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步骤S2: 将频率差值与负荷功率标幺值作为系统状态量, 输入预先训练好的BP神经网络, 并通过BP神经网络得到当前调频周期内飞轮储能系统的调频控制器的最优PI控制参数。
步骤S3: 在整定PI控制参数后, 飞轮储能系统的调频控制器根据最优PI控制参数及频率差值得到微电网调频功率指令。 其中, 微电网调频功率指令包括飞轮储能系统的有功功率参考值Pref。
步骤S4: 飞轮储能系统对微电网调频功率指令进行快速精确响应, 通过将能量在飞轮与微电网之间进行转换, 实现微电网的功率平衡, 维持微电网频率稳定, 从而完成对当前调频周期的微电网频率的控制。
其中, 本发明实施例中所涉及的BP神经网络是训练成熟的网络, 在此过程中, 首先需要具备训练数据库, 数据库的确定需要基于一定的专家经验下的训练原则, BP神经网络的权值以及偏置在大量的由专家经验给出的数据库训练中, 根据理想输入与期待输出不断调节自身内部神经元之间的连接弧, 使得BP神经网络能够对具有代表性的不同试验数据都能够给出期待的响应, 考虑到BP神经网络的训练, 本发明实施例中的BP神经网络的训练原则例如包括:
a .当负荷功率大于预设功率, 且频率差值的绝对值|deltaf|大于预设差值时, 采用最大的比例系数Kp加速调频系统的功率及时响应, 此时Ki小于预设系数。 换言之, 即当负荷功率较大, 频率偏差绝对值|deltaf|较大时, 采取最大的比例系数Kp加速调频系统的功率及时响应, 此时Ki较小。
b .当负荷功率大于预设功率, 且频率差值的绝对值|deltaf|小于预设差值时, 采用小于Kp的比例系数加速调频系统的功率及时响应, 且Ki保持不变。 换言之, 即当负荷功率较大, 频率偏差绝对值|deltaf|较小时, 相对于上述a中的系数, 采取次大的比例系数Kp, Ki不变。
c .当负荷功率小于预设功率, 且频率差值的绝对值|deltaf|大于预设差值时, 进一步降低Kp, 同时增大Ki到预设系数, 以加快调频系统的响应速度。 换言之, 即当负荷功率较小, 频率偏差绝对值|deltaf|较大时, 进一步降低Kp, 同时增大Ki到预设系数, 加快系统响应速度, 但是不能过大造成积分饱和。
d .当负荷功率小于预设功率, 且频率差值的绝对值|deltaf|小于预设差值时, 进一步降低Kp, 同时降低Ki到最小值。 换言之, 即当负荷功率较小, 频率偏差绝对值|deltaf|较小时, 此时系统已经趋于稳定状态, 进一步降低Kp, 同时降低Ki到最小值, 使得系统稳定在某一状态, 维持频率稳定。
综上, 根据本发明实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法, 采用二维系统状态量输入的BP神经网络控制架构, 综合考虑系统运行参数的非线性与时变性, 根据负荷功率以及频率偏差智能给出最优的控制参数, 调频指令精确, 进一步发挥飞轮储能的瞬态调频优势, 有效提高了微电网调频控制器在系统不同运行工况下的自适应能力, 同时提高了储能系统有功功率控制中的精度以及微网频率稳定性。
为了便于理解, 以下结合附图及具体的实施例来详细描述本发明上述实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法的具体实现方式。
如图2所示, 展示了基于飞轮储能系统的微电网主接线示意, 其中, 新能源发电可以是光伏发电、 风力发电等, 飞轮储能系统可以是固定容量的单飞轮装置或者是可大规模扩展容量的飞轮阵列储能系统。 单台飞轮储能系统例如图3所示, 包括LCL滤波器1、 微电网侧变流器2、 直流母排电容3、 飞轮本体侧变流器4、 飞轮电机5和飞轮转子6。
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