發(fā)布時間：2017-12-06 10:14

  本文關鍵詞：分布式模型預測控制在風光互補發(fā)電系統(tǒng)中的應用

  更多相關文章： 分布式模型預測控制 非線性模型 神經網絡 風光互補發(fā)電系統(tǒng) 線性化

【摘要】：風光互補發(fā)電系統(tǒng)模型包括風力發(fā)電子系統(tǒng)、光伏發(fā)電子系統(tǒng)、蓄電池組和一個負載。在風光互補發(fā)電系統(tǒng)中,風力發(fā)電子系統(tǒng)和光伏發(fā)電子系統(tǒng)是兩個地理上分開的發(fā)電系統(tǒng),和分布式模型預測控制算法很契合,所以本文設計了一個分布式模型預測控制器來對其進行優(yōu)化和調節(jié)。在風光互補發(fā)電系統(tǒng)中,我們發(fā)現(xiàn)其模型中具有很強的非線性環(huán)節(jié),這樣不能直接將分布式模型預測控制算法運用到風光互補發(fā)電系統(tǒng)中,所以在此需要對模型進行線性化處理。神經網絡是一種很好的近似化模型的方法,運用神經網絡方法訓練出各個子系統(tǒng)的神經網絡模型,然后在設定點進行線性化處理,最后得到各個子系統(tǒng)的線性化分布式模型。對于目標函數的設計,是在基于風力發(fā)電子系統(tǒng)為優(yōu)先發(fā)電的基礎上,光伏發(fā)電配合風力發(fā)電,必要時候在使用蓄電池來滿足外界的負荷需求。對此設計目標函數,并使其滿足相應的約束條件,通過二次規(guī)劃求解出最優(yōu)值。最后,仿真研究證明了該方法的優(yōu)越性。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM61

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 劉海燕;方創(chuàng)琳;藺雪芹;;西北地區(qū)風能資源開發(fā)與大規(guī)模并網及非并網風電產業(yè)基地建設[J];資源科學;2008年11期

，

本文編號：1258244