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摘要:
基于收缩跟踪区间的最大功率点跟踪控制能够改善湍流风速条件下大转动惯量风力机的风能捕获效率。但是,该方法仅依据平均风速优化设定收缩跟踪区间,忽略了湍流强度、风力机的某些气动、结构参数(如最佳叶尖速比、转动惯量等)等其它影响因素。考虑到跟踪区间优化设定与多种因素存在难以解析描述的复杂关系,提出了一种运用径向基函数神经网络优化跟踪区间的最大功率点跟踪控制。该改进方法以平均风速和湍流强度作为神经网络的输入变量,以具体风力机仿真数据作为训练样本,以补偿系数作为神经网络的输出变量。从而使得跟踪区间的优化设定不仅能够考虑变化的风速条件,而且能同时反映具体风力机的气动、结构设计。最后,对模拟风速序列进行了仿真计算与比较分析,验证了该方法的有效性和优越性。
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文献信息
篇名 跟踪区间优化的风力机最大功率点跟踪控制
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 风力发电 最大功率点跟踪 收缩跟踪区间 神经网络
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 新能源与分布式发电
研究方向 页码范围 2180-2185
页数 6页 分类号 TM76
字数 4652字 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.08.025
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 邹云 南京理工大学自动化学院 160 2415 25.0 42.0
2 殷明慧 南京理工大学自动化学院 28 412 9.0 20.0
3 张小莲 南京理工大学自动化学院 6 277 6.0 6.0
4 周连俊 南京理工大学自动化学院 6 72 2.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
风力发电
最大功率点跟踪
收缩跟踪区间
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
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