当前位置:主页 > 科技论文 > 电力论文 >

光储交流微电网孤岛模式下的改进型主从控制

发布时间:2022-01-19 17:30
  在光储交流微电网孤岛模式下,合理管控网内功率,实现多储能与多光伏间协调运行是维持系统长期稳定的关键。据此,提出一种改进型主从式光储协调控制策略,首先,对储能设计一种基于荷电状态(state of charge,SOC)的改进型对等控制方法,使多个储能在孤岛情况下可共同支撑交流母线电压,输出功率得到合理分配,稳态下各储能SOC值达到平衡。其次,对光伏设计一种基于交流母线电压信号的自适应功率控制方法,使多个光伏可根据接入点电压频率及幅值自适应调整输出的有功功率和无功功率,能防止储能过度充电并降低储能侧无功输出负担。将上述两种控制方法相结合实现多储能与多光伏间协调运行,协调过程呈现主从关系,通过分析该协调过程,能合理设计网内负荷功耗并引入负荷管理机制。进一步对系统模型进行小干扰稳定性分析可确定控制参数变化对系统的影响。最后,通过基于Rt-lab的硬件在环实验验证了控制策略的有效性。 

【文章来源】:高电压技术. 2020,46(10)北大核心EICSCD

【文章页数】:12 页

【部分图文】:

光储交流微电网孤岛模式下的改进型主从控制


光储式交流微电网Fig.1ACmicrogridwithPVandenergystoragesystems

储能,平衡过程


汪亮,彭勇刚,吴韬,等:光储交流微电网孤岛模式下的改进型主从控制3533率充电,甚至会放电给其他储能补充功率,以此加速自身SOC变化趋近于其他储能SOC值。当各储能P–f曲线根据自身SOC变化经过多次平移调整后,达到多储能SOC平衡状态如图3(c)所示,平衡后的储能功率关系仍然满足式(8),图中参数偏移量与多储能SOC平衡值所处区间相关balLbalLLbalHbalHbalH(),,(),rSSSSSSSrSSSS0(10)式中,Sbal为多储能SOC平衡值,Sbal=S1=S2=…=Sn。储能改进型对等控制结合下垂控制进行设计,实现多个储能本地接入,输出功率合理分配,共同参与母线调压调频功能。通过引入基于SOC的逆变参考频率偏移量,使多储能可相互进行功率协调,实现SOC值趋于平衡,提升整体工作效率。1.2光伏功率控制光伏功率控制将体现光伏对储能的从属关系,类似于从微电源[22],可基于光伏接入点电压信号变化进行设计。根据式(1),当多储能持续充电时,各储能SOC值持续变大,母线频率将被抬升;根据式(6),当储能侧无功输出过大时,母线相电压幅值将远偏额定值。通过捕抓上述两信号变化控制光伏侧输出的有功功率和无功功率,可在防止储能过充电的同时降低储能侧无功负担,提升网内电压质量。对于任意第m个光伏的自适应功率控制框图如图4所示,图中字母含义将在后文中解释。根据图4,光伏直流侧接有稳压电容Cpv,光伏经过三相全桥逆变后通过L滤波电路进行滤波,再经过线感Lline和线阻Rline接入交流母线,其中Lp为光伏端滤波电感。控制分为内环控制和外环控制。外环控制将产

框图,功率控制,自适应,储能


调,实现SOC值趋于平衡,提升整体工作效率。1.2光伏功率控制光伏功率控制将体现光伏对储能的从属关系,类似于从微电源[22],可基于光伏接入点电压信号变化进行设计。根据式(1),当多储能持续充电时,各储能SOC值持续变大,母线频率将被抬升;根据式(6),当储能侧无功输出过大时,母线相电压幅值将远偏额定值。通过捕抓上述两信号变化控制光伏侧输出的有功功率和无功功率,可在防止储能过充电的同时降低储能侧无功负担,提升网内电压质量。对于任意第m个光伏的自适应功率控制框图如图4所示,图中字母含义将在后文中解释。根据图4,光伏直流侧接有稳压电容Cpv,光伏经过三相全桥逆变后通过L滤波电路进行滤波,再经过线感Lline和线阻Rline接入交流母线,其中Lp为光伏端滤波电感。控制分为内环控制和外环控制。外环控制将产生光伏有功输出参考值refpvP和无功输出参考值refpvQ,两者各自经过一个低通滤波器后为内环控制提供参考。通过采取光伏接入点三相相电压up并利用锁相环(phaselockedloop,PLL)技术可以得到交流母线频率,设计母线频率与光伏有功输出参考值关系为mppt,busHrefpv,pv,maxbusHbusmaxbusmax,(),mmmPffPrfffffff,0(11)图3多储能SOC平衡过程Fig.3SOCbalancingprocessofmultienergystorages图4光伏自适应功率控制Fig.4AdaptivepowercontrolforPV式中:m为任意第m个光伏;refpv,mP为光伏有功输出参考值;fH为高频率阈值;Pmppt,m为光伏运行MPPT模式时的有功功率;rpv,m为限制系数,设计为mppt,pv,maxHm

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测[J]. 赵康宁,蒲天骄,王新迎,李烨.  电网技术. 2019(12)
[2]改进的孤岛微电网主从控制策略[J]. 陈涛,李哲,赖向平,周婧婧,黎博,陈飞雄.  电力系统及其自动化学报. 2019(11)
[3]采用自适应变分模态分解的混合储能平滑光伏出力波动控制策略[J]. 颜晨煜,樊艳芳,姚波.  高电压技术. 2019(06)
[4]多母线结构交直流混合微电网协调控制与模式切换策略[J]. 陈安伟.  电力系统自动化. 2018(17)
[5]孤立运行光/储微电网中储能变流器暂态功率波动协调抑制策略[J]. 张春雪,黎灿兵,冯伟,孙凯,夏勇为,刘乾.  中国电机工程学报. 2018(08)
[6]含高渗透率分布式光伏发电系统的配电网动态等值分析[J]. 吴峰,李玮.  电力系统自动化. 2017(09)
[7]基于密度峰值层次聚类的短期光伏功率预测模型[J]. 程启明,张强,程尹曼,褚思远,杨小龙.  高电压技术. 2017(04)
[8]交直流混合微电网拓扑与基本控制策略综述[J]. 朱永强,贾利虎,蔡冰倩,王银顺.  高电压技术. 2016(09)
[9]交流微电网中微电源控制研究综述[J]. 娄宝磊,周桢钧.  中国电力. 2016(S1)
[10]多储能逆变器并联系统在微网孤岛条件下的稳定性分析及其控制策略[J]. 徐少华,李建林,惠东.  高电压技术. 2015(10)



本文编号:3597275

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3597275.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户92039***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com