本文選題：風力發(fā)電 + 最大功率點跟蹤��； 參考：《電網技術》2014年08期

【摘要】：基于收縮跟蹤區(qū)間的最大功率點跟蹤控制能夠改善湍流風速條件下大轉動慣量風力機的風能捕獲效率。但是,該方法僅依據(jù)平均風速優(yōu)化設定收縮跟蹤區(qū)間,忽略了湍流強度、風力機的某些氣動、結構參數(shù)(如最佳葉尖速比、轉動慣量等)等其它影響因素�？紤]到跟蹤區(qū)間優(yōu)化設定與多種因素存在難以解析描述的復雜關系,提出了一種運用徑向基函數(shù)神經網絡優(yōu)化跟蹤區(qū)間的最大功率點跟蹤控制。該改進方法以平均風速和湍流強度作為神經網絡的輸入變量,以具體風力機仿真數(shù)據(jù)作為訓練樣本,以補償系數(shù)作為神經網絡的輸出變量。從而使得跟蹤區(qū)間的優(yōu)化設定不僅能夠考慮變化的風速條件,而且能同時反映具體風力機的氣動、結構設計。最后,對模擬風速序列進行了仿真計算與比較分析,驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:The maximum power point tracking control based on shrinkage tracking region can improve the wind energy capture efficiency of large inertia wind turbine under turbulent wind speed. However, the method only optimizes the shrinkage tracking range based on the average wind speed, neglecting the turbulence intensity, some aerodynamic factors of the wind turbine, structural parameters (such as the optimum blade tip speed ratio, moment of inertia, etc.). Considering the complex relationship between the optimal setting of tracking interval and many factors, a maximum power point tracking control based on radial basis function (RBF) neural network is proposed to optimize the tracking interval. The improved method takes the mean wind speed and turbulence intensity as the input variables of the neural network, takes the simulation data of the wind turbine as the training sample, and takes the compensation coefficient as the output variable of the neural network. Therefore, the optimal setting of tracking interval can not only consider the variable wind speed condition, but also reflect the aerodynamic and structural design of the wind turbine at the same time. Finally, the simulation calculation and comparative analysis of the simulated wind speed series are carried out to verify the effectiveness and superiority of the method.
【作者單位】： 南京理工大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61203129,61174038,61104064) 中國博士后科學基金資助項目(2013M541674)~~
【分類號】：TM315

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本文編號：1803013