深度信念网络优化低风速风电微电网频率控制策略

本文主要探讨了在低风速条件下，如何利用深度信念网络优化微电网中低风速风电机组（LWTG）的控制策略，以增强其对频率波动的抑制能力。微电网作为一种分布式能源系统，随着低风速分散式风电的快速发展，如何高效利用这些风能资源并确保频率稳定成为关键问题。LWTG由于其出力可调范围有限，传统的调频方法可能不足以应对这种挑战。 文章首先介绍了在LWTG中引入的三种控制策略：虚拟惯量控制、超速控制和下垂控制。虚拟惯量控制通过释放转子存储的动能，使LWTG能够快速响应频率变化；超速控制则处理风速过快时的转速安全问题，但存在盲区问题；下垂控制有助于保持系统的电压稳定性。然而，对于LWTG，需要针对其特性进行特定参数设置，以避免最小转子转速限制带来的问题。 针对超速控制的盲区，作者提出采用深度信念网络进行优化。深度信念网络作为一种人工神经网络模型，能够通过学习和自适应调整，寻找在不同风速条件下的最佳减载率和控制参数组合，从而减少因负荷波动引发的微电网动态频率跌落。这种方法能够提升LWTG的调频性能，使其在低风速情况下发挥更大的作用。 实验结果表明，经过深度信念网络优化后的控制参数显著提高了微电网在低风速条件下的频率稳定性，有效地降低了由负荷波动引起的频率波动幅度，并实现了良好的调频效果。这为LWTG在微电网中的应用提供了新的解决方案，也为微电网的频率控制策略设计提供了有价值的参考。 本文的核心贡献在于将深度信念网络与低风速风电的微电网频率控制相结合，通过优化控制策略，提升了微电网的频率响应能力和稳定性，为微电网的实用性和可靠性奠定了坚实的基础。这一研究不仅适用于当前的低风速风电发展，也对未来可再生能源在电力系统中的集成具有重要意义。