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风轮捕获风能的效率直接影响风电机组的输出功率,建立准确的风轮模型并进行分析对提高机组的运行效率具有重要意义。本文提出基于梯度变化选取训练样本数据的风轮神经网络模型,分析了风速、风轮转速、桨距角对风轮输出转矩的影响。此方法克服了传统机理建模的缺点,并确保了网络模型的精度,避免了传统建模方法中模型简化带来的误差。仿真结果证实了此模型的准确性,通过对风机运行特性的曲线拟合分析,从而为机组的运行理论提供了有益的参考。同时,本文对低于额定风速下的基于叶尖速比法的风轮转速的两种控制策略进行仿真对比,仿真结果显示