光伏逆变器直流电压扰动引起的间谐波电流解析模型

大规模光伏电站的并网给电力系统的稳定运行带来了挑战。研究光伏发电系统的间谐波产生机理和传变规律对于分析光伏发电引起的电能质量问题具有理论必要性和工程迫切性。为此,该文首先构建了dq同步旋转坐标系下的内外环控制模型,经推导变换建立了光伏逆变器直流扰动引起的间谐波电流解析模型:利用直流扰动电压、逆变器控制参数和电网阻抗参数,即可定量计算光伏并网逆变器输出间谐波电流的幅值、频率和相位。基于PSCAD仿真平台搭建光伏并网算例,仿真结果验证了该模型的有效性与正确性。最后,该文分析了光伏逆变器直流扰动引起的间谐波电流的幅频和相频特性,并定量讨论了内外环控制参数和电网阻抗参数对间谐波电流幅值的影响,为进一步研究光伏发电系统间谐波的抑制奠定了基础。     

基于等值单机非线性模型的多换流器并联直流系统暂态稳定性分析及控制参数整定方法EI北大核心CSCD

针对“状态变量多、阶数高”给多换流器并联直流系统暂态稳定性分析带来的困难,提出计及多换流器动态交互的等值单机非线性模型,简化大扰动稳定性分析及控制参数设计复杂度。首先,对每台换流器下垂双环控制中的所有状态变量做等效变换,建立直流系统的等值单机非线性模型;其次,基于等值单机的Takagi-Sugeno(TS)模糊模型刻画出最大估计吸引域,分析系统控制参数设计不合理导致的“小扰动稳定、大扰动失稳”问题;然后,提出基于等值单机的直流系统控制参数整定方法,通过等值单机设计推导系统中每台换流器的控制参数,降低了直流系统控制参数设计的难度,最后,RT-BOX硬件在环实验平台验证等值单机非线性模型及理论分析的准确性。     

基于自适应占空比的光伏MPPT控制

传统光伏发电系统中最大功率跟踪算法难以同时兼顾跟踪速度和跟踪精度,对此提出一种基于变占空比的最大功率跟踪控制算法.通过 MATLAB/Simulink平台进行光伏发电最大功率追踪仿真验证,运用自适应占空比扰动技术实现对最大功率的实时跟踪并不断进行动态调整使输出功率保持最大,同时与常规扰动法进行对比.仿真结果显示,变占空比的光伏发电最大功率跟踪算法可提升能量转化效率.     

基于粒子群优化算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略

建立了双端基于电压源型换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)系统的小信号模型;利用特征根分析法,基于线性化状态空间模型,将与系统特征根直接相关的振荡模式和衰减模式的罚函数作为目标函数;提出了基于粒子群优化算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略,对整个系统的控制参数同时进行整体优化。仿真结果验证了小信号模型的正确性;优化后的系统在小扰动、大扰动、潮流反转及故障情况下均具有较高的控制精度,整个系统的稳态与暂态特性均得到较大改善。     

基于小干扰动态模型的LCC-HVDC系统控制器参数优化方法

为了改善电网换相换流器高压直流(line commutated converter-high voltage direct current, LCC-HVDC)输电系统的动态响应性能,提出了一种基于小干扰动态模型与传递函数模型的控制器参数优化方法,采用粒子群优化算法对全系统的控制器参数同时进行优化。首先,建立了计及锁相环输出相位与交流母线电压实际相位差异的双端LCC-HVDC输电系统的小干扰动态模型,仿真结果验证了该小干扰动态模型的准确性;然后,基于根轨迹法,获取了致使系统小干扰失稳的控制器参数临界值;最后将小干扰动态模型转换为传递函数模型,应用粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积分指标为目标函数,对所有控制器参数进行了优化。仿真结果表明优化后系统动态响应性能有所改善。     

