發(fā)布時間：2020-01-31 13:21

【摘要】：作為高滲透率分布式電源并網(wǎng)的一種管理方案,微電網(wǎng)得到了普遍關(guān)注。儲能裝置作為重要的能量緩沖環(huán)節(jié),在微電網(wǎng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,特別是目前提出的復合儲能技術(shù),相比于單一儲能表現(xiàn)出諸多優(yōu)勢,在微電網(wǎng)中逐漸得到了研究和應用。鑒于復合儲能成本昂貴,其容量配置的多少直接關(guān)系到微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟性和供電可靠性,同時對復合儲能控制策略的好壞也將影響復合儲能的推廣和應用。因此本文針對微電網(wǎng)中包含蓄電池和超級電容器的復合儲能的容量進行優(yōu)化配置,并對含此復合儲能、風光可再生能源及典型負荷的微電網(wǎng)控制技術(shù)展開討論和研究。本文首先根據(jù)風力、光伏發(fā)電的特點以及儲能裝置的充放電特性,對微電網(wǎng)中的各微源出力分別建立了數(shù)學模型。提出一種合理配置復合儲能容量的能量調(diào)度策略,該策略基于低通濾波原理對超級電容和蓄電池的補償功率進行分配,并考慮儲能額定功率限值及儲能荷電狀態(tài)(State of Charge, SoC)進行功率修正�？紤]儲能自身工作限制和系統(tǒng)正常運行對儲能容量配置的約束,建立以包含儲能裝置一次性投資費用、運行及維護費用的日均成本最低為目標函數(shù)的數(shù)學模型。提出應用具有收斂速度快、全局收斂能力強的量子行為粒子群優(yōu)化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)算法配置復合儲能的容量。以華北地區(qū)某微電網(wǎng)為實例進行驗算,結(jié)果驗證了所提能量調(diào)度策略的合理性,并通過分析配置結(jié)果,與傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法進行了對比,證明QPSO算法可使求解結(jié)果更佳從而使適應度值更小,提高了復合儲能裝置的經(jīng)濟性。為體現(xiàn)復合儲能容量優(yōu)化配置過程中能量管理對復合儲能的能量分配以及對各微電源的能量調(diào)度,保證微電網(wǎng)在運行工況發(fā)生變化時能夠穩(wěn)定運行,需從下層控制的角度研究含復合儲能的微電網(wǎng)控制技術(shù)。由于微電網(wǎng)中各個微源大多通過逆變器接入系統(tǒng)母線,本文對微電網(wǎng)中常用的下垂控制和恒功率控制兩種控制方式分別進行控制系統(tǒng)的設計,通過仿真及結(jié)果分析驗證了控制方式的正確性,為搭建微電網(wǎng)整體仿真模型提供了基礎�；谖㈦娫茨孀兤鞯脑O計,將其具體地應用到包含風光發(fā)電及復合儲能的微電網(wǎng)中。首先選擇適用于風光發(fā)電及復合儲能的控制方式,為充分利用風機和光伏裝置發(fā)出的電能,使其按照最大功率情況輸出,選擇恒功率控制方式作為兩者接口逆變器的控制方法；同時,對應能量管理對復合儲能的能量分配原則,為使能量密度大的蓄電池補償波動平緩的功率分量并為系統(tǒng)提供穩(wěn)定的電壓和頻率,對其接口逆變器采用下垂控制,對超級電容器接口逆變器采用恒功率控制方式,并詳細討論了功率參考值獲取方式。然后進行組網(wǎng)動態(tài)仿真和分析,仿真結(jié)果證明了模型和控制策略的有效性。通過模擬較大功率缺額情況下的仿真工況,對比復合儲能與單一蓄電池儲能的仿真結(jié)果,進一步驗證了微電網(wǎng)系統(tǒng)在負載需求及微源出力變動時,復合儲能對暫穩(wěn)態(tài)電壓和頻率的支撐均優(yōu)于單一儲能。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM732;TM46

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本文編號：2575045