[发明专利]一种基于神经网络的风电系统建模及DSP实现方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的风电系统建模及DSP实现方法，其特征在于该方法包括：

第1、分析风力发电系统和神经网络的工作机理，确定其输入信号和输出信号；

第2、将上步确定的输入信号和输出信号做预处理，主要对数据进行滤波，便于提高辨识精度；

第3、设计一个隐层神经元数目可变的BP，由此确定风电系统神经网络模型的基本结构；

第4、用DSP实现BP算法，用于风电系统建模中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的风力发电系统包括：

风力发电系统的输入信号：包括风速和浆距角，

输出信号：包括功率，风轮转速和风轮扭矩；

一般浆距角是一个伪随机输入，本发明设其平均值为3.7°，所以选择变化几率最大的风速作为BP神经网络的输入信号，功率为输出信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述的神经网络结构为1-10-1型，这样的神经网络实时仿真系统由三部分组成：

(1)神经网络仿真平台：它是一台作为主控机的PC机，其作用是神经网络在线辨识、仿真结果显示；

(2)神经网络协处理器为插在主控机ISA槽中的SEED2C30PS：由计算机及插在其ISA插槽中的SEED-C30PS组成，它是以TMS320C5509为核心器件的DSP应用系统，用DSP实现BP算法，本发明神经网络的部分是由DSP芯片实现的，而参数的输入和计算结果的输出依靠一些外部设备；

(3)通讯模块：由于主控机中采用Window s98系统，而该系统不允许ring3级的运用程序直接对硬件进行操作，这样前两个模块间无法实现通讯，在本模块中设计了处于ring0级的虚拟设备驱动程序，将前两个模块连接起来。