光伏发电因天气等的因素影响,其输出功率具有不确定性,接入配电网后可能会引起配电网馈线过电压。针对这一问题通过建立一种基于BP神经网络的预测模型,预测出不同时间段的输出功率,对比以往引起过电压时的输出功率,计算出需要削减的有功功率,进而防止馈线过电压的产生。该模型首先对大量历史数据进行学习分析,并不断更新迭代,从而得出较为准确的预测数据。计算出需要削减的有功功率后,该文提出通过调节光伏阵列模块和调节并网逆变器2种方案来调节光伏发电的输出功率,并对这2种方案进行对比。最后,使用MATLAB仿真软件对算例进行计算分析,结果证实了2种控制策略的可行性和有效性。
类型: 期刊论文
作者: 范家铭,夏向阳
关键词: 光伏发电,过电压,功率削减,预测模型
来源: 电力科学与技术学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 长沙理工大学电气与信息工程学院
分类号: TM615
DOI: 10.19781/j.issn.1673-9140.2019.04.017
页码: 123-128+147
总页数: 7
文件大小: 1120K
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/2473a14771a39a2f064ae1e7.html