【摘 要】
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风储联合发电可在一定程度上确保风电功率并网计划的可靠实现,其关键技术离不开有效的储能能量管理与控制。提出了一种储能双层模糊控制策略。首先,利用改进的遗传算法优化自
【机 构】
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上海电机学院电气学院,南通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目资助(61673226),南通市科技局项目资助(JC2018116)
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风储联合发电可在一定程度上确保风电功率并网计划的可靠实现,其关键技术离不开有效的储能能量管理与控制。提出了一种储能双层模糊控制策略。首先,利用改进的遗传算法优化自适应神经模糊推理系统,以获得未来风电功率。然后,结合实际储能荷电状态与风电功率并网计划动态跟踪调节需求,经双层模糊控制规则反复修正储能系统吞吐功率,确保储能系统的安全工作与功率计划跟踪目标的多任务执行。最后,利用现有仿真平台,采用风电场实际运行数据,通过将仿真结果与传统模糊控制进行对比,验证了所提策略的优越性。仿真结果表明,双层模糊控制策略能够在
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