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题名基于改进功率环的微电网对等控制策略研究
被引量：7
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作者
王凌云
周璇卿
李升
刘远
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机构
三峡大学电气与新能源学院
国网湖北省电力公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2017年第9期171-177,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51407104)
梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)开放基金资助项目~~
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文摘
基于传统下垂控制方法存在的不足,同时考虑减小微电网依赖于通信系统,使负荷和分布式电源能够即插即用,提出一种基于改进功率环的微电网对等控制策略。传统的下垂控制方法会造成系统频率和交流母线电压的偏差,针对该问题,引入电压补偿环节和频率补偿环节,构建改进的功率环反馈控制器。利用该控制策略对由2台同容量分布式电源构成的微电网进行仿真分析,并和采用传统下垂控制方法所得结果进行比较,此外,在并网/孤网切换模式和负荷投切模式下,分析该控制策略下的微电网运行特性,仿真结果表明了基于改进功率环的微电网对等控制策略能够有效降低系统频率和交流母线电压的偏差。
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关键词
分布式电源
微电网
下垂控制
对等控制
控制策略
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Keywords
distributed generation
microgrid
droop control
peer to peer control
control strategy
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分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于融合模型的风电场输出功率短期预测方法
被引量：1
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作者
王凌云
夏展鹏
许弘雷
周璇卿
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机构
三峡大学电气与新能源学院
华中科技大学能源与动力工程学院
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出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2259-2262,共4页
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基金
国家自然科学基金(51407104)
湖北省教育厅自然科学研究项目(Q20121305)
+1 种基金
国家"863"计划课题(2012AA050207)
湖北国智恒三大电力科技有限公司研究生科研创新基金(HBGZH-201211)
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文摘
风电场功率短期预测对并网风力发电系统的运行有着重要意义,在考虑风速、温度、海拔等影响风电功率的主要因素的基础上,为提高风电场短期输出功率的预测精度,提出基于风速与风电功率的融合预测模型。首先针对风电功率的直接预测,采用自回归时间序列和广义回归神经网络的组合模型来预测;然后再利用该组合模型预测风速,根据风速与风电功率的关系间接求出预测的风电功率;最后将前两种组合预测模型进行再次组合,得到融合预测模型。以吉林洮北风电场的短期功率预测为例,运用Matlab软件编程实现本文所提出的算法,验证模型的准确性与可行性,得到融合预测模型的预测相对误差为7.156%,可有效提高大型风电场输出功率的预测精度。
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关键词
风速预测
功率预测
自回归时间序列
广义回归神经网络
融合预测模型
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Keywords
wind speed prediction
power prediction
autoregressive time series
generalized regression neural network
fusion prediction model
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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