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    基于優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)等效建模

    2021-09-07 06:03:48吳忠強(qiáng)戚松岐尚夢(mèng)瑤申丹丹
    計(jì)量學(xué)報(bào) 2021年7期
    關(guān)鍵詞:煙花儲(chǔ)備配電網(wǎng)

    吳忠強(qiáng),戚松岐,尚夢(mèng)瑤,申丹丹

    (燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院,河北 秦皇島 066004)

    1 引 言

    可再生能源分布式發(fā)電系統(tǒng)有效緩解了電力資源短缺和環(huán)境污染帶來(lái)的問題。在一些以農(nóng)牧業(yè)為主的偏遠(yuǎn)地區(qū),由于居民生活習(xí)慣和地理環(huán)境等障礙,大電網(wǎng)覆蓋困難,供電質(zhì)量差。分布式發(fā)電由于其規(guī)模小、可獨(dú)立供電、易維護(hù)等特點(diǎn),能較好地解決這一問題。近年來(lái),微電網(wǎng)作為一種有效利用可再生能源的分布式發(fā)電手段[1],在國(guó)內(nèi)外受到了廣泛的關(guān)注。

    隨著微電網(wǎng)數(shù)量、容量的增加,對(duì)于微電網(wǎng)接入配電網(wǎng)的研究顯得尤為重要,電能質(zhì)量問題將成為分布式發(fā)電不可回避的問題[2]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在微電網(wǎng)的能量管理,與配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行,仿真平臺(tái)的開發(fā)以及等效建模等領(lǐng)域展開了深入研究[3~8]。目前,微電網(wǎng)的優(yōu)化、構(gòu)架、并網(wǎng)結(jié)構(gòu)和控制方案設(shè)計(jì)等已成為微電網(wǎng)研究的重要領(lǐng)域[9,10]

    微電網(wǎng)有孤網(wǎng)和并網(wǎng)兩種運(yùn)行狀態(tài),其中以并網(wǎng)運(yùn)行為主,與配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行,才能最大化發(fā)揮其效能。因此需建立微電網(wǎng)模型,才能與配電網(wǎng)一起進(jìn)行仿真研究。微電網(wǎng)的建模方法包括傳統(tǒng)的元器件搭建法、等效電路建模法[11]和智能建模法。

    智能建模法,主要包括利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能優(yōu)化算法等來(lái)對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行等效建模。建立微電網(wǎng)的等效模型,是為了利于將來(lái)配電網(wǎng)的仿真研究及相關(guān)潮流計(jì)算。由于微電網(wǎng)內(nèi)部元件和系統(tǒng)的復(fù)雜性,使得利用微電網(wǎng)元件和系統(tǒng)詳細(xì)模型參與電網(wǎng)仿真分析變得困難。在微電網(wǎng)與配電網(wǎng)的并網(wǎng)連接點(diǎn)對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行等效建模,將配電網(wǎng)劃分為要研究的系統(tǒng),而將微電網(wǎng)視為整體外部系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,可大大簡(jiǎn)化仿真規(guī)模。因此把微電網(wǎng)視為一個(gè)整體的外部系統(tǒng),在電網(wǎng)分析過程中通過并網(wǎng)點(diǎn)的能量交換過程來(lái)體現(xiàn)微電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài),降低了分析難度,提高了分析效率。文獻(xiàn)[12]利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)微電網(wǎng)等效建模,將微電網(wǎng)并網(wǎng)點(diǎn)的電流和電壓數(shù)據(jù)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出進(jìn)行訓(xùn)練,所建模型與實(shí)際模型高度一致;文獻(xiàn)[13]通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微電網(wǎng)的等效建模,并利用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,所建模型可以較好地描述微電網(wǎng)的運(yùn)行特性;文獻(xiàn)[14]利用模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行等效建模,并用改進(jìn)的細(xì)菌覓食算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),得到一種可靠的建模方法。

    回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(echo state network,ESN)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其隱層替換為具有多個(gè)神經(jīng)元的儲(chǔ)備池,儲(chǔ)備池獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,具有較好的穩(wěn)定性?;芈暊顟B(tài)網(wǎng)絡(luò)只需要改變輸出權(quán)值即可完成訓(xùn)練,大大簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過程。文獻(xiàn)[15]利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)地電力負(fù)荷預(yù)測(cè),將蓄電池和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均模塊化處理,逐個(gè)訓(xùn)練,然后將預(yù)測(cè)結(jié)果集成輸出,提高了預(yù)測(cè)精度;文獻(xiàn)[16]將回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)用于地鐵供電系統(tǒng)中的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),具有較好的預(yù)測(cè)精度;文獻(xiàn)[17]利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配電網(wǎng)的故障恢復(fù)。

    本文以風(fēng)/光/儲(chǔ)微電網(wǎng)為研究對(duì)象,利用ESN對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行等效建模,在配電網(wǎng)仿真分析中,用等效模型代替微電網(wǎng)的實(shí)際模型,簡(jiǎn)化仿真規(guī)模提高分析效率。在訓(xùn)練過程中只有輸出權(quán)值需要訓(xùn)練,大大簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過程,但是其他參數(shù)通常在訓(xùn)練前根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取,并且不再改變,這就導(dǎo)致ESN的逼近能力不能達(dá)到最優(yōu)。煙花算法具有爆發(fā)性、瞬時(shí)性、分布并行性和可擴(kuò)充性等優(yōu)點(diǎn),通過煙花算法對(duì)ESN的初始化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,可有效避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小,進(jìn)一步提高等效模型的逼近能力。

    2 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

    微電網(wǎng)系統(tǒng)包含各種類型的分布式發(fā)電單元和負(fù)荷,一般應(yīng)具備兩種運(yùn)行方式,即孤島運(yùn)行和并網(wǎng)運(yùn)行,并且可以在這兩種運(yùn)行模式下自由切換。圖1為微電網(wǎng)構(gòu)架圖,系統(tǒng)主要由光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和微型燃?xì)廨啓C(jī)、儲(chǔ)能裝置及負(fù)荷構(gòu)成。

    光伏發(fā)電是采用雙極式并網(wǎng)系統(tǒng),首先經(jīng)過DC/DC斬波器改變電壓幅值,再通過逆變器轉(zhuǎn)換為交流電實(shí)現(xiàn)并網(wǎng);風(fēng)力發(fā)電是采用雙饋?zhàn)兯亠L(fēng)電機(jī)組運(yùn)行,發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子通過AC/DC/AC的方式轉(zhuǎn)換為并網(wǎng)交流電;微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)是分軸結(jié)構(gòu),直接與電網(wǎng)相連。儲(chǔ)能裝置主要是蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)。

    圖1 微電網(wǎng)構(gòu)架圖Fig.1 The architecture of micro-grid

    2 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)

    ESN是一種新型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它由輸入層、隱層和輸出層組成,但其將隱層設(shè)計(jì)為一個(gè)由很多神經(jīng)元組成的稀疏網(wǎng)絡(luò),稱為儲(chǔ)備池[18]。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The structure of echo status network

    回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的基本方程為:

    x(n+1)=f(Winu(n+1)+Wx(n)+Wbacky(n))

    (1)

    y(n+1)=fout(Wout(u(n+1),x(n+1),y(n)))

    (2)

    式中:u(n)=[u1(n),u2(n),…,ui(n),…,uH(n)]T為網(wǎng)絡(luò)的H個(gè)輸入單元;x(n)=[x1(n),x2(n),…,xi(n),…,xN(n)]T為儲(chǔ)備池的N個(gè)神經(jīng)元狀態(tài);y(n)=[y1(n),y2(n),…,yi(n),…,yL(n)]T為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的L個(gè)輸出單元;f為儲(chǔ)備池單元激勵(lì)函數(shù);fout為輸出激勵(lì)函數(shù);Win為輸入層與儲(chǔ)備池連接權(quán)值矩陣;W為儲(chǔ)備池內(nèi)部神經(jīng)元連接權(quán)值矩陣;Wout為儲(chǔ)備池與輸出層連接權(quán)值矩陣;Wback為輸出反饋連接權(quán)值矩陣。

    儲(chǔ)備池是回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu),是在訓(xùn)練前隨機(jī)生成的一個(gè)大規(guī)模稀疏網(wǎng)絡(luò)。ESN的性能由儲(chǔ)備池的各個(gè)參數(shù)決定,主要參數(shù)有:

    (1)儲(chǔ)備池譜半徑RS。RS是儲(chǔ)備池內(nèi)部神經(jīng)元連接權(quán)值矩陣W的絕對(duì)值的最大特征值,RS一般情況下小于1。

    (2)儲(chǔ)備池規(guī)模N。N是儲(chǔ)備池內(nèi)部神經(jīng)元的個(gè)數(shù),其大小取決于訓(xùn)練樣本的多少。

    (3)儲(chǔ)備池輸入單元尺度IS。其為儲(chǔ)備池的輸入信號(hào)連接到儲(chǔ)備池內(nèi)部神經(jīng)元前需要相乘的一個(gè)尺度因子,即對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行一定的縮放。

