基于改进型神经网络的风力发电系统预测及控制研究

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风能是一种清洁的、免费的、可再生的自然资源。自上世纪70年代出现石油危机起,在能源短缺和生态环境恶化的双重压力下,风能作为一种新型高效能源得到了社会各界的重视,未来风能将是解决能源和环境问题的重要能源之一。在风力发电系统中,风的随机性和波动性会影响电能的质量和电力系统的可靠性。准确的风速预测对电网的实时调度、供电可靠性和风机控制都具有重要意义,还能降低风力发电运行成本。目前,国内外已经提出多种对风速准确预测的方法,在比较优缺点之后,提出一种基于粒子群优化B样条神经网络(B-Spline Neural
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随着环境污染问题的日益严重及传统化能源的逐渐枯竭,以风电为代表的新能源并网技术在世界各国迅速发展。随着风电渗透率的逐渐增大,风电出力对电网的影响范围也相应增大。在风电渗透率较大的电网中,风电的并网改变了系统的潮流分布,影响传输线路上的功率,同时风电的特性使得电力系统的电压稳定性发生变化。  本文主要研究大容量风电接入对电网电压稳定性的影响。首先分析双馈式风力发电系统的数学模型,包括风速模型、风机模
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单元机组的系统庞大复杂,且运行参数较高。一台机组通常有数千甚至上万个参数需要监视和控制,故机组以安全、经济运行为前提实现连续生产就显得尤为重要。本文根据内蒙古锦联铝材有限公司2×200MW机组的热工控制系统,结合为期1年的实际调试经历,对新建机组及热工专业的调试流程进行了分析和总结,对本机组热工控制系统的调试工作进行了分析和研究,其中本论文主要研究的热工控制系统包括锅炉炉膛安全监控系统、汽轮机安全
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光伏发电作为新能源开发领域的一个重要方面,得到了国内外众多学者的广泛关注。受气候变化等不确定因素的影响,光伏发电系统的输出功率具有典型的间歇性和波动性特征,通过蓄电池等存储装置及其控制能平抑光伏发电系统供电输出的随机性和间歇性,因此,储能技术在新能源发电系统中具有重要的地位和作用。首先,本文分析了一种新型的功率变换器—Quasi-Z源逆变器(QZSI),将其应用于光伏发电系统中,既能满足变换器升压
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