本发明公开了一种基于宽度学习的间接转速控制方法。
获取机组某段时间内的有效风速信息，使用互信息选择对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据，去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作，构造宽度学习系统的训练集，使用该训练集确定宽度学习系统的结构和参数，得到风速估计模型，该模型在线给出有效风速值，进而计算转速跟踪误差和间接转速控制表达式。
该方法保留了传统间接转速控制算法结构简单的优势，克服了其收敛速度较慢的缺点，能够同时加快机组的加速和减速性能，提高风能捕获效率，简单易行，实施成本低，需要调试的参数少，相比于传统间接转速控制算法相比，能够提高机组产能，增加风电场的效益。

杨秦敏 焦绪国 陈积明 傅凌焜 陈棋 孙勇

浙江大学

310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于宽度学习的间接转速控制方法。
获取机组某段时间内的有效风速信息，使用互信息选择对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据，去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作，构造宽度学习系统的训练集，使用该训练集确定宽度学习系统的结构和参数，得到风速估计模型，该模型在线给出有效风速值，进而计算转速跟踪误差和间接转速控制表达式。
该方法保留了传统间接转速控制算法结构简单的优势，克服了其收敛速度较慢的缺点，能够同时加快机组的加速和减速性能，提高风能捕获效率，简单易行，实施成本低，需要调试的参数少，相比于传统间接转速控制算法相比，能够提高机组产能，增加风电场的效益。