    (4)儲(chǔ)備池稀疏程度DS。其表示儲(chǔ)備池中神經(jīng)元之間的連接情況,儲(chǔ)備池中并不是所有神經(jīng)元之間都存在連接。DS表示儲(chǔ)備池中相互連接的神經(jīng)元總數(shù)占總的神經(jīng)元N的百分比,其值越大,非線性逼近能力越強(qiáng)。

    在回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中,Win,W,Wback是在訓(xùn)練前隨機(jī)生成的,在訓(xùn)練過程中保持不變,唯一需要訓(xùn)練的是Wout;Wout的訓(xùn)練一般采用嶺回歸方法,由內(nèi)部狀態(tài)x(n)和u(n),形成矩陣W∈R(H+N)×T的行向量,由y(n)形成矩陣Y∈RL×T的行向量,其中T為訓(xùn)練集數(shù)目,0

    Wout=YXT(XXT+θI)-1

    (3)

    式中:θ為正則化系數(shù);I為單位矩陣。

    3 基于煙花算法的ESN參數(shù)優(yōu)化

    3.1 煙花算法

    煙花算法(fireworks algorithm,F(xiàn)WA)是一種新型的群智能算法,通過模擬燃放的煙花在空中爆炸的行為建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,引入隨機(jī)因素和選擇策略形成一種并行爆炸式搜索方式,進(jìn)而去求解優(yōu)化問題[19]。煙花算法和一般群智能算法的優(yōu)化過程相似,首先初始化含有M個(gè)煙花的種群,然后通過爆炸操作和變異操作產(chǎn)生更多個(gè)體,從中保留最優(yōu)個(gè)體,再選出M-1個(gè)個(gè)體組成下一代煙花;如此周而復(fù)始的迭代,使種群適應(yīng)性越來(lái)越好,從而得到最優(yōu)解。

    (1)爆炸算子

    1)爆炸強(qiáng)度

    爆炸強(qiáng)度是煙花算法中爆炸算子的核心,需要確定每個(gè)煙花爆炸產(chǎn)生的火花個(gè)數(shù)和在什么幅度內(nèi)產(chǎn)生這些火花。火花個(gè)數(shù)由式(4)產(chǎn)生:

    (4)

    式中:Si為第i個(gè)煙花產(chǎn)生的火花數(shù);m是用來(lái)調(diào)節(jié)產(chǎn)生煙花總數(shù)的一個(gè)常數(shù);Ymin為種群中最好的適應(yīng)度值;Ymax為種群中最差的適應(yīng)度值;f(xi)為個(gè)體xi的適應(yīng)度值;ε為一個(gè)常數(shù),預(yù)防分母為零的情況出現(xiàn)。

    為了很好地調(diào)控火花產(chǎn)生的數(shù)量,算法給出公式:

    (5)

    式中:Si為第i個(gè)煙花的火花數(shù);round為取整函數(shù);a和b為常數(shù)。

    2)爆炸幅度

    算法是通過控制爆炸幅度來(lái)更好地尋求最優(yōu)點(diǎn)。減小適應(yīng)度值好的煙花的爆炸幅度,縮小變異的幅度,從而更加有效地收斂到極值。相反,適應(yīng)度值差的點(diǎn)應(yīng)當(dāng)通過增大爆炸幅度來(lái)擴(kuò)大變異的幅度,使其更快地到達(dá)最優(yōu)值附近。煙花爆炸幅度范圍Ai為:

    (6)

    式中Amax表示最大爆炸幅度。

    3)位移操作

    在確定爆炸幅度后,通過對(duì)煙花進(jìn)行位移變異來(lái)生成新的火花,保證種群的多樣性。位移操作是對(duì)煙花的每一維進(jìn)行位移,即:

    (7)

    (2)變異算子

    為了提高種群的多樣性,將高斯變異引入到算法中。高斯變異的計(jì)算方式為:

    (8)

    式中:g為隨機(jī)數(shù),服從均值和方差均為1的高斯分布。

    (3)映射規(guī)則

    在爆炸過程中,可能產(chǎn)生超出可行解空間范圍的煙花,煙花算法通過映射規(guī)則來(lái)將他們映射到可行域范圍內(nèi)。映射規(guī)則為:

    (9)

    (4)選擇策略

    算法在已產(chǎn)生的火花中留下最優(yōu)個(gè)體和其它M-1個(gè)個(gè)體作為下一代煙花。為保持種群多樣性,與其它個(gè)體距離更遠(yuǎn)的個(gè)體應(yīng)當(dāng)更有機(jī)會(huì)被選中。在算法中,2個(gè)個(gè)體間的距離用歐式距離來(lái)表示,即:

