摘 要
随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，可再生能源技术成为实现可持续发展的重要途径。风光互补发电系统因其能够有效整合风能与太阳能的优势，成为分布式能源领域的重要研究方向。然而，由于风速和光照强度的随机性与间歇性，系统的稳定性和效率面临诸多挑战。为此，本研究旨在提出一种基于智能控制算法的优化运行策略，以提升风光互补发电系统的性能。研究通过引入深度强化学习模型，结合实时气象数据预测与多目标优化方法，设计了一种自适应控制框架，用于协调风机、光伏阵列及储能设备的动态响应。该方法不仅实现了对复杂工况的有效应对，还显著提高了系统的能量利用率和经济性。仿真结果表明，在不同气候条件下，所提方案相较于传统控制策略可降低约15%的能量损耗，并增强系统的抗干扰能力。此外，研究进一步验证了智能控制在提高储能调度灵活性方面的潜力，为实际工程应用提供了理论支持和技术参考。
关键词:风光互补发电系统；智能控制算法；深度强化学习
目 录
引言 1
1 风光互补发电系统的基础理论 1
1.1 风光资源特性分析 1
1.2 发电系统结构概述 2
1.3 智能控制技术基础 2
1.4 优化运行的基本原则 3
2 风光互补发电系统的智能控制策略 3
2.1 控制目标与约束条件 3
2.2 基于人工智能控制方法 4
2.3 动态响应与稳定性分析 4
2.4 控制算法性能评估 5
2.5 实时控制案例研究 5
3 风光互补发电系统的优化运行模型 5
3.1 能量管理模型构建 6
3.2 多目标优化方法应用 6
3.3 系统效率提升路径 7
3.4 不确定性因素的影响分析 7
3.5 经济性与环境效益评价 8
4 风光互补发电系统的实际应用与改进方向 8
4.1 实际工程中的挑战分析 8
4.2 数据驱动的系统优化实践 8
4.3 新型储能技术的应用探讨 9
4.4 系统可靠性提升措施 9
4.5 未来发展方向展望 10
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，可再生能源技术成为实现可持续发展的重要途径。风光互补发电系统因其能够有效整合风能与太阳能的优势，成为分布式能源领域的重要研究方向。然而，由于风速和光照强度的随机性与间歇性，系统的稳定性和效率面临诸多挑战。为此，本研究旨在提出一种基于智能控制算法的优化运行策略，以提升风光互补发电系统的性能。研究通过引入深度强化学习模型，结合实时气象数据预测与多目标优化方法，设计了一种自适应控制框架，用于协调风机、光伏阵列及储能设备的动态响应。该方法不仅实现了对复杂工况的有效应对，还显著提高了系统的能量利用率和经济性。仿真结果表明，在不同气候条件下，所提方案相较于传统控制策略可降低约15%的能量损耗，并增强系统的抗干扰能力。此外，研究进一步验证了智能控制在提高储能调度灵活性方面的潜力，为实际工程应用提供了理论支持和技术参考。
关键词:风光互补发电系统；智能控制算法；深度强化学习
目 录
引言 1
1 风光互补发电系统的基础理论 1
1.1 风光资源特性分析 1
1.2 发电系统结构概述 2
1.3 智能控制技术基础 2
1.4 优化运行的基本原则 3
2 风光互补发电系统的智能控制策略 3
2.1 控制目标与约束条件 3
2.2 基于人工智能控制方法 4
2.3 动态响应与稳定性分析 4
2.4 控制算法性能评估 5
2.5 实时控制案例研究 5
3 风光互补发电系统的优化运行模型 5
3.1 能量管理模型构建 6
3.2 多目标优化方法应用 6
3.3 系统效率提升路径 7
3.4 不确定性因素的影响分析 7
3.5 经济性与环境效益评价 8
4 风光互补发电系统的实际应用与改进方向 8
4.1 实际工程中的挑战分析 8
4.2 数据驱动的系统优化实践 8
4.3 新型储能技术的应用探讨 9
4.4 系统可靠性提升措施 9
4.5 未来发展方向展望 10
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
