本文關(guān)鍵詞：面向綜合負(fù)荷的分布式電源等效建模研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電力系統(tǒng)仿真是電力系統(tǒng)規(guī)劃、建設(shè)和分析的保障,而精確的元件模型是可靠的電力系統(tǒng)仿真的基礎(chǔ)。隨著由能源危機(jī)引發(fā)的世界能源結(jié)構(gòu)的逐步調(diào)整和智能電網(wǎng)的發(fā)展,各種類型的分布式電源以其在環(huán)保性、便捷性、可靠性等方面的優(yōu)點(diǎn)在傳統(tǒng)電網(wǎng)中得到了快速的發(fā)展。分布式電源高滲透率的接入無疑會(huì)改變電網(wǎng)原本的能源流和信息流,進(jìn)而對(duì)繼電保護(hù)、電壓穩(wěn)定性、電力調(diào)度等方面產(chǎn)生深刻影響。由于電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)際的物理實(shí)驗(yàn)人力和物力消耗大,利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真計(jì)算是目前研究此類問題的重要途徑,因此建立分布式電源的等效模型是目前亟需解決的問題�；诖�,本文依托國家自然科學(xué)基資助項(xiàng)目“考慮分布式發(fā)電的電力系統(tǒng)廣義綜合負(fù)荷建模關(guān)鍵理論與技術(shù)研究(51277055)”,就幾種典型的分布式電源的外特性和等效建模展開研究,以期為含分布式電源的復(fù)雜電力系統(tǒng)仿真計(jì)算提供必要的模型支持。首先基于MATLAB/simulink和光伏電池自身的物理機(jī)理搭建了并網(wǎng)光伏發(fā)電的仿真系統(tǒng),研究了其對(duì)配電網(wǎng)綜合負(fù)荷特性的影響因素,分析比較了已有光伏發(fā)電系統(tǒng)等效模型的優(yōu)劣。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了光伏發(fā)電系統(tǒng)傳遞函數(shù)等效模型,該模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)少、能有效描述光伏發(fā)電系統(tǒng)的出力極限等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)易于在電力系統(tǒng)仿真軟件中實(shí)現(xiàn)。采用本文構(gòu)建的等效模型與傳統(tǒng)綜合負(fù)荷模型(synthetic load model, SLM)并聯(lián)構(gòu)建廣義綜合負(fù)荷模型對(duì)含光伏發(fā)電系統(tǒng)的綜合負(fù)荷進(jìn)行建模,仿真實(shí)踐表明此廣義綜合負(fù)荷模型具有良好的泛化能力、辨識(shí)參數(shù)穩(wěn)定,能夠滿足工程仿真的需要�；贛atlab/Simulink建立了固體氧化物燃料電池(solid oxide fuel cell, SOFC)及其并網(wǎng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型,研究了SOFC發(fā)電系統(tǒng)的外特性。從外特性等效擬合的角度出發(fā)忽略了SOFC并網(wǎng)系統(tǒng)的無功功率,提出了SOFC發(fā)電系統(tǒng)的等效模型,該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,參數(shù)少,易于辨識(shí),能夠有效擬合電網(wǎng)在大擾動(dòng)和連續(xù)小擾動(dòng)情況下的燃料電池發(fā)電系統(tǒng)外特性,與其它模型相比能夠模擬燃料電池的出力極限問題；分析了該模型的參數(shù)的靈敏度,模型的兩個(gè)參數(shù)的靈敏度雖不高但易于辨識(shí)；用本文提出的SOFC等效模型并聯(lián)傳統(tǒng)的綜合負(fù)荷模型(synthesis load model, SLM)的廣義負(fù)荷模型結(jié)構(gòu),對(duì)含SOFC發(fā)電系統(tǒng)的配電網(wǎng)負(fù)荷特性進(jìn)行辨識(shí)建模。算例表明,該廣義負(fù)荷模型能夠有效描述含燃料電池發(fā)電系統(tǒng)配電網(wǎng)負(fù)荷特性,且模型的參數(shù)辨識(shí)的穩(wěn)定性較好。綜述了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在電力系統(tǒng)負(fù)荷建模中的應(yīng)用,并比較其優(yōu)劣。對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋支路進(jìn)行了改進(jìn),使之適應(yīng)分布式電源統(tǒng)一等效建模的需要,提出了一種改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型接入電力系統(tǒng)分析綜合程序(power system analysis software package, PSASP)的思路,仿真實(shí)例表明改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效描述各種分布式電源的外特性,能夠滿足工程仿真的需要。開發(fā)了含微電源的復(fù)雜負(fù)荷建模仿真平臺(tái),該平臺(tái)集系統(tǒng)仿真、元件建模、綜合負(fù)荷建模模塊于一體,包含了粒子群算法、改進(jìn)遺傳算法和模擬退火算法三種參數(shù)辨識(shí)算法,并預(yù)留了用戶自定義模塊。不僅能夠較好地展現(xiàn)本文的研究成果,而且能夠滿足電力系統(tǒng)仿真建模和參數(shù)辨識(shí)的需要。
【關(guān)鍵詞】：分布式電源 等效模型 廣義綜合負(fù)荷模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 負(fù)荷建模仿真平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM743
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-20
• 1.1 課題研究背景和意義13-14
• 1.1.1 研究背景13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 分布式電源等效建模的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 分布式發(fā)電系統(tǒng)種類14
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 含分布式發(fā)電的配電網(wǎng)綜合負(fù)荷建模16-17
• 1.3.1 負(fù)荷建模基本原理與方法16-17
• 1.3.2 含分布式發(fā)電的廣義綜合負(fù)荷建模17
• 1.4 本文的研究思路與研究?jī)?nèi)容17-20
• 1.4.1 研究思路17-18
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排18-20
• 第2章 光伏發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)電暫態(tài)等效建模20-34
• 2.1 引言20
• 2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)原理簡(jiǎn)介20-23
