找到 2 条结果
一种数据驱动的桨距角与转矩控制方法以提升风电场运行性能与效率
A Data-Driven Pitch Angle and Torque Control Method for Enhanced Wind Farm Operation Performance and Efficiency
Luobin W · Sheng H · Ji Z · Guan B 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
本文提出一种可逆深度门控网络（RDG-Net），用于风电场的桨距角（β）与发电机转矩（Tg）协同控制。该方法通过可逆实例归一化与深度可分离卷积（Revin-DSCNN）模型精确预测单个风电机组输出，抑制疲劳载荷并提升功率捕获效率。结合多头注意力与门控图循环神经网络（multi-GGRNN），有效建模机组间尾流耦合关系，避免高维数学建模带来的计算复杂性。RDG-Net部署于分布式服务器，实现在线训练，增强模型适应性与泛化能力。MATLAB仿真验证了其有效性。
解读: 该数据驱动的控制方法对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要参考价值。RDG-Net的可逆深度门控架构可优化应用于ST系列储能变流器的功率调度算法,提升系统响应速度与控制精度。其多头注意力机制对建模储能集群间的功率协调具有启发意义,可用于优化PowerTitan大型储能系统的群控策略。此外,该方法的分...
估计混合能源网络随机负载条件下风力涡轮机的桨距角以实现智能控制
Estimating Wind Turbine's Pitch Angle for Smart Control in Hybrid Energy Network Under Random Loading Conditions
Prince Kumar · Kunal Kumar · Aashish Kumar Bohre · Nabanita Adhikary · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
在全球能源需求持续增长的背景下，将绿色能源纳入传统电网的趋势愈发明显，这也加剧了电网系统的复杂性。本研究深入探讨了混合电力网络中发电控制面临的复杂挑战，特别强调了风电场作为绿色能源的关键贡献者。在具有随机负载模式的含风电场混合电力网络的动态环境中，本研究提出了一种创新的控制策略。该策略包括精确估计最优桨距角，并使用萤火虫优化（FFO）方法对分数阶控制器进行微调，以提高整体发电控制性能，推动建立更具可持续性的电力基础设施。风力发电机产生的电能与叶片的桨距角密切相关。该角度在决定作用于叶片的气动力以...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于风电变桨角智能控制的研究对我司混合能源系统集成能力具有重要参考价值。该论文聚焦于随机负载条件下的风电场发电控制优化，这与阳光电源在"光伏+储能+风电"多能互补解决方案中面临的核心挑战高度契合。 技术价值方面，论文提出的萤火虫优化算法结合分数阶控制器的策略，为我司能...