[发明专利]基于RBF神经网络PID的风电机组独立变桨控制方法在审
| 申请号： | 201610022088.6 | 申请日： | 2016-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN105673325A | 公开（公告）日： | 2016-06-15 |
| 发明（设计）人： | 周腊吾;田猛;陈浩;韩兵;邓宁峰 | 申请（专利权）人： | 湖南世优电气股份有限公司 |
| 主分类号： | F03D7/02 | 分类号： | F03D7/02 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 颜昌伟 |
| 地址： | 411101 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RBF神经网络PID的大型风电机组独立变桨控制方法，步骤如下：建立风电机组数学模型，计算风电机组桨叶的挥舞力矩；通过park变换，把挥舞力矩变换为固定坐标系下的偏航力矩与俯仰力矩；把偏航力矩和俯仰力矩输入到RBF神经网络PID控制器，得出PID控制器参数调节变化量，PID控制器输出静止坐标系下的桨距角；经过park逆变换把得到的桨距角变换成三个叶片的桨距角，再与同步变桨桨距角进行叠加，得出风电机组每个叶片的变桨桨距角，实现对风电机组的独立变桨控制，从而实现风切变、风剪切和塔影效应在桨叶叶片、塔架等关键部件上产生不平衡载荷的有效改善，稳定风电机组输出功率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rbf 神经网络 pid 机组 独立 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于RBF神经网络PID的大型风电机组独立变桨控制方法，包括以下步骤：1)建立风电机组的数学模型，计算风电机组桨叶的挥舞力矩；2)通过park变换，把挥舞力矩变换为固定坐标系下的偏航力矩与俯仰力矩；3)把偏航力矩和俯仰力矩输入到RBF神经网络PID控制器，通过RBF神经网络在线自学习能力，由梯度下降法得出PID控制器参数调节变化量，PID控制器输出静止坐标系下的桨距角；4)经过park逆变换把步骤3)得到的桨距角变换成三个叶片的桨距角，再把三个叶片桨距角与同步变桨桨距角进行叠加，得出风电机组每个叶片的变桨桨距角，实现对风电机组的独立变桨控制。
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