news 2026/2/14 11:29:06

基于MPC的风储调频模型Simulink实现

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张小明

前端开发工程师

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基于MPC的风储调频模型Simulink实现

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🔥内容介绍

储能具有柔性调节功能,将储能和风机相结合共同参与电网一次调频能够提高频率稳定性.但是目前储能成本较高,进行风储联合调频时还需要考虑到调频的经济成本问题.为此,基于模型预测控制,提出了一种风储联合系统参与电网一次调频的优化控制策略用来改善系统的调频效果,以及从经济性角度实现风储功率的优化分配.首先,根据系统的状态方程建立预测模型;然后,考虑风储自身约束,并将系统一次调频的功率平衡约束引入;其次,以风储的调频成本最小为目标,对风机桨距角变化量和储能功率变化量进行优化控制.最后,在MATLAB/Simulink平台上验证了所提策略的有效性,结果表明:该策略相较于传统PI控制不仅具有更好的调频效果,而且在调频过程中能够基于经济效益实现风机和储能的功率最优分配.

⛳️ 运行结果

不带储能部分模型:

包含储能部分模型:

2.2 MPC控制模块

2.3 风机内部模型

2.4 风储性能指标优化

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]董天翔,翟保豫,李星,等.风储联合系统参与频率响应的优化控制策略[J].电网技术, 2022.

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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🌟 路径规划方面
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电力系统核心问题经济调度:机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳:风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统:电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源:虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制:惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型:碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测:LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成(GAN/蒙特卡洛)不确定性优化:鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模,经济调度,算法优化改进,模型优化,潮流分析,鲁棒优化,创新点,文献复现微电网配电网规划,运行调度,综合能源,混合储能容量配置,平抑风电波动,多目标优化,静态交通流量分配,阶梯碳交易,分段线性化,光伏混合储能VSG并网运行,构网型变流器, 虚拟同步机等包括混合储能HESS:蓄电池+超级电容器,电压补偿,削峰填谷,一次调频,功率指令跟随,光伏储能参与一次调频,功率平抑,直流母线电压控制;MPPT最大功率跟踪控制,构网型储能,光伏,微电网调度优化,新能源,虚拟同同步机,VSG并网,小信号模型

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