基于模糊神经网络的风电混合储能系统及其优化方法技术方案

本发明专利技术主要是涉及一种基于模糊神经网络的风电混合储能优化系统，包括混合储能系统和储能元件，由超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统并联在双馈电机电网侧变流器的直流侧，转子侧变流器连接双馈电机，电网侧变流器连接电网，电网侧变流器与转子侧变流器并联，储能元件分别采用双向DC/DC变换器连接。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性，将其并联在双馈式风力发电机变流器的直流侧。并采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化，能够提高储能装置的使用寿命。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于模糊神经网络的风电混合储能系统，其特征在于：由超级电容器（1）和蓄电池（2）组成的混合储能系统并联在双馈电机电网侧变流器（3）的直流侧，转子侧变流器（4）连接双馈电机，电网侧变流器（3）连接电网，电网侧变流器（3）与转子侧变流器（4）并联，超级电容器（1）和蓄电池（2）分别采用双向DC/DC变换器（5）连接。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：卢芸，赵永来，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21