基于BP神经网络的SRG风力发电最大功率点跟踪研究.docx

基于BP神经网络的SRG风力发电最大功率点跟踪研究
基于BP神经网络的SRG风力发电最大功率点跟踪研究
摘要：风力发电作为一种清洁、可再生、环保的新能源，正逐渐成为供电的主要来源之一。而风力发电的关键问题之一便是如何实现最大功率的跟踪。本文结合SRG风力发电系统，利用BP神经网络方法进行最大功率跟踪的研究。通过对模型的建立及仿真实验的设计，验证了BP神经网络在最大功率追踪中的有效性，为实现SRG风力发电系统的优化控制提供了支持。
关键词：BP神经网络；SRG风力发电系统；最大功率点跟踪
1.引言
近年来，随着全球能源危机和环保意识的不断加强，风力发电作为一种清洁、可再生、环保的新能源，正在逐渐成为供电的主要来源之一。风力发电系统中，风机是最核心的组成部分。而风机的输出功率受多种因素影响，包括风速、风向、气压、温度等等。其随时变化的工作状态会影响到输出功率的大小。而风力发电的关键问题之一是如何实现最大功率的跟踪。
SRG风力发电系统是一种新型的风能转换设备，具有结构简单、可控性强、响应快速等优点。因此，SRG风力发电系统正逐渐受到人们的关注。而在SRG风力发电系统中，最大功率点追踪一直是控制方案研究的重点。
传统的最大功率点跟踪方法包括P-OC法和Hill-Climbing法等，但这些方法存在许多问题。例如，在不同工作条件下，这些方法的稳定性和跟踪精度都会受到影响。因此，研究新的最大功率点跟踪方法，具有重要的现实意义。
2.BP神经网络的原理
BP神经网络是一种常用的人工神经网络。其结构包括输入层、隐层和输出层，其基本思想是通过调节系统的权值和偏置来实现对输出层的最优化控制。其训练过程包括前向传播和误差反向传播两个阶段。
在前向传播阶段，输入信号经过输入层，通过隐层连接到输出层，最终得到输出结果。在误差反向传播阶段，将输出结果与期望结果进行比较，通过链式法则计算误差对于权值和偏置的偏导，从而反向调整系统的权值和偏置。重复进行前向传播和误差反向传播，直到误差达到预设值为止。
3.基于BP神经网络的SRG风力发电最大功率点跟踪
在SRG风力发电系统中，影响输出功率大小的因素包括风速、风向、气压、温度等等。将这些因素作为BP神经网络的输入信号，最大功率点作为期望输出，通过训练网络使得输出结果与期望结果尽可能接近，从而实现最大功率点的跟踪。
为了验证利用BP神经网络进行最大功率点跟踪的有效性，进行了相应的仿真实验。在仿真实验中，利用MATLAB软件对SRG风力发电系统进行建模，并对其进行仿真。模拟环境中，用于模拟风机的负载特性，设置随着风速增加而增加的转动扭矩，用于模拟风叶的接触空气阻力。同时，设置了不同的风速和风向来模拟不同的工作条件。通过对模型的建立和仿真实验的设计，验证了BP神经网络在最大功率追踪中的有效性。
4.结论
本文结合SRG风力发电系统，利用BP神经网络方法进行最大功率跟踪的研究。通过对模型的建立及仿真实验的设计，验证了BP神经网络在最大功率追踪中的有效性，为实现SRG风力发电系统的优化控制提供了支持。未来的研究方向在于进一步探究BP神经网络在复杂环境下的最大功率点跟踪应用，并与其他跟踪方法进行比较，以进一步提高SRG风力发电系统的性能和效率。