基于神经网络风力发电机组载荷优化控制策略研究

《基于神经网络风力发电机组载荷优化控制策略研究(共5页)》是一篇探讨如何利用神经网络技术优化风力发电机组载荷控制的学术论文。文章旨在通过引入人工智能中的神经网络算法，提升风力发电机组在运行过程中的稳定性与效率，降低设备损耗，延长使用寿命。

随着可再生能源的发展，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其运行效率和设备安全问题日益受到关注。风力发电机组在复杂多变的风况下运行，容易受到气动载荷、机械振动等因素的影响，导致设备疲劳损坏，影响发电效率。因此，如何有效控制风力发电机组的载荷成为行业研究的重点。

本文针对这一问题，提出了一种基于神经网络的载荷优化控制策略。通过构建神经网络模型，对风力发电机组的运行状态进行实时监测和预测，从而实现对风机桨距角、转速等关键参数的动态调整，达到降低载荷、提高发电效率的目的。

研究过程中，作者结合了实际风力发电数据，对神经网络模型进行了训练和验证，确保其在不同工况下的适用性和准确性。实验结果表明，该方法能够有效减少风力发电机组的载荷波动，提升系统的稳定性和经济性。

该论文不仅为风力发电领域的载荷控制提供了新的思路，也为智能控制技术在可再生能源系统中的应用提供了理论支持和实践参考。对于从事风力发电研究和技术开发的专业人员而言，本文具有重要的借鉴意义。