基于自學習算法的風電機組過渡區(qū)功率控制.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、為了優(yōu)化風電機組過渡區(qū)域的控制策略，本文以實時機組運行參數為輸出建立了能預測短期后風電機組功率、功率加速度、轉速和轉速加速度的8-4-4結構的BP神經網絡。并基于該神經網絡的預測結果，提出一種臨時調整原始PID控制參數，從而增強或減弱槳距控制和轉速控制的自學習算法，以達到減小轉速和功率的振蕩，提高功率質量的控制目的。
　　主要結論為:
　　1、本文建立的BP神經網絡對0.5s后的機組運行參數能進行較準確的預測;
　　2

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