基於神經網路的微電網阻抗測量關鍵技術研究

基於神經網路的微電網阻抗測量關鍵技術研究

《基於神經網路的微電網阻抗測量關鍵技術研究》是依託西安交通大學,由卓放擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

  • 中文名:基於神經網路的微電網阻抗測量關鍵技術研究
  • 項目類別:面上項目
  • 項目負責人:卓放
  • 依託單位:西安交通大學
項目摘要,結題摘要,

項目摘要

微電網作為對單一大電網的有益補充,其廣泛套用的潛力巨大。但是由於微電網中含有大量電力電子設備。系統的穩定性是微電網安全的關鍵問題。而系統穩定性又與微電網各組網部分阻抗參數有著密切的關係,因此微電網系統中阻抗參數的測量具有非常重要的意義。.本項目在深入研究交流微電網系統中阻抗參數與系統穩定性的關係的基礎上,提出了一種新型微電網阻抗測量技術。該技術利用兩種新型諧波發生裝置對系統注入測量所需各次諧波,這兩種新型諧波發生裝置與傳統裝置相比具有更為廣闊的套用範圍,結構和控制方法更簡單。並且該技術把神經網路技術與諧波測量技術結合起來,能夠大幅的縮短線上測量時間,同時還能減少阻抗測量對被測系統穩定運行造成的影響。.本項目的研究,將對解決微電網穩定性問題提供一種行之有效的新方法,具有深刻的學術意義和實用價值。

結題摘要

近幾年,分散式發電獲得了越來越多的重視與套用。其中以分散的小容量分散式發電系統、儲能系統和負荷等組成的微型電網,更是成為國內外的研究熱點。相對於大電網,微型電網容量較小,併入新能源的比例較大,並且含有大量的電力電子設備,如各種變流裝置,以及控制系統。因此在微型電網的設計與運行過程中,必須考慮微型電網的穩定性。 國內外學者研究了微型電網中多個微型電源採用下垂控制時下垂增益如何選擇能保證微型電網穩定的問題。上述方法均需要對系統進行建模,然後再進行穩定性分析。在實際環境中較難套用。Middlebrook教授通過阻抗參數對系統穩定性進行分析,具有較高的使用價值。美國的F. C. Lee教授及其團隊對其進行了推導,使得該判據更加準確。因此微電網阻抗參數的測量就成為了關鍵。 美國國家電力電子研究中心 (CPES)以及國內浙江大學的徐政教授及其團隊對交流系統中的阻抗測量方法也已經進行了一些研究。目前已有的方法有投切電容器法、短路測試法、諧波電流注入法等方法。前兩種方法測量精度較低,在實際中套用較少。諧波電流注入法是將一個可控的諧波電流注入到電力系統的節點中,並實時測量其對應產生的諧波電壓,進而計算被測對象的諧波阻抗。這種測量方法可以線上測量系統的諧波阻抗,且注入諧波電流的波形、幅值、頻率均可控,阻抗測量的準確度高,因此得到了廣泛的套用。但這種方法需要在各個頻率上注入諧波電流,因此所需時間較長。 本項目首先分析了交流微型電網的結構,研究了微型電網各組網部分的諧波阻抗計算方法,其中包括電壓型逆變器輸出阻抗的計算、電流型逆變器輸出阻抗的計算、三角形負荷與星型負荷諧波阻抗的計算,以及線路諧波阻抗的計算;其次本項目對常見的幾種阻抗測量方法進行了對比分析,並在此基礎上,提出了一種新型阻抗測量方法,該方法與傳統測量法法相比只需要注入一次諧波電流就可以準確的測得系統的阻抗參數。並且該方法既適用於直流系統也適用於交流系統。在該方法的基礎上將神經網路技術套用在了阻抗測量上,並且取得了較好的實驗結果;本項目對已有的基於阻抗參數的穩定性判據進行了進一步的分析和推導,提出了三種較為實用系統穩定性判據;最後,本項目在考慮非線性特性的情況下,研究了部分微電網組網部分的阻抗特性。

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