基于小世界优化的变桨距风电机组神经网络预测控制

【摘要】：通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述方法应用于变桨距风电机组启动并网时的转速控制,提出一种基于混沌小世界优化算法的神经网络预测控制策略,其预测模型由基于现场数据的神经网络模型建立。仿真与实际测试结果表明,该系统可以根据风速扰动提前预测电机的转速变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保风电机组平稳并网。 【作者单位】： 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【关键词】： 变桨距风电机组 混沌映射 小世界优化算法 神经网络辨识 模型预测控制
【基金】：国家自然科学基金项目(50776005)~~
【分类号】：TM315;TP183
【正文快照】： 0引言变桨距风电机组因其高效的运行效率、主动的控制方式逐渐成为世界风力发电的主流机型,其复杂的结构和运行机理决定了变桨距控制对象大扰动、多变量和非线性的特点,因此,建立合适的风电机组模型是对其进行控制及运行优化研究的前提和基础。风电机组的机理建模方法已被学

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