典型文献
基于ELM预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略
文献摘要：
高比例新能源电网中,功率与频率变化存在很强的非线性,自动发电控制(AGC)作为电网调节频率的主要控制手段,目前的控制方式无法很好地适应强非线性特性电网的调频需求.鉴于此,提出了基于极限学习机(ELM)预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略.其特点在于通过ELM算法和历史运行数据,建立电网功率变化与频率变化的实时频率预测模型,进一步基于预测模型分析AGC调节机组的调频能力,按照调频能力优化AGC的区域功率控制需求功率分配.其优势在于通过机器学习拟合频率非线性调节规律,优化AGC频率控制,提高系统频率调节的快速性和可靠性,从而提高含新能源电网稳定性.最后通过电网SCADA实际数据建立预测模型并验证其准确性和实时性,并通过应用实例证明所提策略可以实现快速稳定调频.
文献关键词：
ELM;非线性;高比例新能源;频率控制
中图分类号：
作者姓名：
胡亚平;聂涌泉;何宇斌;陈根军;林子杰;曹武
作者机构：
中国南方电网电力调度控制中心,广东广州 510000;南京南瑞继保电气有限公司,江苏南京 211106;东南大学电气工程学院,江苏南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]胡亚平;聂涌泉;何宇斌;陈根军;林子杰;曹武-.基于ELM预测模型的高比例新能源电网改进频率控制策略)[J].电网与清洁能源,2022(07):98-106
A类：
B类：
ELM,高比例新能源电网,频率控制策略,频率变化,自动发电控制,AGC,控制手段,控制方式,强非线性,非线性特性,极限学习机,历史运行数据,时频,频率预测,调频能力,能力优化,功率控制,功率分配,系统频率,频率调节,快速性,电网稳定性,SCADA,实际数据,应用实例,例证,定调
AB值：
0.298855
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