1、“.....从这点上来看神经网络在预测和验证环节存在定偏差,这样预测故障的精度就会打折扣。由图可以看出梯度曲线波动较大,表明训练时神经网络直处于震荡的学习状态,可能是神经网络输出参数不理想造成的,而参数的变化成增加的趋势,有可能是神经网络网络对的最优控制,进而满足双馈发电机空载并网运行要求。基于神经网络结合的双馈发电机空载并网控制结构图,如图所示。基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿。图基于神经网络结合的双馈发电机空载基于神经网络的故障诊断题,文中基于其运行特性与控制原理,提出了种基于神经网络的风力发电并网控制技术。该技术结合了神经网络与控制,使得控制器能够对转子电流进行控制,具有独立于被控对象的优点。图基于神经网络的控制器结构框图双馈发电机空载并网控制在双基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿电机空载并网,并基于控制器对并网前后全过程进行了仿真和实验研究......”。

2、“.....实时性和抗扰动性能都较差。介绍了种基于自抗扰控制的并网策略,该控制策略不需要精确电机参数就可以实现并网控制,并对参数的摄动以及内外扰动都具有机空载并网控制在双馈发电机中采用结合神经网络与的控制器,以适应运行过程中发电机随时间变化的阻抗磁链等物理量。如对转子电流进行控制,神经网络的输入为期望电流实际电流与其的误差。经过各层权值的不断调整,将神经网络的输出作为控能忽略,实现安全平稳并网是风力发电系统需要解决的首要问题。变速恒频双馈风电系统并网方式有空载并网负载并网和孤岛并网种,其中空载并网方式原理清晰,实现简单,应用最广泛。国内外学者对双馈发电机发电空载并网控制展开了相关研究。将矢量变换控制应用于发从这点上来看神经网络在预测和验证环节存在定偏差,这样预测故障的精度就会打折扣。由图可以看出梯度曲线波动较大,表明训练时神经网络直处于震荡的学习状态......”。

3、“.....而参数的变化成增加的趋势,有可能是神经网络训练时局部最并网控制技术。该技术结合了神经网络与控制,使得控制器能够对转子电流进行控制,具有独立于被控对象的优点。加之双馈发电机,因而可以实现空载数学模型的并网控制。图基于神经网络结合的双馈发电机空载基于神经网络的故障诊断结果分析本文造成的。验证环节在第步是完成了次验证,但是每次验证失败值逐渐增加,说明简单的神经网络结构容易造成训练与验证的不致,即神经网络预测精度不理想的表现。基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿。图基于神经网络的控制器结构框图双馈发电进步提出了基于双馈发电机空载数学模型神经网络控制的空载并网控制技术,并对并网过程进行仿真研究,对比仿真结果,验证所提出策略的有效性。随着风力发电技术的不断成熟,系统容量越来越大,从而导致风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过换控制应用于发电机空载并网......”。

4、“.....但这种方法对电机参数的依赖性较高,实时性和抗扰动性能都较差。介绍了种基于自抗扰控制的并网策略,该控制策略不需要精确电机参数就可以实现并网控制,并对参数的摄动以及络的风力发电并网控制研究原稿。图变频器结构神经网络并网控制神经网络算法简单,独立于被控对象,且具有非线性映射特性的神经网络结构图,如图所示。神经网络包括输入隐含输出层,且同层节点间相互独立,是种单相传播的前向网络。本制器的输入,实现神经网络对的最优控制,进而满足双馈发电机空载并网运行要求。基于神经网络结合的双馈发电机空载并网控制结构图,如图所示。摘要随着我国经济的快速发展,社会在不断的进步,针对风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大的问造成的。验证环节在第步是完成了次验证,但是每次验证失败值逐渐增加,说明简单的神经网络结构容易造成训练与验证的不致,即神经网络预测精度不理想的表现......”。

5、“.....图基于神经网络的控制器结构框图双馈发电电机空载并网,并基于控制器对并网前后全过程进行了仿真和实验研究。但这种方法对电机参数的依赖性较高,实时性和抗扰动性能都较差。介绍了种基于自抗扰控制的并网策略,该控制策略不需要精确电机参数就可以实现并网控制,并对参数的摄动以及内外扰动都具有具有独立于被控对象的优点。加之双馈发电机,因而可以实现空载数学模型的并网控制。关键词风力发电神经网络控制双馈发电机引言近年来,风力发电技术日趋成熟,风电系统装机容量越来越大,兆瓦级风力发电系统并网时发生的电流冲击和过大的电压波动已基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿内外扰动都具有良好的鲁棒性。本文从双馈风力发电机并网过程的运行特性入手,在分析了空载并网控制原理的基础上,设计了转子侧神经网络控制器实现转子电流控制,该控制器不仅具有非线性映射功能,而且结构和学习算法简单明确......”。

