结合神经网络的微电网分布式模型预测控制

针对大规模且地理分散的微电网中,各个子系统之间缺乏信息交流,相隔较远且无法实现同步优化的问题,提出用分布式模型预测控制的策略对其系统进行协同优化和调节,从而实现整个微电网的功率平衡和电压稳定运行。对微电网中存在的大量非线性环节,运用神经网络线性逼近的能力,训练得出各个子系统的神经网络线性化模型。在此基础上,基于风力优先发电,光伏配合,蓄电池必要时输出的原则,设计了相应的目标函数。研究结果表明,提出的分布式模型预测控制能有效地保证整个微电网安全、可靠、稳定的运行。