关键词:
小波神经网络
智慧新能源
大规模风力发电
发电机组控制
多分位点
摘要:
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,获得最佳功率系数。将气压、风向、风速等参数输入小波神经网络,根据层与层之间的权重,得到隐含层与输出层功率值;结合多视界分位数构成MQ-WaveNet模型,计算每一分位点的发电预测结果,明确风力发电的时序特征。利用李雅普诺夫函数估计,计算风力发电滑模面变换和控制矢量,在多分位点范围内达到滑模面,实现风力发电状态智能稳定控制。通过实验证明,文章提出的模型能够提高风力发电机组抗干扰能力,保证设备智能稳定运行。