优化风力发电场和电池储能系统的模糊控制参数,基于在多源传感器数据下增强的人工蜂群算法

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 可再生能源系统可再生能源系统
• 控制系统 控制系统

背景情况:

• 大规模风电场的电网连接可能导致低惯性状态和频率不稳定.
• 电池储能系统 (BESS) 提供快速响应和灵活性,以减轻频率波动.
• 双输入感应发电机 (DFIG) 和BESS中的模糊控制可能会受到影响频率控制的参数错误的影响.

研究的目的:

• 建议改进人工蜂群 (ABC) 算法,以优化DFIG和BESS中的模糊控制器.
• 提高风电场系统中BESS和DFIG的频率控制能力.
• 为了解决模糊成员函数中参数错误引起的频率不稳定性.

主要方法:

• 开发了一种改进的人工蜜蜂殖民地 (ABC) 算法,该算法结合了高斯的流浪机制.
• 改进的ABC算法被用来优化BESS和DFIG的模糊控制器会员函数参数.
• 建议的控制策略使用MATLAB/Simulink模拟进行了验证.

主要成果:

• 优化的控制策略显著降低了0.15 Hz的振荡幅度.
• 在优化后,频率控制精度提高了40%.
• 稳定状态的频率偏差减少了26%.

结论:

• 提议的改进的ABC算法有效优化模糊控制器,以提高风电场系统的频率稳定性.
• 将BESS和DFIG与优化控制策略的整合改善了电力系统的总体频率响应.
• 这种方法可以显著提高协调风电场和BESS系统的频率稳定性.