文档名：基于RBF神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法
摘要：双馈风电机组通过转子回路进行功率调节控制,当系统在最大功率点附近工作时,回路电流会出现高频振荡的问题.这种振荡会影响系统稳定性,最大功率追踪控制是解决该问题的核心手段.提出基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法.分析双馈风电机组基本结构与运行原理,获取风电机组输出功率,并将其输入RBF神经网络输入层中,通过网络隐含层对其展开优化训练,再通过输出层输出最大功率.采用二阶滑模控制策略与比例-积分-微分(ProportionIntegrationDifferentiation,PID)控制器相结合的方法对发电机转矩展开追踪控制,实现对双馈风电机组最大功率的追踪控制,使风电机组保持最大功率运行.实验结果表明,所提方法追踪效果好、追踪精度高、控制精度高.
Abstract：Thedoublyfedwindturbineoperatesthrougharotorcircuitforpowerregulationcontrol.Whenthesystemoperatesnearthemaximumpowerpoint,thecircuitcurrentwillexperiencehigh-fre-quencyoscillations.Thisoscillationwillaffectsystemstability,andmaximumpowertrackingcontrolisthecoremeanstosolvethisproblem.Proposeamaximumpowertrackingcontrolmethodfordoublyfedwindturbinesbasedonradialbasisfunction(RBF)neuralnetworks.Analyzethebasicstructureandop-eratingprincipleofdoublyfedwindturbines,obtaintheoutputpowerofthewindturbine,andinputitintotheinputlayeroftheRBFneuralnetwork.Optimizeandtrainitthroughthehiddenlayerofthenet-work,andthenoutputthemaximumpowerthroughtheoutputlayer.Themethodofcombiningsecond-orderslidingmodecontrolstrategywithproportionalintegrationdifferentiation(PID)controllerisusedtotrackthetorqueofthegenerator,achievingmaximumpowertrackingcontrolfordoublyfedwindturbinesandmaintainingmaximumpoweroperation.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodtrackingeffect,hightrackingaccuracy,andhighcontrolaccuracy.
作者：莫文水Author：MOWenshui
作者单位：广西现代职业技术学院,广西河池547000
刊名：工业仪表与自动化装置 ISTIC
Journal：IndustrialInstrumentation&Automation
年，卷(期)：2024, (3)
分类号：TM614
关键词：双馈风电机组 追踪控制 RBF神经网络 二阶滑模控制策略 PID控制器
Keywords：doublefedwindturbines trackingcontrol RBFneuralnetwork secondorderslidingmodecontrolstrategy PIDcontroller
机标分类号：TP311.13U491F224.0
在线出版日期：2024年7月1日
基金项目：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目基于RBF神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法[
期刊论文] 工业仪表与自动化装置--2024, (3)莫文水双馈风电机组通过转子回路进行功率调节控制,当系统在最大功率点附近工作时,回路电流会出现高频振荡的问题.这种振荡会影响系统稳定性,最大功率追踪控制是解决该问题的核心手段.提出基于径向基函数(RadialBasisFuncti...参考文献和引证文献
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