基于模糊神经网络的双馈风力发电机功率控制.pdfVIP

学兔兔 总第47卷 第533期 电测与仪表 Vo1．47 No脚 2010年 第05期 Electrical Measurement Instrumentation May．2010 基于模糊神经网络的双馈风力发电机功率控制 孙林，余新栓 (陕西理工学院电气工程系，陕西汉中723003) 摘要：双馈风力发电机在变速恒频发电方而有广泛的应用前景，而影响其应用的关键在于能否对其有功功率和 无功功率进行有效的控制。本文提出了模糊神经网络解耦控制策略，该控制策略不依赖电机参数与精确的数学 模型，能够实现双馈风力发电机有功功率和无功功率的解耦控制，控制算法简单，系统的鲁棒性强。仿真结果表 明了控制策略的有效性。 关键词：双馈风力发电机；模糊；神经网络；有功功率；无功功率 中图分类号：TM614 文献标识码：B 文章编号：1001—1390(2010)05—0036—03 Power Control of Doubly-Fed Generator Based on Fuzzy Neural Network SUN Lin．YU Xin—shuan (Department of Electrical Engineering，Shanxi university of technology，Hanzhong 723003，Shanxi，China) Abstract：Double—fed wind power generator(DFIG)will have wide application in variable-speed constant-frequency generator fields．and the active power and reactive power effective control f0r generator is vital to the applications of DFIG．In this paper，a decoupling control strategy based on fuzzy neural network is proposed．By the strategy。decoupling control of active power and reactive power of the generator can be realized，and the effects of the parameters variation can be probably eliminated．The strategy is simple and the robustness of the system is enhanced．The simulation results presented to validate the effectiveness of the strategy． Key words：DFIG，fuzzy control，neur~network，active power，reactive power 0 引 言 无法准确建模的动态部分，使双馈发电系统成为一个 风力发电系统正在从分布式能源向集中式大规 复杂、多变量非线性系统，因此仅采用传统矢量控制 模风电场发展。当风力变化时，分布式风力发电机输 很难达到高性能翻。本论文将矢量控制与模糊神经网 出的有功功率随之变化，而对风电场的要求是能在储 络相结合，提出了一种抗干扰性能较强的有功