微电网并网后火电机组机炉温度恒定控制方法探讨

微电网并网后会使电网火电机组机炉温度受到负荷变化干扰出现波动,从而影响微电网的安全运行。为有效控制微电网并网后的火电机组机炉温度,提出微电网并网后火电机组机炉温度恒定控制方法。分析了影响火电机组机炉温度控制的相关影响因素,并根据分析结果建立了影响因素扰动下的温度控制对象模型,确定控制器设计过程的相关初始参数;基于确定的参数,结合牛顿力学控制原理完成温度恒定控制器的设计,在已知温度变量阶次的前提下,实现温度的负反馈补偿处理,将被控对象温度输出轨迹控制在期望输出轨迹上,从而实现火电机组机炉温度恒定控制。测试结果表明:使用上述方法能够在较短时间内将火电机组机炉温度控制为期望恒定温度,控制性能良好。

微电网并网系统中谐波传播抑制策略

在微电网并网系统中,对于公共耦合点(PCC)处谐波电压源而言,传输线路上电感与电容之间的谐振可能造成严重的谐波传播放大问题。为抑制该系统中的谐波传播放大,通过分析谐波传播规律,提出一种分频调节阻性有源电力滤波器(RAPF)的位置选择新策略。分析不同传输线长度时分频调节RAPF的电导增益取值对谐波抑制效果的影响,确定了电导增益的取值要求。通过合理选择电导增益,该位置选择策略可在任意传输线长度下有效抑制谐波传播放大。仿真和实验结果均验证了所提策略的正确性和有效性。

风能和光伏智能微电网并网分析

基于生态环保理念,人们更加重视可再生能源的应用,更加强调生态环境保护和人们身体健康问题。基于此,简述了风能与光伏微电网系统组成,分析了微电网在智能电网中的作用,探究了光伏发电并网对电网的影响,并提出了风能和光伏智能电网一体化设计方案,旨在发挥风能和光伏智能微电网并网的效用,不断提高储能效率。

风光储微电网并网联络线功率控制策略

论述了风光储微电网并网联络线功率控制策略的重要性,通过提出一些改进的策略来提升风光储微电网并网联络线功率控制的质量,一定程度上提升风光储微电网并网联络线功率控制的整体水平。

不同容量下并网模式交流微电网短路故障早期检测与区域定位

随着分布式电源(distributed generation,DG)的容量变化,微电网原有的供电结构发生改变,使得潮流大小、方向和功率结构发生变化,对快速检测和定位微电网中的短路故障区域提出了挑战。在MATLAB/Simulink中搭建低压交流微电网模型;通过高尺度小波能量谱算法对微电网与大电网公共连接点(point of common coupling,PCC)处检测到的电流进行分解,提取适应不同容量情况的短路故障特征值,实现了不同容量下微电网短路故障的早期检测;利用小波能量谱特征结合基于正交最小二乘法(orthogonal least square,OLS)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络算法提出一种适用于不同容量微电网的短路故障区域定位方法,并进行仿真验证;在此基础上设计并网模式微电网短路故障保护硬件系统,并进行实验验证。结果表明,所设计的保护系统能够快速、准确地同时实现并网模式下交流微电网短路故障的早期检测与区域定位。

并网型直流微电网的非线性降阶建模及其估计吸引域的优化计算

面对“双高”电力系统的高维度、高随机性和强非线性,现有的建模和稳定性分析方法受限于维度、难以求解且准确度低。针对此问题,该文提出一个面向“双高”电力系统,包含非线性降阶建模和估计吸引域优化计算的稳定性分析框架。首先,考虑分布式光伏和恒功率负载的地理环境因素,应用Pioncáre规范理论,将并网型直流微电网的二次状态偏差模型依次进行分块降维、解耦和降阶变换,建立一阶二次微分方程形式的非线性降阶模型。然后,基于李雅普诺夫稳定判据,结合构造含辅助变量的最优化模型思想,并利用克罗内克积性质,提出估计吸引域的优化计算方法,构建优化的估计吸引域(optimalestimatedregionofattraction,OEROA)。最后,以分布式光伏云层遮蔽和恒功率负载扰动下的微电网系统作为算例,与基于LaSalle定理的李雅普诺夫法、Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型法对比,验证所提方法构建的估计吸引域具有更低的保守性,以及所提分析框架的有效性。

