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新能源区域电网负荷频率控制方法研究
杨向东
（）
中国华电科工集团有限公司
摘要：为了提高新能源区域电网负荷频率控制的质量，考虑到云模型解决传统模糊逻辑立场上存在
，－ＰＩ，，
不确定性问题提出搭建基于云神经网络算法解决对人工经验的依赖实现更好的负荷频率
控制。试验结果表明：此控制方法在多种干扰情况下均具备较好的负荷频率控制效果，具有极强自适
应性以及稳定性。
：；；；
关键词新能源光伏电网负荷频率控制
０引言掌控系统特征后总结的经验建立。定性规则在每个采
样周期时间内应完成近似推理的运算控制，反向加强
，
针对化石能源匮乏及环境污染问题开发多种新
能源接入电网成为大势所趋［１］，区域电网中包含的光实时控制复杂难度，若出现更换控制系统情况还需要
重新调整控制系统，因此云模型的适用性较弱。
、，
伏发电风力发电等可再生新能源接入电网虽解决
将云模型算法融合神经网络算法，搭建基于云－
，
了资源及环境问题但同时导致电力系统负荷频率产
ＰＩ，、
生随机性以及波动性，致使区域电网中负荷频率控制神经网络算法模拟大脑运行机制中的并发记忆
（ＬｏａｄＦｒｅｑｕｅｎｃｙＣｏｎｔｒｏｌ，ＬＦＣ）受未知因素影响。自适应学习数据样本［７］，使用基于神经网络前提下建
考量区域电网中系统平稳运行的核心指标即负荷立自学习云规则并利用神经网络实现各变量之间的非
频率，降低频率波动幅度，同时提升发电机组响应时线性投射。将引入可再生新能源的区域电力系统作为
间已成为负荷频率的控制目标［２］。由于电力系统中各，ＰＩ－
实际对象将原有的二维云控制器改进为云神
个区域负荷异常、区域间的联络线交换功率异常等原ＰＩ。
经网络控制器进行负荷频率控制
，，
因负荷频率控制作为电网平稳运行的重要环节可－ＰＩ１
云神经网络发生器的前件发生器选取区域
促使系统负荷频率维持平稳状态，并将联络线交换功ｅ２ｅ，
系数矩阵以及区域系数矩阵输入进去该前件
ｃ
率保证在计划值内，控制负荷频率稳定［３］。
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