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Intelligent approach to maximum power point tracking control strategy for variable-speed wind turbine generation system

机译：变速风力发电机组最大功率点跟踪控制策略的智能方法

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To achieve maximum power point tracking (MPPT) for wind power generation systems, the rotational speed of wind turbines should be adjusted in real time according to wind speed. In this paper, a Wilcoxon radial basis function network (WRBFN) with hill-climb searching (HCS) MPPT strategy is proposed for a permanent magnet synchronous generator (PMSG) with a variable-speed wind turbine. A high-performance online training WRBFN using a back-propagation learning algorithm with modified particle swarm optimization (MPSO) regulating controller is designed for a PMSG. The MPSO is adopted in this study to adapt to the learning rates in the back-propagation process of the WRBFN to improve the learning capability. The MPPT strategy locates the system operation points along the maximum power curves based on the dc-link voltage of the inverter, thus avoiding the generator speed detection.
机译：为了实现风力发电系统的最大功率点跟踪（MPPT），应根据风速实时调整风力涡轮机的转速。本文针对带有变速风力发电机的永磁同步发电机（PMSG），提出了一种具有爬坡搜索（HCS）MPPT策略的Wilcoxon径向基函数网络（WRBFN）。针对PMSG设计了一种使用反向传播学习算法和改进的粒子群优化（MPSO）调节控制器的高性能在线训练WRBFN。本研究中采用了MPSO，以适应WRBFN反向传播过程中的学习速率，以提高学习能力。 MPPT策略根据逆变器的直流母线电压沿最大功率曲线定位系统工作点，从而避免了发电机速度检测。

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