使用人工神经网络与遗传模糊方法实现 WECS 风湍流抑制的最优智能控制
系统与控制
2014-01-22 v1 神经与进化计算
摘要
将风能转换系统（WECSs）接入输电网络的缺点之一是风速存在大量湍流。因此，必须控制该问题的影响。如今，变速变桨风力发电机越来越多地采用变桨控制的 WECSs。兆瓦级风力发电机在风电场中通常以变速运转。因此，必须控制风机的运行，以最大化额定功率以下的转换效率并减少传动系统的载荷。由于风湍流的随机性和非线性本质，以及多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）人工神经网络在建模和控制这种湍流方面的能力，本研究使用 MLP 和 RBF 人工神经网络考察了风的广泛变化。此外，在本研究中，一种新的遗传模糊系统被成功应用于识别风机输入处的扰动风。因此，通过调节桨距角，输出功率被控制在最优和额定范围内。最终，我们提出的方法将输出气动功率和转矩调节在了额定范围内。
引用
@article{arxiv.1401.5221,
title = {Optimal Intelligent Control for Wind Turbulence Rejection in WECS Using ANNs and Genetic Fuzzy Approach},
author = {Hadi kasiri and hamid reza momeni and Atiyeh Kasiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5221},
year = {2014}
}
备注
International journal of soft computing & soft engineering 2012