基于模糊神经网络的双馈风力发电机功率控制-

《基于模糊神经网络的双馈风力发电机功率控制》是一篇探讨如何利用模糊神经网络技术优化双馈风力发电机功率控制的学术论文。文章共四页，内容涵盖了风力发电系统的运行原理、双馈电机的基本结构及其在风力发电中的应用，并重点研究了如何通过模糊神经网络提高系统的控制精度和响应速度。

双馈风力发电机因其能够实现变速恒频运行而被广泛应用于现代风力发电系统中。然而，由于风速的随机性和不确定性，传统的控制方法在应对复杂工况时存在一定的局限性。为此，本文提出将模糊逻辑与神经网络相结合的方法，构建一种新型的控制策略，以提升系统的动态性能和稳定性。

模糊神经网络作为一种融合了模糊推理与神经网络学习能力的智能控制方法，能够在处理非线性、不确定性的系统时表现出较强的适应能力和鲁棒性。文章详细介绍了该方法的结构设计、训练过程以及在实际系统中的应用效果。通过仿真试验，验证了该方法在提高风力发电机输出功率的稳定性和效率方面的有效性。

此外，文章还分析了模糊神经网络在不同风速条件下的控制表现，并与其他传统控制方法进行了对比，进一步证明了其优越性。研究成果为风力发电系统的智能化控制提供了新的思路和技术支持，对推动可再生能源的发展具有重要意义。