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微电网多参数特性分析及其测控方法研究

朱艳萍  
【摘要】:我国是以煤电为主要电力供应的国家,面对煤炭日益枯竭与国计民生对电力需求日益增长的矛盾,风能、太阳能等可再生能源的研究必然成为当前业内学者特别关注的领域。微电网作为大电网的有益补充,不仅可以解决分布式发电系统(DG)中大规模微电源的接入对电网的冲击问题,而且能促进供电的可靠性与安全性,显著改善用户电能质量,因而具有广泛的应用空间。本文在借鉴国内外学者研究的基础上,以微电网为研究背景,围绕微电网电压测控问题、太阳能光伏系统输出功率短期预测和孤岛检测等问题,做了以下研究工作。 在对可再生能源的发展与社会需求分析的基础上,论述了我国微电网优化利用的可行性和必然性。针对微电网的安全性和可靠性问题,采用了隔离型电压源逆变器并网桥架方案,既能使主干电网和微电网之间相互隔离,又解决了提升电压问题。当主干电网发生故障或者其它原因,微电网能够脱离主干电网,转为计划孤岛运行或非计划孤岛运行模式。针对孤岛发生瞬间能量供需失衡和公共连接点(PCC)电压波动问题,在逆变器并网桥架结构基础上,提出了电压控制器和其它可控微电源相结合的两级测控方案,即:初级控制中电压控制器能以毫秒级快速响应,确保刚出现孤岛时迅速输出功率,维持微电网频率和电压稳定,孤岛运行期间二级控制中,使电压控制器输出功率为零,以保存电压控制器最大量可用能量,其它DGs承担稳定微电网频率和电压的作用。给出的二级控制中DG逆变器的无互联线下垂控制以及DGs之间分配负载功率的方法与推导的整体微电网系统状态空间模型相融合,使得DG优化利用具有较高的可实现性。 以光伏发电系统为特例,研究微电网关键技术的特殊性和普遍性问题。针对光伏阵列系统输出功率的不连续性和不确定性,提出运用递归神经网络建立光伏阵列短期发电预测模型。针对神经网络梯度学习算法求解精度低,搜索速度慢,易于陷入局部最小等缺点,首先分别用动态蚁群算法和自适应蚁群算法训练神经网络以初步确定权值,然后利用梯度学习算法进一步调整权值,以得到真正的全局最优权值解。这些算法在光伏系统以外的其它DG系统关键参数预测中具有普遍应用意义。 提出了主动电流干扰法和电压正反馈相结合的孤岛检测方法,该检测方法大大减少了孤岛检测盲区,最大限度避免了非计划孤岛运行和电力系统的安全隐患,通过仿真验证该方法实现了较快的孤岛检测。 针对不同电压等级的微电网结构,设计了利用电压控制器输出的有功功率和无功功率稳定PCC点电压的系统。给出了基于滞环模式的单独有功功率控制和有功、无功综合控制双模式控制脉冲突变实验模型,并在低压和中压微电网进行实验,实验结果表明,双模式控制方式具有很好的工程应用价值。


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