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变桨距风电机组是一个高阶、非线性、强耦合、多变量时变的系统,其控制系统是综合性控制系统。在额定风速以上采用功率反馈的模糊控制策略,通过对桨距角的控制,改变气流对叶片的攻角,使风力机吸收的风能在一个相对的稳定值,从而实现发电机恒功率输出。仿真结果表明,模糊控制方法更具优越性,在风力发电系统中能取得较好的控制效果,系统具有较强的抗扰性和快速性。 相似文献
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目前已有的利用单一故障特征选线办法受过渡电阻、故障合闸角及故障位置等因素的影响,普遍存在抗噪性差、准确度不高等问题。鉴于此,提出一种融合暂态高频能量与波形相关性故障特征的极限学习机(ELM)小电流接地选线新方法,采用变分模态分解和希尔伯特变换提取零序电流中的暂态高频能量,通过对零序电流相关性分析提取暂态波形综合相关系数,两者共同构成故障特征向量,输入免阈值设定的ELM模型,实现故障选线。通过大量仿真对所提方法的有效性进行验证,结果表明该方法抗噪性好且基本不受过渡电阻、故障合闸角及故障位置等因素的影响。经文中变电站接地故障数据实例对该方法进行验证,结果表明该方法选线准确率可达100%。 相似文献
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人工鱼群算法优化的PID神经网络解耦控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多变量系统解耦控制的要求和特点,传统的PID神经网络在选取初始权值难以确定,往往是随机得到,容易导致采用的BP学习算法陷入局部极值.提出了一种人工鱼群算法优化PID神经网络初始权值.通过对多变量控制对象的mat-lab仿真验证,把人工鱼群算法优化得到的最优初始权值带入PID神经网络,结果显示加快了PID神经网络的收敛速度,使控制量迅速地接近控制目标,保证了系统稳定性,取得了满意的控制效果. 相似文献
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