在双区域的水力风力发电系统中,使用LSTM + GA-PID控制器与增强的拉格兰方法来增强负载频率控制的方法
Ritesh Dash1, Kalvakurthi Jyotheeswara Reddy1, Bhabasis Mohapatra2
1School of EEE, REVA University, Bangalore, India.
本研究介绍了一种先进的负载频率控制 (LFC) 策略,使用混合长短期记忆 (LSTM) 神经网络和基因算法优化PID (GA-PID) 控制器用于水力风电系统. 这种新的方法显著减少了负载干扰期间的沉降时间和超标.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 控制系统 控制系统
- 整合可再生能源的整合
背景情况:
- 互连的电力系统面临负载干扰的挑战,影响频率稳定性.
- 传统的PID控制器在水力风力发电系统中与非线性和不确定性作斗争.
- 现有的控制策略往往导致响应时间缓慢和明显的超标.
研究的目的:
- 为双区域水力风力发电系统开发先进的负载频率控制 (LFC) 战略.
- 为了提高控制精度和动态适应能力,面对负载干扰.
- 在复杂的电力系统环境中克服传统PID控制器的局限性.
主要方法:
- 实现混合长短期记忆 (LSTM) 神经网络和基因算法优化的 PID (GA-PID) 控制器.
- 使用LSTM基于历史数据和梯度下降进行干扰预测.
- 使用GA对PID控制器参数进行实时优化.
- 通过 MATLAB/Simulink 模拟和硬件验证进行性能评估.
主要成果:
- LSTM+GA-PID控制器显示,与GA-PID相比,沉降时间减少了2.33倍,与经典PID相比减少了4.07倍.
- 实现了3.27%的超速减速,并减轻了3.43%的机械功率输出干扰.
- 硬件验证证实了该模型的稳定性和有效性.
结论:
- 与传统方法相比,拟议的LSTM+GA-PID控制器为水力风力发电系统中的LFC提供了优越的性能.
- 混合方法有效地处理系统的非线性和不确定性,提高稳定性.
- 这种先进的策略为在动态负载条件下保持电力系统频率提供了强大的解决方案.
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