6、“.....但这种方法对电机参数的依赖性较高,实时性和抗扰动性能都较差。介绍了种基于自抗扰控制的并网策略,该控制策略不需要精确电机参数就可以实现并网控制,并对参数的摄动以及内外扰动都具有的电压波动已不能忽略,实现安全平稳并网是风力发电系统需要解决的首要问题。变速恒频双馈风电系统并网方式有空载并网负载并网和孤岛并网种,其中空载并网方式原理清晰,实现简单,应用最广泛。国内外学者对双馈发电机发电空载并网控制展开了相关研究。将矢量变并网过程进行仿真研究,对比仿真结果,验证所提出策略的有效性。随着风力发电技术的不断成熟,系统容量越来越大,从而导致风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大,造成安全问题。双馈风力发电并网方式主要有空载负载与孤岛并网种,其中应用最为广泛的采用型网络结构,并对分别代表运行状态与可调参数的输入输出变量进行了归化处理......”。

7、“.....风力发电技术日趋成熟,风电系统装机容量越来越大,兆瓦级风力发电系统并网时发生的电流冲击和过大造成的。验证环节在第步是完成了次验证,但是每次验证失败值逐渐增加,说明简单的神经网络结构容易造成训练与验证的不致,即神经网络预测精度不理想的表现。基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿。图基于神经网络的控制器结构框图双馈发电良好的鲁棒性。本文从双馈风力发电机并网过程的运行特性入手,在分析了空载并网控制原理的基础上,设计了转子侧神经网络控制器实现转子电流控制,该控制器不仅具有非线性映射功能,而且结构和学习算法简单明确,不依赖于被控对象数学模型。基于神经网能忽略,实现安全平稳并网是风力发电系统需要解决的首要问题。变速恒频双馈风电系统并网方式有空载并网负载并网和孤岛并网种,其中空载并网方式原理清晰,实现简单,应用最广泛。国内外学者对双馈发电机发电空载并网控制展开了相关研究......”。

8、“.....造成安全问题。双馈风力发电并网方式主要有空载负载与孤岛并网种,其中应用最为广泛的是空载并网。传统的并网控制有矢量变换控制等,但存在稳定性与抗扰动性差等缺点。本文在研究风力发电运行特性与控制原理的基础上,提出了种基于神经网络的风力发电是空载并网。传统的并网控制有矢量变换控制等,但存在稳定性与抗扰动性差等缺点。本文在研究风力发电运行特性与控制原理的基础上,提出了种基于神经网络的风力发电并网控制技术。该技术结合了神经网络与控制,使得控制器能够对转子电流进行控制,基于神经网络的风力发电并网控制研究原稿电机空载并网,并基于控制器对并网前后全过程进行了仿真和实验研究。但这种方法对电机参数的依赖性较高,实时性和抗扰动性能都较差。介绍了种基于自抗扰控制的并网策略,该控制策略不需要精确电机参数就可以实现并网控制,并对参数的摄动以及内外扰动都具有练时局部最小造成的......”。

9、“.....但是每次验证失败值逐渐增加,说明简单的神经网络结构容易造成训练与验证的不致,即神经网络预测精度不理想的表现。进步提出了基于双馈发电机空载数学模型神经网络控制的空载并网控制技术,并对能忽略,实现安全平稳并网是风力发电系统需要解决的首要问题。变速恒频双馈风电系统并网方式有空载并网负载并网和孤岛并网种,其中空载并网方式原理清晰,实现简单,应用最广泛。国内外学者对双馈发电机发电空载并网控制展开了相关研究。将矢量变换控制应用于发结果分析本文采用的神经网络结构对样本数据进行训练和测试,由图知经过步的训练后神经网络的训练误差满足误差允许的限值,达到预设的误差限,即可比较准确预测故障出现的位臵和数量,但是测试误差曲线和验证误差曲线处于附近,误差精度较低,且同训练误差曲线递发电机中采用结合神经网络与的控制器,以适应运行过程中发电机随时间变化的阻抗磁链等物理量。如对转子电流进行控制......”。