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发明专利
已授权
基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法
📄 申请号:CN202110519512.9
📄 发布日:2026/05/06
著录项目信息
申请日
2021-05-13
公开号
CN113090461B
公开日
2022-06-28
申请人
曲阜师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
F03D7_06
IPC 分类号
F03D7_06
,
G06F30_27
,
技术画像
所属领域
神经网络
风力发电控制
垂直轴风力机
智能控制算法
神经网络
应用场景
风力发电, 低风速风能利用, 分布式能源, 微电网, 可再生能源并网
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摘要
本发明涉及基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法,属于风电技术领域。该方法将神经网络与多步模型预测控制相结合控制悬浮压力:采用神经网络模型逼近非线性的低风速垂直轴风力机的悬浮系统,采用Newton‑Raphson优化算法实现滚动优化,得到系统未来有限时域的最优控制量,及时减小偏差,保持实际上的最优控制;同时,采用指数趋近律为双曲正切函数的滑模控制策略控制悬浮电流,保证系统快速跟踪能力和稳定性。本发明对非线性磁悬浮系统无需进行线性化处理,能够实现多步预测,其抗干扰能力更强,同时能耗最低,尤其适合非线性、强耦合、存在风速风向突变等时变干扰的低风速风电悬浮系统的控制。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20220628
✅ 授权
20210727
?? 实质审查的生效 :
20210709
📄 公开
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📋 项目申报:
未申报
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