基于自适应模糊神经网络的光储系统优化控制
2021-08-11张宇宁王海云王维庆
水力发电 2021年5期
关键词:指令
张宇宁,王海云,王维庆
(新疆大学电气工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047)
0 引 言
随着国家对低碳电力的大力发展,以光伏发电为代表的高比例可再生能源在电网中持续增加,但光伏出力受天气光照和温度影响波动较大,其并网发电的不稳定性给电网的调度带来诸多困难[1-2],这将严重制约光伏发电的大规模开发与利用,所以实现光伏出力波动小、精准跟踪调度指令是亟待解决的研究课题。为合理应用光伏并尽量减小光伏发电的随机性和间歇性对电网带来的冲击,提高系统的稳定性,需配备一定容量的储能装置,理想的储能装置应具有高能量密度、高功率密度、循环寿命长、环保节约等特性,但就目前的研究,还没有单一的储能方式能满足上述特性,因此有专家提出混合储能的概念,多种储能方式同时工作,优势互补,超级电容与蓄电池最为热门,应用也最为广泛[3- 4]。为充分发挥混合储能的优势,最为关键的是合理有效的混合储能控制策略,一般采用低通滤波或滑动平均算法得目标并网功率和储能系统补偿功率,但此类方法未考虑电池荷电状态的变化,易造成电池的过充过放,影响电池的寿命[5- 8],所以在上述控制策略的基础上,有专家学者提出加入模糊控制算法,完成对储能设备荷电状态的实时调节[9-10]。此类方法中的模糊控制也是采用经验值,缺乏在线自学或自调整功能、费时费力,因此对隶属函数和模糊规则的调整成为模糊控制过程难题[11]。……
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