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基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法
被引量：
3
1
作者
张姝
陈豪
肖先勇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期77-86,共10页
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(radialbasisfunction,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...
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(radialbasisfunction,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。
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关键词
光伏并网系统
等效建模
逆变器控制
电压-频率扰动
RBF神经网络
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法
被引量：
3
1
作者
张姝
陈豪
肖先勇
机构
四川大学
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期77-86,共10页
基金
国家自然科学基金项目资助(52007126,U2166209)。
文摘
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(radialbasisfunction,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。
关键词
光伏并网系统
等效建模
逆变器控制
电压-频率扰动
RBF神经网络
Keywords
photovoltaic grid
-
connected system
equivalent modeling
inverter control
voltage
-
frequency disturbance
RBF neural network
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法
张姝
陈豪
肖先勇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
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