风电并网存在功率及公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)电压波动问题,常规方法为采用储能装置与无功补偿装置分别进行调节,但会导致系统结构复杂。文中研究了一种基于模块化多电平变换器拓扑的电池储能系统(Modular Multilevel C...风电并网存在功率及公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)电压波动问题,常规方法为采用储能装置与无功补偿装置分别进行调节,但会导致系统结构复杂。文中研究了一种基于模块化多电平变换器拓扑的电池储能系统(Modular Multilevel Converter Based Battery Energy Storage System,MMC-BESS),可对风电场功率及电压进行综合调节。由于风速的随机性导致风电场输出功率波动,提出将风电场有功功率输入到一阶低通滤波器中,滤波器输出与输入的差作为MMC-BESS有功参考信号,以平滑风电场并网功率。由于风电场负荷突变导致PCC电压波动,提出将PCC电压的d轴分量与额定值作差,通过PI调节生成无功参考电流,实现PCC电压调节,在模拟风电场场景下进行实验,实验结果验证了风电场中MMC-BESS四象限功率补偿能力。展开更多
针对含大型风电场的电力系统概率最大输电能力(total transfer capability,TTC)展开研究,建立了加入异步风力发电机模型的含参潮流模型,推导了含风电场注入功率项的全注入空间静态电压稳定域边界局部切平面解析式,在此基础上提出了将Mon...针对含大型风电场的电力系统概率最大输电能力(total transfer capability,TTC)展开研究,建立了加入异步风力发电机模型的含参潮流模型,推导了含风电场注入功率项的全注入空间静态电压稳定域边界局部切平面解析式,在此基础上提出了将MonteCarlo仿真和电压稳定域方法相结合的综合考虑风电场风速、负荷、发电机出力和设备故障不确定性因素的概率TTC分层快速计算方法。利用该方法进一步分析了风速概率分布参数对TTC的影响,结果表明,准确获取风电场风速分布参数是准确计算概率TTC的前提。展开更多
针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作...针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作为自适应律,以获得准确的无功补偿。通过动态调整控制器的参数,使储能系统协调风电达到自适应输出无功功率的效果,提高系统在电网故障下的电压稳定性和风电故障穿越能力。最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制策略的有效性和正确性,与常规PI控制策略相比,文章所提出的控制策略可使风储系统迅速提供无功功率,PCC点的电压得到明显上升。展开更多
文摘风电并网存在功率及公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)电压波动问题,常规方法为采用储能装置与无功补偿装置分别进行调节,但会导致系统结构复杂。文中研究了一种基于模块化多电平变换器拓扑的电池储能系统(Modular Multilevel Converter Based Battery Energy Storage System,MMC-BESS),可对风电场功率及电压进行综合调节。由于风速的随机性导致风电场输出功率波动,提出将风电场有功功率输入到一阶低通滤波器中,滤波器输出与输入的差作为MMC-BESS有功参考信号,以平滑风电场并网功率。由于风电场负荷突变导致PCC电压波动,提出将PCC电压的d轴分量与额定值作差,通过PI调节生成无功参考电流,实现PCC电压调节,在模拟风电场场景下进行实验,实验结果验证了风电场中MMC-BESS四象限功率补偿能力。
文摘针对含大型风电场的电力系统概率最大输电能力(total transfer capability,TTC)展开研究,建立了加入异步风力发电机模型的含参潮流模型,推导了含风电场注入功率项的全注入空间静态电压稳定域边界局部切平面解析式,在此基础上提出了将MonteCarlo仿真和电压稳定域方法相结合的综合考虑风电场风速、负荷、发电机出力和设备故障不确定性因素的概率TTC分层快速计算方法。利用该方法进一步分析了风速概率分布参数对TTC的影响,结果表明,准确获取风电场风速分布参数是准确计算概率TTC的前提。
文摘针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作为自适应律,以获得准确的无功补偿。通过动态调整控制器的参数,使储能系统协调风电达到自适应输出无功功率的效果,提高系统在电网故障下的电压稳定性和风电故障穿越能力。最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制策略的有效性和正确性,与常规PI控制策略相比,文章所提出的控制策略可使风储系统迅速提供无功功率,PCC点的电压得到明显上升。