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BPNN-MPC Based Load Frequency Control Method for Power Systems with Variable Parameters
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DOI：10.1007/978-981-95-1103-7_16.png)
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摘要
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随着可再生能源渗透率的不断提高，热力发电单元频繁在宽负荷范围内运行，导致其自动发电控制（AGC）模型参数发生显著变化。在传统的电网AGC模型和频率调节策略下，系统频率调节能力的评估和改进难以准确实现。因此，本文提出了一种基于神经网络的模型预测控制（NN-MPC）策略用于电网AGC频率调节，并考虑了热力发电单元的灵活运行。首先，建立热力发电单元在灵活运行下的宽负荷频率调节模型，并采用反向传播神经网络（BPNN）对电网AGC模型进行拟合和重构。其次，基于BPNN频率调节模型预测电网动态频率响应特性，并将其作为模型预测控制（MPC）框架中的预测模型。设计最优频率性能目标函数，采用差分进化算法求解优化问题并实现滚动优化。最后，MATLAB/Simulink仿真结果表明，所提出的NN-MPC策略有效缓解了传统MPC模型因热力发电单元宽负荷运行导致的失配问题，并能显著降低系统最大频率偏差。
Keyword:
Thermal Power Units
Flexible Operation
AGC
Model Predictive Control
Neural Network
期刊
I
IF:
0
论文数:
31
被引数:
0
机构
引用论文
Fast frequency recovery-oriented distributed optimal load frequency control: An active disturbance rejection control approach面向快速频率恢复的分布式最优负荷频率控制: 一种自抗扰控制方法.png)
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