新能源区域电网负荷频率控制方法研究_杨向东.pdf
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1、 新能源区域电网负荷频率控制方法研究杨向东(中国华电科工集团有限公司)摘要:为了提高新能源区域电网负荷频率控制的质量,考虑到云模型解决传统模糊逻辑立场上存在不确定性问题,提出搭建基于云 神经网络 算法,解决对人工经验的依赖,实现更好的负荷频率控制。试验结果表明:此控制方法在多种干扰情况下均具备较好的负荷频率控制效果,具有极强自适应性以及稳定性。关键词:新能源;光伏;电网;负荷频率控制 引言针对化石能源匮乏及环境污染问题,开发多种新能源接入电网成为大势所趋 ,区域电网中包含的光伏发电、风力发电等可再生新能源接入电网,虽解决了资源及环境问题,但同时导致电力系统负荷频率产生随机性以及波动性,致使区域
2、电网中负荷频率控制(,)受未知因素影响。考量区域电网中系统平稳运行的核心指标即负荷频率,降低频率波动幅度,同时提升发电机组响应时间已成为负荷频率的控制目标 。由于电力系统中各个区域负荷异常、区域间的联络线交换功率异常等原因,负荷频率控制作为电网平稳运行的重要环节,可促使系统负荷频率维持平稳状态,并将联络线交换功率保证在计划值内,控制负荷频率稳定 。国内相关学者对此开展了研究,如李峰等 人采用改进粒子群算法对滑模控制算法中模糊的参数进行优化来实现负荷频率控制,但该方法成本消耗规模较大,不适合广泛应用;米阳等 人提出搭建含风储多域互联电力系统负荷频率控制模型,采用滑模负荷频率控制器结合储能协调的控
3、制策略来控制负荷频率,该方法使储能系统的配置容量大幅缩减,达到电力系统负荷频率稳定状态,但其考虑较为单一,不利于电力系统负荷的稳定性。为解决以上方法中存在的问题,现提出一种新能源区域电网负荷频率控制方法,通过采用云模型解决传统模糊逻辑立场上存在不确定性问题,利用云 神经网络 发生器,建立自主学习云规则,改进为云 神经网络 控制器进行负荷频率控制。新能源区域电网负荷频率控制方法考虑到云模型解决传统模糊逻辑立场上存在不确定性问题 ,但其控制规则方面仍旧依靠专家在精准掌控系统特征后总结的经验建立。定性规则在每个采样周期时间内应完成近似推理的运算控制,反向加强实时控制复杂难度,若出现更换控制系统情况还
4、需要重新调整控制系统,因此云模型的适用性较弱。将云模型算法融合神经网络算法,搭建基于云 神经网络 算法,模拟大脑运行机制中的并发记忆、自适应学习数据样本 ,使用基于神经网络前提下建立自学习云规则并利用神经网络实现各变量之间的非线性投射。将引入可再生新能源的区域电力系统作为实际对象,将原有的二维云 控制器改进为云 神经网络 控制器进行负荷频率控制。云 神经网络 发生器的前件发生器选取区域 系数矩阵 以及区域系数矩阵 输入进去,该前件发生器指采用 条件云发生器的云化层;后件发生器的输出选取 控制器内的 个参数 和 的整定值 、,以此搭建出适用于 的云 神经网络 控制器。用图 描述云 神经网络 控制
5、结构图。在自然语言变量基础之上搭建控制规则,将语言变量选取七项模糊集“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”以及“正大”作为其值。在二维云 控制器设计中上述七项变量输入至前期搭建的二维云多规则控制器内。二维 条件云结合一维 条件云组成多规则发生器,在确定好输入 和 后,在标准化论域上投射依据人工经验归纳获取的定性控制规则便能得到规律性结果。云 神经网络 控制器自学习云规则的方式为神经网络,将实际模糊系统内,完善输入变量及模糊规则隶属函数的不变问题,将改进新算法过程中变量间的非线性映射为采用神经网络实现,用图 描述云 神经网络 算法具体流程。电气技术与经济 研究与开发 图 云神经
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