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基于强风波动条件下永磁直驱风力发电机短期出力稳定控制研究
  • ISSN号:1673-6540
  • 期刊名称:《电机与控制应用》
  • 时间:0
  • 分类:TM315[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]新疆大学电气工程学院教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830008, [2]国网新疆电力公司电力科学研究院,新疆乌鲁木齐830000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51267017); 新疆自治区重大攻关项目(201230115); 教育部创新团队项目(IRT1285)
中文摘要:

以Elman神经网络算法的风速预测方法作为基础,建立了单台永磁直驱同步发电机(PMSG)风电机组在强风波动条件下运行的数学模型。该模型能够较好地反映实际风电场风速的随机性和突变性。考虑到传统的出力规律与风电在强风模型下出力规律的映射关系,利用传统的出力规律与风电在强风模型下出力规律之间的偏差作为参考值,并引入对PMSG风电机组桨距角、转速的PI控制策略,基于此并考虑到电网调度对风电机组出力的要求,建立了对单台PMSG风电机组在强风波动条件下短期出力进行控制的模型。进一步利用真实短期风速算例仿真,结果表明该模型能够在瞬时风速为25-35 m/s时对风力机出力进行有效平稳的控制。

英文摘要:

We take the wind speed forecasting method of the Elman neural network algorithm as the foundation,establishing the mathematical model of operation when a single permanent magnet direct-drive( PMSG) wind turbines under the condition of strong wind. Considering the mapping relation between the output power of the traditional law and the law of output power under the strong wind model,we used the deviation between the output law of the traditional and law of the output power under strong wind model as the reference,introducing the PI control strategy for PMSG wind turbines pitch Angle, rotation speed, so considering the requirement of power grid dispatch to output power,an single PMSG wind turbine of shortterm output control under the condition of strong wind model is established. The further example simulation with real short-term wind speed show that the proposed model can effectively smooth control the output power of wind turbine when the instantaneous wind speed of 2 5 ~ 3 5 m/s.

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期刊信息
  • 《电机与控制应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海市经济和信息化委员会
  • 主办单位:上海电器科学研究所(集团)有限公司
  • 主编:李光耀
  • 地址:上海市普陀区武宁路505号
  • 邮编:200063
  • 邮箱:eec@seari.com.cn
  • 电话:021-62574990-574
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-6540
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1959/TM
  • 邮发代号:4-199
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国乌利希期刊指南,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4089