用于双馈风电场次同步振荡抑制的RBF神经网络控制器设计

• 作者: 仲振 单馨 王宝华
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 双馈机组 次同步振荡 奈奎斯特稳定判据 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 1506-1513
• 页数: 8页
• 分类号: TK514
• 字数: 4480字
• 语种: 中文

摘要

针对含双馈机组DFIG(Doubly-Fed Induction Generator)风电场经串联补偿线路并网引起的次同步振荡问题,运用基于阻抗的奈奎斯特稳定判据进行筛选分析,验证风速、串联补偿度对风电场次同步振荡的影响.利用RBF(Radial Basis Function Neural Network)神经网络自学习能力在线调整PID参数,设计了用于次同步振荡抑制的RBF神经网络控制器.为验证控制器抑制效果,在Matlab平台上编程搭建了系统仿真模型,将传统PI控制和RBF神经网络控制效果进行对比,结果表明RBF神经网络控制器对次同步振荡具有良好的抑制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝华	南京理工大学自动化学院	61	488	13.0	18.0
5	单馨	南京理工大学自动化学院	1	4	1.0	1.0
6	仲振		1	4	1.0	1.0