【摘 要】
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通过分析双馈风力发电空载并网的运行机理，提出一种基于神经网络的积分滑模控制策略。利用神经网络对系统中的不确定项进行估计并加以补偿，进而降低滑模控制器对切换项增益的需
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273137;51209026;51579023);辽宁省教育厅科学研究基金(L2013202);中央高校基本科研业务费专项基金(3132015021;3132014321);中国博士后科学基金(2015M570247)
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通过分析双馈风力发电空载并网的运行机理，提出一种基于神经网络的积分滑模控制策略。利用神经网络对系统中的不确定项进行估计并加以补偿，进而降低滑模控制器对切换项增益的需求，减小了控制量的抖振。进一步采用自适应方法调整切换项增益，避免对神经网络逼近误差上界的先验要求。仿真和实验结果表明，所提控制方法对转速波动具有较强的鲁棒性，并网过渡过程短暂，定子电流对电网冲击小，且并网后无需更改控制器参数即可实现双馈发电机的功率解耦控制。
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