直流微电网中光伏发电系统的比例-积分-谐振控制

直流微电网带动单相交流逆变负载时,直流电压会产生2倍频的周期波动,进而造成联网的光伏发电系统输出功率产生周期波动,无法持续处于最大功率输出点,从而间接降低了其发电效率。为解决上述问题,在分析直流电压周期扰动时的光伏发电系统输出功率特性的基础上,提出了光伏发电系统输出电流的比例-积分-谐振控制策略,比例-积分调节器用于电流的稳态无静差控制,而谐振控制器用于抑制周期扰动。详细分析了所提出方法的稳态误差、稳定性,各控制参数变化对电流控制性能以及直流电压波动抑制效果的影响,给出了各参数选取原则。仿真和实验结果验证了理论分析结果与所提出方法的正确性和可行性。     

基于改进一阶LADRC光伏逆变器母线电压控制

两级式光伏逆变器的中间直流母线电压的稳定性是光伏逆变器良好的发电质量和长期运行的关键。光伏逆变器的发电功率易受到光照强度、温度等环境因素的影响,该功率波动会在直流母线电压上产生较大扰动。为了提升直流母线电压的抗扰性,改善逆变器的控制性能,提出了一种基于改进一阶线性自抗扰控制（LADRC）的光伏逆变器母线电压控制策略。采用改进一阶LADRC对逆变器双环控制中的电压外环控制器进行设计。在传统LADRC的线性扩张状态观测器的基础上,将状态变量表达式中系统控制量的分量去除,使得状态变量的观测误差方程中只含有与系统输入量相关的误差分量,减小了状态变量的观测误差。新增状态变量并引入前一控制周期的系统控制量,根据总和扰动表达式对总和扰动重新进行估计并补偿。在频域上对改进LADRC的控制性能进行分析,相较传统LADRC而言,改进LADRC的系统带宽增大,动态跟踪能力增强,在中低频段具有更小的扰动增益。仿真和试验表明改进LADRC具有更短的调节时间,系统动态性能具有较好的提升,直流母线电压的抗扰性增强。     

基于模糊PI的光伏发电双MPPT研究

针对光伏阵列非线性工作特性及传统MPPT控制中响应外界环境变化缓慢、最大功率点附近功率振荡现象明显等缺点,对其最大功率点跟踪算法进行分析,提出了一种模糊PI控制下扰动观察法(PO)和恒电压控制法(CVT)相结合的双MPPT(dual maximum power point tracking MPPT)控制方法应用于光伏发电系统。通过建立模糊PI控制下的光伏发电双MPPT系统模型,构建系统控制量及变化量变化规则,设计仿真参数。仿真实验结果表明本方法在外部环境变化时能快速准确地跟踪光伏阵列最大功率点,具有良好的动态和稳态性能。     

基于实际工程控制系统的直流受扰特性分析—电压快速波动下整流端特性及其优化

为降低直流扰动引发的电压波动、提升风机并网安全,基于PSD-BPA电力系统机电暂态仿真软件中新近开发的面向实际工程的直流控制系统,分析了送端整流侧交流电压快速波动下直流系统主要电气量的动态响应特性;揭示了整流站动态无功盈余及其引发交流过电压威胁的机制;评估了交流电压扰动特征、直流控制器参数配置对响应特性的影响;提出了直流控制参数优化措施。对于新能源规模化并网特高压直流汇集送出系统,降低整流器最小触发角限制器动作幅度、增大定电流控制总增益以及减小低压限流启动门槛值,均可改善交直流电网受扰特性,降低风电脱网威胁。     

基于传递控制器的AGC系统研究

针对传统的控制器在满足控制复杂系统响应快速性、准确性和鲁棒性等方面存在较大不足等问题,通过优化经典控制器增益值,提出一种基于传递函数控制理论的自动发电控制系统控制方法,首先运用动态教与学技术优化控制器参数,控制了频率偏差和区域间联络线净交换功率增量,并缩短了调节时间,然后通过模拟仿真两区、三区及大扰动系统,并与几个经典控制器的性能进行对比分析,控制效果表明传递控制器在自动发电控制系统具有良好的灵敏性和鲁棒性,对于研究自动发电控制具有很好的利用价值。     

