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基于风光互补同场站AVC控制策略优化研究
基于风光互补同场站AVC控制策略优化研究
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风光互补发电系统作为一种新能源发电方式，受到了越来越多的关注。然而，由于系统的不稳定性和能量波动性，如何优化控制策略成为一个关键的研究问题。本文针对风光互补同场站AVC（ActiveVoltageControl）控制策略进行优化研究，提出了一种基于多目标优化算法的方法。通过对不同策略的仿真比较和性能评估，证明该方法在提高系统稳定性和减少能量波动性方面具有显著的优势。
1.引言
随着环境保护和可持续发展的意识不断加强，可再生能源如风能和太阳能逐渐成为能源领域的热门话题。风光互补同场站利用风能和太阳能同时发电，可以提高发电效率和稳定性。然而，由于天气的变化和能源波动性，风光互补发电系统的控制策略面临一些挑战。本文旨在通过优化风光互补同场站AVC控制策略，提高系统的稳定性和能源利用效率。
2.风光互补同场站AVC控制策略
风光互补同场站AVC控制策略是为了控制系统的电压、功率和频率等参数，保持系统的稳定运行。传统的控制策略主要基于PID控制器，但由于系统的非线性和时变特性，PID控制器往往难以取得较好的控制效果。因此，本文提出了一种基于多目标优化算法的方法，可以根据实时的风速和光照强度预测未来的能量波动性，并调整风力发电机和光伏发电机的输出功率，以实现优化控制。
3.多目标优化算法
多目标优化算法是一种寻找最优解的算法，可以同时考虑多个目标的约束条件。本文采用了NSGA-II（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII）算法来优化风光互补同场站AVC控制策略。该算法通过以种群的方式进行进化，通过优良个体的选择、交叉和变异来不断搜索最优解。通过将风速、光照强度和输出功率等作为目标函数，可以优化控制策略，提高系统的稳定性和能源利用效率。
4.仿真实验和性能评估
本文通过建立风光互补同场站的仿真模型，对比了传统PID控制策略与多目标优化算法的控制效果。实验结果表明，通过多目标优化算法可以显著减少系统的能量波动性，提高系统的稳定性。此外，通过对不同的风速和光照强度进行仿真实验，可以进一步优化风光互补同场站AVC控制策略。
5.结论
本文研究了风光互补同场站AVC控制策略的优化问题，并提出了一种基于多目标优化算法的方法。通过对比传统的PID控制策略，实验结果表明该方法在提高系统稳定性和减少能量波动性方面具有明显优势。未来的研究可以进一步优化控制策略，并考虑更多的约束条件和变量，以实现风光互补发电系统的稳定运行和最大化能源利用效率。
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