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基于小脑模型神经网络-比例积分微分控制的异步风力发电机组软并网控制系统建模与仿真
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:电网技术
  • 时间:0
  • 页码:769-772
  • 语言:中文
  • 分类:TM76[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市411105, [2]长沙通信职业技术学院培训处,湖南省长沙市410015
  • 相关基金:国家863高技术基金项目(2007AA012476);国家自然科学基金资助项目(50677058).
  • 相关项目:广域防御环境下变电站自动化内嵌安全机制研究
中文摘要:

分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文中所提出控制方案的正确性:采用该控制方案可将并网冲击电流控制在额定电流的2倍以内,且该软并网系统具有较好的稳定性、实时性。

英文摘要:

The principle of soft cut-in system using thyristors is analyzed. By use of parallel control method of the improved cerebellar model articulation controller (CMAC) with proportion integral differential (PID), the transient process during the connection of induction wind power generators with power grid is researched. By means of Matlab/Simulink platform, a simulation control model is built. Simulation results of connecting wind power generators under various wind speeds verify the correctness of the proposed control scheme; using this control scheme the grid-connected impact current can be suppressed within two times of the rated current, and this soft cut-in system possesses better stability and real-time performance.

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期刊论文 45 会议论文 19 获奖 22 专利 3 著作 1
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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600