基于智能RBF神经网络的控制，用于可再生能源接入微电网的动态稳定性与功率控制

为什么更智能的本地电力很重要

随着家庭、校园和小型社区安装越来越多的屋顶太阳能板和风力发电机，确保持续供电变得出乎意料地棘手。阳光和风速会每分钟波动，使本地电力系统（即微电网）容易出现闪烁、电压下跌以及清洁能源浪费。本文探讨了一种智能控制方法，结合先进的电力电子技术与快速学习的神经网络，以保持以可再生能源为主的微电网稳定、高效并具备实际运行能力。

让小型电网保持平衡

微电网类似于一个社区规模的电力系统，可以将太阳能板、风力发电机、电池以及与更大电网的连接整合在一起。挑战在于每个元件的行为各不相同：太阳能板产生直流（DC），电网使用交流（AC），风力发电机会随着风速变化而改变出力。作者设计的微电网中，太阳能、风能和电池都并入共同的直流“母线”，再向本地电网供电。为了保持这个小型电力系统的平衡，他们关注两个用户日常关心的目标：电压和频率的稳定（以确保电器正常工作）以及高效率（以减少在电力电子设备中以热量浪费掉的宝贵可再生能源）。

为可再生电力配备更聪明的大脑

系统的核心是由径向基函数神经网络（RBFNN）构建的智能控制器。简单来说，这是一种能够快速学习微电网在各种工况下表现并实时调整控制参数的机器学习“头脑”。它收集来自微电网的电压、电流和功率等测量值，进行分析并向驱动与太阳能、电风机、电池和电网接口相连电力电子设备的本地控制器发送优化命令。由于RBFNN学习速度快且能在线自适应，它比传统控制器（常需耗时的手动重新调参）更能应对瞬时变化的光照、风力或用电需求。

增强太阳能出力与抑制波动

太阳能板本征地产生较低电压，必须升压后才能并入微电网。作者引入了一种专用的电力电子装置，称为Z源集成耦合电感升压（Z-SCIB）转换器，它能在保持内部器件应力低的情况下将太阳能输出提高到更高、更实用的电压水平。该转换器由经典的比例-积分（PI）控制器驱动，而PI控制器的整定则由一种模拟鹅迁徙的生物启发搜索方法——灰滞鹅群优化（GGO）自动优化。Z-SCIB转换器与GGO调优的PI控制器协同工作，能快速将太阳能电压稳定到目标值，实现约97%的效率，这意味着转换过程中的太阳能损失极小。

风能、电池与优良的电能质量

风能通过双馈感应发电机进入微电网，这类风力发电机既能调节有功功率输出，也能调节用于支持电网电压的无功功率。其输出被转换为直流并被严格调节后并入公共母线。一个双向转换器将电池与同一母线连接，使电池在阳光和风力充足时吸收过剩电能，在需求上升或可再生出力下降时释放能量。附加的PI控制器保持电池充电电流安全并使并网逆变器与主电网同步。仿真结果表明，即使温度、日照、风速和负载同时波动，系统仍能保持电网电压和电流稳定，并将电能谐波等失真控制在很低的水平。

对日常用电的意义

研究得出的结论是，将高效的太阳能升压转换器、灵活的风力发电机、智能电池管理与基于RBFNN的监督控制器结合，可使以可再生能源为主的微电网既稳定又高效。实际上，这意味着更少的闪烁、更高效地利用清洁能源以及对依赖本地发电的场所（从偏远村庄到城市校园）更高的可靠性。尽管该方法仍依赖于用于神经网络的良好训练数据并增加了一定的计算复杂性，但它为微电网在面对真实天气与用电需求的混沌变化时能自动自适应提供了清晰的路径，使可靠的清洁能源更贴近日常生活。

引用: Chiluka, V., Sekhar, G.G.R., Reddy, C.R. et al. Intelligent RBF neural network-based control for dynamic stability and power control in renewable-integrated microgrids. Sci Rep 16, 6250 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36641-9

关键词: 微电网控制, 可再生能源, 太阳能与风能, 电池储能, 神经网络控制器