[发明专利]一种基于海浪发电的电力系统

摘要

本发明公开了一种基于海浪发电的电力系统，主要包括海浪发电功率预测神经网络模型、电压源换流器直流输电技术(VSC-VDC)、SVC(静止无功补偿器)次同步阻尼控制器；其中海浪发电功率预测神经网络模型采用了归一化算法、S型正切函数、S型对数函数、反归一化算法；电压源换流器直流输电技术采用了VSC-VDC离散控制模型和不平衡算法；SVC(静止无功补偿器)次同步阻尼控制器采用了基于改进生物地理学优化算法。本发明将海浪发电功率预测神经网络模型、电压源换流器直流输电技术(VSC-VDC)、SVC(静止无功补偿器)次同步阻尼控制器结合在一起，提高了海浪发电电力系统的运行性能和智能化水平。

主权项

一种基于海浪发电的电力系统，其特征在于：采用电压源换流器直流输电技术对海浪发电产生的电能进行远距离传输，通过SVC次同步阻尼控制器解决次同步振荡问题，同时还设计了海浪发电功率预测神经网络模型；其中海浪发电功率预测神经模型采用了归一化算法、S型正切函数、S型对数函数和反归一化算法，电压源换流器直流输电技术采用了VSC‑VDC离散控制模型和不平衡算法，SVC次同步阻尼控制器采用了改进的生物地理学优化算法，具体为：(1)电压源换流器直流输电技术：首先，对海浪发电侧的三相电压和三相电流进行采样，经过抗混叠滤波、采样保持、SPLL和DSC后进行指令电流计算环节；同时，对换流站的直流侧电压进行采样，经过外环控制器后也进入指令电流计算环节；接着，指令电流计算环节产生的信号依次经过DVCC、坐标变换和PWM环节后，得到换流站开关器件的控制信号；(2)SVC次同步阻尼控制器：首先确定初始基本生物地理学优化算法的控制参数，再计算栖息地适宜度指数f_s并排序，接着再建立余弦迁移模型并且进行迁移操作，计算种群的平均适宜度σ²和变异率M(S)并且执行排重操作，最后判断是否满足最大迭代次数，从而得到控制参数G_i、T_ai和T_bi，最终得到SVC的晶闸管的触发角α的值；其中G_i为增益参数，T_ai和T_bi为时间常数，i＝1,2,…,n，n为发电机转子轴系振荡模态；(3)海浪发电功率预测神经网络模型：通过神经网络进行海浪发电功率的预测。