【摘要】：微電網(wǎng),分布式可再生能源和高效節(jié)能技術(shù)是電力系統(tǒng)現(xiàn)代化的一個重要特征。微電網(wǎng)已成為整合可再生能源發(fā)電和智能電網(wǎng)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(yuǎn)地區(qū)微電網(wǎng)。為更高水平的可靠性的需求也引起了電氣化區(qū)微電網(wǎng)大驗收。然而,諸如可再生能源的高度間歇性、負(fù)荷情況的不可預(yù)測性以及微電網(wǎng)保護(hù)系統(tǒng)的復(fù)雜性等問題也增加了這種電力系統(tǒng)運(yùn)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(jī)行為,負(fù)荷需求和微電網(wǎng)的運(yùn)行和保護(hù)。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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī)(SVM),自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS),非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NAR和NARX)和袋裝的決策樹(BDT)用于生成預(yù)測而言,負(fù)荷預(yù)測和保護(hù)微電網(wǎng)。為了建立穩(wěn)定、準(zhǔn)確的預(yù)測模型,本文設(shè)計了戰(zhàn)略投入?yún)?shù)選擇和輸出處理方案。改進(jìn)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(wǎng)保護(hù)方案的特征提取。在預(yù)測應(yīng)用中,輸入?yún)?shù)重要度指數(shù)用來選擇輸入?yún)?shù)。該指數(shù)是一個組合的相關(guān)分析、敏感性分析和Garrson的算法。建立了光伏陣列和風(fēng)力發(fā)電機(jī)組短期預(yù)測模型。預(yù)測模型是基于軟計算工具,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(徑向基和傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM和ANFIS)。多個預(yù)測模型輸出匯總使用簡單平均方法、回歸和超越。本研究設(shè)計的負(fù)荷需求預(yù)測模型采用小波分析,將負(fù)荷記錄預(yù)處理分解為近似和細(xì)節(jié)部分,通過小波分解得到獨立處理和預(yù)測。采用自相關(guān)分析確定每個目標(biāo)參數(shù)的最優(yōu)反饋延遲的唯一步驟。交叉相關(guān)分析來確定外部輸入?yún)?shù)的使用,因此選擇NAR或NARX模型。通過小波重構(gòu)將單個預(yù)測合并后進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測。本文還解決了微網(wǎng)保護(hù)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(xì)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(hù)策略在孤島和并網(wǎng)運(yùn)行模式下進(jìn)行評估。預(yù)測模型進(jìn)行測試和基于微電網(wǎng)的實際數(shù)據(jù)驗證了金風(fēng)科技在北京,中國。微網(wǎng)保護(hù)方案進(jìn)行了微電網(wǎng)模型使用PSCAD/EMTDS發(fā)達(dá),它的靈感來自同一操作微網(wǎng)。所有的軟計算技術(shù)在Matlab2017b環(huán)境實現(xiàn)。研究結(jié)果證明了軟計算工具在預(yù)測發(fā)電和需求以及保護(hù)微電網(wǎng)方面的適用性。預(yù)測模型在預(yù)測精度方面優(yōu)于文獻(xiàn)中的預(yù)測方法。所設(shè)計的保護(hù)方案具有足夠的靈敏度和選擇性,能夠有效地識別微電網(wǎng)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(hù)作了比較。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM76

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2594804