基于深度学习的光伏储能电站负荷模糊逻辑优化控制算法
来源：机械与电子杂志2024年第07期北京时间：
作者：秦颖婕;樊玮;杨诚;刘宇;王馨尉;许琴
单位：1. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东 广州 510062 ;
2. 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司,广东 广州 510663
摘要：传统的负荷优化控制算法应用在光伏储能电站中,不能根据实时非线性负荷变化问题进行相应优化控制调整,造成负荷功率的浪费,因此,提出一种基于深度学习的光伏储能电站负荷模糊逻辑优化控制算法,以更好地适应光伏储能电站运行工况的变化。分析机组故障趋势计算参数劣化度,得到光伏出力情况,获取储能电站机组带负荷能力,模糊逻辑下建立负荷优化问题模型,根据模糊逻辑控制器示意图,建立优化目标函数和功率平衡的约束条件,基于深度学习对模型进行求解,实现负荷分配控制的优化。为验证所设计算法的有效性,将传统负荷控制算法与所设计的光伏储能电站负荷控制算法进行对比。结果表明,计及功率概率性平衡时,所设计的控制算法调节响应方面较好,不存在弃光现象,降低了电站总输出功率。
关键词：深度学习;光伏储能电站;模糊逻辑;优化控制算法
基金资助：广东省重点领域研发计划资助项目( 2019B111109001 )
