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Machine Learning Controller for DFIG Based Wind Conversion System

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第1期35卷 381-397页

作者： p.Srinivasan p.jagatheeswari Department of Electronics and Communication Engineering Amrita College of Engineering and TechnologyNagercoil629002India Department of Electrical and Electronics Engineering Ponjesly College of EngineeringNagercoil629002India

Renewable energy production plays a major role in satisfying electricity *** power conversion is one of the most popular renewable energy sources compared to other *** energy conversion has two major types of generators such as the permanent Magnet Synchronous Generator(pMSG)and the Doubly Fed Induction Generator(DFIG).The maximum power tracking algo-rithm is a crucial controller,a wind energy conversion system for generating maximum power in different wind speed *** this article,the DFIG wind energy conversion system was developed in Matrix Laboratory(MATLAB)and designed a machine learning(ML)algorithm for the rotor and grid side *** ML algorithm has been developed and trained in a MATLAB *** are two types of learning algorithms such as supervised and unsupervised *** this research supervised learning is used to power the neural networks and analysis is made for various hidden layers and activation *** results are assessed to demonstrate the efficiency of the proposed system.

关键词： Doubly fed induction generator machine learning convertors generators activation function

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