基于模糊神经网络风电混合储能系统优化控制

【摘要】：采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中逆变拓扑控制结构,并对其设计模糊神经PID控制器,采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化。基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并进行仿真分析,验证了混合储能系统能够提高储能装置的使用寿命。根据储能系统补偿功率和其荷电状态的波动范围,以及对风电波动功率的平滑程度,验证了该控制系统的有效性。 【作者单位】： 沈阳工业大学电气工程学院;
【关键词】： 风力发电 双馈电机 混合储能 模糊神经网络PID控制 功率平滑
【基金】：沈阳工业大学博士启动基金资助
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风速的变化使风机输出功率具有波动性,严重影响风电并网的电能质量[1-2]。采用储能技术可以改善风力资源间歇性引起的负面影响[3]。将一定容量的储能装置应用到风电系统中,能够平抑风电波动功率,实现风力发电系统安全、稳定、优质运行[4-6]。然而储能系统控制策略的好坏

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