本文選題：風(fēng)力發(fā)電 + 最大功率點(diǎn)跟蹤�。� 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年08期

【摘要】：基于收縮跟蹤區(qū)間的最大功率點(diǎn)跟蹤控制能夠改善湍流風(fēng)速條件下大轉(zhuǎn)動慣量風(fēng)力機(jī)的風(fēng)能捕獲效率。但是,該方法僅依據(jù)平均風(fēng)速優(yōu)化設(shè)定收縮跟蹤區(qū)間,忽略了湍流強(qiáng)度、風(fēng)力機(jī)的某些氣動、結(jié)構(gòu)參數(shù)(如最佳葉尖速比、轉(zhuǎn)動慣量等)等其它影響因素�？紤]到跟蹤區(qū)間優(yōu)化設(shè)定與多種因素存在難以解析描述的復(fù)雜關(guān)系,提出了一種運(yùn)用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化跟蹤區(qū)間的最大功率點(diǎn)跟蹤控制。該改進(jìn)方法以平均風(fēng)速和湍流強(qiáng)度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,以具體風(fēng)力機(jī)仿真數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以補(bǔ)償系數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量。從而使得跟蹤區(qū)間的優(yōu)化設(shè)定不僅能夠考慮變化的風(fēng)速條件,而且能同時反映具體風(fēng)力機(jī)的氣動、結(jié)構(gòu)設(shè)計。最后,對模擬風(fēng)速序列進(jìn)行了仿真計算與比較分析,驗(yàn)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(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61203129,61174038,61104064) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2013M541674)~~
【分類號】：TM315

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本文編號：1803013