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公开(公告)号:CN110985287B
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN201911224516.3
申请日:2019-12-04
申请人: 浙江大学
IPC分类号: F03D7/00
摘要: 本发明公开了一种基于宽度学习的间接转速控制方法。获取机组某段时间内的有效风速信息,使用互信息选择对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据,去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作,构造宽度学习系统的训练集,使用该训练集确定宽度学习系统的结构和参数,得到风速估计模型,该模型在线给出有效风速值,进而计算转速跟踪误差和间接转速控制表达式。该方法保留了传统间接转速控制算法结构简单的优势,克服了其收敛速度较慢的缺点,能够同时加快机组的加速和减速性能,提高风能捕获效率,简单易行,实施成本低,需要调试的参数少,相比于传统间接转速控制算法相比,能够提高机组产能,增加风电场的效益。
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公开(公告)号:CN111075647A
公开(公告)日:2020-04-28
申请号:CN201911224529.0
申请日:2019-12-04
申请人: 浙江大学
IPC分类号: F03D7/00
摘要: 本发明公开了一种基于ELM的最大风能捕获方法。获取机组某段时间内的有效风速信息和对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据,去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作,构造ELM的训练集,使用该训练集确定ELM模型,得到风速估计模型,该模型在线给出有效风速值,进而计算转速跟踪误差,给出连续的最大风能捕获控制器。该方法获得的最大风能捕获控制器能够消除抖振现象,从而降低传动系统的载荷,延长机组的服役寿命,克服传统最优转矩算法收敛速度较慢的缺点,提高风能捕获效率,简单易行,实施成本低,需要调试的参数少,相比于传统最优转矩控制算法,能够提高机组产能,增加风电场的经济效益。
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