【摘 要】
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现代电力系统是可再生能源、清洁能源与信息互联网高度融合的分布式能源网络系统,这其中,风力发电、太阳能发电系统具有间歇性且受到较多外部条件约束.协同优化风力发电、太
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61603134,61673171,61533013);中央高校基本科研业务费专项基金(批准号:2017ZZD004,201-7MS033)资助项目
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现代电力系统是可再生能源、清洁能源与信息互联网高度融合的分布式能源网络系统,这其中,风力发电、太阳能发电系统具有间歇性且受到较多外部条件约束.协同优化风力发电、太阳能发电控制可以在满足负荷需求的同时,减少机械损耗,延长机组使用寿命,保证电网的安全经济运行.针对大规模且地理分散的风光互补发电系统,本文提出一种分级递阶分布式预测控制策略.上层优化控制器采用迭代分布式预测控制策略,不仅实现功率优化分配,而且能够实现减少风机低速轴机械损耗、降低系统发电成本的经济性目标.下层控制器采用监督预测控制算法可同时保证子系统的跟踪性能和经济性能.所构造的分级递阶分布式预测控制策略通过各子系统间的协同优化,实现了分布式能源的"即插即用".仿真实验证明,本文提出的分级递阶分布式预测控制策略能够有效地实现微网的安全可靠、优质高效、灵活互动等要求.
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