【摘 要】
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在分析太阳能、风能、海洋能、地热能等能源特点的基础上,提出了多能源混合供电的系统结构,建立了基于神经网络的控制模型,提出了多能源混合供电控制策略。在对神经网络训练
【机 构】
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上海海事大学,开封大学,许继电气股份有限公司
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在分析太阳能、风能、海洋能、地热能等能源特点的基础上,提出了多能源混合供电的系统结构,建立了基于神经网络的控制模型,提出了多能源混合供电控制策略。在对神经网络训练时采用Levenberg-Marquaret算法,并引入动量因子α,加快了收敛速度和防止了振荡。仿真结果表明该策略是有效的,在最大限度地使用可再生能源的前提下,交流微网输出电压持续、稳定、不间断,能够满足交流微网内用户用电需要。
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