基于模型预测控制的储能平抑光伏波动的控制策略

【摘要】：提出了利用模型预测控制的方法平抑光伏发电波动的策略。首先,利用小波神经网络预测模型对光伏发电输出进行预测;其次,选取平抑波动和减缓储能寿命衰减为优化指标,利用线性加权和法建立优化目标函数,并用遗传算法求解目标函数的最优解;再次,根据最优解和实际值的误差进行反馈,对预测信息进行修正,并对目标函数滚动优化。最后,采用某光伏电站的信息验证了所提方法的有效性,并对储能出力进行分析,得出了适用于平抑光伏出力波动的储能容量。 【作者单位】： 中国电力科学研究院;
【关键词】： 模型预测控制 储能 光伏波动 小波神经网络 滚动优化
【基金】：国网公司科技项目资助《储能系统技术电网接纳大规模集中光伏发电能力的关键技术研究及验证》
【分类号】：TM615
【正文快照】： 张德隆(1988—),男,博士研究生,主要从事电力系统储能技术研究。李建林(1976—),男,教授级高工,博士,主要从事大规模储能技术研究。惠东(1968—),男,教授级高工,博士,主要从事电工理论与新技术研究。0引言光伏和风电等可再生能源发电以资源丰富、污染小等特点,得到越来越多的

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