【摘 要】
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高效的光储发电系统控制策略不仅可以提高系统的效率,还能平抑太阳能发电输出功率的波动、改善光伏发电的电能质量。提出了一种基于功率预测的光储发电系统优化控制策略。对光伏功率预测算法进行优化,将基于跟随行为的人工鱼群算法与BP神经网结合,利用基于跟随行为的人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值。利用优化后的光伏功率预测方法预测下一时段光伏的输出功率曲线并判断波动大小,将判断结果作为影响策略运行的主要因素之一,并根据不同的情况设计相应的工作模式。通过Matlab建模仿真,证明了优化后的控制策略能够更加有效地平抑光伏
【机 构】
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沈阳工程学院,国网吉林省电力有限公司四平供电公司,辽宁能源投资（集团）有限责任公司,辽宁太阳能研究应用有限公司运维部
【基金项目】
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辽宁省“百千万人才工程”(辽人社函2020[78]号)。
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高效的光储发电系统控制策略不仅可以提高系统的效率,还能平抑太阳能发电输出功率的波动、改善光伏发电的电能质量。提出了一种基于功率预测的光储发电系统优化控制策略。对光伏功率预测算法进行优化,将基于跟随行为的人工鱼群算法与BP神经网结合,利用基于跟随行为的人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值。利用优化后的光伏功率预测方法预测下一时段光伏的输出功率曲线并判断波动大小,将判断结果作为影响策略运行的主要因素之一,并根据不同的情况设计相应的工作模式。通过Matlab建模仿真,证明了优化后的控制策略能够更加有效地平抑光伏
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