并网风力机中基于变桨距角的神经网络控制方法

王凌云 张 涛 孟 娟，3

（1.三峡大学 电气与新能源学院，湖北 宜昌 443002；2.三峡大学 新能源研究院，湖北 宜昌 443002；3.长江水利委员会 长江三峡水文水资源勘测局，湖北 宜昌 443000）

当前，对可再生能源，尤其是风能的开发利用，已经受到世界各国的高度重视.对风能的利用，主要是依靠风力机，风力机是把由叶轮机捕获的风能转化成机械能，再转化成电能的风力发电设备.为改善风力机的运行性能和提高发电效率，有较多文献针对风力机展开了研究.文献［1］研究了感应电机在风力发电系统中的应用情况，分析了感应电机参数的影响效果以及在有外界扰动的情况下，发电机输出电压的稳定性.文献［2］则从系统建模和参数测量复杂性的角度，分析了当控制目标不同时，叶轮机控制器对风力机的动态特性影响.Muljadi［3］为提高风机系统的动态性能，分析了变速风力机桨距控制的运行情况，Chen［4］提出以输出功率和发电机的转速作为输入变量的模糊逻辑控制系统，采用模糊控制器来调整发电机的驱动轴转矩，使之在期望转速范围内运转，减少输出功率的波动.Yang［5］则在风力机动态特性模型基础上，分别比较了常规控制方法和智能控制方法的控制效果及其风力机运行性能的影响.

由于风速的瞬变性，为提高风能的利用效率，要求风力机在任意风速下都能运行在最优状态，进而获取最大的风能.文献［6］提出直接检测风速，依据风力机特性曲线实时计算出发电机转速……