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摘要:
为减轻大型风力机叶片在工作过程中受到的空气动力载荷均值,提出一种基于神经网络的风力机载荷优化控制策略.基于神经网络在线建立了风力机载荷数学模型;在功率控制的基础上,以减小载荷为目标,利用梯度法计算出控制量的修正量,从而实现功率与载荷综合优化控制的目的.将该控制策略应用于2 MW风机的非线性模型,用Matlab/Simulink进行了仿真,仿真实验结果表明,对比传统PI控制器,该控制策略能有效降低风机叶片的空气动力载荷均值.
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文献信息
篇名 基于神经网络风力发电机组载荷优化控制策略研究
来源期刊 电气传动 学科 工学
关键词 风电机组 载荷优化 神经网络 梯度法
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 控制
研究方向 页码范围 59-63
页数 5页 分类号 TK89
字数 2867字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘军 西安理工大学自动化与信息工程学院 79 701 12.0 24.0
2 陈东亮 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
风电机组
载荷优化
神经网络
梯度法
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气传动
月刊
1001-2095
12-1067/TP
大16开
天津市河东区津塘路174号
6-85
1959
chi
出版文献量(篇)
4223
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7
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31816
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