李晓丹
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：华北水利水电大学电力学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法被引量：3
- 2014年
- 针对风电场无功补偿容量计算工作量大、计算过程复杂的问题,提出了应用径向基神经网络优化风电场无功补偿容量计算的方法。首先建立了含风电场的电力系统潮流计算模型,以某风电场实际有功功率作为模型的输入,计算该风电场所需的无功补偿容量;以有功功率作为输入数据,以计算所得的无功补偿容量作为目标输出,建立径向基神经网络,并对该神经网络进行训练。用训练后的径向基神经网络代替潮流计算模型,对该风电场所需无功功率进行计算,结果表明,该方法计算复杂度比潮流计算模型低,计算量少。研究表明可用训练后的径向基神经网络模型代替潮流计算模型,实时计算风电场无功补偿容量。
- 张红涛张凌云李晓丹邱道尹
- 关键词：无功补偿风电并网潮流计算牛顿-拉夫逊法径向基神经网络
- 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被引量：2
- 2013年
- 根据风力机能量转化机理及风电机组运行状态,建立了双馈感应发电机(DFIG)完整的5阶数学模型,分析了其电流控制方案,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络辨识的PI控制器自适应控制算法.利用RBF神经网络进行在线辨识,并根据被控对象的Jacobian信息在线调整PI控制器参数,以改善系统的动态响应特性和提高系统的低电压穿越(LVRT)能力.通过构建系统的Simulink仿真模型进行仿真.结果表明,该控制算法有效地抑制了由电压跌落引起的电流震荡,缩短了系统的故障恢复时间,增加了系统的自适应性和鲁棒性,从而提高了系统的低电压穿越(LVRT)能力.
- 邱道尹张凌云顾波李晓丹
- 关键词：双馈感应发电机低电压穿越RBF神经网络在线辨识
