【摘 要】
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针对大型风电机组在运行时会承受较大的不平衡载荷,提出一种基于BP神经网络PID(BP-PID)的独立变桨距控制策略,在独立变桨距载荷控制回路,通过BP神经网络的在线学习来整定PID
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673166),湖南省自然科学基金(2017JJ4022),湖南省教育厅科研重点项目(15A050,17A053),湖南省高校科技创新团队,湖南省研究生创新基金(CX2015B564)
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针对大型风电机组在运行时会承受较大的不平衡载荷,提出一种基于BP神经网络PID(BP-PID)的独立变桨距控制策略,在独立变桨距载荷控制回路,通过BP神经网络的在线学习来整定PID控制器参数,以此减轻机组的不平衡载荷。使用Matlab和FAST进行联合仿真,仿真结果表明,与传统PI独立变桨距控制策略相比,该控制策略在保证机组输出功率稳定的同时,在减轻机组不平衡载荷方面效果更明显,更适合大型风电机组独立变桨距控制。
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