摘要:該文闡述了風能轉換系統神經網路控制方法.在闡述風能轉換系統基本控制策略的基礎上,分析了風能轉換系統常規控制方法的缺點和不足,對風能轉換系統神經網路控制方法進行了總結和展望.
關鍵詞:風能轉換系統神經網路多變數控制
風能轉換系統作為風力發電中重要的組成部分，它的基本控制策略為，當風速大於切入風速但小於額定風速時，風能轉換系統吸收的風能小於發電機的額定功率，此時，變槳控制系統一般不起作用，採用最大功率追蹤進行功率輸出；當風速大於額定風速時，風能轉換系統吸收的風能大於發電機的額定功率，此時，通過改變槳距角來控制發電機恆功率穩定輸出。風能轉換系統採用的控制方法有很多，例如pid控制、模糊控制、魯棒控制、以及神經網路控制等。
神經網路含有多種模型，有感知器、徑向基網路、概率神經網路等，神經網路的主要特點是並行分布處理、非線性對映、適應和整合以及自學習訓練，對非線性模型的無限逼近，獲得最佳值。近年來，神經網路在風能轉換系統中得到越來越多的應用，大量文獻表明神經網路在風能轉換系統中獲得越來越多的成果[1]。
該文則著重介紹了神經網路及其在風能轉換系統中的應用，重點給出神經網路控制在最大風能捕獲，恆功率控制，多變數優化這三個方面的控制方法。
1 神經網路控制方法在風能轉換系統中的應用
有效的控制方法將直接改進風能轉換系統的工作效率。過去，人們對於風能轉換系統控制方法的研究也取得了很多成果，其中神經網路控制方法具有最好的發展前景。風能轉換系統是乙個高階、非線性、強耦合、多變數時變的系統，用開環控制或常規的pid控制很難滿足要求。
1.1 最大風能捕獲神經網路控制
利用最大風能追蹤原理[2]，風力發電機風輪獲取風能
風能利用係數是用來定義風力機從自然風中獲得能量大小的程度，風能利用係數是關於葉尖速比和槳距角的非線性函式，即。
1.2 恆功率神經網路控制
由於風速的隨機性、風電機組引數的時變性、系統的非線性以及時滯性，造成風電機組輸出功率的不穩定。此時，調節風電機組的輸出功率恆定是必不可少的。
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