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基于人工神经网络的小型直流风力发电机控制研究

基于人工神经网络的小型直流风力发电机控制研究

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作者： Muhammad Nasir 华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在过去的几年里,人们对风能的预测、规模和控制进行了大量的研究。然而,目前的知识体系仍然缺乏对小型风能的鲁棒和智能控制。因此,本论文提出一种基于人工神经网络(ANN)的永磁直流发电机(PMDC)智能控制方法,然后通过DC/DC变换器在输出... 详细信息

在过去的几年里,人们对风能的预测、规模和控制进行了大量的研究。然而,目前的知识体系仍然缺乏对小型风能的鲁棒和智能控制。因此,本论文提出一种基于人工神经网络(ANN)的永磁直流发电机(PMDC)智能控制方法,然后通过DC/DC变换器在输出端提供稳定的直流电压。整个模型由PMDC发电机、ANN控制模块、DC/DC转换器和DC负载模块组成,其中发电机模块由可变风速模型供电,以模拟汽轮发电系统的实际模型。仿真模型包括在MATLAB Simulink中开发的10KW额定功率的小型风力发电机系统,可以观察到,所提出的控制方法能够产生平衡且平滑的直流输出。在过去的几十年里,人们对风能的预测、可扩展性和控制进行了大量研究。看来早期的结果是有希望的(我们)。尽管近年来在这一领域取得了实质性进展,但在小规模风能的稳健和智能调节方面仍需要进一步的研究和开发。本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,即利用机器学习,特别是人工神经网络对小型风力直流发电机进行调节。机器学习,即人工神经网络,用于调节风能。风能系统越来越复杂,需要改进控制方法。人工神经系统是一种复杂的机器学习技术,正被用来解决这个问题。在这项工作中,基于人工神经网络的算法被用于优化小型风力发电机。其次,boost变换器作为电压控制电流源,由使用人工神经网络(ANN)的智能控制器控制。这些控制器修改升压转换器的脉宽调制(PWM)。这种人工控制的升压转换器对发电机中感应的磁场进行调整,以便在风速变化的情况下产生一致的输出。人工神经网络(ANN)使用单个输入(本例中为风速)和单个输出(即升压转换器的PWM)进行训练。它由10个秘密层组成,而这10个隐藏层中的每一个都由10个神经元连接组成。在下一步中,通过使用单独的输入和输出示例对ANN系统进行训练、验证和测试,从而完成ANN系统的测试。此外,均方误差是用来评估前馈神经网络系统运行状况的指标。本文设计的控制模型利用风速的限制值开发和评估。利用 MATLAB Simulink建立了输出功率为10KW的小型风力发电系统的仿真模型。算例表明,如果实施得当,所提出的控制技术可以使风力发电机(DC)产生平衡、平滑的直流输出。

关键词：可再生能源风能人工神经网络弹性和智能控制永磁直流发电

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