【摘要】：作為無(wú)污染的清潔能源,風(fēng)能獲得了極大的關(guān)注。為了充分利用風(fēng)能,風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用是目前風(fēng)力發(fā)電的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文從風(fēng)速預(yù)測(cè)和最大功率追蹤兩方面探討風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),提出了基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,并將風(fēng)速預(yù)測(cè)與最大功率追蹤兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)融合起來(lái),進(jìn)一步改進(jìn)了爬山法最大功率追蹤策略,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)能的充分開發(fā)與利用。本文首先改進(jìn)了風(fēng)速預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)。提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型(FRS-CLSTM),該風(fēng)速預(yù)測(cè)模型由模糊粗糙集(FRS)和CLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩部分組成。模糊粗糙集(FRS)對(duì)多傳感器采集的自然特性時(shí)間序列參數(shù)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)。CLSTM模型由CNN和RNN組成,其兼顧了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)異特性,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取短期的多維度時(shí)間變量的依賴關(guān)系,利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲輸入時(shí)間序列時(shí)間跨度上的長(zhǎng)期特性。該預(yù)測(cè)模型在赤峰和長(zhǎng)清兩個(gè)風(fēng)場(chǎng)的應(yīng)用驗(yàn)證了其有效性。其次,優(yōu)化了最大功率追蹤關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)合FRS-CLSTM風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,從搜索方向確定,收縮追蹤區(qū)間,避免MPP點(diǎn)的頻繁波動(dòng)三個(gè)方面改進(jìn)了傳統(tǒng)爬山搜索法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)爬山法的不足,實(shí)現(xiàn)了低于額定風(fēng)速以下的最大功率追蹤。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)的控制策略能有效提前預(yù)測(cè)風(fēng)速,在最大功率追蹤過(guò)程中可以避免風(fēng)速變化情況下的錯(cuò)誤搜索方向,明顯減少風(fēng)機(jī)在MPP點(diǎn)處的振蕩,大大提高風(fēng)能捕獲效率。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM614;TP18
【圖文】：

風(fēng)機(jī)整體控制邏輯圖

致動(dòng)盤圖2-2的裝置被稱為致動(dòng)盤，沿流管方向的質(zhì)量流量處處相等，所以有

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2727532