基于二层邻居牵制一致性的并网微电网经济优化控制方法

为提高并网微电网系统经济优化响应速度,降低整体发电运行成本,提出二层邻居牵制一致性算法。该算法将成本微增率(incremental cost rate,ICR)定义为状态变量,引入功率偏差消除项快速消除总功率偏差,利用二层邻居项和牵制项实现快速收敛于最优ICR,计算得到各分布式电源(distributed generation,DG)的最优有功出力参考值。随后提出基于二层邻居牵制一致性的并网微电网经济优化控制方法。该方法基于构建的三层分布式分层架构,第一控制层为双闭环反馈的下垂控制,第二控制层采用电压频率优化控制,稳定系统的频率和电压,第三控制层将各DG最优有功出力参考值输出到P/f下垂控制层,从而实现系统经济优化以及负荷功率供需平衡的目标。最后搭建8个DG并联运行系统仿真模型进行仿真实验。仿真结果表明,所提方法能完成有功出力的经济分配,且系统响应性能优,在负荷突增、功率越限、分时电价、拓扑切换、计及线路损耗、即插即用等因素影响系统运行时,所提方法能使微电网快速达到经济优化状态。

基于双向长短时记忆网络的并网微电网能量供需平衡优化

为保证并网微电网的稳定运行,针对微电网负荷波动较大,稳定性较差的问题,提出基于双向长短时记忆网络的并网微电网能量供需平衡优化方法。该方法通过双向长短时记忆网络划分并网微电网中的负荷类别,并引入注意力机制优化分类结果,获取并网微电网中的可控负荷结果;结合该结果和储能系统的能量损失情况、风光综合功率波动水平,构建目标函数并确定约束条件,采用改进帝国竞争算法求解目标函数,获取保证获取全局负荷调度最佳结果,实现并网微电网能量供需平衡优化。测试结果显示:该方法能够有效调度并网微电网中负荷,调整并网微电网供需侧有功和无功功率的结果,使其在±0.50kvar内范围波动,优化后满足微电网中的而负荷需求;保证微电网的稳定运行。

基于改进斑点鬣狗算法的并网型微电网优化调度

为了实现并网型微电网的经济运行,提出了一种基于改进斑点鬣狗(improved spotted hyena optimization, ISHO)算法的并网型微电网优化调度方法。以微电源维护成本、柴油机发电成本和购售电成本组成微电网调度成本,构建了以微电网调度成本最小为目标函数的并网型微电网调度模型。采用Logistic映射、非线性递减控制参量和反向学习等策略对斑点鬣狗(spotted hyena optimization, SHO)算法进行改进,获得ISHO算法。采用ISHO算法对并网型微电网调度模型进行求解,并将优化结果与其他算法进行对比分析,结果表明,ISHO算法获得的最低调度成本为3 575.25元,相比其他几种对比算法的求解精度更高,验证了ISHO算法在微电网优化调度方面的有效性。

考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置

针对低碳背景下并网型微电网的优化配置问题,提出了一种考虑阶梯碳交易和需求响应的含氢储能的并网型微电网优化配置方法。通过在规划模型中引入阶梯碳交易机制,降低微电网的碳排放;以可再生能源发电功率与负荷功率的差值绝对值之和最小为目标,利用负荷需求响应引导用户改变用能策略,促进可再生能源消纳,减少储能配置容量,进一步降低微电网的碳排放和经济成本;建立包含风力发电机、光伏阵列、柴油发电机、电解槽、储氢罐、燃料电池的并网型微电网的双层优化配置模型,上层模型以微电网等年值综合成本最小为优化目标,下层模型以微电网年运行成本和年碳交易成本之和最小为优化目标;采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法对双层优化配置模型进行求解。算例结果验证了所建模型的合理性和有效性,能够为含氢储能的并网型微电网的容量配置提供参考。

基于安全域的并网型微电网能量优化新方法

提出一种基于安全域的并网型微电网能量优化新方法。提出并网型微电网安全域的定义与模型,分别对N-0安全与N-1安全的微电网安全域进行刻画;考虑微电网的安全性与经济性,以微电网经济效益与馈线安全距离为优化目标,建立一种基于安全域的微电网能量优化模型,在规划安全域范围内采用YALMIP工具箱与CPLEX求解器对模型进行求解。算例展示了微电网安全域,验证了能量优化模型的有效性。相较于现有方法,所提方法能够量化系统安全裕度,综合考虑微电网的安全裕度与经济效益。

基于一体式再生燃料电池的并网型微电网系统建模及分析

一体式再生燃料电池(unitized regenerative fuel cell,URFC)是一种集成了燃料电池发电与电解水制氢于一体的电化学装置,与风力、光伏发电相结合后,在并网型微电网系统中具有广阔的应用前景。为此,提出结合URFC、风电机组、光伏机组和传统电网的并网型微电网系统模型,并采用净现值作为衡量系统投资合理性的经济指标。以湖北地区某工业园区为研究对象,提出氢电供应因子用于协调并网型微电网系统的能源调度,并通过粒子群优化算法对系统进行设备容量优化和投资评估。结果表明:并网型微电网系统存在最优系统容量配置,当氢电供应因子为0.8时,微电网系统的净现值为最大值,具有良好的投资可行性。

基于MD3QN算法的微电网能量协调优化

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表明:采用MD3QN算法对微电网进行能量调度,能实现削峰填谷,使微电网的经济效益最大化;相对于其他4种算法,MD3QN算法具有更高的综合性能.因此,MD3QN算法具有有效性.

