基于信赖域法改进的BP网络在新能源并网方面的研究

• 作者: 姚亮 张凤林 张珺 杨云聪 陈峦 鲁尔洁
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 大电网 神经网络 信赖域 频率调节 负荷预测 新能源
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 43-50
• 页数: 8页
• 分类号: TK01
• 字数: 4701字
• 语种: 中文

摘要

传统大电网调频以PID结合智能算法为主要调节方式,系统存在迟滞性,不能有效控制较大的频率波动.为此引入神经网络模型,从负荷预测的角度对频率实施超前控制.通过信赖域法对现有BP神经网络模型加以改进,提高了其学习速度与预测精度,进而设计了一种基于负荷预测系统的大电网频率控制策略,通过预测负荷的分级实现机组优化调节,减少了不必要的旋转备用容量.通过搭建3种新能源-传统能源互补式发电机组仿真模型,对负荷预测频率控制的效果进行了仿真分析.仿真结果表明,与传统频率控制相比较,负荷预测控制下的大电网频率波动更小,调节时间进一步缩短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈峦	电子科技大学能源科学与工程学院	42	296	11.0	15.0
2	鲁尔洁	电子科技大学能源科学与工程学院	4	16	2.0	4.0
3	张凤林	电子科技大学能源科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
4	姚亮		2	5	2.0	2.0
5	杨云聪	电子科技大学能源科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
6	张珺	电子科技大学能源科学与工程学院	1	3	1.0	1.0