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基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制
摘要
风电机组是风电发电系统的重要组成部分，在风能转化中起到核心作用。在风能转化过程中，变桨技术是目前应用最广泛的风机控制方式之一。本文基于模糊RBF神经网络，研究了风电机组变桨距控制技术。通过实验验证，该控制技术的应用能够提高风电机组的效率，减少风能消耗，提高发电效益。
关键词：风电机组；变桨技术；模糊RBF神经网络；发电效益
一、引言
随着全球对可再生能源的需求越来越高，风力发电作为一种绿色能源得到了广泛的关注。风力发电具有环保、可再生、经济等优点，已成为一种主要的绿色能源。在风力发电系统中，风电机组是实现风能转化的关键设备，而变桨技术是目前应用最广泛的风机控制方式之一。变桨技术可以调整桨叶的角度，改变桨叶的攻角，从而控制风力发电机的输出功率，保证风机的安全运行、提高发电效益。
目前，传统的变桨距控制技术存在一些缺陷，例如易受风速变化影响，控制精度不高等。为了克服这些缺陷，需要将新兴的控制技术引入风电机组中，提高风电机组的效率和稳定性。模糊RBF神经网络是一种新兴的控制方法，具有较强的自适应性和快速学习能力。本文基于模糊RBF神经网络，研究了风电机组变桨距控制技术，通过实验验证，该控制技术可以显著提高风电机组的效率，减少风能消耗，提高发电效益。
二、变桨距控制技术概述
变桨技术是目前应用最广泛的风机控制方式之一，可以调整桨叶的角度，改变桨叶的攻角，从而控制风力发电机的输出功率，保证风机的安全运行、提高发电效益。其中，变桨距控制技术是一种基于桨距调节的控制技术，主要由桨距与角度测量单元、桨距调节机构、控制器和执行单元组成。
变桨距控制技术的原理是使风力发电机输出功率最大，同时防止过载运行。风力发电机的输出功率与叶片的攻击角度密切相关。当叶片的攻击角变大，风力发电机的输出功率也会相应地变大。因此，变桨距控制技术的目的就是通过调节叶片的攻击角度，使风力发电机的输出功率最大。
传统的变桨距控制技术存在一些缺陷，例如易受风速变化影响，控制精度不高等。为了解决这些问题，需要引入新兴的控制技术，提高风电机组的效率和稳定性。
三、模糊RBF神经网络控制技术
模糊RBF神经网络是一种新兴的控制方法，具有较强的自适应性和快速学习能力。模糊RBF神经网络的基本框架是输入层、隐含层和输出层。其中，输入层接收外部信号，隐含层通过一组径向基函数实现输入输出之间的映射，输出层输出所需的结果。
模糊RBF神经网络的控制过程如下：
1.输入层接收外部信号，包括风速、桨距角度和功率输出等。
2.隐含层进行非线性处理，采用径向基函数进行映射。
3.输出层输出所需的控制信号，包括桨距调整信号等。
4.控制器根据输出信号控制桨距角度，调整发电机输出功率。
模糊RBF神经网络具有快速学习能力和较强的自适应性，可以适应不同的工况条件，提高风电机组的效率和稳定性。
四、实验设计与结果分析
本实验采用MATLAB软件模拟风电机组的变桨距控制过程，具体步骤如下：
1.定义模糊RBF神经网络的输入和输出，包括风速、桨距角度和功率输出等。
2.构建模糊RBF神经网络的隐含层，采用径向基函数进行映射，选择Sigmoid函数作为激活函数。
3.对模糊RBF神经网络进行训练和测试，使用风速、桨距角度和功率输出等变量作为训练和测试数据。
4.通过实验验证模糊RBF神经网络的控制效果，比较不同控制方法的发电效率和功率输出等。
实验结果表明，采用模糊RBF神经网络进行变桨距控制可以显著提高发电效率和功率输出。与传统的PID控制技术相比，模糊RBF神经网络的变桨距控制技术具有更高的控制精度和稳定性。
五、结论与展望
本文基于模糊RBF神经网络，研究了风电机组变桨距控制技术。通过实验验证，该控制技术可以提高风电机组的效率，减少风能消耗，提高发电效益。未来，需要进一步研究和开发基于模糊RBF神经网络的风电机组控制系统，提高风电机组的效率和稳定性。