分布式電源與微網(wǎng)管控技術(shù)綜述

2.2.1雙饋風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)特點(diǎn)

(1)雙饋風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)有獨立的有功、無(wú)功調節能力。(2)可在變速情況下實(shí)現并網(wǎng)。(3)在空載并網(wǎng)和帶獨立負載并網(wǎng)兩種方式中，轉子勵磁變流器直接與電網(wǎng)連接，雙饋發(fā)電機定子與電網(wǎng)經(jīng)過(guò)開(kāi)關(guān)連接;而孤島方式則是定子與轉子勵磁變流器直接相連，在經(jīng)過(guò)開(kāi)關(guān)連接到電網(wǎng)，電網(wǎng)經(jīng)過(guò)預充電變壓器與直流母線(xiàn)電容連接。

2.2.2 直驅風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)特點(diǎn)

(1)直驅式風(fēng)力發(fā)電常見(jiàn)的并網(wǎng)拓撲結構最采用雙PWM型變流電路。(2)該電路的優(yōu)點(diǎn)是可以對網(wǎng)側和機側分別進(jìn)行控制，能夠與大阻抗的同步發(fā)電機相連接，與二極管不可控整流相比，輸入電流為正弦波減少了發(fā)電機的銅耗和鐵耗，可實(shí)現單位功率因數并網(wǎng)。(3)直驅式風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)對控制系統的基本要求有：需要對機組的運行狀態(tài)進(jìn)行監測;需要對機組的啟動(dòng)、并網(wǎng)、運行、脫網(wǎng)、停機、急停等進(jìn)行控制;需要對機組進(jìn)行一定的優(yōu)化控制。

3微網(wǎng)管控技術(shù)及其應用

微電網(wǎng)管控技術(shù)是保障其穩定可靠運行的關(guān)鍵性技術(shù),微網(wǎng)管控技術(shù)的研究重點(diǎn)主要集中在負荷預測、分布電源發(fā)電預測、微電網(wǎng)潮流分析、電能質(zhì)量管理及經(jīng)濟調度算法方面的研究。

3.1微電網(wǎng)負荷預測

將負荷的歷史數據加以處理，并結合當時(shí)的具體情況(氣候因素、設備故障等)加以修正，對微網(wǎng)單元的負荷變化情況做出短期預測。目前主要的負荷預測算法[11-14]有：時(shí)間序列方法、回歸分析法、指數平滑化法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法等。時(shí)間序列方法優(yōu)點(diǎn)是所需數據少、工作量小、計算速度較快反映了負荷近期變化的連續性，時(shí)間序列方法存在的不足是建模過(guò)程比較復雜，需要較高的理論知識;回歸分析法的優(yōu)點(diǎn)是計算原理和結構形式簡(jiǎn)單，預測速度快，外推性能好，存在的不足是對歷史數據要求較高，結構形式過(guò)于簡(jiǎn)單，精度較低。指數平滑法的原理是加權平均，通過(guò)平滑作用可以消除序列中的隨機波動(dòng)，但很難反映當前的經(jīng)濟、天氣等變換情況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )短期預測有較好的精度，具有信息記憶、自主習、知識推理和優(yōu)化計算等智能處理能力，其不足之處在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的層數和神經(jīng)元個(gè)數多依據主觀(guān)經(jīng)驗確定，難以科學(xué)地確定網(wǎng)絡(luò )結構，學(xué)習速度慢和存在局部極小點(diǎn)等。

3.2微電網(wǎng)發(fā)電預測

(1)光伏發(fā)電系統：

(1)

(2)

其中：Pn表示光伏電池在標準條件下的功率輸，Tcell為光伏電池內部溫度，T為電池的外部溫度，NCOT模塊溫度指示值，S為日照強度。對光伏系統的發(fā)電功率預測根據式(1)和(2)結合環(huán)境溫度、日照強度綜合考慮。

(2)風(fēng)力發(fā)電系統：

由公式Pw=1/2ρAV3式中，Pw為風(fēng)力機功率，ρ為空氣密度，A是截面面積，V是垂直吹過(guò)截面的風(fēng)速，對風(fēng)力發(fā)電系統發(fā)電量預測時(shí)應將發(fā)電單元的發(fā)電能力與風(fēng)速、空氣密度結合起來(lái)。

3.3電能質(zhì)量管理

由于風(fēng)力資源和太陽(yáng)能資源的不確定性和波動(dòng)性以及各微源子系統的運行特性使得各子系統的輸出特性出現波動(dòng)，從而會(huì )影響電網(wǎng)的電能質(zhì)量。微網(wǎng)的電能質(zhì)量主要存在電壓波動(dòng)和電力諧波與間諧波的問(wèn)題，因此需要對微網(wǎng)中電能的波形質(zhì)量進(jìn)行在線(xiàn)監測，并采取相應的補償措施。

