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风力发电对负荷特性的影响及其广义综合负荷建模

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文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 分布式发电技术的应用现状

1.2.1 分布式发电技术的发展简述

1.2.2 风力发电的发展现状

1.2.3 风力发电对电力系统的影响

1.2.4 风力发电机组分类及其各自特点

1.3 考虑分布式电源影响的负荷建模研究现状

1.4 论文的选题背景及主要工作

1.4.1 论文的选题背景

1.4.2 本文的主要工作与章节安排

第2章 直驱永磁同步风力发电系统的机电暂态等效建模

2.1 引言

2.2 工作原理与数字仿真模型

2.2.1 系统结构及运行状态分析

2.2.2 控制和仿真系统

2.3 D-PMSG发电系统的机电暂态等效建模

2.3.1 暂态过程中D-PMSG的动态特性

2.3.2 机电暂态等效模型

2.3.3 模型参数辨识及拟合效果

2.4 小结

第3章 含直驱风力发电的配电网广义综合负荷模型

3.1 引言

3.2 含直驱风力发电机的配电网综合负荷模型

3.3 模型结构与参数

3.3.1 模型解析结构

3.3.2 模型待辨识参数

3.4 仿真实验与建模结果

3.4.1 仿真系统与仿真方法

3.4.2 模型描述能力检验

3.5 小结

第4章 分布式风力发电对综合负荷特性的影响研究

4.1 仿真方案

4.2 基本思路与分析方法

4.2.1 分析对象的选择

4.2.2 负荷动态特性的表现特征

4.2.3 数据处理方法

4.2.4 负荷特性差异性的衡量指标

4.3 综合残差影响分析

4.3.1 不同接入位置对综合残差的影响

4.3.2 不同容量接入时对综合残差的影响

4.3.3 综合考虑容量及位置影响的综合残差的变化规律

4.4 特征差异度分析

4.4.1 数值与趋势相似性的概念

4.4.2 从不同角度分析容量位置对负荷特性的影响

4.5 小结

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术成果目录

附录B 攻读学位期间所参加的科研项目

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摘要

电力系统仿真计算是电力系统规划、运行分析及调度控制的基本决策依据,直接关系到电网的安全稳定运行。由于电力负荷的随机性、时变性、多样性等特点,建立准确的负荷模型十分困难。随着对各种可再生洁净能源研究的不断深入,其分布式发电(Distributed Generating Source,DGS)并网运行容量日益增大。因不同分布式电源具备各自的机理特性,并网后必然改变传统配电网的拓扑结构以及区域负荷构成特性,大大增加了负荷建模的难度。风能是一种典型的可再生能源,分布式风力发电是迄今为止发展最快、并网容量最大的分布式电源,考虑分布式风力发电影响的综合负荷建模是当前电力系统分析控制领域倍受关注的热点问题,其研究具有重要的理论和实际意义。
  直驱式永磁同步风力发电机(Directly driven wind turbine with PermanentMagnet Synchronous Generator,D-PMSG)是一种典型的风力发电机组。本文首先以D-PMSG为研究对象,在深入分析其机理与结构特点、运行原理和并网控制策略的基础上,研究了D-PMSG发电系统之各模块的数学模型及其仿真实现方法。以Matlab/Simpowersystem工具箱为平台,构建了D-PMSG发电系统的详细数字仿真系统;借助数字仿真手段,对其在并网环境下的稳态运行行为和电网故障扰动环境下的动态运行特性进行了系统的仿真实验研究和理论分析。将D-PMSG发电系统当作功率消耗为负的广义负荷,提出了一种恒功率控制电流源与RLC电路相结合、具有三阶微分方程结构的发电系统机电暂态等效模型。通过不同程度故障扰动的数字仿真实验和总体测辨建模,验证了该模型能够准确、有效地描述该发电系统的机电暂态特性。
  在本文所提出的D-PMSG发电系统机电暂态等效模型的基础上,通过深入分析当其接入配网后对综合负荷特性的影响特点与规律,构建了一种含直驱风力发电系统的配电网广义综合负荷模型——即在传统综合负荷模型的虚拟母线并接D-PMSG机电暂态模型。通过一系列不同负荷容量比例下的暂态仿真实验,对该广义综合负荷模型进行了总体测辨建模检验,结果表明所构建的模型对含分布式风力发电系统的配电网综合负荷特性具有良好的描述能力。
  为了定量地分析分布式风力发电对配电网区域负荷特性的影响,本文提出了由“综合残差”和“特征差异度”构成的负荷特性差异程度评价指标,实现了对不同因素作用下的综合负荷特性影响程度的定量评估。系统地研究了分布式风力发电电源的接入位置和并网容量对配网侧综合负荷特性的影响。结果表明:并网点距离综合母线越偏远,对负荷特性影响越小;随着接入容量的增大,暂态过程中功率变化幅度增加,故障切除后的恢复稳态运行的时间越长,对负荷特性的影响越大。

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