【摘 要】
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使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50776005)
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使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,为确定控制参数提供精确的实时变化信息,同时引入小世界优化算法实现对PI参数快速、准确在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明该控制策略可有效控制风电机组在高风速下的输出功率,效果优于单纯的PI控制。
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