基于改进FI-NN算法的时域超前变桨控制

• 作者: 秦佳晖 曾宪文 高桂革
• 来源期刊: 上海电机学院学报
• 关键词: 风力发电 变桨控制 分形插值 神经网络 预测控制
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 分类号: TK18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0020.2021.02.009

摘要

随着现代风电技术的发展,风电的装机容量越来越大.对于大型风力发电机而言,如何对风电功率进行预测,以减小惯性和系统响应迟滞所带来的功率输出波动显得非常重要.改进了经典分形插值神经网络预测(FI-NN)算法,并基于改进的预测算法提出了时域超前变桨控制方法.Matlab仿真结果表明:该方法能够分别从转速和输出功率两方面有效改进风电变桨控制的性能表现,提高风电系统的稳定运行水平.