中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2012年
30期
105-111
,共7页
变桨距风电机组%混沌映射%小世界优化算法%神经网络辨识%模型预测控制
變槳距風電機組%混沌映射%小世界優化算法%神經網絡辨識%模型預測控製
변장거풍전궤조%혼돈영사%소세계우화산법%신경망락변식%모형예측공제
通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法.采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力.将上述方法应用于变桨距风电机组启动并网时的转速控制,提出一种基于混沌小世界优化算法的神经网络预测控制策略,其预测模型由基于现场数据的神经网络模型建立.仿真与实际测试结果表明,该系统可以根据风速扰动提前预测电机的转速变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保风电机组平稳并网.
通過將混沌映射用于產生初始節點集和進行算子構造,提齣一種新的基于實數編碼的混沌小世界優化算法.採用4種算法對多例複雜函數的優化問題進行倣真試驗,錶明所提算法具有能夠有效避免陷入跼部極小值、快速搜索到最優值的能力.將上述方法應用于變槳距風電機組啟動併網時的轉速控製,提齣一種基于混沌小世界優化算法的神經網絡預測控製策略,其預測模型由基于現場數據的神經網絡模型建立.倣真與實際測試結果錶明,該繫統可以根據風速擾動提前預測電機的轉速變化,使控製器超前動作,保證繫統輸齣跟蹤參攷軌跡的方嚮穩步改變,確保風電機組平穩併網.
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