Adaptyvus dirbtiniais neuroniniais tinklais grįstas vėjo turbinų valdymas

Karabanov, Maksim; Andziulis, Arūnas; Lukošius, Žydrūnas; Bykovas, Denisas

Use this url to cite publication: https://hdl.handle.net/20.500.14172/14914

Adaptyvus dirbtiniais neuroniniais tinklais grįstas vėjo turbinų valdymas

Type of publication

Straipsnis recenzuojamoje Lietuvos konferencijos medžiagoje / Article in peer-reviewed Lithuanian conference proceedings (P1f)

Type of document

type::text::conference output::conference proceedings::conference paper

Author(s)

Author	Affiliation
Karabanov, Maksim	Jūros technologijų ir gamtos mokslų fakultetas / Faculty of Marine Technology and Natural Sciences (27)
Andziulis, Arūnas	Informatikos ir statistikos katedra / Department of Informatics and Statistics (2703)
Lukošius, Žydrūnas	Medicinos technologijų katedra / Department of Medical Technologies (1205)
Bykovas, Denisas	Jūros technologijų ir gamtos mokslų fakultetas / Faculty of Marine Technology and Natural Sciences (27)

Title

Adaptyvus dirbtiniais neuroniniais tinklais grįstas vėjo turbinų valdymas

[lt]

Other Title

Adaptive artificial neural network-based control wind turbines

[en]

Date Issued

Date
2014

Extent

p. 100-103

Is part of

Technologijos mokslo darbai Vakarų Lietuvoje : [konferencijos medžiaga]. Klaipėda : Klaipėdos universiteto leidykla, 2014, [T.] 9.

Research Area

Field of Science

Keywords (lt)

Keywords (en)

Abstract (lt)

Norint pasiekti ekonomiškai naudingiausio vėjo turbinų panaudojimą, yra sukurta daug įvairių kontrolės sistemų. Šiame straipsnyje siūloma naudoti prisitaikančią kontrolę, pagrįstą radialinių funkcijų neuroniniu tinklu (NT), kuri valdo kintamos spartos, kintamo žingsnio vėjo turbinų skirtingus režimus ir užtikrina sklandų perėjimą tarp šių režimų. Patikimas NT neuronų svorio atnaujinimo taisyklės gaunamos naudojant Lyapunovo stabilumą. Siūlomas valdymo algoritmas yra išbandytas su supaprastintu matematiniu modeliu. Simuliaciniai rezultatai vieno- ir daug-pakopei prognozei buvo gauti naudojant MATLAB Simulink plėtinį.

Abstract (en)

In order to be economically competitive, various control systems are used in large scale wind turbines. In this paper, we propose anadaptive control based on radial-basis-function neural network (NN) for different operation modes of variable-speed variable-pitch windturbines and smooth transition between these two modes. The robust NN weight updating rules are obtained using Lyapunov stability. Theproposed control algorithm is first tested with a simplified mathematical model. Simulation results for single and multi-step predictionswere obtained using the MATLAB Simulink toolbox.