基于Elman神经网络控制的风电最大功率点追踪的研究

发布时间：2017-03-19 20:10

  本文关键词：基于Elman神经网络控制的风电最大功率点追踪的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着变速恒频风力发电机组的广泛应用,如何提高风能利用效率,实现发电量的最大化已经成为了风力发电技术中的关键问题。为了最大程度地利用风能,提高变速恒频风力发电效率的有效途径是在最佳转速下如何控制风力发电机组运行的研究,也就是研究最大功率点追踪的控制方法,以至于最大限度的捕获风能。本文以变速恒频双馈异步风力发电系统的最大风能追踪控制为主要研究内容,首先综述了国内外风能开发与风力发电的发展状况、风力发电相关技术的发展水平以及最大风能追踪技术的研究现状,并结合变速恒频风力发电系统的基本理论,具体分析了风力机的运行机理、风力发电系统的运行特性以及最大风能追踪的原理和控制方法。.提出了基于RBF以及Elman神经网络的最大功率点算法,重点描述了该方法的原理与控制方式,并设计了基于RBF和Elman神经网络的控制器,基于RBF的神经网络控制器通过调节电机转速,使转速一直运转在最优转速,来捕获最大功率点,而Elman神经网络通过调节桨距角,来对电机转矩进行控制来实现最大功率点追踪,并具体阐述了神经网络控制的控制原理以及控制过程。最后,为了验证最大功率点追踪控制的方法,使用MATLAB/SIMULINK软件搭建风力系统模型、RBF神经网络控制器模型、Elman神经网络控制器模型,对5MW双馈风力发电系统进行仿真研究并验证了控制效果。然后对仿真之后的发电机理想转速跟踪、最大理想功率输出、风能利用系数进行分析,验证了Elman神经网络控制器能取得更加理想的控制效果。
【关键词】：最大功率点追踪 神经网络控制技术 双馈感应电机 Matlab/Simulink 径向基函数神经网络 Elman神经网络
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究的背景与意义11-12
• 1.2 国内外风力发电的发展现状12-15
• 1.2.1 国外风力发电的发展现状13-14
• 1.2.2 国内风力发电的发展现状14-15
• 1.3 最大风能追踪技术研究现状15-17
• 1.4 本文主要研究内容17-19
• 第2章 风电与双馈感应电机的基本原理19-30
• 2.1 风电基本原理19-20
• 2.2 变速恒频风力发电系统的运行状态20-22
• 2.3 双馈异步发电系统22-25
• 2.3.1 双馈异步发电机的工作原理23-25
• 2.3.2 PWM变流器25
• 2.4 最大功率点追踪算法25-29
• 2.4.1 最佳叶尖速比法25-26
• 2.4.2 功率信号反馈法26-27
• 2.4.3 三点比较法27-28
• 2.4.4 爬山搜索法28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 基于RBF神经网络控制的最大功率点追踪30-37
• 3.1 最大风能追踪30
• 3.2 RBF神经网络30-34
• 3.2.1 RBF神经网络模型31-32
• 3.2.2 RBF神经网络监督学习算法32-33
• 3.2.3 RBF神经预测流程图33-34
• 3.3 RBF神经网络用于风电最大功率点追踪34-36
• 3.3.1 控制系统34
• 3.3.2 RBF拓扑结构34-35
• 3.3.3 控制框图35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 基于Elman神经网络的最大功率追踪控制37-45
• 4.1 Elman神经网络的算法37-39
• 4.2 Elman神经网络预测流程39-40
• 4.3 Elman神经网络用于风电最大功率点追踪40-44
• 4.3.1 控制系统40-41
• 4.3.2 Elman拓扑结构41-42
• 4.3.3 控制框图42-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 基于神经网络的最大功率点追踪的仿真分析45-54
• 5.1 控制系统Matlab/Simulink仿真环境45
• 5.2 风电仿真模型图45-49
• 5.2.1 基于Elman神经网络仿真模块图46-47
• 5.2.2 基于RBF神经网络仿真模块图47
• 5.2.3 风速的仿真模型47-48
• 5.2.4 风能利用系数的仿真模型48-49
• 5.3 仿真结果及分析49-53
• 5.3.1 最大转速追踪的仿真实验50-51
• 5.3.2 最大功率追踪的仿真实验51-52
• 5.3.3 最大风能利用系数的仿真实验52-53
• 5.4 本章小结53-54
• 总结54-55
• 参考文献55-60
• 致谢60

  本文关键词：基于Elman神经网络控制的风电最大功率点追踪的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：256520