基于神经网络算法的微电网运行控制研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文基于神经网络算法的微电网运行控制研究研究生：余丰亮指导教师：肖宏飞副教授2015年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchontheoperationandcontrolforthemicrogridbasedonneuralnetworkalgorithmCandidate:YuFengliangSupervisor:Prof.XiaoHongfeiDecember，201

2、5杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着世界经济的迅速发展，人类对能源的需求急剧增加。然而常规能源储量有限，化石能源正面临枯竭。因此优化能源结构、发展可再生能源成为解决能源问题的必然选择。微电网利用可再生能源发电、就近供电，改善电能质量，提高供电可靠性，提高能源利用率。优质、可靠的电力供应是经济发展的保障，微电网对于优化电网结构、满足用户日益增加的用电安全性和可靠性要求以及多样化需求、减少污染等有重大意义。微电网在孤岛运行时，须依靠自身的调节能力来维持电压和频率的稳定。在含有新能源发电电源的微电网系统中，由于自然变动

3、电源具有非线性、时变、间歇性等特点，传统的PID控制常常难以达到理想的控制效果。本文针对微电网孤岛运行中采用的U/f控制方法的不足，引入了一种神经网络PID控制的思想。提出了基于BP神经网络算法、RBF神经网络的电压电流双闭环控制方式，设计了能够自适应调整参数的PID控制器。采用具有自学习能力的BP神经网络算法和Jacobian信息辨识算法，可在线调整U/f控制中电压电流双闭环控制器的参数，以减小微电网孤岛运行时由分布式电源输出以及负荷波动引起的电压和频率波动，从而可以改善被控系统的性能。论文采用Matlab/Si

4、mulink仿真软件搭建仿真模型，对传统微电源控制方式以及微电网运行控制进行了仿真分析。同时运用Matlab的M文件编写BP神经网络算法以及Jacobian信息辨识算法，通过S-Function功能函数模块调用该M文件，然后嵌入到整个微电网的Simulink仿真模型中。仿真研究表明，基于BP神经网络算法、RBF神经网络的电压电流双闭环PID控制器具有良好的适应性和抗干扰性，有利于孤岛微网的稳定运行。关键词：微电网；孤岛运行；U/f控制；神经网络；PID控制I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTWiththe

5、rapiddevelopmentoftheworldeconomy,itsharplyincreaseindemandforenergyforhuman.However,conventionalenergyreservesarelimited,fossilfuelsisfacingdepletion.Therefore,optimizingenergystructure,thedevelopmentofrenewableenergyhasbecomedaninevitablechoicetosolvetheener

6、gyproblem.Microgridusingrenewableenergy,nearbypowersupply,improvepowerquality,improvingpowersupplyreliabilityandenergyefficiency.improvereliabilityandimproveenergyefficiency.Highqualityandreliableelectricitysupplyistheguaranteeofeconomicdevelopment,microgridis

7、ofgreatsignificanceforutilizingthestructureofpowergrid,satisfyingtheincreasinglysafeandreliableanddiversifieddemandsofusersforelectricityandreducingpollution,etc.Microgridoperatesinislandedmodewhenfaultoccursinmaingrid.Microgridmustmaintainvoltageandfrequencyb

8、yitsownregulatingability.Becausethenaturalchangespowerhascharacteristicsthatnonlinear,time-varyingandintermittentinthemicro-gridsystemswithnewenergydistributedpowersupply,sothetrad