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ISSN: 2333-9721
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基于RBF网络的风电机组变桨距滑模控制

, PP. 37-41

Keywords: 风力发电系统,桨距角控制,RBF神经网络,滑模控制,抖振

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Abstract:

由于风速的随机性、风电机组参数的时变性、系统的非线性以及时滞性,造成风电机组输出功率的不稳定。为改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,在分析风力发电系统变桨距控制研究现状的基础上,提出了一种基于RBF神经网络的变桨距滑模控制方案。采用模糊C-均值(FCM)聚类法和递推最小二乘法(RLS)离线学习得到网络初始参数,并把滑模误差引入到变桨距滑模控制自适应律中,在线调整RBF网络中心和权值以改善系统的动态性能。该方法不仅具有滑模控制的抗干扰、对变化参数鲁棒性强以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地抑制了滑模变结构控制所引起的桨距角抖振现象。构建了风力发电系统变桨距控制模型并进行仿真,结果表明基于RBF神经网络的变桨距滑模控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁棒性,可以有效改善系统的桨距控制效果。

References

[1]  叶杭冶. 风力发电机组的控制技术[M]. 2版. 北京: 机械工业出版社, 2007.
[2]  郭金东, 赵栋利, 林资旭, 等. 兆瓦级变速恒频风力发电机组控制系统[J]. 中国电机工程学报, 2007, 27(6): 1-6.
[3]  Anca Hansen, Florin Iov, Poul Sorensen, et al. Overall control strategy of variable speed doubly-fed induction generator wind turbine[C]. Nordic Wind Power Conference, Gotebog, Sweden, 2004.
[4]  张新房, 徐大平. 风力发电机组的变论域自适应模糊控制[J]. 控制工程, 2003, 10(4): 342-345.
[5]  Zhang Xinfang, Xu Daping. Adaptive fuzzy control based on variable universe of wind turbines[J]. Control Engineering of China, 2003, 10(4): 342-345.
[6]  胡剑波, 庄开宇. 高级变结构控制理论与应用[M]. 西安: 西北工业大学出版社, 2008.
[7]  Kanellos F D, Hatziargyriou N D. A new control scheme for variable speed wind turbines using neural networks[C]. Power Engineering Society Winter Meeting, New York, USA, 2002, 1: 360-365.
[8]  Young Woon Woo, Doo Heon Song, et al. FCM-based RBF network in identifying concrete slab surface cracks[J]. IEEE Intelligent Systems Design and Applications, 2008, 1(1): 664 -669.
[9]  Guo Jindong, Zhao Dongli, Lin Zixu, et al. Research of the megawatt level variable speed constant frequency wind power unit control system[J]. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(6): 1-6.
[10]  廖勇, 何金波, 姚骏, 等. 基于变桨距和转矩动态控制的直驱永磁同步风力发电机功率平滑控制[J]. 中国电机工程学报, 2009, 29(18): 71-77.
[11]  Liao Yong, He Jinbo, Yao Jun, et al. Power smoothing control strategy of direct-driven permanent magnet synchronous generator of wind turbines with pitch angle control and torque dynamic control[J]. Proceedings of the CSEE, 2009, 29(18): 71-77.
[12]  Kusiak A, Li W, Song Z. Dynamic control of wind turbines[J]. Renewable Energy, 2010, 35(2): 456-463.
[13]  A Tapia, J X Ostolaza. Modeling and control of a wind turbine driven doubly-fed induction generator[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2003, 18(2): 194-200.
[14]  张雷. 滑模变结构控制在风力发电机组变桨控制中的应用[J]. 电气应用, 2009, 28(4): 78-81.
[15]  Zhang Lei. Application of sliding mode control in pitch angle control of wind power system[J]. Electrotechnical Application, 2009, 28(4): 78-81.
[16]  秦斌, 吴敏, 王欣. 模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用[J]. 控制与决策, 2005, 20(3): 261-265.
[17]  Qin Bin, Wu Min, Wang Xin. Hybrid chaos optimization algorithm for fuzzy neural network model and its applications[J]. Control and Decision, 2005, 20(3): 261-265.
[18]  秦斌, 吴敏, 王欣, 等. 基于模糊神经网络的多变量解耦控制[J]. 小型微型计算机系统, 2002, 23(5): 561-564.
[19]  Qin Bin, Wu Min, Wang Xin, et al. Multivariable decoupling control based on fuzzy neural networks[J]. Mini-Micro System, 2002, 23(5): 561-564.

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