【摘 要】
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可再生能源发电单元输出功率具有强不确定性且难于预测,高比例可再生能源接入互联电力系统必然对系统的稳定运行和电能质量造成不利影响。本文主要针对高比例可再生能源系统的负荷频率控制(LFC)开展研究。利用不确定性人工智能-云模型理论,旨在解决实际电力系统运行中不确定性引起的LFC控制器质量下降问题,以满足日益扩大的可再生能源接入规模,提高可再生能源的渗透率。本文首先介绍了云模型理论及其应用,并将云模型算
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可再生能源发电单元输出功率具有强不确定性且难于预测,高比例可再生能源接入互联电力系统必然对系统的稳定运行和电能质量造成不利影响。本文主要针对高比例可再生能源系统的负荷频率控制(LFC)开展研究。利用不确定性人工智能-云模型理论,旨在解决实际电力系统运行中不确定性引起的LFC控制器质量下降问题,以满足日益扩大的可再生能源接入规模,提高可再生能源的渗透率。本文首先介绍了云模型理论及其应用,并将云模型算法作为处理电力系统运行中不确定性的主要技术手段。基于云模型理论的云模型算法通过将统计数学和模糊数学的结合,统一描述并实现了定性语言与定量数值自然转换,使得表达兼具随机性和模糊性。云模型中隶属度函数的表达是在接近具体数值的小范围内取得的随机数。隶属度函数由“硬化表达”转化为“软化表达”,在考虑模糊性的同时体现了随机性,所以可以更好地处理不确定性问题。其次,基于云模型理论提出了多区域互联电力系统负荷频率二维云PI控制方法。该方法以区域控制偏差e及偏差变化率ec为云发生器前件,以PI参数整定变化量(35)P和(35)I为云发生器后件。基于工程经验制定云推理规则,并在此基础上利用云模型算法设计了二维云PI控制器。在Matlab平台分别模拟不同工况的负荷扰动(含可再生能源介入),对所提二维云PI控制器与传统PI控制器进行仿真比对,结果表明,二维云PI控制器能够更好地满足负荷频率控制的性能指标。最后,提出了改进的互联电力系统负荷频率云-神经网络PI控制方法。云-神经网络PI算法在二维云PI控制器基础上结合神经网络算法,利用神经网络自学习云规则,改进了之前的二维云PI控制器。与二维云PI控制器比较,因其利用了神经网络的自学习功能,可以进行自学习、修正与完善规则,从而避开了二维云算法应用中依赖人工经验的问题。在Matlab平台模拟负荷扰动,对所提云-神经网络PI控制器、二维云PI控制器与传统PI控制器进行仿真比对,仿真结果表明,新算法具备较强的自适应和自学习能力,展现出了更好的动静态品质和鲁棒性。
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