[发明专利]一种风电变桨距多变量模糊神经网络PID控制方法在审
| 申请号： | 201410706827.4 | 申请日： | 2014-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN104612898A | 公开（公告）日： | 2015-05-13 |
| 发明（设计）人： | 李泰;侯小燕;石铭霄;潘庭龙;吴定会;朱志宇;王媛媛;张福特;于唯楚 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | F03D7/04 | 分类号： | F03D7/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 212003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种风电变桨距多变量模糊神经网络PID控制方法，其包括如下步骤：利用模糊参数整定模块对PID神经网络模块的权值进行预整定；将风力发电机转速参考值与实际转速输出之间的误差经过PID计算模块计算后得到风力发电机转矩参考输出量；将风力发电机功率输出值与功率参考值的误差及误差变化率经过模糊参数整定模块的整定后得到PID神经网络模块权值的预整定参数；通过带有动量因子的负梯度算法训练PID神经网络模块的权值，调节风力发电机转矩参考值输出及桨距角参考值输出。本发明能实现风力发电机输出功率稳定在额定值附近，确保风机的安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 风电变桨距 多变 模糊 神经网络 pid 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种风电变桨距多变量模糊神经网络PID控制方法，其特征是，所述风电变桨距多变量模糊神经网络包括PID计算模块和模糊神经网络PID模块，模糊神经网络PID模块包括模糊参数整定模块和PID神经网络模块；所述控制方法包括如下步骤：a、利用模糊参数整定模块对PID神经网络模块的权值进行预整定；b、将风力发电机转速参考值与实际转速输出之间的误差经过PID计算模块计算后得到风力发电机转矩参考输出量；c、将风力发电机功率输出值与功率参考值的误差及误差变化率经过模糊参数整定模块的整定后得到PID神经网络模块权值的预整定参数；通过带有动量因子的负梯度算法训练PID神经网络模块的权值，调节风力发电机转矩参考值输出及桨距角参考值输出。
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