Performance Analysis of a Wind Turbine Pitch Neurocontroller with Unsupervised Learning
المؤلفون المشاركون
Santos, Matilde
Sierra-García, J. Enrique
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this work, a neural controller for wind turbine pitch control is presented.
The controller is based on a radial basis function (RBF) network with unsupervised learning algorithm.
The RBF network uses the error between the output power and the rated power and its derivative as inputs, while the integral of the error feeds the learning algorithm.
A performance analysis of this neurocontrol strategy is carried out, showing the influence of the RBF parameters, wind speed, learning parameters, and control period, on the system response.
The neurocontroller has been compared with a proportional-integral-derivative (PID) regulator for the same small wind turbine, obtaining better results.
Simulation results show how the learning algorithm allows the neural network to adjust the proper control law to stabilize the output power around the rated power and reduce the mean squared error (MSE) over time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sierra-García, J. Enrique& Santos, Matilde. 2020. Performance Analysis of a Wind Turbine Pitch Neurocontroller with Unsupervised Learning. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142039
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sierra-García, J. Enrique& Santos, Matilde. Performance Analysis of a Wind Turbine Pitch Neurocontroller with Unsupervised Learning. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142039
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sierra-García, J. Enrique& Santos, Matilde. Performance Analysis of a Wind Turbine Pitch Neurocontroller with Unsupervised Learning. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142039
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142039
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر