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7 .根据权利要求6所述的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 其特征在于， 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。
8.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 其特征在于， 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。
9.根据权利要求6所述的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 其特征在于， 所述标准频率为50Hz。
10 .根据权利要求6所述的基于BP神经网络的微电网飞轮储能系统调频装置， 其特征在于， 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。
技术背景随着全球能源互联网概念的提出， 在世界范围内推进两个 “替代” 建设中， 电力行业充分利用诸如风能、 太阳能等可再生能源， 更新现有电力工业能源结构将是 “清洁替代”建设中的重要一环， 微电网作为上述新能源分布式发电并网的可靠技术， 将是未来电网架构中的基础环节。
但是， 微电网中分布式发电设备功率输出的随机性与间歇性使得微电网调频面临挑战， 飞轮储能系统作为优质瞬态调频电源， 进一步优化当前微电网储能系统的调频方法，将有利于充分发挥飞轮储能的调频优势。
目前， 关于微电网储能系统调频控制以及飞轮储能调频研究中， 具有代表性的相关技术如下：
王科， 陈柔伊， 陈建斌等， 微电网储能系统紧急调频控制方法， 中国专利，CN102709928A， 2012-10-03;
杨苹， 许志荣， 郑群儒等， 基于微电网中不同模式下的储能系统控制方法， 中国专利， CN104779632A， 2015-07-15;
陈建斌， 付超， 柳勇军等。 基于模糊控制的微网电池储能系统调频控制方法， 中国专利， CN102761133A， 2012-10-31;
吴晋波， 飞轮储能技术及其在电力系统控制中的应用研究[D];
上述的相关技术在频率控制中， 采取频率—有功功率控制， 利用储能系统的快速响应能力实现电网功率的实时平衡， 完成系统调频。 具体控制方法上则有所不同。 相关技术[1]中提出微电网储能系统紧急调频控制方程： Pref=P0+PI*Δf， 该方法以微电网频率波动作为输入， 采取PI调节给定储能系统的有功功率参考值， 同时用PQ控制方式控制储能系统输出P跟随有功参考值Pref， 使系统频率达到允许范围内。 相关技术[2]在微电网控制系统中采取双环控制结构， 内环为电流环， 外环根据微电网不同的运行模式设计为功率环或电压控制环， 但是控制环在反馈调节中依旧采取PI控制。 相关技术献[3]针对微电网储能调频控制中的PI控制做一定优化， 利用模糊控制针对不同的频率波动整定PI参数， 使得储能系统调频具备更好的动态响应特性。 相关技术[4]对飞轮储能参与电力系统控制进行了实验验证。
在微电网现有储能调频方法中， 普遍含有PI控制环节， PI控制简单易行， 得到广泛应用， 但是微电网运行工况复杂， 系统为时变非线性系统， 固定PI参数调节无法在任意调频工况下达到最优效果， 相关技术献[3]虽考虑工况影响， 引入模糊PI控制， 但是对系统运行参数识别度依旧较低， 无法综合根据系统当前储能状态、 负荷功率量级以及频率偏差等进行多维模式识别， 实现最优化PI参数整定， 这在微电网飞轮储能系统中， 不利于提高系统的调频性能。
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