3.4 經(jīng)濟調度

電力系統經(jīng)濟調度分為靜態(tài)調度和動(dòng)態(tài)調度，其中動(dòng)態(tài)經(jīng)濟調度考慮了各時(shí)段之間的內在聯(lián)系，更加符合系統的實(shí)際運行要求[15-18]。針對經(jīng)濟調度中存在的各種各樣問(wèn)題，許多優(yōu)化算法及改進(jìn)的算法不斷涌現，如動(dòng)態(tài)規劃法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、遺傳算法等等。其中動(dòng)態(tài)規劃法編程簡(jiǎn)單，但狀態(tài)離散點(diǎn)數目多，易造成“維數災”;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有學(xué)習能力，便于調度知識的提取，其并行處理能力能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)調度的需要，但該方法需要大量的訓練樣本和很長(cháng)的訓練時(shí)間才能保證調度的效果;另外隨問(wèn)題規模的增大，網(wǎng)絡(luò )的規模也將急劇增大;遺傳算法在機組組合、優(yōu)化調度等領(lǐng)域中都有成功的應用，但其自身存在的不足(局部搜索能力差、存在未成熟收斂和隨機游走現象)導致算法的收斂性能差，需要很長(cháng)時(shí)間才能找到最優(yōu)解;粒子群優(yōu)化算法是由美國社會(huì )心理學(xué)家James Kennedy和電氣工程師Russell Eberhart在1999年IEEE國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )會(huì )議共同提出的，其本質(zhì)上是一種多代理算法，對復雜非線(xiàn)性問(wèn)題具有較強的尋優(yōu)能力，且簡(jiǎn)單通用、魯棒性強、實(shí)現容易、精度高收斂快，在解決實(shí)際問(wèn)題中具有優(yōu)越性。

4分布式電源與管控平臺的特點(diǎn)與競爭優(yōu)勢

(1)適合國情

構建配電網(wǎng)末端的分布式電源應用體系，既能有效控制對配電網(wǎng)的不良影響，又能實(shí)現對分布式電源電能和電力主網(wǎng)電能的經(jīng)濟高效利用，同時(shí)產(chǎn)權清晰，有利于今后的商業(yè)運營(yíng)，更適合我國的實(shí)際情況。

(2)安全可控

產(chǎn)品管控的分布式電源工作在變壓器的380V低壓側，提供并網(wǎng)控制與保護功能，對配電網(wǎng)的影響很小。提供并網(wǎng)與孤島運行的安全切換和運行管理，確保在配電網(wǎng)發(fā)生停電、限電、故障時(shí)，能夠保證一定時(shí)間內的持續供電，又能確保計劃性檢修時(shí)的安全。

(3)經(jīng)濟高效

產(chǎn)品能夠實(shí)現多種分布式電源的靈活利用與協(xié)同工作，充分發(fā)揮各種分布式電源的互補優(yōu)勢和規?；?。在谷段電價(jià)時(shí)進(jìn)行蓄電，在峰段供電，既實(shí)現了對電網(wǎng)電能的經(jīng)濟利用，為用戶(hù)節省了用電成本。

5 結束語(yǔ)

隨著(zhù)電力系統的發(fā)展，電網(wǎng)互聯(lián)已成為一種發(fā)展的必然趨勢，其中分布式電源因其投資省、發(fā)電方式靈活、與環(huán)境兼容等特點(diǎn)，日益普遍的與大電網(wǎng)進(jìn)行并網(wǎng)運行。因此，如何對各種分布式電源的并網(wǎng)運行進(jìn)行有效的控制對現代電力系統的發(fā)展具有重要的意義。分布式發(fā)電的應用是可再生能源的發(fā)展趨勢。加速發(fā)展大型分布式電源并網(wǎng)發(fā)電，是改變和優(yōu)化電力結構的理想選擇，也是可持續電力供應的理想模式。并且分布式發(fā)電的發(fā)展有利于實(shí)現電力產(chǎn)業(yè)的多元化，可以通過(guò)引進(jìn)、研發(fā)和儲備大量多元化的分布式發(fā)電技術(shù)把產(chǎn)業(yè)推向更高的層次，有利于分布式發(fā)電在更寬廣的領(lǐng)域中的應用。我們有充分理由相信未來(lái)的大型輸電線(xiàn)路和傳統供電系統，必將會(huì )被潔凈、小型的分布式電源所代替。