光伏微电网控制与优化的若干问题研究

【摘要】：迫于环境和能源的压力,新能源利用正受到越来越多的关注。新能源中可再生能源,例如太阳能和风能,具有间歇性和不确定性,大规模的可再生能源发电接入电网会对电网安全稳定运行带来负面影响。微电网将多种分布式电源与负荷组合起来,实现分布式电源与分布式电源之间、分布式电源与配电网之间的协调运行,从而降低了可再生能源发电对配电网的影响。同时,微电网能实现对负荷多种能源形式的高可靠供给,是实现主动式配电网的有效方式。本文以光伏发电微电网为代表,对微电网控制与优化的若干关键问题进行了分析与研究,主要内容包括光伏发电功率预测、分布式电源配置、并网点潮流跟踪控制、经济优化运行等。本文所提方法也能适用于含其它能源形式的微电网。 本文的研究工作可以总结为以下几个方面： (1)可再生能源的发电预测对保持微电网功率平衡和经济运行有着重要意义。本文以光伏发电为例,提出了两种基于统计数据的光伏发电功率预测方法。一种方法以数值类天气预报为基础,利用系统辨识方法建立了光伏发电功率预测模型；另一种方法以语言类天气预报为基础,利用自适应神经模糊推理系统原理建立了光伏发电功率预测模型。两种方法均以天气预报为基础,随着天气预报技术的发展,光伏发电功率预测的准确性和实时性也将不断提高。 (2)微电网内分布式电源的合理配置是最大程度利用可再生能源的重要前提。本文以分布式电源及负荷具有不同的频率特性为依据,提出了一种基于频域分析的微电网分布式电源配置方法。方法对负荷及自然变动的可再生能源进行频谱分析,并以此为依据配置电源种类及容量。方法虽然是以光伏发电微电网为例提出,但同样适用于含有其它可再生能源的微电网。 (3)微电网的功能之一是要配合电网调度,实现配电网的主动运行,因此并网点潮流跟踪控制是微电网设计和运行的核心内容。本文提出了一种基于频域的解耦控制系统结构,即通过控制器的作用,使得每个分布式电源只承担某个频域范围内的负荷波动,所有分布式电源的综合频域范围能覆盖整个负荷频带。控制参数整定是实现控制目标的重要环节,为此本文提出了一种基于非线性扩散粒子群算法的参数优化整定方法。对基于以上方法构造的光伏微电网进行了频域分析。频域分析和时域仿真分析结果都表明,本文提出的控制结构和策略能实现并网点潮流跟踪控制,非线性扩散粒子群算法应用到控制参数整定中,能达到预期目标。实证研究证明的本文所提方法可实现性,并验证了不同分布式电源在微电网中的作用。 (4)针对微电网的经济优化运行问题,提出了一种基于运行计划的并网点潮流跟踪控制方法。以可再生能源发电功率预测和负荷预测为依据,以运行经济性最优为目标,采用遗传算法对分布式电源出力进行优化,制定经济运行计划。微电网按运行计划运行,对预测值与实际值不相符的情况,并网点潮流跟踪控制系统进行实时调节。仿真结果表明,在运行计划指导下,除了能实现并网点潮流跟踪控制,运行经济性也有提高。 【关键词】：光伏微电网 光伏发电功率预测 频域分析 并网点潮流跟踪 运行优化
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目录9-12
• 第1章 绪论12-25
• 1.1 研究的目的与意义12-14
• 1.2 国内外微电网发展现状14-19
• 1.2.1 北美微电网发展现状14-15
• 1.2.2 欧盟微电网发展现状15-17
• 1.2.3 日本微电网发展现状17-18
• 1.2.5 国内微电网发展现状18-19
• 1.3 微电网若干关键技术及研究现状19-23
• 1.3.1 光伏发电功率预测研究现状19-21
• 1.3.2 微电网优化设计研究现状21
• 1.3.3 微电网运行与控制研究现状21-23
• 1.4 本文的研究内容与结构安排23-25
• 第2章 光伏发电功率预测研究25-55
• 2.1 引言25
• 2.2 光伏发电影响因素分析25-28
• 2.2.1 光伏电池机理模型25-26
• 2.2.2 光伏电池外特性26-28
• 2.3 基于改进型小波神经网络的光伏发电功率预测28-41
• 2.3.1 NARX模型29-30
• 2.3.2 模型阶次与延时30-31
• 2.3.3 改进小波神经网络辨识估计算法31-33
• 2.3.4 算例分析33-41
• 2.4 基于自适应神经模型推理系统的光伏发电功率预测41-51
• 2.4.1 自适应神经模型推理系统41-43
• 2.4.2 输入变量主成分分析43-45
• 2.4.3 基于自适应神经模型推理系统的光伏发电功率预测算法实现45-46
• 2.4.4 算例分析46-51
• 2.5 本章小结51-55
• 第3章 基于频域分析的分布式电源配置55-68
• 3.1 引言55-57
• 3.2 分布式电源的频率特性分析57-62
• 3.2.1 自然变动电源频谱特性58-60
• 3.2.2 同步发电机模型及频率特性60
• 3.2.3 储能装置模型及频率特性60-61
• 3.2.4 负荷曲线的频谱特性61-62
• 3.3 基于频域分析的微电网分布式电源配置62-64
• 3.3.1 离散傅立叶变换62-63
• 3.3.2 负荷频段划分63
• 3.3.3 分布式电源额定功率配置63-64
• 3.3.4 储能系统额定容量配置64
• 3.4 算例分析64-66
• 3.4.1 初始条件64-65
• 3.4.2 分布式电源功率与容量配置65-66
• 3.5 本章小结66-68
• 第4章 基于频域分析的并网点潮流跟踪控制系统分析与设计68-95
• 4.1 引言68
• 4.2 微电网系统控制模式68-71
• 4.2.1 主从控制68-69
• 4.2.2 对等控制69-70
• 4.2.3 分层控制模式70-71
• 4.3 分布式电源控制方式71-72
• 4.3.1 P/Q控制71
• 4.3.2 Droop控制71
• 4.3.3 V/F控制71-72
• 4.4 并网点潮流跟踪控制系统频域分析72-78
• 4.4.1 并网点潮流跟踪控制系统结构72-73
• 4.4.2 电源控制子系统及其频域分析73-76
• 4.4.3 并网点潮流跟踪控制系统及其频域分析76-78
• 4.5 控制器参数整定78-81
• 4.5.1 控制器参数经验整定法78-79
• 4.5.2 基于非线性扩散粒子群算法的控制器参数优化79-81
• 4.6 算例分析81-88
• 4.6.1 频域分析82-84
• 4.6.2 时域仿真84-88
• 4.7 实证研究88-90
• 4.8 本章小结90-95
• 第5章 微电网并网点潮流跟踪控制优化运行95-111
• 5.1 微电网能量优化管理系统95-97
• 5.1.1 微电网信息系统95
• 5.1.2 微电网供需控制系统95-97
• 5.2 微电网运行优化97-103
• 5.2.1 分布式能源运行成本模型97-100
• 5.2.2 微电网经济运行优化模型100-101
• 5.2.3 优化算法101-103
• 5.2.4 基于微电网运行优化的并网点潮流跟踪控制系统103
• 5.3 算例分析103-110
• 5.3.1 运行计划的制定103-107
• 5.3.2 运行计划下的微电网运行经济性分析107-110
• 5.4 本章小结110-111
• 第6章 总结与展望111-113
• 6.1 本文工作总结111-112
• 6.2 进一步研究112-113
• 参考文献113-125
• 致谢125-126
• 攻读博士学位期间完成的论文及参与的科研项目126-127

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