典型文献
基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模
文献摘要：
针对目前缺少分析风电机群低电压穿越特性高效建模方法的问题,提出了一种基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模方法.模型输入为风电场并网点电压与各台风机风速,输出为并网点电流.该模型能够较好地表征其强非线性切换过程,刻画风电场不同风速分布场景下风电机群的低电压穿越特性.在CloudPSS云仿真平台上建立了包含3台双馈风力发电机的风电机群仿真算例,对所提方法进行测试,测试结果验证了微分神经网络模型的泛化能力与有效性.
文献关键词：
双馈风力发电机;CloudPSS建模仿真;低电压穿越特性;微分神经网络;数据驱动建模
中图分类号：
作者姓名：
赖启平;肖谭南;李东晟;沈沉
作者机构：
清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]赖启平;肖谭南;李东晟;沈沉-.基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模)[J].系统仿真学报,2022(12):2546-2556
A类：
B类：
微分神经网络,风电机,机群,低电压穿越特性,特性建模,少分,高效建模,模型输入,风电场,并网点,台风,风机,强非线性,换过,画风,风速分布,下风,CloudPSS,云仿真平台,双馈风力发电机,泛化能力,建模仿真,数据驱动建模
AB值：
0.2156
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