• 2.2.1 光伏電池基本原理20-22
• 2.2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)基本原理22-23
• 2.3 光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)仿真模型23
• 2.4 光伏發(fā)電系統(tǒng)的三階機(jī)理模型分析23-24
• 2.4.1 三階機(jī)理模型的描述23-24
• 2.4.2 三階機(jī)理模型的驗(yàn)證24
• 2.5 光伏發(fā)電系統(tǒng)的等效描述及參數(shù)分析24-28
• 2.5.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的等效描述24-26
• 2.5.2 模型的參數(shù)范圍分析26-28
• 2.6 光伏發(fā)電系統(tǒng)等效模型的檢驗(yàn)28-29
• 2.7 含光伏發(fā)電系統(tǒng)的廣義負(fù)荷建模29-32
• 2.7.1 廣義負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)29-30
• 2.7.2 廣義負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)30-32
• 2.7.3 廣義負(fù)荷模型模型檢驗(yàn)32
• 2.7.3.1 模型描述能力檢驗(yàn)32
• 2.7.3.2 模型的泛化能力檢驗(yàn)32
• 2.7.3.3 參數(shù)的穩(wěn)定性分析32
• 2.8 本章小結(jié)32-34
• 第3章 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)電暫態(tài)等效模型研究34-48
• 3.1 引言34
• 3.2 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)基本原理34-37
• 3.2.1 燃料電池基本原理34-36
• 3.2.2 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu)36-37
• 3.3 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)詳細(xì)仿真模型37
• 3.4 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)等效建模37-40
• 3.4.1 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)外特性分析38
• 3.4.2 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)的等效模型的描述38-39
• 3.4.3 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)等效模型的驗(yàn)證39-40
• 3.4.3.1 大擾動(dòng)驗(yàn)證39
• 3.4.3.2 連續(xù)小擾動(dòng)驗(yàn)證39-40
• 3.4.3.3 結(jié)果分析40
• 3.5 燃料電池發(fā)電系統(tǒng)等效模型參數(shù)靈敏度分析40-42
• 3.6 含燃料電池發(fā)電系統(tǒng)的綜合負(fù)荷等效建模42-47
• 3.6.1 含燃料電池發(fā)電系統(tǒng)的廣義負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)42
• 3.6.2 模型驗(yàn)證42-46
• 3.6.3 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)46-47
• 3.6.3.1 模型描述能力46
• 3.6.3.2 模型的泛化能力46
• 3.6.3.3 參數(shù)的穩(wěn)定性分析46-47
• 3.7 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式電源統(tǒng)一等效建模48-59
• 4.1 引言48
• 4.2 典型分布式發(fā)電系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)及仿真系統(tǒng)分析48-49
• 4.3 分布式電源統(tǒng)一等效模型49-52
• 4.3.1 模型結(jié)構(gòu)49-50
• 4.3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局部改進(jìn)50-51
• 4.3.3 模型規(guī)模分析51-52
• 4.4 統(tǒng)一等效模型的檢驗(yàn)52-55
• 4.4.1 單種分布式電源檢驗(yàn)53-54
• 4.4.2 組合式分布式電源檢驗(yàn)54-55
• 4.5 模型與PSASP的接口研究55-58
• 4.5.1 接口開發(fā)56-57
• 4.5.2 算例驗(yàn)證57-58
• 4.6 本章小結(jié)58-59
• 第5章 含分布式電源復(fù)雜負(fù)荷建模平臺(tái)研究59-72
• 5.1 開發(fā)環(huán)境及設(shè)計(jì)原則59-60
• 5.1.1 開發(fā)工具和系統(tǒng)59
• 5.1.2 運(yùn)行環(huán)境59
• 5.1.3 軟件的設(shè)計(jì)原則59-60
• 5.2 總體流程設(shè)計(jì)60
• 5.3 可以擴(kuò)展性設(shè)計(jì)60-61
• 5.4 安裝說明61
• 5.5 相關(guān)理論說明61-63
• 5.5.1 基本方法61
• 5.5.2 辨識(shí)算法61-63
• 5.5.2.1 遺傳算法62
• 5.5.2.2 粒子群算法62-63
• 5.5.2.3 模擬退火算法63
• 5.6 系統(tǒng)使用說明63-71
• 5.6.1 系統(tǒng)登錄及其介紹64
• 5.6.2 主界面64-65
• 5.6.3 系統(tǒng)介紹65-66
• 5.6.4 元件建模66-70
• 5.6.4.1 模型選擇66-67
• 5.6.4.2 算法選擇67-68
• 5.6.4.3 因子選擇68
• 5.6.4.4 數(shù)據(jù)來源68-70
• 5.6.5 結(jié)果顯示70-71
• 5.7 總結(jié)71-72
• 第6章 總結(jié)與展望72-75
• 6.1 本文總結(jié)72-73
• 6.2 存在的不足與展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 致謝79-80
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)成果目錄80-81
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目81

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8 中國社科院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院 馮永晟;促進(jìn)分布式電源發(fā)展是多方共同責(zé)任[N];中國消費(fèi)者報(bào);2013年

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本文編號(hào)：266472