[发明专利]基于有效风速估计的变速风力发电机组最大风能捕获方法有效
| 申请号： | 201810033271.5 | 申请日： | 2018-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN108334672B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 杨秦敏;焦绪国;鲍雨浓;陈积明 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;F03D7/00;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 刘静;邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于有效风速估计的变速风力发电机组最大风能捕获方法。该方法包括有效风速估计模型和最大风能捕获控制器两部分。为获得有效风速估计值，归一化后的机组历史输出数据和历史风速测量值构成SVR模型的训练集，使用GA算法选择惩罚参数和核函数参数，得到训练好的SVR模型，该模型在线给出风速估计值；设计最大风能捕获控制器时，根据有效风速估计模型给出的有效风速，得到实时的最优风轮转速估计值，使用鲁棒因子和神经网络应对系统的非线性特性和参数不确定性，从而实现转速跟踪误差的有界性和风力发电机组系统的稳定性。该方法不需要使用机组的数学模型和参数，设计过程简单，实现成本低，能够提高机组产能和风电场的经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 有效风速 最大风能捕获 变速风力发电机组 估计模型 控制器 机组 风力发电机组 非线性特性 不确定性 惩罚参数 风轮转速 历史风速 设计过程 神经网络 输出数据 数学模型 应对系统 转速跟踪 风电场 归一化 核函数 训练集 产能 界性 鲁棒 风速 测量 | ||
【主权项】：
1.一种基于有效风速估计的变速风力发电机组最大风能捕获方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n(1)对风电机组传动链结构进行动力学分析，建立风电机组传动轴系简化模型如下：/n
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