【电力系统】基于机器学习的混合光伏和风能 PMS

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@小白创作中心

【电力系统】基于机器学习的混合光伏和风能 PMS

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/2401_84610415/article/details/141498228

随着可再生能源在电力系统中的比例不断增加，如何有效管理和优化光伏与风能的混合发电系统成为关键问题。本文提出了一种基于机器学习的能量管理系统（PMS），通过神经网络模型对光伏和风能的输出进行预测和优化，旨在提高系统的稳定性和效率。

摘要

随着可再生能源在电力系统中的比例不断增加，如何有效管理和优化光伏与风能的混合发电系统成为关键问题。本文提出了一种基于机器学习的能量管理系统（PMS），通过神经网络模型对光伏和风能的输出进行预测和优化，旨在提高系统的稳定性和效率。通过仿真分析，验证了该系统在不同气候条件下的性能，结果表明，基于机器学习的PMS能够显著提高混合发电系统的运行效果。

理论

混合光伏和风能发电系统由于其波动性和不确定性，对电力系统的稳定性提出了挑战。传统的能量管理系统（PMS）主要依赖于规则或经验公式，难以应对复杂的动态变化。机器学习，尤其是神经网络技术，可以通过学习历史数据中的模式，对未来的能量输出进行准确预测，从而优化系统的运行。基于机器学习的PMS能够动态调整光伏和风能的输出分配，提高系统的整体效率，同时减少对电网的冲击。

实验结果

本文利用MATLAB/Simulink搭建了一个基于神经网络的PMS模型，并在不同的气候条件下进行了仿真实验，主要实验结果如下：

预测精度：
神经网络模型在对光伏和风能的输出进行预测时，表现出较高的精度，预测误差低于5%。
系统稳定性：
在不同天气条件下，基于机器学习的PMS能够有效平衡光伏与风能的输出，减少了系统的波动性。
能效提升：
与传统PMS相比，基于机器学习的PMS能够提高混合系统的整体效率约10%，同时降低了对电网的负荷波动。

部分代码


% 加载训练好的神经网络模型
load('trainedNNModel.mat');
% 定义输入特征（如光照强度、风速等）
input_features = [solar_radiation, wind_speed];
% 使用神经网络模型预测功率输出
predicted_power = predict(trainedNNModel, input_features);
% 将预测结果用于能量管理
disp(['预测的光伏和风能输出功率: ', num2str(predicted_power), ' kW']);
% 运行Simulink模型进行仿真
open_system('PVWDgridANN1.slx');
set_param('PVWDgridANN1', 'StopTime', '24*3600'); % 仿真时间设为24小时
sim('PVWDgridANN1');
% 提取仿真结果
time = simout.time;
total_power = simout.total_power;
% 绘制系统输出功率曲线
figure;
plot(time/3600, total_power);
title('基于机器学习的混合光伏和风能系统输出功率');
xlabel('时间 (小时)');
ylabel('输出功率 (kW)');
grid on;