基于自适应神经网络的光伏发电系统并网控制策略

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1、第39卷第6期四川I电力技术Vo1．39。No．62016年12月SichuanElectricPowerTechnologyDec．。2016基于自适应神经网络的光伏发电系统并网控制策略陆畅，周志锋。智勇军(国网河南省电力公司平顶山供电公司，河南平顶山467001)摘要：针对传统并网光伏发电系统在电网故障条件下穿越控制策略的不足，提出一种基于自适应模糊神经网络的光伏发电系统并网控制方法。该方法在电网电压突变和跌落情况下能够快速地调整光伏发电系统的工作模式，以适应光伏阵列最大输出功率和并网逆变器额定容量以及最大输出电流限制，具有稳定性强、跟踪速度快等优点。给出了控制策略总体架构

2、，阐述了电网故障控制器运行模式切换策略，建立了自适应模糊神经网络算法的数学模型。在Matlab／Simulink软件平台下搭建了仿真模型，验证了控制策略的有效性。关键词：光伏发电；模糊神经网络；故障穿越；功率控制Abstract：Faultride—through(FRT)techniquesarecrucialforthelarge—scalegrid—connectedandflexiblecontrolofgrid—integratedPVgenerationsystems．ToovercomethedrawbacksofconventionalFRTsolutionsf

3、orPVsystemsundergridfaukconditions，anewpowercontrolstrategybasedonfuzzyneuralnetworks(FNN)isproposedforPVsystems．Theoperationmodescanbeadjustedtoadapttheabruptgaavoltagechangesandvoltagesag，thusthemaximumoutputpowerofPVpanelsandthemaximuminverterpowerratingandcurrentratingCanbetakenintoconsi

4、derationwithenhancedstabilityandfasttrackingperformance．Thecontrollerarchitectureandtheoperationmodesarepresented，813dthemathematicalmodelandtheflow—chartoffuzzyneuralnetworkalgorithmaregiven．Finally，thesystemmodelisestablishedusingMatlab／Simulink，andtheefectivenessoftheproposedcontrolstrate

5、gyforPVsystemisverifiedbythesimulationresults．Keywords：PVgeneration；fuzzyneuralnetwork；faultride—through；powercontrol中图分类号：THM614文献标志码：A文章编号：1003—6954(2016)06—0047—04近年来，分布式光伏发电系统大规模接入电网，于负序电流存在，并网逆变器的并网功率与光伏阵给电网安全稳定运行带来了巨大挑战，由于电网故列发出功率不平衡，并网逆变器直流侧电压降大幅障而快速将光伏发电系统切出电网的方法目前已无度波动，影响光伏发电系统的稳定运行

6、，将不能满足法满足要求，突然将大容量光伏切出系统会对电网国家标准和国家电网公司关于入网标准的要系统造成严重冲击，导致电网崩溃lL1I4J。为保证光求“-13]。伏发电系统在故障时不脱离电网，需要光伏发电系将模糊神经网络用于光伏发电系统功率控制的统具有低电压穿越(1owvoltageride—through，应用场合，在电网电压突变和跌落情况下能够快速LVRT)能力-8]。电网电压正常运行状况下，光伏地调整系统的工作模式，以适应光伏阵列最大输出并网逆变器通常采用传统电压／电流双闭环控制策功率和并网逆变器额定容量及最大输出电流的限略实现光伏发电系统并网运行。当电网电压发生三制，具有

7、稳定性强、跟踪速度快等优点。阐述了电网相对称跌落时，采用传统的双环控制和LVRT控制故障控制器运行模式切换策略，建立了模糊神经网策略相互切换来实现光伏发电系统低电压穿越的控络算法的模型，并在Matlab／Simulink平台下搭建了制目标J。系统仿真模型，仿真结果验证了所提控制策略的有效性和可行性。由于电网电压对称跌落不含负序分量，只需抑制并网逆变器出口电流，防止过流保护动作，实现其1光伏发电系统的拓扑结构在电网电压对称跌落时的低电压穿越_9。然而，在电网实际运行中，绝大多数故障为不对称故障