分布式发电并网运行的电能质量扰动传播与抑制

论文摘要

随着全球经济的持续高速发展,能源问题越来越突出,使得分布于用户附近的以新能源、热电（冷）联供等形式的分布式能源系统得到了快速开发。将分布式发电系统接入中低压配电网中,丰富了能源的利用形式,提高了能源利用效率,也减少了环境污染,更对大电网提供了有力支撑。然而,可再生能源类分布式发电系统受到自然环境因素的影响,输出功率具有随机波动性。同时,分布式电源直接接入配电网能够缩短供电距离,但配电网中的线路阻抗比相对较大,分布式发电系统输出功率的随机波动会造成配电网中节点电压的扰动,以往常常发生在输电网中的电压稳定性问题,如今在配电网中也常有发生。分布式发电系统的应用,使配电网中出现了微型燃气轮发电机、燃料电池,以及太阳能、风能等可再生能源发电装置,这些电源直接输出的是高达数百、数千赫的交流电能或是直流电能,而并非工频50Hz的交流电,通过电力电子变频装置分布式发电系统才能安全接入配电网中。因此,分布式发电系统自身的机械设计和电力电子装置产生的谐波和配电网中原有的非线性负载的输出谐波交织汇集在配电网中,相比于传统配电网,含分布式发电系统的配电网谐波分布情况更加复杂多变。本文主要研究分布式发电系统接入中低压配电网后造成的基波电压扰动和谐波扰动的传播特性,并利用复合储能系统抑制电能质量扰动,提高系统的供电可靠性,主要研究成果如下：将Hilbert-Huang理论应用于分布式发电系统中随机性最强的风力发电系统,给出了经验模式分解的端口改进方法,并将其应用于风速和风电功率的波动分析过程中。然后提出了基于经验模式分解和支持向量机的短期预测方法,通过和传统方法的计算对比验证了组合模型的有效性。采用配电网电网稳定性指标评估分布式发电系统接入配电网后对电网稳定性影响,以风电为代表,给出了不同类型风力发电系统的潮流计算模型,对比风力发电系统在不同容量、不同接入点时的电网稳定性指标计算结果,给出合适的接入点。然后通过时域仿真验证了影响节点基波电压波动的关键功率波动分量。由于传统随机谐波扰动传播分析方法具有局限性,提出了广义伽马混合模型来研究不同概率分布的谐波源模型及其传播过程。实际风电场非特征谐波的时域仿真验证了所提模型是准确可靠的,进一步结合概率模型的特性,提出了随机相量旋转法来抑制多谐波源谐波的交织叠加放大。深入分析分布式发电系统的谐波产生机理,以双馈异步型风电机组为代表,研究了不同类型谐波在风力发电系统内部的传递过程,然后对广义伽马混合模型进行改进,并将其与谐波耦合矩阵相结合研究了小规模风电场和非线性整流负载在中压配电网中的谐波交织传播过程。采用复合储能技术抑制分布式发电系统接入配电网后的基波电压扰动和谐波扰动传播,基于分布式发电并网标准,提出了多时间尺度的低通滤波器设计方案,优化配置复合储能系统的容量比例,将复合储能系统应用于改善风电功率波动,抑制了基波电压扰动传播,然后结合不同风电功率水平,提出了复合储能系统的能量管理策略,仿真结果表明基于该策略可以同时抑制分布式发电系统的基波电压扰动和谐波扰动。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 论文的背景与研究意义
• 1.2 分布式发电系统的电压扰动研究现状
• 1.3 分布式发电系统的谐波扰动研究现状
• 1.4 储能系统的发展现状
• 1.5 论文的主要工作和章节安排
• 2 基于Hilbert-Huang理论的风速与风电功率建模
• 2.1 引言
• 2.2 基于Hilbert-Huang理论的随机信号分析
• 2.3 基于经验模式分解和支持向量机模型的短期风速预测
• 2.4 基于Hilbert-Huang理论的风电功率分析
• 2.5 本章小结
• 3 分布式发电并网的电压扰动传播
• 3.1 引言
• 3.2 含分布式发电的配电网电压稳定性评估
• 3.3 基于Hilbert-Huang理论的风电功率扰动传播
• 3.4 本章小结
• 4 基于广义伽马混合模型的分布式发电并网谐波建模
• 4.1 引言
• 4.2 基于广义伽马混合模型的谐波机理分析
• 4.3 基于广义伽马混合模型的谐波源建模仿真
• 4.4 本章小结
• 5 分布式发电并网的谐波扰动传播
• 5.1 引言
• 5.2 基于模态分析法的谐波谐振计算
• 5.3 双馈异步型风电机组谐波建模
• 5.4 基于谐波耦合矩阵的非线性负载谐波建模
• 5.5 分布式发电并网谐波建模仿真
• 5.6 本章小结
• 6 利用复合储能技术抑制分布式发电并网电能质量扰动
• 6.1 引言
• 6.2 储能装置的建模
• 6.3 复合储能系统的优化配置
• 6.4 利用复合储能系统抑制分布式发电并网基波电压扰动传播
• 6.5 利用复合储能系统抑制分布式发电并网谐波扰动传播
• 6.6 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 攻读博士学位期间发表的论文
• 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目