【摘要】：微電網,分布式可再生能源和高效節(jié)能技術是電力系統(tǒng)現代化的一個重要特征。微電網已成為整合可再生能源發(fā)電和智能電網的特點是能源效率這樣一個有吸引力的命題。近年來,越來越多的安裝在不同的島嶼和偏遠地區(qū)微電網。為更高水平的可靠性的需求也引起了電氣化區(qū)微電網大驗收。然而,諸如可再生能源的高度間歇性、負荷情況的不可預測性以及微電網保護系統(tǒng)的復雜性等問題也增加了這種電力系統(tǒng)運行的不確定性。軟計算方法提供一個有效的解決方案和模型研究可再生能源發(fā)電的隨機行為,負荷需求和微電網的運行和保護。軟計算方法具有容錯性、不確定性、不精確性和近似性等特點,是解決微電網自動化問題的理想方法。本文利用軟計算工具等不同類型的人工神經網絡(ANN)、支持向量機(SVM),自適應神經模糊推理系統(tǒng)(ANFIS),非線性自回歸神經網絡(NAR和NARX)和袋裝的決策樹(BDT)用于生成預測而言,負荷預測和保護微電網。為了建立穩(wěn)定、準確的預測模型,本文設計了戰(zhàn)略投入參數選擇和輸出處理方案。改進的信號處理工具窗口快速傅里葉變換的使用(WFFT)和小波變換(WWT)也參與開發(fā)的微網保護方案的特征提取。在預測應用中,輸入參數重要度指數用來選擇輸入參數。該指數是一個組合的相關分析、敏感性分析和Garrson的算法。建立了光伏陣列和風力發(fā)電機組短期預測模型。預測模型是基于軟計算工具,如人工神經網絡(徑向基和傳統(tǒng)的前饋神經網絡、SVM和ANFIS)。多個預測模型輸出匯總使用簡單平均方法、回歸和超越。本研究設計的負荷需求預測模型采用小波分析,將負荷記錄預處理分解為近似和細節(jié)部分,通過小波分解得到獨立處理和預測。采用自相關分析確定每個目標參數的最優(yōu)反饋延遲的唯一步驟。交叉相關分析來確定外部輸入參數的使用,因此選擇NAR或NARX模型。通過小波重構將單個預測合并后進行負荷預測。本文還解決了微網保護問題,它采用了基于軟計算的方案,通過窗口快速傅立葉變換和小波變換,詳細分析了電流和電壓波形。故障檢測方案涉及袋裝決策樹。所提出的保護策略在孤島和并網運行模式下進行評估。預測模型進行測試和基于微電網的實際數據驗證了金風科技在北京,中國。微網保護方案進行了微電網模型使用PSCAD/EMTDS發(fā)達,它的靈感來自同一操作微網。所有的軟計算技術在Matlab2017b環(huán)境實現。研究結果證明了軟計算工具在預測發(fā)電和需求以及保護微電網方面的適用性。預測模型在預測精度方面優(yōu)于文獻中的預測方法。所設計的保護方案具有足夠的靈敏度和選擇性,能夠有效地識別微電網不同區(qū)域的其他故障和故障。并與傳統(tǒng)過流、定向、差動保護作了比較。
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM76

【共引文獻】

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本文編號：2594804