基于光伏发电与负荷预测的微电网储能系统控制策略研究

发布时间：2017-10-15 11:19

  本文关键词：基于光伏发电与负荷预测的微电网储能系统控制策略研究

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【摘要】：随着全球经济的高速发展,能源需求量逐年上升,能源短缺以及生态环境的污染和破坏等问题日益突出。虽然以太阳能、风能为主的可再生能源的大规模应用可以有效缓解能源危机和生态环境问题,但因其生产的电能不稳定,会对电网电能质量以及稳定性造成不良影响。分布式微电网的出现可以有效缓解可再生能源利用方面的不足,因此对其进行系统的研究有着重要的意义。而储能系统作为一种能量缓冲环节,在微电网中有着举足轻重的地位。本文首先对储能技术在微电网中的应用做了介绍,阐述了储能电池分类以及应用现状,对储能电池的单体特性、成组设计方法以及储能电池常规变流器主电路拓扑结构进行了分析研究,并根据储能系统在微电网中平抑光伏波动和能量调度的作用将其分为平滑输出控制和计划输出控制两种工作场景。根据本文光伏微电网设计要求,提出基于能量预测的光伏微电网储能系统计划输出控制策略。其次,基于最小二乘支持向量机建立了光伏发电预测和负荷预测模型,通过对光伏历史发电数据进行分析研究,选取对光伏出力影响较大的因素作为输入变量,实现了光伏发电功率的准确预测。在负荷预测模型建立过程中,引入灰色关联度分析法选择对负荷影响较大的因素作为输入变量,提高了模型的预测精度。最后,在光伏发电与负荷预测基础上,针对微电网储能系统提出一种模糊控制策略。首先分析模糊控制原理及其在储能系统中应用的优势,进而设计储能系统模糊控制器,并确定了模糊控制器结构、模糊输入输出变量、语言变量模糊化以及模糊推理规则,将模糊控制规则在系统中试验运行比较。验证结果表明:系统在投入模糊控制策略后可提高系统运行效率、降低联络线功率交换造成的电能损耗,有效抑制光伏发电以及负荷波动对微电网联络线产生的功率波动,降低了微电网对公共电网的影响。
【关键词】：光伏微网 光伏功率预测 负荷预测 储能系统 控制策略
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615;TM715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 分布式光伏发电微电网系统研究现状10-12
• 1.2.1 光伏发电现状及前景10-11
• 1.2.2 微电网技术发展现状11
• 1.2.3 微电网储能技术研究现状11-12
• 1.3 光伏微电网储能关键技术12-13
• 1.3.1 光伏发电功率预测技术12
• 1.3.2 短期负荷预测技术12-13
• 1.3.3 储能控制技术13
• 1.4 本文研究的主要内容13-15
• 第2章 储能技术及其在微电网中的应用15-24
• 2.1 储能技术分类及其应用发展现状15-17
• 2.1.1 储能技术分类15-16
• 2.1.2 储能技术应用现状16-17
• 2.2 储能电池特性17-22
• 2.2.1 电池单体特性17-18
• 2.2.2 电池成组设计方法18-19
• 2.2.3 储能电池常规变流器主电路分析19-22
• 2.3 光伏微电网储能与控制技术22-23
• 2.3.1 平滑输出控制22
• 2.3.2 计划输出控制22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 光伏发电功率预测与负荷预测24-41
• 3.1 引言24
• 3.2 预测原理及方法24-26
• 3.3 最小二乘支持向量机原理26-30
• 3.3.1 最小二乘支持向量机基本原理26-27
• 3.3.2 模型选择27-30
• 3.4 基于LS-SVM光伏发电功率预测模型30-34
• 3.4.1 光伏特性分析30-31
• 3.4.2 光伏发电功率预测模型建立31-32
• 3.4.3 仿真验证32-34
• 3.5 GRA-LSSVM超短期负荷预测模型34-40
• 3.5.1 灰色关联度分析方法34-36
• 3.5.2 超短期负荷预测模型建立36
• 3.5.3 仿真验证36-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第4章 微电网储能系统控制策略研究41-57
• 4.1 储能系统平滑输出控制策略41-45
• 4.1.1 基本滤波控制41-42
• 4.1.2 电池储能SOC反馈控制42
• 4.1.3 可变时间常数的滤波控制42-44
• 4.1.4 系统平滑输出运行效果44-45
• 4.2 模糊控制原理45-46
• 4.2.1 模糊控制的进展及应用45
• 4.2.2 模糊控制原理45-46
• 4.3 基于能量预测的光伏微网储能系统模糊策略设计46-54
• 4.3.1 微电网能量结构47-48
• 4.3.2 储能系统模糊控制器设计48-54
• 4.4 试验运行效果评价54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第5章 结论和展望57-59
• 5.1 结论57-58
• 5.2 展望58-59
• 参考文献59-62
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果62-63
• 致谢63

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本文编号：1036820