基于径向基神经网络的双馈风力发电机低电压穿越控制研究

《基于径向基神经网络的双馈风力发电机低电压穿越控制研究(共6页)》是一篇探讨双馈风力发电机在电网故障时如何实现低电压穿越控制的研究论文。文章主要针对双馈风力发电系统在电网电压骤降时可能引发的过电流、功率波动等问题，提出了一种基于径向基神经网络（RBFN）的控制策略，以提高系统的稳定性和可靠性。

双馈风力发电机因其高效、灵活的特点被广泛应用于现代风电场中，但在电网发生短路或电压骤降时，其运行状态可能会受到严重影响，导致发电机脱网或设备损坏。因此，如何实现有效的低电压穿越控制成为当前研究的热点问题。本文通过引入径向基神经网络，构建了一个自适应的控制模型，能够根据电网电压的变化实时调整发电机的输出特性，从而有效抑制故障期间的电流冲击和功率波动。

文章首先介绍了双馈风力发电机的基本结构和工作原理，随后分析了低电压穿越过程中可能出现的问题及其对系统的影响。接着，详细描述了径向基神经网络的原理及其在控制系统中的应用方法，并结合仿真结果验证了该控制策略的有效性。实验表明，采用该方法后，双馈风力发电机在电网电压下降时能够保持稳定运行，显著提高了系统的抗干扰能力和恢复速度。

该研究不仅为双馈风力发电机的低电压穿越控制提供了新的思路，也为风电并网技术的发展提供了理论支持和技术参考。文章内容深入浅出，具有较强的实践指导意义，适合从事风力发电、电力电子及控制理论等相关领域的研究人员和工程技术人员阅读。