风电新能源及其并网技术的发展现状探究

1、    风电新能源及其并网技术的发展现状探究    摘 要：针对并网时实现稳定状态慢、拟合准确度低的情况，本文提出运用风力新能源并网建设发展措施。对其进行设计的时候，要求把控对象输出量与希望输出量保持一致;能够从邻聚类算法中获取原始的建设发展原则，通过神经网络优化该原则;针对建设的发展和把控政策进行归纳，达到风力新能源并网建设的发展。本文探讨了风电新能源及其并网技术发展的现况，并提出相应的发展策略。关键词：风力新能源;并网技术;发展现况;对策一、 风电新能源及其并网技术的发展现况当今社会的快速发展，使现有的能源已经无法满足现代人们的需求量。中国

2、能源中占据很大一部分的能源是不可再生能源，如石油、煤炭等。不可再生能源大范围使用，导致环境严重受到污染，过度利用该能源会出现短缺现象，使环境污染与发展模式出现明显冲突。由于不可再生能源总有用尽的一天，开发可再生能源刻不容缓，缓和不可再生能源的压力，从而优化能源的整体构造。将大型风力发电设备并入到电网中运作，连接电气之后开展功率转换就形成风力发电。风力新能源中风速会随之改变，导致并网过程中出现转子运转速度发生异样产生不稳定电流，该电流会使电网电压出现很大程度的改变，最终致使并网相应速度过于缓慢，运行状态不稳定，很大概率会引起发电器损坏。运用建设发展的方式，将并网时该能源的变桨功率把控好，将把控的

3、原则用规则集的方式储存在规则库内，在对其进行优化，降低功率输出的波动，改善建设发展的效率，这样便具有实时学习功能，从而达到风力新能源并网建设发展。二、 风力新能源并网建造发展方式（一）建设发展的设计为了更好把控新风能的并网，利用建设发展来描述多变量之间的关系，使得被控对象的输出与预期输出相同。功率可通过施工和开发调整，使变桨距作动器能及时变速运行。根据数据库中一系列的if-then模糊条件语句，计算机需要对模糊数据信息进行把控。模糊规则一般是从大量的实践中汇总和索取得到。模糊语言变量根据数值算法解析，基于专家长期手动把控经验和知识的积累。推理结果表明，模把控的规则推理已经完成，需要对推理结果进

4、行去模糊处理才能得到最终的准确值。去模糊化方法可以选用加权平均法，计算出各元素在输出量中的加权平均值及其对应的隶属度，从而得到准确的输出量。（二）完善把控规则风力发电机组空载并网系统具有高程度的非线性，凭借rbf神经网络操控原则开展优化方案。如果智能把控的规则集合各个数字跟rbf網络的藏匿个数一致时，使该网络中的权数能够与规则库中的参数相对应。通过神经网络自带的记忆特征用来记忆规则，其次运用该网络的学习性能来调改把控规则，最终实现优化的目标。神经网络智能化控制模型在其基础上采用神经网络结构来达成模糊推理，所形成的模型神经把控具备非线性功能，并且还有神经网络的自动学习和自适应优势。运用最近邻聚类

5、算法得到原始把控规则，再将控制规则的参变量传输到神经网络展开调节参数。该算法将第一组数据作为第一组数据的集合分成中心。如果数据与集群中心之间的距离小于某一期望值，则将数据放入该组;否则，数据将被设置为新组的集群中心。（三）达成建设发展目标改善风电系统，对其提供了一种结合模型把控对策。根据俄国力学专家提出的稳定理论来解析运用制器时系统的稳定性。以仿真技术来阐明，所提出来的把控策略具有效果，并且运用控制器来达成可控制方法，通过建设发展的方式运用到控制器中，所获得到功率来建造发展器，输送出理想的功率数值，有利于把控风电机组进行并网（图1）。针对风力发电系统开展优化方案，通过根据模型信息来改良ladr

6、c的把控功能;其次还减免过多烦冗的解耦把控设计，进而将控制器从复杂变成简单，进一步满足并网的要求。仿真结果考证了理论解析的精确性和可行性。由于发电机的变桨距把控包含了其他控制回路，目前仅仅表现出探究发电机的功率构成和发展部分。从控制器的结构和控制对策来把控变桨距执行器的工作。通过对比把控时间，采用常规控制方式时，4.5s后会出现震动，运行稳定;采用建造发展方式时，2.5s后运行逐渐稳定，建造发展方式的稳定性优于常规把控方法，在把控风电新能源并网时更为稳定。三、 结束语为了更好的处理风电新能源并网开发建设问题，设计了风电新能源并网开发建设方法。利用构造与开发的特点，符合非线性系统，根据神经网络的学习技能，优化把控规则，提升自学习能力，提高构造与开发效果，从而实现智能把控。最终得出结论，该