一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法，包括以下步骤：S1、随机选择不同的v、d、K进行组合，进行调频仿真得到偏差Δf

【技术实现步骤摘要】
一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法


[0001]本专利技术属于风电调频控制
，具体涉及一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法。

技术介绍

[0002]风力发电技术是当前发展最为迅速的新能源发电技术，全球风电装机总容量因风电发展形势迅猛而逐年加大。然而风电具有随机性和波动性，大规模的风电并入电网会导致电力系统出现功率不平衡、频率波动等问题，其中电力系统调频问题是制约风电大规模发展的重要因素。
[0003]一方面，大规模风电并网使其显现出更大的随机性和波动性，传统机组受调频响应速度以及爬坡速度限制难以跟踪风电功率波动，使系统频率受到更大的威胁；另一方面，变速风力发电机组的转速与系统频率完全解耦，不具备响应系统频率变化的能力，大规模的风电并入电网会降低电力系统的惯性，其次，因风力发电机组通常采用最大功率点跟踪(MaximumPowerPointTracking，MPPT)的运行模式，不具备调频有功备用，大规模风电并入电网会降低电力系统的调频能力。因此，研究风电调频的优化控制方法，对提高风电利用率、缓解传统机组调频压力、保证电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、随机选择n组不同的风速v、风机减载系数d、风机下垂系数K进行组合，然后进行调频仿真，得到系统最大频率偏差Δf
max
、稳态频率偏差Δf、动态调频响应时间Δt；S2、以选择的n组v、d、K和仿真数据作为训练样本，采用胶囊网络构建预测模型，并预测v、d、K的其余组合下系统Δf
max
、Δf、Δt的值；S3、以式(1)为目标函数，得到不同风速v下的风机减载系数d、风机下垂系数K；min∑(aΔf
max
+bΔf+cΔt)＝F(d,K)(1)其中，Δf
max
、Δf、Δt前的系数a、b、c表示其对应权重；S4、在仿真模型中分别建立v与d的映射关系：d＝f1(v)、v与K的映射关系：K＝f2(v)，未知数据点则采用线性插值法进行填充；S5、测量风机实时风速v，通过f1和f2得到当前v对应的最优减载系数d和下垂系数K；S6、根据d和K计算风机减载功率P
del
和调频功率ΔP，进而计算得到风机调频实发功率P
ref
，完成风机减载和调频控制。2.根据权利要求1所述的基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，v以0.1的幅度增减且v∈(v
cut
‑
in
,v
cut
‑
out
)，v
cut
‑
in
为风机切入风速，v
cut
‑
out
为风机切出风速；d以0.01的幅度增减且d∈[0,d
max
]，d
max
为所允许的最大减载系数；K取整数且K∈[0,K
max
]，K
max
为所允许的最大下垂系数。3.根据权利要求1所述的基于胶囊网络预测的风电调频优化控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用胶囊网络构建的预测模型依次包括卷积层、初级胶囊层、数字胶囊层、Flatten层和全连层；预测模型的训练方法包括以下流程：S21、将S1选取的n组v、d、K处理成输入向量T
in
形式；S1调频仿真得到的n组系统最大频率偏差Δf
max<...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕云龙，宫大为，井实，刘影，甘淑娟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：