發(fā)布時間：2018-07-17 04:24

【摘要】：針對包含大型風力發(fā)電機、柴油發(fā)電機、儲能及海水淡化的獨立微電網系統,本文首先根據其運行目標和運行特點提出了獨立微電網系統的兩種運行模式,然后針對兩種運行模式提出了基于超短期風速預測的微電網實時能量管理調度策略。采用基于遺傳算法-神經網絡(GA-BP)的預測模型進行風速預測,并根據超短期預測結果,確定當前系統的運行模式,制定海水淡化負荷的投切計劃,以及風機輸出功率的限制指令,從而在保證系統穩(wěn)定運行的基礎上,實現可再生能源發(fā)電出力與負荷的實時平衡,從而達到減少柴油發(fā)電機運行時間、充分利用風力發(fā)電的目標。最后采用基于實時數字仿真(RTDS)搭建的數�；旌戏抡嫫脚_針對兩種運行模式的控制策略進行了仿真驗證,實驗結果表明本文所提策略的可行性和正確性。
[Abstract]:Aiming at the independent microgrid system including large wind turbine, diesel generator, energy storage and seawater desalination, this paper first puts forward two operation modes of independent microgrid system according to its operation goal and operation characteristics. Then a real-time energy management scheduling strategy for microgrid based on ultra-short term wind speed prediction is proposed for two operation modes. The prediction model based on genetic algorithm-neural network (GA-BP) is used to predict wind speed. According to the results of ultra-short-term prediction, the operation mode of the current system is determined, the switching plan of desalination load is worked out, and the output power of fan is limited. Therefore, on the basis of ensuring the stable operation of the system, the real-time balance of power generation and load of renewable energy can be realized, thus reducing the operation time of diesel generators and making full use of wind power generation. Finally, the control strategy of two kinds of operation modes is simulated and verified by using the digital-analog hybrid simulation platform based on real-time digital simulation (RTDS). The experimental results show that the proposed strategy is feasible and correct.
【作者單位】： 智能電網教育部重點實驗室(天津大學);
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)(2011AA05A107) 國家自然科學基金項目(51207099) 國家電網公司間歇性可再生能源海島電網運行技術研究及工程示范項目資助
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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5 邵t，

本文編號：2128997