神经网络模糊自适应控制在风电机组变桨距系统中的应用

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"风电机组变桨距系统神经网络模糊自适应控制的研究主要集中在如何通过智能控制策略提升风能转换效率和稳定输出功率。该研究由高文元等人于2008年发表在《武汉理工大学学报·信息与管理工程版》上,探讨了神经网络与模糊逻辑相结合的自适应控制方法在变桨距风力发电系统中的应用。 变桨距系统是风力发电机组的核心组成部分,它的控制技术直接影响到整个机组的运行性能和风能的利用率。在风力机的工作过程中,空气动力学特性起到关键作用。论文中,作者基于风力机的空气动力学模型,提出在低风速条件下,通过神经网络模糊自适应控制器调整风轮转速,以最大化风能利用系数。在风速超过额定值时,控制桨距角的改变,以维持发电功率的恒定,从而确保风力机在各种风况下都能稳定工作。 神经网络模糊自适应控制结合了神经网络的学习能力和模糊逻辑的处理模糊信息的能力,能够有效应对变桨距系统中的非线性、时变性和不确定性问题。传统线性化控制方法在面对风速变化等扰动时可能无法提供理想的控制效果。而神经网络模糊自适应控制则能在这种复杂环境中展现出良好的适应性和鲁棒性,确保在整个风速范围内实现高效、稳定的控制。 仿真结果显示,所提出的控制策略能够有效地改善风力发电机组的性能,提高风能利用率,并保持恒定的输出功率,验证了该方法的实用性。这项研究对于促进风能这一清洁能源的广泛应用和提高风电系统的整体性能具有重要意义,同时也为后续的风力发电控制技术研究提供了有价值的参考。 关键词涉及到风力发电机组、神经网络、模糊自适应控制以及变桨距系统,表明了该研究的主要关注点和技术手段。中图法分类号TP273和文献标志码A表明这是一篇工程技术领域的学术论文,对于相关领域的研究人员和工程师具有较高的参考价值。"