微電網(wǎng)是一個由分布式發(fā)電單元、儲能單元以及負荷組成的小型電力系統(tǒng),其本身具有慣性低、不確定性大的特點。傳統(tǒng)的微電網(wǎng)控制方法大多數(shù)只考慮了微電網(wǎng)的穩(wěn)態(tài)性能,而對系統(tǒng)的動態(tài)性能沒有定量地進行分析。在微電網(wǎng)負荷變化情況下,系統(tǒng)的電壓頻率等輸出指標可能會和設定值之間存在較大偏差,從而導致系統(tǒng)不能正常工作。因此,如何提升微電網(wǎng)的動態(tài)控制性能,一直是研究者們重點關注的領域。通過引入動態(tài)性能提升的方法,可以保證動態(tài)過程中發(fā)電和儲能單元關鍵指標約束的滿足,實現(xiàn)微電網(wǎng)在負荷變化情況下的穩(wěn)定高效運行。然而,目前動態(tài)性能提升的控制方法應用在微電網(wǎng)時,仍存在如下問題:第一,在發(fā)電和儲能單元存在不確定性的情況下,現(xiàn)有的動態(tài)性能提升控制方法通常只能保證不確定系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差是有界的,即無法實現(xiàn)精確的跟蹤效果;第二,現(xiàn)有動態(tài)性能提升方法僅僅保證了微電網(wǎng)約束的滿足,沒有考慮控制的最優(yōu)性問題;第三,對于一個由多種發(fā)電儲能單元組成的多智能體系統(tǒng),目前的控制方法雖然可以在穩(wěn)態(tài)時實現(xiàn)狀態(tài)的一致性,但是如何提升其輸出動態(tài)性能亟待解決;第四,對于微電網(wǎng)中的發(fā)電儲能系統(tǒng),現(xiàn)有的大多數(shù)控制方法都只考慮了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能,其動態(tài)性能并沒有... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：150 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－２全文組織結構??策略，提升飛輪儲能系統(tǒng)的動態(tài)性能

?浙江大學博士學位論文???＾?＾?°ｘ?－??ｎ???？人，／?〇２??－１?ｄ?ｄ＞?—??ａ?＇Ｘ：麵－」２—‘為〇＜，：…〇３??Ａ?…—�。埃ǎ粒�??Ｗ＇：魏：??Ｑ?�。�，?、、＼?？?／／／?＼Ｗ＜＾ｓ??Ｕ?、＼?，?ｉ／／?Ｖ＾－＇Ｃ）?ｍ?一、??七，＼?０??、、、七―ｉ?—．？一??圖２－１神經(jīng)網(wǎng)絡結構??假設２．１．不失一般性而言，矩陣Ｐ（ｘ？）對于所有ｘ？?ｅ?Ｒｍｎ均為正定的，其中５ｍｉｎ?ｅ?Ｒ＋為矩??陣ｇｐｓｙ的最小特征根，且滿足＞?〇。??假設２．２．時變干擾ｄ⑷以及其一階、二階導數(shù)均有界，即｜｜雄）｜｜＜ｄｍ０，?⑴｜｜￥ｄｍｌ，以??及ｌ｜ｉ⑷丨丨Ｓ?＜＾ｍ２，其中ｄｍ。，ｃｆｍｌ，?＜＾ｍ２?￡?為未知正常數(shù)。??２．２．２神經(jīng)網(wǎng)絡近似方法??在本章中，通過一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡來近似系統(tǒng)的不確定動態(tài)，一個典型的分層神經(jīng)網(wǎng)??絡結構如圖２－１所示，滿足??０（Ａ）?＝?ＷＴ（ｔ＞｛Ｖ＾Ａ）?（２－３）??其中０〇）：ＲＷｌ４Ｒ叫為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出，ＡｅＫ＂１為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，ｖＷｅＫ〃ｌＸ；Ｖ２與中ｅ??Ｍ？為隱層與輸出層權重矩陣。ｉＶ！，７Ｖ２，和ｉＶ３分別為輸入層、隱層以及輸出層節(jié)點個??數(shù)。火？）：ＲｉＶ２－＞ＫＡｒ２為激勵函數(shù)，在本章中選取為雙曲正切函數(shù)ｎ５２ｉ。進而，根據(jù)雙曲正??切函數(shù)的性質可知｜｜別｜?ｓ々ｍｎ且Ｉ丨盞ＩＩ?ｓ??根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的全局近似特性１１５２〗，任何光滑函數(shù)／１（４）在緊集ＣＭＷｌ上都可以近似??為??ｈ｛Ａ）?＝?ＷＴｃｊ＞｛Ｖｊ；Ａ）?＋?ｅ（ｙｌ）?（２－４）??其中州，Ｖｉｖ為理想的輸出層和

?第二章面向微電網(wǎng)動態(tài)性能提升漸近跟蹤控制???５?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??＾?－５－／??ｃ〇?；??１－１〇?：??，－??＾?：??＾１?（ｔ）??￣１５?；?……－＾２（〇?｜￣??－２０?Ｉ?１?１?１?１???０?２?４?６?８?１０??Ｔｉｍｃ（ｓｃｃ）??圖２－４控制輸入１／２軌跡??２ｒｒ?＇?＇?＾?＇???：［＼?￣＿?：??—８?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ???￣?０?２?４?６?８?１０??Ｔｉｍｅ?（ｓｅｃ）??圖２－５自適應參數(shù)九跡??３０００?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??［Ｓ??２０００?－??ｆ??１０００?＼??０！?１——?ｒ－＾Ｌ—－…－?■???０?２?４?６?８?１０??Ｔｉｍｅ?（ｓｅｅ）??圖２－６神經(jīng)網(wǎng)絡權重泳范數(shù)軌跡??２９??

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