用于双馈风电场次同步振荡抑制的RBF神经网络控制器设计

被引：6

作者：

单馨 ^{[1
]}

王宝华 ^{[1
,2
]}

仲振 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京理工大学自动化学院

[2] 江苏风力发电工程技术中心

[3] 南京供电公司

来源：

可再生能源 | 2017年 / 10期

关键词：

双馈机组; 次同步振荡; 奈奎斯特稳定判据; RBF神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

针对含双馈机组DFIG(Doubly-Fed Induction Generator)风电场经串联补偿线路并网引起的次同步振荡问题,运用基于阻抗的奈奎斯特稳定判据进行筛选分析,验证风速、串联补偿度对风电场次同步振荡的影响。利用RBF(Radial Basis Function Neural Network)神经网络自学习能力在线调整PID参数,设计了用于次同步振荡抑制的RBF神经网络控制器。为验证控制器抑制效果,在Matlab平台上编程搭建了系统仿真模型,将传统PI控制和RBF神经网络控制效果进行对比,结果表明RBF神经网络控制器对次同步振荡具有良好的抑制效果。

引用

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页码：1506 / 1513

页数：8

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