永磁同步风电机组神经网络滑模多目标优化控制

【摘要】：将永磁同步风力发电机组中的变流器和电网用等效负载代替并对控制回路进行简化,得到非线性仿射形式的机组模型,利用反馈线性化方法对系统进行精确线性化。固定参数离散指数趋近律滑模控制算法主要缺陷是如两个参数匹配不当,可能会使求得的控制量过大,同时系统在滑模面附近剧烈的高频抖振会导致机组所要承受的机械应力增加,动态性能变差,利用神经网络的自适应学习能力对这两个控制参数进行实时优化,根据机组控制目标定义一个综合性能指标,通过优化该指标得到网络权值修正算法。仿真结果表明,该方法可以使系统快速到达滑模面,实现了机组对最优转速的快速跟踪;同时有效抑制了系统的抖振,减小了额外的疲劳载荷,实现了多目标优化控制。 【作者单位】： 北京电子科技职业学院自动化工程学院;
【关键词】： 反馈线性化 神经网络滑模控制 离散指数趋近律 多目标优化 抖振削弱
【分类号】：TM315
【正文快照】： PMSG齿轮箱风速控制器RsLs电网0引言在部分负荷区,为使机组捕获的风能最大化,需要调节发电机转速使其跟踪上功率曲线上的最优转速。目前,主要的控制方法有最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制[1]、反馈线性化控制[2]、滑模控制[3],[4]、自抗扰控制[5]、H∞

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