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在一些示例中， 所述微电网调频功率指令包括所述飞轮储能系统的有功功率参考值Pref。
在一些示例中， 所述标准频率为50Hz。
在一些示例中， 所述飞轮储能系统为固定容量的单台飞轮储能系统或者可大规模扩展容量的飞轮阵列储能系统。
本发明第二方面的实施例还提供了一种基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 包括： 频差计算模块， 所述频差获取模块用于实时测量微电网的频率值与负荷功率， 并计算所述微电网的频率值与标准频率的频率差值; 参数获取模块， 所述参数获取模块用于将所述频率差值与负荷功率标幺值输入预先训练好的BP神经网络， 并通过所述BP神经网络得到当前调频周期内飞轮储能系统的调频控制器的最优PI控制参数; 指令获取模块，所述指令获取模块用于根据所述最优PI控制参数及频率差值得到微电网调频功率指令; 以及控制模块， 所述控制模块用于根据所述微电网调频功率指令将能量在飞轮与所述微电网之间进行转换， 维持微电网功率平衡， 以对所述当前调频周期的微电网频率进行控制。
根据本发明实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 采用二维系统状态量输入的BP神经网络控制架构， 综合考虑系统运行参数的非线性与时变性， 根据负荷功率以及频率偏差智能给出最优的控制参数， 调频指令精确， 进一步发挥飞轮储能的瞬态调频优势， 有效提高了微电网调频控制器在系统不同运行工况下的自适应能力， 同时提高了储能系统有功功率控制中的精度以及微网频率稳定性。
另外， 根据本发明上述实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置还可以具有如下附加的技术特征：
在一些示例中， 所述BP神经网络的训练原则包括： a .当所述负荷功率大于预设功率， 且所述频率差值的绝对值|deltaf|大于预设差值时， 采用最大的比例系数Kp加速调频系统的功率及时响应， 此时Ki小于预设系数; b.当所述负荷功率大于预设功率， 且所述频率差值的绝对值|deltaf|小于预设差值时， 采用小于所述Kp的比例系数加速调频系统的功率及时响应， 且Ki保持不变; c .当所述负荷功率小于预设功率， 且所述频率差值的绝对值|deltaf|大于预设差值时， 进一步降低所述Kp， 同时增大所述Ki到预设系数， 以加快调频系统的响应速度; d .当所述负荷功率小于预设功率， 且所述频率差值的绝对值|deltaf|小于预设差值时， 进一步降低所述Kp， 同时降低所述Ki到最小值。
在一些示例中， 所述微电网调频功率指令包括所述飞轮储能系统的有功功率参考值Pref。
在一些示例中， 所述标准频率为50Hz。
在一些示例中， 所述飞轮储能系统为固定容量的单台飞轮储能系统或者可大规模扩展容量的飞轮阵列储能系统。本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出， 部分将从下面的描述中变得明显， 或通过本发明的实践了解到。
具体实施方式下面详细描述本发明的实施例， 所述实施例的示例在附图中示出， 其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。 下面通过参考附图描述的实施例是示例性的， 仅用于解释本发明， 而不能理解为对本发明的限制。
以下结合附图描述根据本发明实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法及装置。
图1是根据本发明一个实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法的流程图。 其中， 该飞轮储能系统例如为固定容量的单台飞轮储能系统或者可大规模扩展容量的飞轮阵列储能系统。 如图1所示， 根据本发明一个实施例的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频方法， 包括以下步骤：步骤S1： 实时测量微电网的频率值与负荷功率， 并计算微电网的频率值与标准频率的频率差值。 其中， 标准频率为50Hz。
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