氣動力分析的理論方法，如葉素動量理論、勢流理論、致動線模型以及計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）方法等。
   可見目前大部分針對FOWT的動力學建模都存在建模不精確的問題，因此，應用于FOWT上的變槳控制方法研究也很少。
   實際工況中，由于風剪切效應和塔影效應，使風輪平面所受載荷不平衡，這種不平衡載荷對工作于深海的漂浮式風機尤甚。而目前大部分漂浮式風機建模的研究均未考慮這一點，且忽略風機塔架的柔性，直接將整個風機視為剛體，導致系統(tǒng)建模不精確。
本文在已有氣-水動力耦合模型的基礎上，考慮風剪切效應、塔影效應和塔架的剛度特性，建立更精確的氣動載荷模型，并采用徑向基函數(shù)神經網(wǎng)絡（Radical-Basis Function Neural Network,RBFNN）構建獨立變槳控制方法。以NREL-5MW風機和Spar式OC3-Hywind基礎組成的FOWT為仿真模型，對比傳統(tǒng)PI控制方法和本文所提控制方法，結果表明，本文所提控制方法可更有效地穩(wěn)定輸出功率，并在一定程度上減小漂浮基礎的載荷波動和俯仰振蕩。
    本文針對FOWT建模不精確的問題，在已有動力學模型的基礎上，考慮風剪切效應、塔影效應以及風機塔架的剛度，建立了更精確的氣動模型，將改進后的氣動模型與水動模型耦合，建立漂浮式基礎受氣-水動力影響下的時域耦合運動方程，進而求得受波浪擾動和風速影響的相對風速。在此基礎上，采用RBFNN算法構建漂浮式風機的獨立變槳控制系統(tǒng)。
    在FAST-Matlab/Simulink下進行聯(lián)合仿真，將所提控制方法和傳統(tǒng)PI控制方法進行對比。結果表明，本文所提控制方法可以有效實現(xiàn)漂浮式風機的輸出功率穩(wěn)定，并在一定程度上抑制了風機的縱搖運動，減小了基礎俯仰載荷。