为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风...为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风速时发电机工作在最佳转速得到最大功率,高于额定风速时恒功率输出;整个过程由一个人工神经网络控制器来实现。为此,在Matlab环境下,建立了双馈异步风电机组的仿真模型来开展分析。分析结果表明,风速在额定值附近大范围变化时,采用最大功率点跟踪(MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,能够实现最大功率快速而精确的跟踪和恒功率的输出,且具有很好的动态特性和快速跟踪特性。展开更多
文摘为了最大限度地利用风能,更好地利用风速,提出了基于人工神经网络的一种新的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,以解决以往控制策略工作量大、过程繁杂等问题。该控制策略允许低于额定风速时发电机工作在最佳转速得到最大功率,高于额定风速时恒功率输出;整个过程由一个人工神经网络控制器来实现。为此,在Matlab环境下,建立了双馈异步风电机组的仿真模型来开展分析。分析结果表明,风速在额定值附近大范围变化时,采用最大功率点跟踪(MPPT)与桨距角控制相结合的控制策略,能够实现最大功率快速而精确的跟踪和恒功率的输出,且具有很好的动态特性和快速跟踪特性。
