当前的能源危机限制了社会的发展。
循小型风力发电系统的最大功率点。程序提供参考和选项。前,在清洁能源领域,风能和光伏发电增长最快,但作者在研究过程中发现风能低于对光伏能源的研究,尤其是在国内外,尤其是在智能领域。
制字段。要由于风系统的非线性,风速变化迅速,难以捕获,并且为实现实时性能而难以实现风扇速度调节。据贝兹理论,风能利用系数根据峰值速比而变化,可以将其调整以保持最大值,即最佳齿轮比的位置。
峰。佳峰值速度比缺陷:峰值峰值速度比方法会在长期运行期间修改系统参数,从而导致实际最大功率点与峰值曲线发生偏差。导致最佳速度的理论调整不对应于当前状态所需的最佳速度。外,风能是非常随机的能源,风速经常在波动,短期内很难预测。
有这些因素使MPPT控制的风扇系统大部分时间处于动态过程中,而不是在稳态运行时运行,因此跟踪结果在最大有功功率时波动[2]。山搜索算法的总体思路是:为了避免准确捕获风速的问题,风力涡轮机会受到当前风速下的速度的干扰,从而检测到风速的变化。力的输出功率,已知速度和最大输出。
较功率之间的关系以确定搜索的含义。升搜索算法中的缺陷:尽管爬升搜索算法避免了捕获风速的问题,但是干扰的引入会影响系统的稳定性,从而导致系统振荡至接近峰值功率点和干扰步长太大或太小。会影响监视的有效性,并且当环境突然改变时,监视将产生误报。于差分跟随器的功率曲线的自优化控制几乎不依赖于蓄冷器的参数,例如功率或转矩特性,并且可以修改功率曲线的系数。据一阶导数,将实时的冷库单元在换风条件下,有效地将冷库单元的功率曲线调整到最大功率曲线的位置速度与时间的关系,功率的一阶导数作为时间的函数,速度的二阶导数作为时间的函数,以确定当前状态相对于参考值的位置,自动调整到最大功率曲线的位置。糊逻辑控制方法基于人类的逻辑思维:外部环境生成刺激信号(给定输入),而神经组织将信号传输到中枢神经系统(控制器)进行处理。枢神经系统处理刺激信号并发送控制信息以控制肌肉和组织以控制监视的信号。中央神经系统中,没有固定的数值和算术语言,但是模糊逻辑变量用于控制受控信号。糊控制器不必像传统方法那样建立完整的数学模型。
过定义模糊规则和隶属函数,将模糊输出替换为精确输出。糊控制方法的优缺点:模糊控制器是一种语言控制器,操作人员可以轻松地使用自然语言实现人机对话,轻松控制和掌握理想的非线性量,并享有良好的适应性强。定性和容错性,但是模糊控制的困难在于如何设计满足要求的控制器。传算法在纯化过程中从根本上不使用外部信息,并且从根本上取决于它自己的格式化函数,冷库安装该格式化函数是从目标函数转换而来的。建立目标函数并按比例分配之后执行过程选择。一个基因重组涉及从父母双方中提取一些基因,并将它们叠加形成新的单个基因,并通过基因重组进行优化。传算法的优缺点:当ΔD≥0.03时,但是在编码下-种群的初始生成-选择过程-遗传算法可以更好地平衡系统跟踪的动态性能和稳定性。
因重组-变异选择很难把握:例如,杂交的概率控制了杂交的频率:太大,高级能力结构将被迅速破坏,如果不是太大,搜索将停滞不前。论:对小型风力发电系统的研究表明,将风力发电系统的最大功率点跟踪技术与风力发电系统的最大能量点跟踪技术进行了比较。伏发电,仍然是风力发电系统最大功率点技术的传统方法和智能控制算法。比之下,冷库安装传统的控制算法远不如智能算法跟踪动态性能和稳态性能,并且智能控制算法具有足够的搜索空间来跟踪风速和粉丝们的尽管是跟踪技术,但重要的是研究现代智能控制算法在该领域的应用,并将两者结合起来。
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