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山地风电场采用柔性直流输电的WNN控制

Research on flexible direct current transmission based on WNN control for mountain wind farm
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摘要 针对随机性和波动性特点显著的某山地风电场,在采用MMC柔性直流输电技术时,常规的PI控制面对复杂的工况存在稳态误差大和响应速度慢的问题。小波神经网络(WNN)具有逼近任意非线性函数的特点,因此提出了将WNN用于柔性直流输电中外环电压控制的方法,在软件PSCAD/EMTDC和Matlab/Simulink中,分别搭建系统的电气部分和WNN控制部分,完成对整个系统的仿真验证。仿真结果表明,WNN控制策略具有很好的动态特性,对大规模可再生能源并网具有指导性作用。 Aiming at the significant characteristics of randomness and volatility of a wind farm, there exist problems of steady-state error and slow response speed under conventional PI control based on MMC flexible HVDC tech- nology. WNN (wavelet neural network) is applied to the outer ring of voltage control due to its characteristic of approximating any nonlinear function. PSCAD/EMTDC and Matlab/Simulink are used to build system of electri- cal part and WNN control part respectively. Simulation results show that WNN control strategy has good dynamic characteristics and better guiding effect for large-scale renewable energy grid.
作者 闫婧 王灵梅
出处 《中国民航大学学报》 CAS 2017年第6期57-60,64,共5页 Journal of Civil Aviation University of China
基金 山西省煤基重点科技攻关项目(MD2014-06)
关键词 山地风电场 柔性直流输电系统 PI控制 小波神经网络 mountain wind farm flexible HVDC transmission system PI control WNN
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