基于自学习算法的风电机组过渡区功率控制

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为了优化风电机组过渡区域的控制策略,本文以实时机组运行参数为输出建立了能预测短期后风电机组功率、功率加速度、转速和转速加速度的8-4-4结构的BP神经网络。并基于该神经网络的预测结果,提出一种临时调整原始PID控制参数,从而增强或减弱桨距控制和转速控制的自学习算法,以达到减小转速和功率的振荡,提高功率质量的控制目的。主要结论为:1、本文建立的BP神经网络对0.5s后的机组运行参数能进行较准确的预测;2、本文提出的自学习算法可以优化风电机组过渡区控制;3、基于固定神经网络的自学习算法对不同风况有一定适
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