基于改进粒子群算法的风机频率控制研究

基于改进粒子群算法的风机频率控制研究
高风电占比系统中，风电机组参与系统频率调节时，同时使用虚拟惯量控制与下垂控制会出现风机调频功率相互竞争的问题。为提高风机出力，优化系统的调频效果，对风电机组虚拟惯量控制和下垂控制进行协调优化。首先构建了风机参与调频的优化控制策略求解模型，对粒子群优化(PSO)算法进行了适应性改造：根据搜索代数对惯性权重ω、自我学习因子c1和社会学习因子c2进行动态调整，加入变异操作。基于改进的PSO算法优化控制参数，得到风机参与调频的协调控制策略，且对风速和故障程度等因素具有较好的适应性。最后以某省级电网为算例，仿真验证了控制策略以及改进算法的有效性。

标题：
基于改进粒子群算法的风机频率控制研究
Wind turbine generator frequency control based on improved particle swarm optimization

作者：
游广增，杭志，陈凯，刘超，钱迎春，李常刚
YOU Guangzeng, HANG Zhi, CHEN Kai, LIU Chao, QIAN Yingchun, LI Changgang

关键词：
风力发电;虚拟惯量控制;下垂控制;协调控制;粒子群优化
wind power generation;virtual inertia control;droop control;coordination control;particle swarm optimization(PSO)

2025-1-23 20:09 上传 基于改进粒子群算法的风机频率控制研究.pdf

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