基于AI控制器的光伏与双馈风电混合电网集成

资 源 简 介

基于AI控制器的光伏与双馈风电混合电网集成

详 情 说 明

随着可再生能源在电力系统中的占比日益增加，光伏发电和风力发电的高效集成成为电网稳定运行的关键挑战。本文探讨如何利用AI控制器实现光伏与双馈风电混合电网的协同优化，涵盖从设备级建模到系统级控制的完整技术链。

混合电网的复杂性 光伏和双馈风电机组具有截然不同的动态特性：光伏输出功率受光照强度瞬时影响，呈现快速波动；双馈风机则通过转子侧变流器实现有功/无功解耦控制，但其传动轴机械惯性与电网频率稳定性密切相关。传统PI控制器难以协调两者在不同天气场景下的响应差异。

AI控制器的突破性作用 自适应调参：通过深度强化学习动态调整控制参数，在电压骤降或频率偏移时，平衡光伏逆变器的快速响应与双馈风机的惯性支撑。 多时间尺度预测：结合LSTM神经网络，AI控制器可提前预测光伏出力骤降和风速变化趋势，预先调度储能系统充放电策略。 故障穿越优化：当电网出现对称/不对称故障时，AI算法能实时计算最优的crowbar投入时机与STATCOM补偿量，避免双馈风机因过电压脱网。

仿真建模的关键维度 设备级建模：需精确模拟双馈风机传动轴的三质量块扭振模型，以及光伏阵列的MPPT动态特性。 控制闭环验证：在PSCAD/EMTP或RT-LAB平台中，需注入实测辐照度/风速数据流测试AI控制器的泛化能力。 电网交互分析：通过特征值分析揭示AI控制器对混合电网小干扰稳定性的影响，尤其关注次同步振荡风险。

未来研究方向包括边缘计算部署AI控制器以降低通信延迟，以及利用数字孪生技术实现控制策略的在线更新。这种智能混合电网架构将为高比例可再生能源并网提供新的技术范式。