本文選題：雙饋風(fēng)機建模　切入點：風(fēng)力發(fā)電場　出處：《發(fā)電設(shè)備》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：建立雙饋機組的等值模型,以雙饋風(fēng)機槳距角控制動作情況作為分類依據(jù),采用K-means聚類算法對機群進行分類;同時應(yīng)用改進粒子群算法實現(xiàn)最優(yōu)參數(shù)辨識,從而建立了電網(wǎng)故障情況下雙饋風(fēng)力機組的動態(tài)模型,分析了Crowbar電路在實現(xiàn)低電壓穿越上的重要作用,其在故障期間和故障清除后均可平穩(wěn)風(fēng)電機組的功率,實現(xiàn)平穩(wěn)的低電壓穿越。
[Abstract]:The equivalent model of doubly-fed unit is established, and the K-means clustering algorithm is used to classify the cluster, and the improved particle swarm optimization algorithm is used to realize the optimal parameter identification, which is based on the pitch angle control action of the doubly-fed fan, and the K-means clustering algorithm is used to classify the cluster. The dynamic model of doubly-fed wind turbine under the condition of power network fault is established, and the important role of Crowbar circuit in realizing low voltage traversing is analyzed. The power of wind turbine can be stabilized during the fault period and after the fault is cleared. Smooth low voltage traversing is achieved.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TM614;TM743

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本文編號：1611702