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这就是BP网络利用MATLAB神经网络工具箱训练的过程。通过训练后,返回的权值、最终误差被BP网络存储起来。用该种方法设计的控制器优点是抗干扰强,响应相对较快。缺点是可靠性相对较差,机理比较复杂。
图4-5 学习过程的流程
五、总结
由于我国的经济快速发展,能源和电力紧缺,风力发电事业逐渐被国人所重视。当前世界上主流机型
为变桨距控制的大型并网式风力发电机,我国风电机组正由定桨距型向变桨距型过渡。所以对风力发电机的变桨距控制及变桨距原理的研究是必要的。
分别介绍了变桨距风力机的线性和非线性控制器,最后对风力发电机的控制的技术进行了展望,对用模糊控制、自适应控制、神经元网络控制得优缺点进行了分析。
参考文献
【1】 【2】 【3】 【4】
叶杭冶.风力发电机组的控制技术[M].北京:机械工业出版社,2006年.
姚兴佳,邓英,王向明1并网型风电机组通用控制技术 [J ]1太阳能学报 ,1998 ,19(2) 徐德1风力发电机风向随动控制系统 [J ] ,太阳能学报,2000 ,21(2)
徐宝清,李全虎,石辛民1 用模糊理论实现风 .光互补发电的最优配置 [J ] 1 内蒙古大学学报 , 2000 , 31(1)
【5】 【6】 【7】 【8】 【9】
王松,姚兴佳1 遗传算法在变桨距风力发电控制系统中的应用 [J ]1新能源 , 2000 , 22(12) 潘峰,康丽霞,董军 1 基于模糊控制的风力发电机出力控制 [J ]1自动化与仪表 ,2002 , (4) 王栋,刘利1 基于相控调压技术的 600kW风力发电系统研究 [J ]1电工技术 ,2002 ,(9) 孙同景,徐德1并网式55kW风力发电机组控制系统研究与实现 [J ]1 太阳能学报 , 1997 , 18 (3) 徐德,孙同景 1 55/11kW风力发电机德并网过程分析与控制 [J ]1太阳能学报 ,1996 ,17(3)
【10】 姚兴佳,王凤翔,邓英,等 1 并网型风电机组智能控制技术 [J ]1沈阳工业大学学报,1998 , 20(3) 【11】胡寿松.自动控制原理[M].北京:科学出版社,2000年.
【12】周志华等.神经网络及应用[M].北京:清华大学出版社,2004年. 【13】诸静等.模糊控制原理与应用[M].北京:机械工业出版社,2005年.
13
【14】阎平凡等.人工神经网络与模拟进化计算[M].北京:清华大学出版社,2005年. 【15】陈新建.PIC单片机开发与实验工具制作[M].北京:北京航空航天大学出版社,2006年. 【16】冯纯伯.线性控制系统分析与设计[M].北京:电子工业出版社,1997年. 【17】郑大钟.性系统理论[M].北京:清华大学出版社,1995年.
【18】川谢新民等.适应控制系统[M].北京:清华大学出版社.2002年7月第1版. 【19】宫靖远.风电场工程技术手册[M].北京:机械工业出版社,2004年.
【20】(美)卡莱尼(EugeniaKalnay).大气模式、资料同化和可预报性[M].北京:气象出版社,2005年. 【21】吴洪宝等.气候变率诊断和预测方法[M].北京:气象出版社,2005年. 【22】钱翼樱.空气动力学[M].北京:北京航空航天大学出版社,2004年. 【23】方崇智等.过程辨识[M].北京:清华大学出版社,1988年.
【24】陈新海等.自适应控制与应用[M].西安:西北工业大学出版社,1998年. 【25】新疆风能公司大阪城发电厂.风力发电实用技术[M].1993年第一版.
【26】孙凯,秦明,张中平,黄庆安.基于微控制器的风速计在线控制和测量系统设计[J].传感技术学报.2006
年6月第19卷第3期,682一685.
【27】肖劲松.风力机组控制理论研究的现状与展望[J].风力发电.2000年第2期.
【28】罗搏翼,程桂芬.风力发电机转速控制系统的数学模型[J].风力发电.1986年第3期.
【29】何柞麻,王亦楠.风力发电—我国能源和电力可持续发展战略的最现实选择[R].2005科学发展报告,
2005年.
【30】耿华,杨耕,崔扬,梁之龙.并网型风力发电系统的现状与发展[J].东方电气评论.2006年6月第20
卷第2期.
【31】叶杭冶,刘琦.风力发电机组的变距控制系统[J].机电工程,1999年第5期.
【32】林勇刚,李伟,陈晓波,顾海港,叶杭冶.大型风力发电机组独立桨叶控制系统[J].太阳能学报.2005
年12月第26卷第6期.
【33】包能胜,姜桐,陈庆新.变转速风力机额定风速以上的非线性控制—恒功率输出控制问题[J].控制理
论与应用.1999年,第16卷第5期.
【34】徐德.风力发电机风向随动控制系统[J].太阳能学报,2000年,21(2).
【35】Nam-Trung Ngnyen,A Novel Wind Sensor Coneept Based on Thennal Image Measurement Using a
TemPerature Sensor Array [J].Sensors and Aetuators A,2004,110:323-327.
【36】I.Tsoumas,E.TsimPlostefanakis,E.Tatakis.An Optimal Control Strategy of a Variable Speed
Wind Energy Conversion System [J].ICEMS,PP.274-277,2003.
【37】Ezzeldin S,Abdin,Wilson Xu.Control design and dynamic Performance analysis Of a wind turbine
induetion generator unit [J].IEEE Trans.On EC,2000,3(15):91-96.
【38】Eduard Muljadi,Butterfield C P. Pitch controlled variable speed wind turbine Generation
[J].IEEE Trans. On IA,2001,l(37):240一246.
【39】Naruhito Kodama,Tomoyuki Matsuzaka,Sayosi Yamada.Modeling and analysis of the NEDO 500kW
wind generator [J].Electrical Engineering in Japan,2001,3:37-47.
【40】ChedidR,Mrad F,Basma M. Intelligent control of a class of wind energy conversion systems
[J].IEEE Trans ON EC,1999,12:1597-1604.
【41】MohamedA2.ctal.Fuzzylogiccontrolbasedmaximumpowertrackingofawind Energy system[J],
Renewable Energy,2001,23:235-2451.
【42】Mayosky MA,CaneeloG1E.Direct adaptive control of wind energy conversion System using
Gaussian networks [J].IEEE Tans On NN,1999,10(4):898-9061.
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