全方位太阳辐照度测量系统设计

设计一种以DSP为核心的全方位太阳辐照度测量系统,利用安装在云台上的太阳能电池板的转动以获取全方位的太阳辐照度数据。通过对采集到的数据进行分析,既可以测试太阳能电池板在各种安装方式（如平放、斜放和幕墙）下的发电效率,又可对光伏建筑一体化的光伏电站建设方案进行评估,还可在建成之后对光伏电站的发电状态进行管理和监测。     

电网故障下光伏并网低压故障穿越控制策略的研究

电网发生故障或扰动可能造成光伏并网点电压跌落,严重影响电力系统的安全运行,光伏发电站有必要具备在电压跌落范围和时间内保证不脱网运行的能力。提出一种基于无功补偿的光伏并网低压穿越控制策略。该方法在检测到电压跌落时,通过断开外部电压环路将双闭环控制模式更改为单电流环路操作模式,采用改进后的无功补偿控制策略防止逆变器产生过电流,为电网电压提供无功补偿,较好实现不脱网运行。最后利用Matlab / Simulink软件比较和分析低压穿越控制策略前后的相关参数。仿真结果表明,改进的控制策略可以有效地抑制逆变器输出电流的增加,并且能提供无功功率来支持电网电压,以在电网电压骤降期间实现低压穿越。     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法

提出了一种高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法。首先,考虑经济、环境成本指标、清洁能源就地消纳量以及可中断负荷和可转移负荷策略,建立了多目标优化调度模型。然后,引入ε约束法生成Pareto前沿解集,利用归一化方法求出最优折衷解。最后,基于24节点配电系统对所提方法进行分析验证。算例结果表明:建立的多目标优化模型能够有效提升清洁能源的消纳率,提高调度方案经济性,同时有效降低发电污染排放。采用的需求侧管理策略能够有效平抑负荷波动,达到削峰填谷的目的。     

不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳仿真

针对分布式光伏发电的间歇性、不确定性特点,解决其并网接入给配电网带来的难题,提出不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳计算方法,通过构建分布式光伏发电接纳容量计算模型,以最大光伏电站接入总量为优化目标,以旋转备用容量、常规机组爬坡速率、网络传输等为约束条件,分析电网侧、分布式发电侧两种配置模式下储能参与电网电压调节的能力,展开分布式光伏发电并网接纳计算.仿真计算分析结果表明:天气状况可干扰分布式光伏出力情况,日间输出功率差异显著;储能配置在电网侧模式比储能配置在分布式发电侧模式的配电网分布式光伏发电接纳效果提升30％左右.     

基于无源性与滑模变结构的独立直流微电网控制

针对独立直流微电网稳定性问题,提出了一种基于滑模变结构的电流无源双闭环控制策略,提高了系统的响应速度和抗干扰能力.首先,建立独立直流微电网系统数学模型,针对该模型应用无源性理论设计系统的控制输入,得到系统的端口受控耗散Hamilton(port-controlled hamiltonian with dissipation,PCH-D)模型.然后,针对系统的直流母线电压的稳定性问题,应用滑模变结构方法,当系统用电负荷、分布式能源和参数突变时,母线电压仍能稳定在其期望值上,并得到燃料电池电流的参考值.最后,通过Matlab仿真进行验证,对比本文控制策略与传统单一的无源控制策略,说明所提出的控制方法具有更好的动态特性和稳态特性.     

含高渗透率光伏的配电网就地-分布式电压控制

随着配电网中分布式光伏渗透率的逐步提高,发电功率和负荷需求不平衡导致的电压越限问题日益突出.为充分调用可控资源进行调压,同时降低系统的通信量和计算量,文中基于配电网节点的近似电压灵敏度,结合就地控制和分布式控制的特点,提出一种含高渗透率光伏的配电网电压控制策略.该策略利用本地量测数据和分布式通信信息,通过各关键节点的无功协调控制和有功优化调度,实现系统电压的经济快速控制.仿真结果表明,所提策略具有良好的电压控制效果和经济性,能够降低系统的运行成本.     

基于虚拟阻抗的逆变器并联控制策略研究

在低压微网孤岛运行中,基于下垂控制策略的逆变器并联控制会因控制器参数和线路阻抗的差异等因素出现功率耦合,难以精确分配输出功率,出现系统环流等问题.文中提出了一种引入虚拟阻抗的改进下垂控制策略.引入虚拟阻抗的负阻性部分减小线路的阻性分量,虚拟阻抗的感性部分增大系统的感性成分,减弱功率的耦合程度,提高功率分配精度和环流抑制效果.并在无功下垂控制中引入电压反馈和电压补偿环节,抬高逆变器的输出电压,减小电压降落,使逆变器并联运行拥有良好的供电质量.由Matlab/Simulink仿真验证了文中改进控制方法的有效性.     

基于相似样本和多模型动态最优组合的光伏功率预测

针对传统单一预测方法存在的局限性,引入了考虑特征加权的模糊聚类方法,进行关于天气类型的划分以得到相似样本;提出多模型动态最优组合预测方法,根据各窗口期预测误差的波动情况,设置合适的临近历史样本窗口宽度,利用窗口期中的数据和构建的最优赋权模型进行组合权重的求解,在避免单一预测方法片面性的同时,提高了对各种天气的适应性。通过算例验证分析表明,所提出的组合预测方法在各种天气类型下的预测效果都优于理论预测、BP预测和LSSVM预测等单一预测方法,能够有效提高预测的有效性和准确性,具有较高的工程实用价值。     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。