[发明专利]一种基于双馈风电系统的BP神经网络优化混沌控制方法

权利要求书

1.一种基于双馈风电系统的BP神经网络优化混沌控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立双馈风电系统解耦数学模型

首先建立双馈风电系统标准数学模型，该数学模型包括双馈感应发电机的电压同磁链方程，以及电机运动方程，在此基础上，建立双馈风电系统解耦数学模型；

步骤2，设计双馈风电系统的反步控制策略

利用反步法设计对转子d轴电流的反步控制器，以及设计对转子q轴电流与转速v的反步控制器；

步骤3，利用BP神经网络拟合优化解耦反步控制参数，实现对于双馈风电系统的控制效果优化。

2.如权利要求1所述的基于双馈风电系统的BP神经网络优化混沌控制方法，其特征在于，所述的双馈风电系统标准数学模型表示为：

双馈感应发电机的电压同磁链方程为：

电机运动方程如下：

其中ω_s＝ω₁-ω_r；式中，Ψ_sd、Ψ_sq、u_sd、u_sq、i_sd、i_sq、R_s分别为双馈电机定子的磁链的d轴分量、磁链的q轴分量电压的d轴分量、电压的q轴分量、电流的d轴分量、电流的q轴分量，电阻；Ψ_rd、Ψ_rq、u_rd、u_rq、i_rd、i_rq、R_r分别为双馈电机转子的磁链的d轴分量、磁链的q轴分量、电压的d轴分量、电压的q轴分量、电流的d轴分量、电流的q轴分量；L_s、L_r为电机定转子电感，L_m为等效绕组互感；J为发电机转动惯量，n_p为极对数，D为阻尼系数，T_L为风机输入转矩，ω₁、ω_r、为同步转速、电机转子转速，转差角频率ω_s＝ω₁-ω_r，ω_r为转子角速度，上标·表示导数。

3.如权利要求1所述的基于双馈风电系统的BP神经网络优化混沌控制方法，其特征在于，所述的双馈风电系统解耦数学模型的建立过程包括：

采用电压定向方式，将双馈电机q轴定向于定子电压矢量U_s上，有如下近似关系：

据上式，令得到如下方程：

利用状态反馈解耦方程：

其中

又由：

可以得到双馈风电系统的解耦数学模型如式(7)：

式中，u_rd^*、u_rq^*分别为输入解耦控制器的控制信号。

4.如权利要求1所述的基于双馈风电系统的BP神经网络优化混沌控制方法，其特征在于，所述的利用反步法设计对转子d轴电流的反步控制器，包括：

假设方程(10)期望值为则定误差如下：

对上式求导，可得：

针对i_rd，结合式(8)，式(9)，设计式(10)：

则的控制率如下：

式(11)即对转子d轴电流的反步控制器的控制函数，其中k₁为增益且大于零。