    (10)

    式中:R(xi)代表某個(gè)火花xi與其它煙花的歐氏距離之和;d表示2個(gè)火花之間的歐氏距離;K是所有產(chǎn)生的火花的位置集合。

    個(gè)體的選擇采用輪盤賭方式,個(gè)體被選中的概率為:

    (11)

    3.2 ESN的參數(shù)優(yōu)化

    本文利用煙花算法優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò),達(dá)到使所建模型更加精確的目的,并且使回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)具有一定的泛化能力。

    由于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中只有輸出權(quán)值需要訓(xùn)練,其它參數(shù)通常在訓(xùn)練前根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取,并且不再改變,這就導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力不能達(dá)到最優(yōu)。本文將ESN初始化過程中儲(chǔ)備池的4個(gè)主要參數(shù)RS、N、IS和DS作為煙花算法的優(yōu)化對(duì)象。通過對(duì)ESN進(jìn)行訓(xùn)練計(jì)算適應(yīng)度值,以此作為煙花種群的更新依據(jù)。

    FWA產(chǎn)生煙花個(gè)體的位置代表ESN初始化的各個(gè)參數(shù)。本文選取ESN訓(xùn)練的均方根誤差E作為適應(yīng)度好壞的依據(jù):

    (12)

    由于個(gè)體的適應(yīng)度值越小,被選為下一代的機(jī)會(huì)越大,所以選擇均方根誤差為適應(yīng)度函數(shù),這樣適應(yīng)度值越小,ESN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差越小。因此可定義煙花算法的適應(yīng)度函數(shù):

    f=E

    (13)

    通過FWA優(yōu)化ESN的步驟見圖3所示流程。

    圖3 FWA優(yōu)化ESN的流程圖Fig.3 Flow chart of ESN optimized by FWA

    4 微電網(wǎng)建模分析和討論

    4.1 微電網(wǎng)參數(shù)設(shè)置及ESN建模

    對(duì)圖1中微電網(wǎng)并網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行研究,光伏發(fā)電系統(tǒng)參數(shù)為:額定電壓UN=0.45 kV,有功功率PN=1.5 MW,功率因數(shù)cosφ=1;風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)參數(shù)為UN=0.45 kV,視在功率SN=2.4 MV·A,cosφ=0.875;兩個(gè)蓄電池容量均為500 A·h,負(fù)荷為4個(gè)三相串聯(lián)阻抗負(fù)荷,負(fù)荷大小均為有功功率PN=1 MW,無(wú)功功率QN=0.5 MV(有效值)。微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)參數(shù)為:UN=0.45 kV,PN=3.5 MW。

    利用matlab/simulink軟件搭建微電網(wǎng)系統(tǒng),得到微電網(wǎng)在各種狀態(tài)下的數(shù)據(jù)。微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在運(yùn)行過程中電壓和電流數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)出微電網(wǎng)的整體特性,因此,將并網(wǎng)仿真實(shí)測(cè)電流數(shù)據(jù)的實(shí)部和虛部作為輸入數(shù)據(jù),有功和無(wú)功功率作為輸出數(shù)據(jù)對(duì)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。仿真時(shí)間為1 s,故障時(shí)間為0.1 s。如果當(dāng)前時(shí)刻為t,采用(t-4)~t五個(gè)時(shí)刻電流的實(shí)部和虛部作為回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù),t時(shí)刻的有功和無(wú)功功率作為回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)。

    ESN初始化:ESN的輸入數(shù)為H=10,它們是(t-4)~t時(shí)刻電流的實(shí)部和虛部值;輸出數(shù)為:L=2,它們是t時(shí)刻的有功和無(wú)功功率值。設(shè)RS為0.6,N為2 500,IS為0.5,DS為3%,f為雙曲正切函數(shù):

    (14)

    fout同樣也為雙曲正切函數(shù)。FWA參數(shù)選?。涸O(shè)煙花種群數(shù)量M=40,高斯變異產(chǎn)生的變異個(gè)體數(shù)為60,預(yù)期訓(xùn)練誤差E=2×10-5,最大迭代次數(shù)為200次,m=0.8,a=0.6,b=0.8,ε=5×10-6,θ=1.2。

    4.2 建模結(jié)果及分析

    系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)生各種故障[20~23],圖4為FWA-ESN在各種故障下的擬合結(jié)果。為了說(shuō)明FWA-ESN的建模效果,同時(shí)給出了徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ESN的建模結(jié)果以及微電網(wǎng)實(shí)際仿真結(jié)果以便比較。