并网模式下的微电网电源优化配置研究

通过改进的粒子群算法,对并网模式下的微电网电源优化配置问题进行分析,结合具体的微电网模型与相关数据,从节能环保角度,以分布式电源安装容量最大为目标函数,以公共连接点的相关电压运行要求、考虑故障转孤网时满足最小负荷需求为约束条件,将微电网电源的优化配置问题转化为一个多约束条件的非线性整数规划问题。仿真研究了不同的风-光接入比、资源参数以及置信水平的微网电源优化配置问题,研究结果对并网模式下微电网电源优化配置提供参考。

并网型微电网业务投资效益评估方法研究

并网型微电网项目的投资效益评估是项目前期开展的重要工作,并网型微电网项目兼具垄断性业务和竞争性业务特点,同一个项目也可能存在电源、配电部分等多个投资主体,导致其投资效益评估方法较为复杂。根据其业务特征研究了不同的投资及成本回收模型,并提出了并网型微电网业务投资效益评估方法。利用经典的项目经济性评价模型,结合并网型微电网业务监管政策的特殊性确定了模型边界条件,结合微电网的典型应用场景和技术特征,最终建立了一套适用于并网型微电网业务的投资效益评估方法。

基于虚拟云计算的并网微电网电源控制方法

针对微电网配有新能源储能装置并网运行时电源的频率扰动问题,设计了一种基于虚拟云计算控制方法的微电网电源云计算系统,并对其电源配置问题进行分析。结合IEEE30微电网模型,以分布式电源频率稳定量为目标函数,将虚拟云计算控制转化为多约束条件的非线性规划,考虑状态及控制变量约束条件,仿真研究了不同光-风接入比的电源配置。研究结果表明,在较佳的新能源电源配置下,该虚拟云计算系统可显著提高IEEE30微电网频率的稳定性。

不同自平衡能力并网型微电网优化配置分析

并网型微电网对于改善本地用电经济效益和供电水平发挥着重要作用。文中以典型风光储并网型微电网为例,从用户效益角度出发,计及初始投资成本、置换成本、运行维护成本、残值及购电费用等经济因素,并考虑并网型微电网运行功率约束,在经济性目标下分析不同自平衡能力水平的优化配置方案。采用遗传算法(GA)与混合整数规划求解软件(CPLEX)相结合的方法进行求解,得到不同自平衡能力水平下并网型微电网的供电经济性,以及售电电价对最优配置方案的影响,从而为并网型微电网优化配置及设计提供一定的参考。

基于VMD-MPC法的并网型微电网多时间尺度能量协调优化调度

对于含有不同类型储能和分布式电源(Distributed Generation,DG)的并网型微电网,如何优化调度这些设备以提高设备的使用寿命同时平抑DG出力和负荷的波动性与不确定性对配电网的影响具有重要的研究意义。该研究提出一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)相结合的、多时间尺度滚动优化兼具反馈矫正的微电网优化调控模型,该模型在调度过程中考虑了不同类型储能和可控微电源在不同时间尺度上的运行特性,设计了1 h和15 min相结合的调度控制策略,有效解决了含多种微电源及储能设备的微电网的经济优化调度问题;最后,通过算例对比验证了此模型能比较显著地降低铅酸蓄电池充放电频率和系统的运行成本、改善了调度经济性,证明了该方法的有效性和优越性。

考虑并网运行微电网故障方向识别的逆变型分布式电源故障控制

微电网具有双向故障电流,其保护的一个关键问题是如何准确判别故障方向。对微电网正序故障附加网络的分析表明,逆变型分布式电源(IIDG)正序故障分量阻抗角所在象限决定了正序故障分量方向元件在并网运行微电网中的适用性。然而,IIDG功率输出策略的多样性和故障后IIDG并网点电压变化的不确定性导致IIDG正序故障分量阻抗角所在象限无法确定。对此,该文提出一种多阶段的IIDG故障控制方法,通过改变IIDG在特定时间窗口内的故障响应特性将其正序故障分量阻抗角控制为给定值,从而在微电网中构造出不依赖于IIDG功率输出策略的正序故障分量特征。基于Simulink的仿真结果验证了采用所提出IIDG故障控制方法时微电网故障方向识别的准确性。

采用改进BBO算法的并网型微电网电源优化配置

针对并网型微电网的分布式电源优化配置问题,以年综合经济投资最小为目标,计及设备年等值投资成本、运行维护成本、燃料成本、环境折算成本以及年购电成本和余电出售收益,考虑分布式电源出力约束、系统自平衡度和冗余度等约束,建立了并网型微电网优化配置模型;同时提出一种基于余弦迁移模型、变尺度分段Lo-gistic混沌和高斯变异策略改进的生物地理学优化(BBO)算法用于模型求解。仿真结果验证了所提模型的合理性,并表明改进的BBO算法具有良好的收敛速度和收敛精度。