【摘 要】
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针对含双馈机组DFIG（Doubly-Fed Induction Generator）风电场经串联补偿线路并网引起的次同步振荡问题,运用基于阻抗的奈奎斯特稳定判据进行筛选分析,验证风速、串联补偿度对风
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,江苏风力发电工程技术中心,南京供电公司
【基金项目】
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江苏省风力发电工程技术中心开放基金资助项目(ZK16-03-02)
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针对含双馈机组DFIG（Doubly-Fed Induction Generator）风电场经串联补偿线路并网引起的次同步振荡问题,运用基于阻抗的奈奎斯特稳定判据进行筛选分析,验证风速、串联补偿度对风电场次同步振荡的影响。利用RBF（Radial Basis Function Neural Network）神经网络自学习能力在线调整PID参数,设计了用于次同步振荡抑制的RBF神经网络控制器。为验证控制器抑制效果,在Matlab平台上编程搭建了系统仿真模型,将传统PI控制和RBF神经网络控制效果进行对比,结
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