摘要
本发明涉及风力发电系统管理领域,具体是动态匹配多风况的风力发电机与压缩空气储能能量管理系统,本申请通过设置主副存储单元来实现动态响应。为了提高效率,副存储单元一般处于休眠状态,本申请通过实时获取气象预测数据,滚动预测未来时间段可能发生的异常风况。一旦预测出可能出现阵风、湍流以及风力异常下降的异常风况,立即启动副存储单元,并对副存储单元内的压缩空气进行预热。在异常风况到来时,利用工作状态相反的主副存储单元,可以对异常风况导致的风力发电机功率波动进行快速响应,避免出现并网电力的波动。
技术关键词
储能能量管理系统
存储单元
深度学习识别模型
波动特征
风力发电机功率
动态
训练数据量
风速
时间段
压缩机组件
滑动窗口
样本
深度学习模型
气象
涡轮发电机
人工神经网络