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针对海上风电场双馈发电机的功率调节方式和可调范围,以风电场线路损耗最小为优化目标,通过改进粒子群算法获得功率分配优化数据,并以此优化数据作为人工神经网络聚合模型的学习数据。以风电场出口电网侧有功、无功需求和各风机的风速作为人工神经网络的输入,将各双馈发电机直接功率控制的有功和无功参考值作为输出,搭建了某海上风电场34台3 MW双馈发电机构成的四层36-102-102-68节点人工神经网络聚合模型。仿真结果表明:所提出的人工神经网络聚合模型可用于模拟风电场双馈发电机最优功率分配,具有较高的拟合精度;同时通过