大力发展可再生能源已成为世界各国寻求可持续发展的重要途径和培育新的经济增长点的重大战略选择，风能作为我国主要可再生能源之一，其利用前景十分广阔。我国2018年出台的《清洁能源消纳行动计划（2018-2020）》明确表示国家鼓励和支持可再生能源的开发利用，并提供财政支持及各种税收优惠。目前，国内外的风能利用以低空风能发电为主，虽然低空风力发电获得了快速的发展，但是仍然存在着诸如风力不足、占地面积大、输电困难等问题。
因此，近年来很多国家开始研究高空风能发电技术，实现高空风能发电的主要技术手段是通过机载风力发电系统AWES（Airborne Wind Energy System），所谓AWES即采用系留航空器达到传统风力涡轮机无法达到的高度，在此高度下捕获高空风能并将其转化为电能。目前，高空风能发电公司全球已经超过50 家，注册了数百项专利，开发了许多样机和示范区。
项目基本概述
本项目通过持续性监测浮空平台的状况，在控制系统的调控下有效调整面风姿态，利用发电风机收集风能，经系留线缆把电传输至地面的整流稳压器进行整流，再把电输送到蓄电池中存储；当用户有用电需求时，将蓄电池与逆变器连接, 输出民用交流电供用户日常用电。
产品特点、功能
高空风电装置的系统性设计
本产品引入三根系留绳同时固定浮空器的方式增加浮空器的漂浮稳定性，解决了在风力作用下浮空器的不规则运动等问题，地面上的导向轮盘可以自由旋转，配合浮空器的导向尾翼就可以准确进行捕风运动，同时也解决了系留绳缠绕问题，提高了捕风效率，进而增大了发电量。构造出的浮空发电板块、电力收集与转化板块、数据监测板块、数据处理、地面调节板块与地面控制板块等六大系统板块，共同作用，实现高空发电，完整性好，可控性高，有效解决传统风电受季节气候影响而波动大、地理位置选择范围小、风能分布不均，建设费用高的问题，系统结构如图所示。
系统结构图
自适应的调整模块
采用BP神经网络服务器进行交互的方法，由单片机采集风向、风速、叶轮转速及转角等信号并直接控制机械绞盘的转动及系留式的松紧程度，充分利用风场数据，使浮空器可以适应任意或变化的风场环境，以获得最佳的面风面和最大的发电效率。当风场环境变化剧烈时，可通过自动调节机械绞盘的反馈频率，使浮空器仍然在安全可靠的范围内稳定运行，本产品采用的交互式控制系统如图所示。
本系统的交互式控制结构
系统可靠性高、自适应能力强
控制器具有良好的适应性及抗干扰鲁棒性，但是对于长期处在强非线性、快速时变不确定性、强干扰特征的风场环境中的浮空气囊却难以实现控制，而BP神经网络对于控制复杂以及参数时变的系统具有显著的控制效果，本产品结合两种控制策略，对PID参数进行在线整定，高精度输出控制参数，从而实现了本产品的最优控制，具体控制如图所示。
BP神经网络与PID控制器的控制原理
项目进展
目前，本团队正根据设计出的高空风电模型搭建浮空平台。
团队成员正在搭建浮空平台
在项目成果上，本团队先后申请了《一种复合式浮空应急平台系统》、《一种高空风电装置》等7项发明专利，其中2项已授权。
本团队已发表相关学术论文两篇，其中《航天飞行器控制技术研究现状与发展趋势》被工程管理前沿期刊收录；《高空风力发电发展现状及关键技术研究综述》被新能源进展期刊（核心）收录。
