发明专利｜基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法及装置
实时测量微电网的频率值与负荷功率，并计算微电网的频率值与标准频率的频率差值;将频率差值与负荷功率标幺值输入预先训练好的BP神经网络，并通过BP神经网络得到当前调频周期内飞轮储能系统的调频控制器的最优PI控制参数 ;飞轮储能系统的调频控制器根据最优PI控制参数及频率差值得到微电网调频功率指令;以及飞轮储能系统根据微电网调频功率指令将能量在飞轮与微电网之间进行转换，维持微电网功率平衡，以对当前调频周期的微电网频率来控制。本发明的方法提高了微电网调频控制器在系统不同运行工况下的自适应能力，增强了调频的灵活度与精准度。
为此， 本发明的目的是提出一种基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法， 该方法提高了微电网调频控制器在系统不同运行工况下的自适应能力， 增强了调频的灵活度与精准度。
本发明的另一个目的是提出一种基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置。
为了实现上述目的， 本发明第一方面的实施例提出了一种基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法， 包括以下步骤： 实时测量微电网的频率值与负荷功率， 并计算所述微电网的频率值与标准频率的频率差值; 将所述频率差值与负荷功率标幺值输入预先训练好的BP神经网络， 并通过所述BP神经网络得到当前调频周期内飞轮储能系统的调频控制器的最优PI控制参数; 所述飞轮储能系统的调频控制器根据所述最优PI控制参数及频率差值得到微电网调频功率指令; 以及所述飞轮储能系统根据所述微电网调频功率指令将能量在飞轮与所述微电网之间进行转换， 维持微电网功率平衡， 以对所述当前调频周期的微电网频率进行控制。
根据本发明实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法， 采用二维系统状态量输入的BP神经网络控制架构， 综合考虑系统运行参数的非线性与时变性， 根据负荷功率以及频率偏差智能给出最优的控制参数， 调频指令精确， 进一步发挥飞轮储能的瞬态调频优势， 有效提升了微电网调频控制器在系统不同运行工况下的自适应能力， 同时提高了储能系统有功功率控制中的精度以及微网频率稳定性。
另外， 根据本发明上述实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法还可具有如下附加的技术特征：
在一些示例中， 所述BP神经网络的训练原则包括： a .当所述负荷功率大于预设功率， 且所述频率差值的绝对值deltaf大于预设差值时， 采用最大的比例系数Kp加速调频系统的功率及时响应， 此时Ki小于预设系数; b.当所述负荷功率大于预设功率， 且所述频率差值的绝对值deltaf小于预设差值时， 采用小于所述Kp的比例系数加速调频系统的功率及时响应， 且Ki保持不变; c .当所述负荷功率小于预设功率， 且所述频率差值的绝对值deltaf大于预设差值时， 逐步降低所述Kp， 同时增大所述Ki到预设系数， 以加快调频系统的响应速度; d .当所述负荷功率小于预设功率， 且所述频率差值的绝对值deltaf小于预设差值时， 逐步降低所述Kp， 同时降低所述Ki到最小值。
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