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  • 简介:摘要在电力市场中,风电所占电网的比例越来越大。但由于风的波动及其不可控性,风电场的发电量也在随机变化,风速是影响产能最直接最根本的因素,所以很有必要对其进行预测。本文采用RBF人工神经网络模型对未来短时间风速进行预测。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数,并对模型进行了误差分析。研究结果表明,使用RBF神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好效果。

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  • 简介:摘要根据国家电网的风电场接入技术的规定,风电场应具备外部电压故障下不间断运行能力,即电网故障时风电机组应能保持与电网连接并向系统不间断供电。为保护转子励磁电源和发电机组,常采用Crowbar保护电路来限制电压跌落时转子回路的最大电流。本文研究了电网电压跌落时,双馈发电机组的运行行为,通过实验验证了Crowbar保护电路的有效性。

  • 标签: 风力发电机组 Crowbar 低电压穿越