基于RBFNN的风电机组变桨距反推滑模控制

摘要：

在风力发电变桨距优化控制问题的研究中,针对具有不确定性的非线性风电机组,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的风电机组变桨距反推滑模控制器.首先应用精确反馈线性化理论将原非线性系统模型进行全局线性化处理,再应用RBFNN对不确定项进行逼近,结合滑模控制和反推法,设计反推滑模控制器(BSMC),保证了高风速下风机的稳定性,抑制了不确定项对系统的影响,避免了传统反推法存在的计算复杂问题.通过与传统滑模控制器(SMC)进行仿真对比,结果表明,RBFNN-BSMC能够很好地稳定风电机组的输出功率,具有较强的鲁棒性.

关键词：风电机组、变桨距控制、精确反馈线性化、径向基函数神经网络、滑模控制、反推法

所属期刊栏目：32

分类号：TM743;TP391.9(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：贵州电网公司重大科技项目12H0594;四川省科技支撑项目2011GZ0036

在线出版日期：2015-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：122-126