一种基于神经网络的风电机组载荷自适应控制方法

本发明公开了一种基于神经网络的风电机组载荷自适应控制方法，包括：获取实时风电机组的运行状态信息，根据所述运行状态信息对风电机组进行非线性载荷智能控制；通过对风电机组进行载荷频率动态响应控制获取风电机组调频参数对系统频率动态特性的变化规律，根据所述系统频率动态特性的变化规律跟踪所述风电机组最大功率点，获取风电机组多数据融合信息；根据所述多数据融合信息建立风电机组线性参数状态下的空间模型，对所述风电机组载荷数据采用神经网络模型进行寻优，获取线性变参数自适应预测数据，实现了更加精确的控制，提高了自适应预测模型的准确性，在控制间隔内实时更新预测模型，形成风速自适应机制，解决了模型失配问题。