5MW风电永磁直驱发电机-1200V直流并网附Simulink仿真模型

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🔥 内容介绍

一、系统整体拓扑结构

5MW 风电永磁直驱系统采用 “永磁同步发电机（PMSG）+ 全功率换流器 + 1200V 直流并网” 架构，核心是通过换流器实现电能变换与并网控制，避免传统齿轮箱的机械损耗，

• PMSG：直接与风轮耦合（无齿轮箱），将风能转化为三相交流电，极对数通常设为 6-10 对（适配 5MW 功率等级，机械转速 10-15r/min）；

• 背靠背换流器：机侧换流器（MSC）实现 PMSG 的最大功率点跟踪（MPPT），网侧换流器（GSC）控制直流母线电压稳定在 1200V，并实现功率并网；

• 直流母线：通过 2-4 组 4500μF/1500V 电解电容并联，抑制电压波动，确保 1200V 额定电压的稳态偏差≤±2%；

• 并网接口：含直流断路器、电流传感器与电压传感器，实现并网保护与状态监测。

二、关键模块建模与参数设计

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 乔明,方健,肖志强,等.1200V MR D-RESURF LDMOS与BCD兼容工艺研究[J].半导体学报, 2006, 27(008):1447-1452.DOI:10.3321/j.issn:0253-4177.2006.08.022.

[2] 黄润华,陶永洪,柏松,等.1200V碳化硅MOSFET设计[J].固体电子学研究与进展, 2016(6):4.DOI:CNKI:SUN:GTDZ.0.2016-06-001.

[3] 李建林,胡书举,孔德国,等.全功率变流器永磁直驱风电系统低电压穿越特性研究[J].电力系统自动化, 2008, 32(19):4.DOI:10.3321/j.issn:1000-1026.2008.19.020.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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