【摘 要】
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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
【机 构】
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电子科技大学能源科学与工程学院,国网四川省电力公司天府新区供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61304177);四川省教育厅科研项目(15ZB0345)
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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
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