【摘 要】
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针对风力发电机组精确的数学模型难以建立的特点,采用RBF神经网络对风电机组进行了系统辨识。通过对风力发电机组转矩环和桨距环的动态过程进行分析,设计了基于RBF神经网络算
【机 构】
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浙江运达风电股份有限公司,风力发电系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2015BAA06B01)
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针对风力发电机组精确的数学模型难以建立的特点,采用RBF神经网络对风电机组进行了系统辨识。通过对风力发电机组转矩环和桨距环的动态过程进行分析,设计了基于RBF神经网络算法的风力发电机组转矩环与桨距环的辨识系统,采用RBF基函数构成隐含层空间,RBF参数确定后,非线性映射关系就确定了,将输入矢量直接映射到隐含层空间,对隐含层节点输出进行了线性加权求和,得到了输出层。研究结果表明,进行转矩环辨识时,辨识系统的输入信号为转矩给定,输出信号为发电机转速,辨识结果的误差率为1%;进行桨距环辨识时,辨识系统的输入信号
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