基于自适应模糊神经网络的光储系统优化控制

张宇宁; 王海云; 王维庆

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基于自适应模糊神经网络的光储系统优化控制

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针对大规模光储电站中出力波动大、跟踪电网调度指令精度差.提出一种新型自适应模糊神经网络的光储系统优化控制策略,将低通滤波和自适应模糊神经网络相结合,在跟踪调度指令的频率波动范围内优化低通滤波参数,对某光储电站大量实测输入—输出数据经过反复试验、筛选和整理得出有代表性的数据.将光储出力与电网调度偏差和混合储能荷电状态的平均值作为模糊神经网络两个输入,得到满足混合储能充放电功率的输出优化功率指标的初始模糊控制,再将训练后的自适应模糊神经网络加入混合储能控制系统在MATLAB/simulink中对光储历史数据进行验证.仿真结果表明,光储电站出力可有效跟踪电网调度指令的同时减小储能充放电时的电压、电流波动,对实际光储出力跟踪调度指令具有现实指导意义.

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来源
《水力发电》 |2021年第5期|121-126|共6页
作者
张宇宁; 王海云; 王维庆;
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作者单位

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐 830047;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
光储电站; 混合储能; 模糊神经网络; 调度指令;

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