光储微网系统双模式运行控制策略研究

发布时间：2017-10-16 10:37

  本文关键词：光储微网系统双模式运行控制策略研究

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【摘要】：光储微电网系统有效整合了分布式光伏电源和储能单元,可以改善分布式光伏电源接入配电网产生的电能质量问题。本文研究的光储微电网系统运行控制策略能够保障微电网系统安全、稳定、经济地运行。本文分析了微电网的研究现状,探讨了光储微电网系统运行控制策略的应用价值。本文设计了共直流母线的光储微电网系统拓扑结构,并对基于BP神经网络的分布式发电预测进行了研究。针对光储微电网系统,研究了底层装置在并网和离网双模式下的控制策略。在Matlab/Simulink环境下搭建了仿真模型,验证了底层控制策略的可行性,并在光储微电网系统底层装置控制策略的基础上,进一步研究了光储微电网系统的顶层能量管理策略。对于并网运行模式,研究了基于一阶滤波算法的平抑光伏发电功率的能量管理策略,提出了针对本文光储微电网系统的改变储能充放电深度平抑光伏发电波动的改进策略,通过Matlab算例验证了此能量管理策略的合理性和有效性。研究了以削峰填谷为目标基于模糊算法的能量管理策略,通过仿真算例分析验证了策略的有效性。对于离网运行模式,将光储微电网系统的能量管理划分为四种不同情况,并提出对应的实时能量管理调度策略。通过比较光伏发电功率与负荷来确定光伏单元和储能单元的出力,制定不同的能量管理调度策略。通过仿真算例分析验证了策略的有效性。搭建了某光储微电网系统实验平台,通过实验平台验证了底层装置控制策略和顶层能量管理策略的可行性。
【关键词】：光储微电网 双模式 运行控制策略 并网运行 离网运行
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM732
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景和意义11
• 1.2 微电网系统结构及研究现状11-16
• 1.2.1 微电网系统的结构组成12-13
• 1.2.2 国内外研究现状13-16
• 1.3 光储微电网系统的能量管理系统16-17
• 1.4 本文主要研究内容17-19
• 2 光储微电网系统构成及光伏发电功率预测19-35
• 2.1 光储微电网系统结构19-20
• 2.2 光伏发电气象影响因素分析及发电功率预测20-31
• 2.2.1 气象因素作用于光伏发电的规律分析21-24
• 2.2.2 基于BP神经网络的光伏发电功率预测24-31
• 2.3 储能单元特性分析31-32
• 2.4 负荷特性分析32
• 2.5 本章小结32-35
• 3 并网模式下光储微电网系统运行控制策略35-55
• 3.1 并网模式下微电网底层控制策略35-44
• 3.1.1 并网模式下光伏DC/DC控制策略36-40
• 3.1.2 并网模式下储能DC/DC控制策略40-42
• 3.1.3 并网模式下DC/AC变流器控制策略42-44
• 3.2 平抑光伏发电功率波动的能量管理策略44-49
• 3.2.1 基于一阶滤波的平抑功率波动能量管理策略44-45
• 3.2.2 基于储能单元充放电深度的能量控制策略45-47
• 3.2.3 算例分析47-49
• 3.3 经济性能量调度下的削峰填谷49-53
• 3.3.1 模糊控制算法49-50
• 3.3.2 基于光储微电网系统的削峰填谷模糊控制策略50-52
• 3.3.3 算例分析52-53
• 3.4 本章小结53-55
• 4 离网模式下光储微电网系统运行控制策略55-71
• 4.1 离网运行模式下微电网底层控制策略55-62
• 4.1.1 离网模式下光伏DC/DC控制策略57-59
• 4.1.2 离网模式下储能DC/DC控制策略59-61
• 4.1.3 离网模式下DC/AC变流器控制策略61-62
• 4.2 离网运行模式下的能量管理策略62-69
• 4.2.1 离网能量管理总体规划63-64
• 4.2.2 储能单元SOC区间划分64-65
• 4.2.3 储能单元充电状态微电网系统的能量管理65-66
• 4.2.4 储能单元放电状态微电网系统的能量管理策略66-68
• 4.2.5 光伏发电为零时微电网系统的能量管理策略68-69
• 4.3 本章小结69-71
• 5 光储微电网系统系统实验平台搭建及结果分析71-83
• 5.1 光储微电网系统实验平台搭建71-76
• 5.1.1 实验平台拓扑结构设计71-74
• 5.1.2 光伏发电单元参数设计74
• 5.1.3 储能单元参数设计74-76
• 5.2 实验结果分析76-81
• 5.2.1 并网模式下的实验结果分析76-79
• 5.2.2 离网模式下的实验结果分析79-81
• 5.3 本章小结81-83
• 6 结论与展望83-85
• 6.1 结论83
• 6.2 展望83-85
• 参考文献85-89
• 附录A89-93
• 作者简历93-97
• 学位论文数据集97

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本文编号：1042243