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电力工业
> 采样数据b)iTs采样获得的原始数据和数值计算获得的导数
采样数据b)iTs采样获得的原始数据和数值计算获得的导数
图片来源:
蒋宗盛,王向东.
双馈风力发电系统的神经网络控制 ,
中国农业机械工业协会风能设备分会2011年度论文集(上), 2011
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
采样数据
导数
原始数据
和数
训练样本集
神经网络
双馈
发电系统
归一化
PI调节器
所属学科:
电力工业
图片上下文:
23S/2S2S/2r2S/2rP,Q*Q*PPI1d/dtd/dt*Msi*Tsirθd/dtrω1ψasubsucsubsicsiasisiαsiβsuαsuβuθ1usθd/dt1ω111ψ=u/ωMsuTsuMsiTsi20100-10-20-30-40-50t/sisM
....
A/20100-10-20-30-40-50iTsA/012345678910t/s012345678910取采样频率fs=100Hz,激励信号工作区间为0~20s,则采样间隔ts=0.01s,每个变量采样的数据为2000个。图3给出0~10s时间内iMs、iTs的原始采样数据。图3:采样数据a)iMsb)iTs图4:神经网络逆闭环控制结构化处理,即将神经网络的输入输出信号训练数据转换到一定的数值范围内。归一化计算公式为:Di=di/dM(10)式中,Di为训练样本集每一样本归一化值,i=1,2,…,2000;di为训练样本集每一样本采样值;dM为训练样本集每一样本采样最大值。将归一化后的训练样本集作为训练数据集,用BP学习算法进行神经网络离线训练,训练100步后,神经网络训练误差精度﹤10-3。训练好的神经网络与被控系统串联,根据神经网络逆系统及双馈发电机特点,选择PI调节器作为复合控制器,再由式(7)将期望电流信号iMs*、iTs*变换为期望功率信号Q*、P*,这样构成的闭环系统如图4所示。5.双馈发电系统仿真根据图4建立基于神经网络逆控制的双馈发电系统仿真模型,合理选择PI调节器参数,对系统进行仿真:假设给定无功功率Q*=1kvar,给定有功功率P*阶跃变化,系统仿真结果如图5a)所示;假设给定有功功率P*=-1kW,给定无功功率Q*阶跃变化,系统仿真结
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