    FWA-ESN、RBFN和ESN三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等效建模時(shí)的擬合誤差為平均均方根誤差,結(jié)果見表1。

    表1 FWA-ESN、RBFN和ESN的平均擬合誤差Tab.1 The fitting errors of FWA-ESN,RBFN and ESN

    由表1可看出:ESN所建模型要比RBFN所建模型誤差小0.220 1,建模精度有了較大提高;FWA-ESN所建模型要比ESN所建模型更加精確,誤差下降了一個(gè)數(shù)量級(jí)。由圖4和表1可看出:FWA-ESN比ESN有更高的精度,ESN的建模精度高于RBFN的建模精度。FWA-ESN等效模型可以較好地?cái)M合實(shí)際仿真模型,表明FWA-ESN等效模型可以替代復(fù)雜的微電網(wǎng)實(shí)際模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的計(jì)算,減小計(jì)算難度。

    為了進(jìn)一步提高適用性,本文考慮各種負(fù)荷變化建立FWA-ESN模型。取將要研究的負(fù)荷變化建立模型訓(xùn)練集,當(dāng)要研究的負(fù)荷變化多時(shí),則FWA-ESN模型的訓(xùn)練過程復(fù)雜,要研究的負(fù)荷變化少,則FWA-ESN模型的訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單。訓(xùn)練后的FWA-ESN模型可模擬這些負(fù)荷變化的工況,將其用于配電網(wǎng)的仿真時(shí),測(cè)試集即為訓(xùn)練集,模型已訓(xùn)練好,無(wú)實(shí)時(shí)性問題。圖5給出了3種負(fù)荷發(fā)生變化的情況,在三相短路故障下的FWA-ESN擬合情況,同時(shí)給出了徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ESN的建模結(jié)果,以及微電網(wǎng)實(shí)際仿真結(jié)果以便比較。

    圖5 不同等效模型在微電網(wǎng)負(fù)荷變化時(shí)的有功功率對(duì)比Fig.5 Active power comparison of different equivalent models with the change of micro-grid load

    由圖5可看出各等效模型依然可以較好地?cái)M合實(shí)際的動(dòng)態(tài)曲線,其中FWA-ESN的擬合精度最高。圖5(a)描述的是微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷均減小20%的情況,微電網(wǎng)可以輸出更多的功率到配電網(wǎng),此時(shí)有功功率由2.7 MW提高到3.6 MW,在原微電源輸出功率不變的情況下,可以再向配電網(wǎng)提供0.9 MW的電能;圖5(b)描述的是微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷均增大20%的情況,微電網(wǎng)消耗更多電能,輸出到配電網(wǎng)的功率由2.7 MW減少到1.2 MW,向配電網(wǎng)輸出的功率減少了1.5 MW。以上兩種情況微電網(wǎng)輸出功率均為正,即可以向配電網(wǎng)提供一部分電能,充當(dāng)“電源”的角色。圖5(c)描述的是微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷均增加50%的情況,微電網(wǎng)內(nèi)部產(chǎn)生的電能不能滿足負(fù)荷要求,需要吸收一部分配電網(wǎng)的電能(0.45 MW)來(lái)維持電源與負(fù)荷的平衡,此時(shí)微電網(wǎng)的輸出功率為負(fù),微電網(wǎng)充當(dāng)“負(fù)荷”的角色。等效模型可以較好地描述這兩種角色下的微電網(wǎng)的運(yùn)行情況,進(jìn)一步說(shuō)明了建模的合理性。

    5 結(jié) 論

    作為一種新型的供電形式,微電網(wǎng)在供電系統(tǒng)中的地位日益提高。微電網(wǎng)的接入對(duì)配電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行有一定影響,為了使配電網(wǎng)能穩(wěn)定運(yùn)行,提高供電質(zhì)量,需要對(duì)微電網(wǎng)的并網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行深入研究。本文提出了一種利用FWA-ESN對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行等效建模的方法,構(gòu)建了基于ESN的微電網(wǎng)并網(wǎng)等效模型,將微電網(wǎng)復(fù)雜的內(nèi)結(jié)構(gòu)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替,可簡(jiǎn)化建模過程。為了提高模型的精度,利用FWA來(lái)優(yōu)化ESN參數(shù),得到了FWA-ESN等效模型。微電網(wǎng)不同故障下的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所建模型的合理性和準(zhǔn)確性,能準(zhǔn)確地描述微電網(wǎng)的各種運(yùn)行狀態(tài),為微電網(wǎng)的并網(wǎng)運(yùn)行提供了有效的驗(yàn)證手段。

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