分布式模型预测控制在风光互补发电系统中的应用

发布时间：2017-12-06 10:14

  本文关键词：分布式模型预测控制在风光互补发电系统中的应用

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【摘要】：风光互补发电系统模型包括风力发电子系统、光伏发电子系统、蓄电池组和一个负载。在风光互补发电系统中,风力发电子系统和光伏发电子系统是两个地理上分开的发电系统,和分布式模型预测控制算法很契合,所以本文设计了一个分布式模型预测控制器来对其进行优化和调节。在风光互补发电系统中,我们发现其模型中具有很强的非线性环节,这样不能直接将分布式模型预测控制算法运用到风光互补发电系统中,所以在此需要对模型进行线性化处理。神经网络是一种很好的近似化模型的方法,运用神经网络方法训练出各个子系统的神经网络模型,然后在设定点进行线性化处理,最后得到各个子系统的线性化分布式模型。对于目标函数的设计,是在基于风力发电子系统为优先发电的基础上,光伏发电配合风力发电,必要时候在使用蓄电池来满足外界的负荷需求。对此设计目标函数,并使其满足相应的约束条件,通过二次规划求解出最优值。最后,仿真研究证明了该方法的优越性。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM61

【参考文献】

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1 刘海燕;方创琳;蔺雪芹;;西北地区风能资源开发与大规模并网及非并网风电产业基地建设[J];资源科学;2008年11期

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本文编号：1258244