【摘 要】
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[目的]双馈风机(DFIG)的低电压穿越(LVRT)性能在一定程度上依赖于控制参数的优化,而目前对控制参数的优化基本都是离线模式,原因在于优化算法难以满足实时控制对计算速度的要求。[方法]基于深度神经网络(DNN)原理,提出基于“离线训练、在线计算”思路的低电压穿越实时优化控制方法。首先针对含DFIG电网在不同运行方式下发生的大量不同故障进行控制参数的离线优化并形成相应的LVRT优化控制策略,将不同的故障状态进行归类并形成成对的故障模式和参数表,从而构成深度神经网络的训练样本。[结果]电网故障瞬间可以将输
【机 构】
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中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于张量技术的多视图特征选择方法研究”(61903091)。
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[目的]双馈风机(DFIG)的低电压穿越(LVRT)性能在一定程度上依赖于控制参数的优化,而目前对控制参数的优化基本都是离线模式,原因在于优化算法难以满足实时控制对计算速度的要求。[方法]基于深度神经网络(DNN)原理,提出基于“离线训练、在线计算”思路的低电压穿越实时优化控制方法。首先针对含DFIG电网在不同运行方式下发生的大量不同故障进行控制参数的离线优化并形成相应的LVRT优化控制策略,将不同的故障状态进行归类并形成成对的故障模式和参数表,从而构成深度神经网络的训练样本。[结果]电网故障瞬间可以将输
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