双馈风力发电机BP神经网络并网策略,本论文为您写风力发电机毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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摘 要：针对变速恒频双馈发电并网系统,将传统PID控制和BP神经网络控制相结合,提出了一种BP神经网络PID的空载并网控制策略.在此基础上,利用该控制策略对双馈风力发电系统空载并网过程进行了研究,并和传统PI控制策略进行比较.研究结果表明,并网BP神经网络PID控制策略的动态响应快,并网过渡过程短,稳态精度高,对电网电压的波動具有较强的全局鲁棒性,是一种优良的并网控制策略.
关键词：
风力发电机；双馈发电机；空载并网；BP神经网络PID控制
DOI：1015938/jjhust201705008
中图分类号： TM315
文献标志码： A
文章编号： 1007-2683（2017）05-0040-06
Research on Grid Connection Strategy Based on BP Neural
Network PID Control for the DoublyFed Induction Generator
L Yanling,FENG Xi,ZHU Bo,LU Jianqiang
（School of Electrical and Electronic Engineering, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China）
Abstract：Based on the combination of the traditional PID control technique and the BP neural network control technique, a noload grid connected control strategy, BP neural network PID control strategy, was proposed for the variable speed constant frequency windpower system with doublyfed induction generator On the basis, the paper studied the process of noload grid connection for the Double Fed Induction Generator with the control strategy , and compared PI control strategy with BP neural network PID control strategy The result shows that the dynamic response of the BP neural network PID control strategy is faster,and the transition process of cuttingin is short, steadystate is more accurate, the strategy also provides stronger global robustness against voltage fluctuations, which makes it an excellent grid connection control strategy
Keywords：wind power generator； doublyfed induction generator； noload grid connected control； BP neural network PID control
23双馈发电机空载并网BP神经网络PID控制实现
由于双馈风力发电机在实际运行过程中,其阻抗、磁链等物理量随时间变化的特点,在双馈发电机转子侧采用BP神经网络PID控制器取代传统PI控制器.现以转子电流ird控制环为例,以参考电流,实际电流值和他们的偏差e作为BP神经网络的输入,神经网络的输出为PID控制器的输入.利用BP算法对神经网络各层之间加权系数的不断调整,寻找PID控制器中的最优参数,实现BP神经网络PID最优控制利用BP神经网络PID控制器可实现双馈发电机空载并网时的运行要求.基于BP神经网络PID控制的双馈发电系统框图如图3所示.
3基于BP神经网络PID空载并网仿真分析
根据以上设计分析,本文以MATLAB/simulink搭建了基于BP神经网络PID控制的双馈发电机空载并网仿真模型,并和传统的PI控制结果进行对 析.
31样机参数
分析过程中所用电机的参数如表1所示.
32建立仿真模型
利用上述分析原理,建立了基于BP神经网络PID控制的双馈发电机并网控制系统仿真模型,系统仿真模型如图4所示.
33仿真结果分析
利用上述仿真模型得出仿真结果,理想状态时,双馈发电系统采用BP神经网络PID并网控制策略仿真波形如图5所示；BP神经网络PID控制策略和PI控制策略比较的波形如图6和图7所示；电网电压发生扰动时的仿真波形如图8所示.
图4基于BP神经网络PID控制的双馈发电机并网控制系统仿真模型
图5为双馈发电机采用BP神经网络PID控制策略并网时,电机的定子电压和电网电压的曲线,从图中可以看出,定子电压经过短暂的过渡过程就能跟随电网电压,即电机定子电压的幅值、相位、频率和电网电压的幅值、相位、频率完全一致.
图6为正常工况下,普通PI控制和BP神经网络PID控制策略下的双馈发电机定子电压和电网电压误差的比较曲线,从图中可以看出,后者误差远远小于前者,稳态精度高.
结论：关于风力发电机方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关风力发电一圈几度电论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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