针对大型风电场机组分组和功率预测的问题,可以运用基于划分的K-means聚类、基于神经网络的SOM聚类及基于RBF的神经网络等理论或方法,构建风电场风速功率分组及风电场功率预测等模型,综合运用MATLAB及EXCEL等软件求解,实现两种不同聚类算法对风电机组的分组理论与算法33为：T=25℃、S=1000W/m2时，短路电流Isc=4.09A，开路电压Uoc=43.2V，最大功率点处电压Um=34.5V，最大功率点处电流Im=3.48A。在此模型下，分别对定步长扰动法和本文提出的变步长扰动算法进行了仿真。图1扰动观察法输出功率图图2改进变步长算法输出功率图由上图所示本文提出的算法在0.068s左右跟踪至最大功率点较扰动观察法减小了0.032s,且稳态精度大大提高了。综上可知本文提出的变步长算法较常规扰动观察法能高效、稳定地跟踪光伏阵列的最大功率点，使系统表现出良好的动态特性。问题的研究策略-数控滚圆机滚弧机张家港钢管倒角机液压滚圆机滚弧机4结束语本文在分析了传统定步长扰动观察法的原理和不足的基础上，提出了一种改进的变步长扰动观察法用来提高跟踪的速度和稳态精度。利用MATLAB进行仿真实验并与定步长扰动算法的仿真结果进行对比本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ ，验证了该MPPT算法的有效性和可行性。参考文献[1]胡长武,李宝国,王兰梦,滕宁宁.基于Boost电路的光伏发电MPPT控制系统仿真研究[J].光电技术应用,2014,29(01):84-88.[2]薛家祥,钟良文,张思章,张红卫,廖天发,张晓莉.光伏系统中扰动观察法的控制方法研究[J].电气传动,2013,43(03):40-44.[3]刘邦银,段善旭,刘飞,徐鹏威.基于改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪[J].电工技术学报,2009,24(06):91-94.[4]刘军.光伏阵列MPPT扰动观察法的分析与改进[J].电子技术与软件工程,2016,(03):243-244.[5]万晓凤,张燕飞,余运俊,康利平.光伏电池工程数学模型的比较研究[J].计算机仿真,2014,31(03):113-117.4在风电功率预测当中的应用本模型可以解决功率预测的问题。首先，运用对数据进行预处理，选取机群的代表机组作为样本进行训练，以及机群的其他机组作为样本预测，构建了基于RBF的神经网络功率预测模型，运用了M问题的研究策略-数控滚圆机滚弧机张家港钢管倒角机液压滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/