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基于RBF神经网络的桨距角控制策略

王哲  田艳丰  陈雷  郭庆鼎  
【摘要】:针对风力发电系统数学模型复杂,受参数变化和外部干扰严重,具有非线性、时变、强耦合的特点,将神经网络控制引入到风力发电控制系统中,将神经网络控制器作为变桨距系统的控制器,在风速高于额定风速的情况下,根据风速的变化调整桨叶桨距角,从而调节发电机的输出功率,使风力发电机组的输出功率保持稳定。最后,利用Simulink搭建整个控制系统,对系统进行仿真。结果表明,使用RBF神经网络变桨距控制器的风力发电系统确实具有更好的动态性能、收敛速度和静态误差,为今后进一步研究奠定了一定基础。

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