摘要
本发明涉及风力发电机组并网控制与同步机频率协同优化技术领域,尤其涉及一种风机变桨对并网MW同步机频率控制优化方法,通过采集风速湍流强度、桨距角位置及电网PMU装置的频率偏差、转子惯量等多源数据,采用小波包分解与滑动平均滤波分别消除高频噪声和短时波动干扰,利用动态时间规整算法对齐数据采样率生成时标统一的多源数据集,通过相位超前校正算法预判桨距角调整的反作用力生成前馈补偿指令,结合动态贝叶斯网络预测不同扰动下的调整路径,利用增量式随机梯度下降算法动态优化气动转矩‑频率响应耦合系数,并通过相似度匹配算法形成数据驱动与闭环反馈的协同优化体系,提升低频穿越工况下的频率恢复效率与功角稳定性。
技术关键词
控制优化方法
动态贝叶斯网络
同步机转子
随机梯度下降
频率响应
频谱特征
动态时间规整算法
权重分配策略
历史工况数据
电气
滑动平均滤波
生成反馈信号
卡尔曼滤波算法
校正算法
滑动时间窗口
风速
协同优化技术
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参数辨识方法
无线电
数据迁移
仿真系统
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模拟量采集接口
模拟量接口
BP神经网络训练
修正方法
信号采集接口
动态贝叶斯网络
工作流
预警方法
数据处理模块
指数
调频
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门控循环网络
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学生
图像分割模型
分割医学图像
网络