[發明專利]基于深度信念網絡的低風速分散式風電微電網調頻方法

有效

• 申請號: 201811150737.6
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109301863B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 邊曉燕;丁煬;張菁嫻;李東東;周歧斌;趙耀;楊帆
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/46;H02J3/24
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

1.一種基于深度信念網絡的低風速分散式風電微電網調頻方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)根據DFIG風電機組參數獲取DFIG可參與調頻的最小風速V_wmin以及滿足控制要求的臨界風速V_wl，所述的步驟1)中，臨界風速V_wl的表達式為：

其中，ω_max為DFIG轉子轉速最大值，R為風輪半徑，λ_del為減載后對應的葉尖速比，f為風能利用系數C_p與葉尖速比λ的關系函數，d為減載率，C_Pmax為最大風能利用系數；

2)并采用風機虛擬慣量控制和超速控制對DFIG進行控制；

3)建立深度信念網絡，且以區間[V_wmin,V_wl]作為風速的取值約束區間，對不同風速下的控制參數和減載率進行優化，抑制微電網頻率波動，最終獲取在不同風速下最優的控制參數與減載率，所述的深度信念網絡包括相互連接設置在底層的多層受限玻爾茲曼機層以及設置在頂層的一層BP網絡層，深度信念網絡以風速、DFIG的功頻靜特性系數K_d、虛擬慣量控制參數K_in和減載率為輸入量進行訓練，并以[V_wmin,V_wl]作為風速的取值約束區間，得到不同風速下的最優DFIG的功頻靜特性系數K_d、虛擬慣量控制參數K_in和減載率。

2.根據權利要求1所述的一種基于深度信念網絡的低風速分散式風電微電網調頻方法，其特征在于，所述的步驟1)中，DFIG可參與調頻的最小風速V_wmin與風電機組參數的關系為：

其中，λ_opt為減載后，對應最大風能利用系數C_Pmax的葉尖速比，ρ為空氣密度，P_rated為風電機組額定功率，R為風輪半徑，λ_del為減載后對應的葉尖速比。

3.根據權利要求2所述的一種基于深度信念網絡的低風速分散式風電微電網調頻方法，其特征在于，所述的步驟1)中，為使得低風速風況下DIFG可以參與調頻，最小風速V_wmin取值為5m/s。

4.根據權利要求1所述的一種基于深度信念網絡的低風速分散式風電微電網調頻方法，其特征在于，所述的步驟2)中，當風速低于最小風速V_wmin時，超速控制無法實現，則DFIG的功頻靜特性系數K_d為0，當風速高于V_wl時，無法滿足減載需求，則DFIG的功頻靜特性系數K_d為0。