基于机器学习的风力发电变桨系统自适应容错控制方法

针对风力发电变桨系统自动控制误差计算错误、不能自动容错而导致停止运行的问题,研究基于机器学习的风力发电变桨系统自适应容错控制方法。简化向量矩阵的计算过程,保证计算控制器跟踪误差的计算准确率,设计控制器补偿信号的模型结构,定义风力发电系统的真实控制率,基于机器学习优化容错算法,建立风力发电变桨系统容错控制自适应逼近模型。实验结果表明,在15组重复性实验中,实验组功率超出临界值的次数共有74次,远小于对照组,表明该方法能够更好地保证机组的正常运行,从而提高机组的稳定性和可靠性。