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陆畅,智勇军,周志锋.基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法[J].电测与仪表,2017,54(2):.
Lu Chang,Zhi YongJun,Zhou ZhiFeng.Power Control Strategies for PV Power System using Fuzzy-Neural Networks[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2017,54(2):.
基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法
Power Control Strategies for PV Power System using Fuzzy-Neural Networks
DOI:
中文关键词:  光伏发电  模糊神经网络  故障穿越  功率控制
英文关键词:PV generation  fuzzy-neural networks  fault ride-through  power control
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
陆畅Lu Chang国网河南省电力公司平顶山供电公司
智勇军Zhi YongJun国网河南省电力公司平顶山供电公司
周志锋Zhou ZhiFeng国网河南省电力公司平顶山供电公司
摘要点击次数: 1765
中文摘要:
      并网光伏发电系统的故障穿越是大规模新能源接入电网和灵活调控的技术难题,针对传统光伏发电系统在电网故障条件下穿越控制策略的不足,本文提出一种基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法。在电网电压突变和跌落情况下能够快速地调整光伏发电系统的工作模式,以适应光伏阵列最大输出功率和并网逆变器额定容量以及最大输出电流的限制,具有稳定性强、跟踪速度快等优点。给出了控制策略总体架构,详细阐述了电网故障控制器运行模式切换策略,建立了模糊神经网络算法的数学模型和实现流程。最后,在Matlab/Simulink平台下搭建了系统仿真模型,仿真结果验证了所提出控制策略的有效性。
英文摘要:
      Fault ride-through (FRT) techniques are crucial for the large-scale grid-integration and flexible control of the grid- connected PV generation systems. In order to overcome the drawbacks of conventional FRT solutions for the PV systems under grid fault conditions, a new power control strategy based on fuzzy-neural networks (FNN) has been proposed for the PV systems. The operation modes can be flexibly adjusted to adapt grid voltage abrupt changes and voltage sag, thus the maximum output power of PV panels and maximum inverter power rating and current rating can be taken into consideration. The benefits of enhanced stability characteristics and tracking performance can be achieved. The controller architecture and the operation modes are presented, and the mathematical model and the flow- chart of the fuzzy-neural network algorithm are given. Finally, the system model is established using Matlab/Simulink, and the effectiveness of the presented control strategy for PV system has been confirmed by the simulation results.
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