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基于ELM预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略
作者姓名:胡亚平  聂涌泉  何宇斌  陈根军  林子杰  曹武
作者单位:1. 中国南方电网电力调度控制中心;2. 南京南瑞继保电气有限公司;3. 东南大学 电气工程学院
基金项目:国家重点研发计划项目(2018YFB1502904)
摘    要:高比例新能源电网中,功率与频率变化存在很强的非线性,自动发电控制(AGC)作为电网调节频率的主要控制手段,目前的控制方式无法很好地适应强非线性特性电网的调频需求。鉴于此,提出了基于极限学习机(ELM)预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略。其特点在于通过ELM算法和历史运行数据,建立电网功率变化与频率变化的实时频率预测模型,进一步基于预测模型分析AGC调节机组的调频能力,按照调频能力优化AGC的区域功率控制需求功率分配。其优势在于通过机器学习拟合频率非线性调节规律,优化AGC频率控制,提高系统频率调节的快速性和可靠性,从而提高含新能源电网稳定性。最后通过电网SCADA实际数据建立预测模型并验证其准确性和实时性,并通过应用实例证明所提策略可以实现快速稳定调频。

关 键 词:ELM  非线性  高比例新能源  频率控制

Improved Frequency Control Strategy for Power Grid with High Proportion of Renewable Energy Based on ELM Prediction Model
Authors:HU Yaping  NIE Yongquan  HE Yubin  CHEN Genjun  LIN Zijie  CAO Wu
Abstract:
Keywords:
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