基于RBFNN的风电机组变桨距反推滑模控制

【摘要】：在风力发电变桨距优化控制问题的研究中,针对具有不确定性的非线性风电机组,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的风电机组变桨距反推滑模控制器。首先应用精确反馈线性化理论将原非线性系统模型进行全局线性化处理,再应用RBFNN对不确定项进行逼近,结合滑模控制和反推法,设计反推滑模控制器(BSMC),保证了高风速下风机的稳定性,抑制了不确定项对系统的影响,避免了传统反推法存在的计算复杂问题。通过与传统滑模控制器(SMC)进行仿真对比,结果表明,RBFNN-BSMC能够很好地稳定风电机组的输出功率,具有较强的鲁棒性。 【作者单位】： 德州供电公司;
【关键词】： 风电机组 变桨距控制 精确反馈线性化 径向基函数神经网络 滑模控制 反推法
【基金】：贵州电网公司重大科技项目(12H0594) 四川省科技支撑项目(2011GZ0036)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 1引言风力发电被认为是一种具有广泛应用前景的新能源。但由于风力发电机组输出功率会随风速的随机变化大幅波动,难以满足风电机组并网要求。当风速在额定风速以上时,风电机组通过改变浆距角从而保持稳定的功率输出。因此,研究风电机组的变桨距控制系统具有重要意义。目前变桨

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