基于支持向量机权系数的独立变桨距学习控制

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由于风速的随机性和不均衡性易造成高风速段机组输出功率波动,同时给整个风电机组带来挥舞震动等不平衡载荷.为降低疲劳载荷和改进系统性能,在分析风力发电系统恒功率运行区域内载荷动态模型的基础上,将支持向量机和权系数控制相结合,提出一种基于在线支持向量机学习的权系数的独立变桨距学习控制方案.然后构建永磁直驱风力发电系统独立变桨距控制系统模型并在RT-LAB实时仿真系统上进行仿真.仿真结果表明该方法在保证稳定功率输出的同时,实现了桨距角的平稳调节,降低了不平衡载荷和减轻了机组疲劳度和组件间的磨损,从而验证了该控制策略的正确性和有效性. Due to the randomness and imbalance of wind speed, it is easy to cause the fluctuation of output power of high-speed wind turbine and bring imbalanced load such as waving vibration to the entire wind turbine.In order to reduce the fatigue load and improve the system performance, Based on the dynamic load model in the region, this paper proposes a new independent variable pitch learning control scheme based on the support vector machine (SVM) and the weighted coefficient control, and then builds a permanent magnet direct-drive wind power generation system Independent pitch control system model and simulation on RT-LAB real-time simulation system.The simulation results show that this method not only ensures stable power output, but also achieves smooth adjustment of pitch angle, reduces the unbalanced load and lightens the unit Fatigue and wear between components, thus verifying the correctness and effectiveness of the control strategy.
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