【摘 要】
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随着现代电力网络互联和自动化的发展,不但区域电网之间需要互联支援,电网本身也需要与新能源协调发展,而间歇式新能源的接入等新问题使电网本身的结构、运行和控制复杂化,对
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随着现代电力网络互联和自动化的发展,不但区域电网之间需要互联支援,电网本身也需要与新能源协调发展,而间歇式新能源的接入等新问题使电网本身的结构、运行和控制复杂化,对电网运行带来了新的挑战。这些发展需求中出现的新问题的解决和综合性能要求的提高,主要是通过电网频率控制和精准负荷预测来保障。因此研究对当今电网环境具有适应性的自动发电控制(AGC)系统势在必行。自动发电控制(AGC)是可以保障电力系统安全平稳运作的关键方式,良好的控制策略对于保持频率安稳具备重大作用。在包含有小规模风电的互联电力系统的环境下,关于其自动发电控制策略进行相干钻研。1)关于电网平台的每个部分抓住其主要要素,忽略次要因素建立数学模型。针对风电规模不庞大,容量相之微小的环境下,将风电区域加入到普通发电系统中,规模较小的风力发电作为负的负荷与常规火电机组和水电机组都参与到负荷频率控制中。构建普适性较强的小容量风电和普通发电系统相互联接的广区域电力平台模型。2)完全发挥滑模变结构控制策略的极强鲁棒特性,针对互联电力系统设计基于滑模变结构的负荷频率控制器。为了保证滑模控制系统的稳健可行,从理论上运用李雅普诺夫稳定性原理验证。采用仿真实验证明所设计的控制策略具有良好的普适性和灵敏性。3)采用深度学习算法耦合粒子群优化的SVM组合策略实现负荷预测。利用深度学习中的深度信念网络的极强的特征属性提取特性,来挖掘海量数据的深层隐含信息。基于用户实际负荷数据,验证了上述模型的有效性,在海量大数据面前,深度学习展现了其强力的学习训练能力和提取数据属性特征功用。这种混合策略能够较好的拟合映射实际繁杂函数,解决了负荷预测精准度难以提升的问题。图26幅;表4个;参50篇。
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