基于RBF神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法

双馈风电机组通过转子回路进行功率调节控制,当系统在最大功率点附近工作时,回路电流会出现高频振荡的问题。这种振荡会影响系统稳定性,最大功率追踪控制是解决该问题的核心手段。提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的双馈风电机组最大功率追踪控制方法。分析双馈风电机组基本结构与运行原理,获取风电机组输出功率,并将其输入RBF神经网络输入层中,通过网络隐含层对其展开优化训练,再通过输出层输出最大功率。采用二阶滑模控制策略与比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器相结合的方法对发电机转矩展开追踪控制,实现对双馈风电机组最大功率的追踪控制,使风电机组保持最大功率运行。实验结果表明,所提方法追踪效果好、追踪精度高、控制精度高。