基于拟态物理学优化算法的微电网功率优化

考虑天气等因素对微电网有功功率平衡的影响,计及电力市场环境下的需求侧响应,将微电网负荷分为高赔偿可中断负荷(ILH)与低赔偿可中断负荷(ILL).在保证微电网功率平衡以及满足潮流、电压、频率偏移和开关损耗等约束的前提下,以微电网总收益最大为目标函数,建立考虑切负荷操作的微电网功率优化数学模型,并利用拟态物理学优化(APO)算法进行求解.微电网14节点系统的仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于粒子群算法的冷热电联供系统优化调度

近年来随着用户对供能形式的需求不断丰富,传统的以单一电能为形式的供能系统已经无法满足能源用户的需求。考虑了冷热电联供系统(combined cooling heating and power,CCHP)对不同能源协同供应的特点,对以风能、太阳能、天然气和储能协同供能的冷热电联供优化问题进行研究。综合考虑不同费率结构以及可再生能源带来的功率波动,以经济成本和环境成本为目标,构建了含燃气发电机、燃气锅炉、电制冷机、蓄电池组等机组的冷热联供能源协同优化模型。采用粒子群算法对多目标进行求解优化,结果表明该算法能够同时满足系统的经济性和环保性,对促进各种能源的综合利用具有实际意义。     

基于随机微粒群算法的电力系统无功优化

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效.提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义.     

混合整数无功优化问题的连续优化方法

通过对离散变量进行二进制编码,把每个离散变量表示成若干个取值在0、1之间的连续变量,从而将一个含有离散变量的混合整数无功优化问题转化为一个等价的连续优化问题,再用非线性原对偶内点算法求解。并且,在优化过程中根据二进制变量的权重系数逐步确定离散变量的取值,实现了离散变量在优化过程中的逐次归整。并以IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法作比较,验证了该算法的正确性和有效性。     

混合整数无功优化问题的连续优化方法

通过对离散变量进行二进制编码,把每个离散变量表示成若干个取值在0、1之间的连续变量,从而将一个含有离散变量的混合整数无功优化问题转化为一个等价的连续优化问题,再用非线性原对偶内点算法求解.并且,在优化过程中根据二进制变量的权重系数逐步确定离散变量的取值,实现了离散变量在优化过程中的逐次归整.并以IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法作比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于粒子群-差异进化混合算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法中收敛速度快但易于陷入局部最优等特点,将差异进化算法与粒子群算法相结合,提出了一种粒子群-差异进化混合算法。该算法在粒子寻优过程中除跟踪个体极值和全局极值外,还跟踪粒子差异进化产生的第三个值;同时,当粒子在某一维上的速度小于给定值时,将重新初始化该维度粒子速度。建立了无功优化数学模型,并将合算法应用到无功优化中。通过MATLAB编程对IEEE-30节点系统进行优化计算,并与遗传算法和粒子群算法比较,结果表明本文提出的算法应用于无功优化拥有较快的收敛速度和全局寻优能力,具有广阔的发展前景。     

基于改进粒子群算法的多目标无功优化

提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分散性;采用动态惯性权重来平衡粒子的局部和全局搜索能力,并将该算法应用于IEEE14节点系统的多目标无功优化     

改进粒子群算法的无功优化

通过对传统梯度算法和粒子群算法的研究,提出了将梯度算法和粒子群算法(GPSO)相结合的梯度粒子算法.建立了无功优化的数学模型,将梯度粒子算法运用到无功优化中,通过算例验证,梯度粒子算法能够获得更好的全局最优解,此表明该算法运用到实际中将有利于在线电力系统无功优化.     

基于全局粒子群算法的无功优化

针对粒子群(PSO)算法的局限性,提出了全局粒子群(GPSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化.建立基于全局粒子群算法的无功优化数学模型,给出全局粒子群算法的具体步骤.通过对IEEE30节点算例的测试,得到全局粒子群算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果.