[发明专利]基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法在审
| 申请号： | 201610023236.6 | 申请日： | 2016-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN105626378A | 公开（公告）日： | 2016-06-01 |
| 发明（设计）人： | 周腊吾;韩兵;田猛;邓宁峰;陈浩;孟凡冬 | 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;F03D7/04 |
| 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神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法，步骤如下：通过采集风轮转速信号得到统一桨距角和电磁转矩；计算风电机组三个桨叶根部弯矩及桨叶方位角；对三个桨叶根部弯矩进行Coleman坐标变换，得到俯仰弯矩和偏航弯矩；通过RBF神经网络自适应控制导出神经网络自适应率，在线调整神经网络权值改善独立变桨系统的叶根弯矩，再经过Coleman逆变换变换成不同桨叶的优化桨距角；将统一桨距角和优化桨距角相加，得到独立变桨控制桨距角，优化桨距角送入变桨执行单元，完成独立变桨。本发明能够快速地实现独立变桨控制，提高变桨伺服系统的工作效率，控制成本低，提高了风电机组的使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rbf 神经网络 大型 机组 独立 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法，包括以下步骤：步骤一：采集风轮转速信号，功率控制器根据风轮转速进行变桨控制和发电机电磁转矩控制的计算，得到风电机组的统一桨距角和发电机的电磁转矩，然后将电磁转矩信号送入风力发电机组的转矩伺服系统，平衡风力发电机的电磁转矩；步骤二：计算风电机组三个桨叶根部弯矩及桨叶方位角；步骤三：对三个桨叶根部弯矩进行Coleman坐标变换，得到固定坐标系下的风力发电机组俯仰弯矩和偏航弯矩；步骤四：以俯仰弯矩和偏航弯矩作为RBF神经网络的输入变量，通过RBF神经网络自适应控制导出神经网络自适应率，在线调整神经网络权值来改善独立变桨系统的叶根弯矩，再经过Coleman逆变换变换成不同桨叶的优化桨距角；步骤五：将步骤一得到的统一桨距角和步骤四得到的优化桨距角相加，得到独立变桨控制桨距角，之后将优化桨距角送入变桨执行单元，完成风电机组独立变桨的执行动作。
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