基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法

针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法.首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据.然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型.最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证.结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同...

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 52; no. 4; pp. 77 - 86
Main Authors 张姝, 陈豪, 肖先勇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 四川大学,四川 成都 610000 16.02.2024
Subjects
RBF神经网络
RBF neural network
等效建模
inverter control
voltage-frequency disturbance
光伏并网系统
电压-频率扰动
photovoltaic grid-connected system
equivalent modeling
逆变器控制
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ISSN1674-3415
DOI10.19783/j.cnki.pspc.230866

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Summary:针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法.首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据.然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型.最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证.结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.230866