[發明專利]一種基于混合神經網絡的風力發電機穩定控制方法

無效

• 申請號: 201110265982.3
• 申請日: 2011-09-08
• 公開（公告）號: CN102324887A
• 公開（公告）日: 2012-01-18
• 發明（設計）人: 馬幼捷;劉玥;周雪松;劉進華
• 申請（專利權）人: 天津理工大學
• 主分類號: H02P9/04
• 分類號: H02P9/04
• 代理公司: 天津天麓律師事務所 12212
• 代理人: 王里歌

(一)技術領域：

本發明涉及風力發電、智能控制和電力電子技術、數字信號處理技術領域，尤其是基于一種基于混合神經網絡的風力發電機穩定控制方法。

(二)背景技術：

隨著中國可再生能源刺激政策的不斷出臺和電網配套建設的完善，中國巨大的風電發展潛力將得到進一步激發，中國有能力成為世界可再生能源的大國。從風力發電本身的特點可以看出：自然風速的大小和方向是隨機和不可控的，這樣作用在風力機槳葉上產生的風能也是隨機的和不可控的；針對由于氣動、機械等方面的復雜機理，使得大型風力機的建模非常困難，難以得到精確的機理模型，而且常規電力系統是一個非線性的動態系統。在大規模風電入網后，上述風電的顯著特點使得風電系統的非線性動態特征與常規電力系統相比更加明顯。

目前的建模方法是機理分析法。機理分析法的主要原理是從系統內部的物理本質入手，通過選擇適當的物理模型結構來模擬系統的特性，主要是考慮力的平衡關系，建立了風力發電機組在標稱狀態下的數學模型。由于風力發電機的復雜性，建立的機理與實際有一定的偏差。因此，有必要采取一種較新、較準確的建模方法對非線性性強的風力發電機進行建模。人工神經網絡具有模擬多變量而不需要對輸入變量做復雜的相關假定的能力，許多領域已經開始運用這項理論建模，但多是計算機仿真，少有硬件實現。

(三)發明內容：

本發明目的在于提供基于一種基于混合神經網絡的風力發電機穩定控制方法，它可以克服現有技術的不足，是一種簡單易行，可以有效地對發電機進行穩定控制的方法。

本發明的技術方案：一種基于混合神經網絡的風力發電機穩定控制方法，其特征在于它包括以下步驟：

①由外部測量設備從風力發電系統中采集風速及對應的有功功率，作為輸入信號和輸出信號；

②將步驟①中確定的輸入信號和輸出信號進行濾波預處理

x=X-XminXmax-Xmin]]>

式中：X_max、X_min分別為小時輸入的最大值和最小值，x表示歸一化后的值，便于提高辨識精度，并確定風力發電機神經網絡模型的基本結構；

③按GA-BP算法編程，把程序導入系統的中央控制器DSP中，調試軟硬件；此時

神經網絡的輸出為：

oj(t)=f{[Σi=1nwijxi(t-τij)]-Tj}]]>

τ_ij--輸入輸出間的突觸時延；T_j--神經元j的閾值；w_ij--神經元i到j的突觸連接系數或稱權重值；

④用DSP實現GA-BP算法，對風電系統進行建模，當神經網絡訓練好以后，系統便處于等待狀態；

⑤當用戶通過鍵盤輸入V(1-25m/s)后，程序就開始正向計算，計算結束后，通過液晶顯示屏給出計算結果，作為用戶需要的加工參數。