模糊逻辑与粒子群优化：智能微电网频率控制与需求响应策略

"频率控制在交流微电网中的关键性作用日益凸显，随着智能微电网的发展，对灵活性和智能控制的需求愈发迫切。传统的自动发电控制（AGC）和旋转储备在现代电力系统中逐渐显得不足，尤其是在可再生能源比例不断增加的情况下，如风能和太阳能（通过光伏系统）的并网，这可能导致系统稳定性受到影响。为解决这些问题，本文提出了一种创新的解决方案：结合模糊逻辑和粒子群优化算法（PSO）的智能控制策略。 模糊逻辑作为一种模糊推理技术，能够处理不确定性信息和非线性关系，为微电网中的频率控制提供一种适应性强、易于解释的决策支持。另一方面，粒子群优化算法（PSO）是一种全局优化算法，其模仿鸟群觅食行为，能够搜索出最优解，这在微电网中可用于寻找最佳的控制参数设置，以提高整体效率和稳定性。 论文探讨了需求响应（DR）在动态平衡发电和需求时的作用，特别是在风能和光伏输出受自然条件影响波动的情况下。需求响应不仅是响应电网调度指令，调整用户侧用电行为，还可以通过储能系统或其他形式的灵活负荷管理，帮助微电网实现持续的稳定运行。通过模拟一个孤岛微电网的案例，作者对比了这种智能控制器与传统控制设计方法的效果，结果显示，新的控制策略不仅能够快速实现需求响应带来的功率补偿，还能有效应对可再生能源波动带来的挑战。 本文的贡献在于提供了一种融合了模糊逻辑和粒子群优化的智能频率控制方法，以增强微电网的适应性和稳定性，同时强调了需求响应在解决可再生能源接入问题中的重要角色。这为未来智能微电网的设计和运营提供了有价值的技术参考，对于推动能源转型和可持续发展具有重要意义。"