光伏发电因天气等的因素影响,其输出功率具有不确定性,接入配电网后可能会引起配电网馈线过电压.针对这一问题通过建立一种基于BP神经网络的预测模型,预测出不同时间段的输出功率,对比以往引起过电压时的输出功率,计算出需要削减的有功功率,进而防止馈线过电压的产生.该模型首先对大量历史数据进行学习分析,并不断更新迭代,从而得出较为准确的预测数据.计算出需要削减的有功功率后,该文提出通过调节光伏阵列模块和调节并网逆变器 2 种方案来调节光伏发电的输出功率,并对这 2 种方案进行对比.最后,使用 MATLAB仿真软件对算例进行计算分析,结果证实了 2 种控制策略的可行性和有效性.
