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人工神经网络在风能系统中的应用( Artificial Neural Networks Applied to a Wind Energy System )
R Njeva C Andrianantenaina JC Rakotoarisoa JN Razafinjaka
在这种背景下，我们密切关注风能生产的优化。为了提高直接转矩控制(DTC)和直接功率控制(DPC)的性能，设计了基于变流器机侧(CSM)驱动的双馈感应发电机(DFIG)接入网络的简单实现的风能转换系统的控制策略。为此，采用了人工神经网络(ANNs)。基于人工神经网络的比较器取代了磁滞比较器和电压矢量开关表。DTC-ANN和DPC-ANN两种神经控制器采用相同的结构。仿真结果表明，经典神经网络与DTC-C和DPC-C相结合的方法具有双重优点：与DTC-C和DPC-C相比具有显著的性能；DFIG输出量的波动明显减小，特别是提高了电机产生的谐波率电流。
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