【摘 要】
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随着传统能源的不断消耗与人们对环保理念的不断追求,各个国家开始开发风能以及太阳能等清洁能源进行能源发电,从而来满足人们的需要。但是由于这些自然资源的不稳定、不连续性特性会对电网造成冲击,产生较大的安全隐患。储能技术则能够有效的避免上述问题,其中微型压缩空气储能技术由于不受系统选址的限制,环境友好,能源获取方便且使用寿命长等优点备受社会关注。由于压缩空气储能并网发电前需要对系统的转速加以控制,以防转
【基金项目】
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国家重点研发计划《10MW级先进压缩空气储能技术》（2017YFB0903600）；
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随着传统能源的不断消耗与人们对环保理念的不断追求,各个国家开始开发风能以及太阳能等清洁能源进行能源发电,从而来满足人们的需要。但是由于这些自然资源的不稳定、不连续性特性会对电网造成冲击,产生较大的安全隐患。储能技术则能够有效的避免上述问题,其中微型压缩空气储能技术由于不受系统选址的限制,环境友好,能源获取方便且使用寿命长等优点备受社会关注。由于压缩空气储能并网发电前需要对系统的转速加以控制,以防转速波动造成的不平稳对电网的安全稳定性以及电能的质量产生影响。本文以微型压缩空气储能系统为研究对象,经过适当的建模和仿真来对透平机组的转速特性做出相应的优化分析。本文首先基于系统辨识的一般流程。将试验台架上获取的运行数据进行适当选取,并利用小波分析的降噪方式对原始数据进行预处理。基于高压空气在透平机组内的工作原理确定了机理建模与MATLAB系统辨识工具箱的混合建模方法,实现了压缩空气储能系统中阀门、喷嘴室内空气容积以及膨胀机转子模型的建立并进行了模型验证,结果显示,这种建模方式能够较好的拟合真实的系统数据。然后建立转速控制系统下的SIMULINK仿真模块,基于基本PID控制策略对透平膨胀机升转速阶段到稳定阶段的转速进行控制。运用模糊PID控制、S函数编写下的BP神经网络和Adagrad优化后的自适应学习率的BP神经网络分别对透平转速进行控制,并对PID参数以及转速输出响应曲线进行优化。基于四种控制策略的优化结果进行优化性能对比分析,结果显示,普通PID对转速的控制效果较差,超调量7.07%且系统稳定时间在612.20s,而BP神经网络的超调量和改进后的BP神经网络超调量在0%,系统更加稳定。模糊PID控制和自适应学习率的BP神经网络PID的系统稳定时间均在90s以内,相比于612.20s系统响应时间大大缩短,优化效果较好。最后通过对四种控制策略下的模型分析可能出现的干扰信号对膨胀机转速动态特性的影响。分别运用瞬态扰动和持续扰动分析透平升转速阶段和稳定阶段下的转速扰动情况,结果显示,模糊PID和改进BP神经网络控制下的系统转速的抗干扰能力相对较强。随后对自适应学习率的BP神经网络控制系统进行了模型鲁棒性分析,结果显示,控制系统的鲁棒性较好,满足并网前对于转速控制的基本要求。
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