基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制

《基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制》是一篇关于风力发电系统控制策略的研究论文，全文共4页。文章主要探讨了如何利用模糊RBF神经网络技术来优化风电机组的变桨距控制，以提高风能转换效率和机组运行稳定性。

在风力发电系统中，变桨距控制是调节风轮机输出功率的重要手段。传统的变桨距控制方法通常依赖于固定规则或简单的PID控制，难以适应复杂多变的风况条件。本文提出了一种结合模糊逻辑与径向基函数（RBF）神经网络的智能控制策略，旨在提升系统的响应速度和控制精度。

该研究首先介绍了模糊控制的基本原理，并分析了RBF神经网络在非线性系统建模中的优势。随后，文章详细描述了如何将模糊推理与RBF神经网络相结合，构建一个能够自适应调整控制参数的智能控制系统。通过仿真试验，验证了该方法在不同风速条件下对风电机组输出功率的调节能力。

实验结果表明，基于模糊RBF神经网络的变桨距控制方法相比传统方法具有更高的控制精度和更快的响应速度，有效提升了风电机组的运行效率和稳定性。此外，该方法还具备较强的鲁棒性，能够在风速波动较大的情况下保持良好的控制性能。

综上所述，本文提出的基于模糊RBF神经网络的变桨距控制方法为风力发电系统的智能化控制提供了一种新的思路和解决方案，对推动风电技术的发展具有重要意义。