光伏微电网系统的群控策略与能力优化方法研究

摘要

光伏微电网作为大电网的一种补充形式已经慢慢显现，它的特点就是清洁无污染、没有使用限量、不受地区的限制、日常的维护简单。在近几年实际使用中，光伏微电网正朝着大容量、分布式等方向发展，这就需要将光伏阵列组群，并同时配备多台逆变器，在邻近区域内形成分布式发电。针对于光伏阵列组群、逆变器组群以及多微电网的群控管理，当面临外界条件变化时，会引发了一系列新的问题，例如：如何在光伏阵列的组群中进行功率寻优，如何面对光伏阵列组群与逆变器组群的功率协同，如何解决各个逆变器之间的冗余切换，如何在邻近区域内的多个微网之间进行能量优化调度。这几个问题围绕着光伏微电网系统中的各个组件层面展开对群控策略及能量优化方法的研究，本文主要的研究内容如下：
　　(1)光伏阵列组群的功率跟踪群控策略。由于光伏阵列上的局部阴影遮挡，在外界环境下经常会发生，P-V曲线的形状由单峰变成了多峰，这样会引起常规的最大功率跟踪算法无法适用。本文研究了标准的粒子群优化算法，利用泛函分析推出粒子群收敛的约束条件，对各种参数组合进行了Matlab仿真，验证了收敛约束条件的正确性；接着在满足收敛状态下，研究粒子群算法中的随机变量对粒子群寻优轨迹的影响，得出了一种改进型的粒子群优化算法，并运用到光伏阵列组群的功率寻优进程中去。通过仿真建模及实验，结果表明，当光伏阵列组群遇到局部阴影遮挡，这种改进型的粒子群优化算法可以迅速且精确地进行最大功率跟踪。
　　(2)光伏阵列组群与逆变器组群的功率协同优化群控策略。由于阴雨天等低光照情况下，会严重影响光伏面板的输出电量，常常会导致光伏阵列组群的输出功率远小于逆变器组群的额定功率，从而引起光电转换效率大幅减少。研究中采用分布式光伏阵列及逆变器之间的组群控制方法，采用开关矩阵将光伏阵列组群与逆变器组群之间形成灵活的连接关系，形成一种新型的分布式光伏阵列组群与逆变器组群的拓扑网络结构，同时仔细描述了该拓扑网络的组成结构及工作机理。为配合该群控网络的工作，提出了一种新型的自适应聚类算法，来实现光伏阵列组群与逆变器组群之间的功率匹配对接。最后经过仿真分析及实验验证，结果表明，当面对低光照等天气情况下，该群控策略可以对光伏阵列组群与逆变器组群之间进行功率优化匹配组合，从而大大增加了光伏微电网系统整体的发电效率。
　　(3)面向逆变器组群的冗余切换群控策略。在含有多台逆变器的微网中，传统的下垂控制方法存在着输出外特性较差的问题，而主从法的工作机理又完全依赖于主模块，目前常用的这2种方法都不能真正实现多台逆变器的冗余群控。针对这一情况，研究中设计了3层式的递进控制管理，第1层对传统的下垂控制加以改进，在输出电感处加入虚拟阻抗，将逆变器等效输出阻抗转变为仅由滤波电感值所决定，同时设计出一种稳定性能较高的双环式下垂控制器；第2层对并网进行同步控制，借鉴于频率及幅值参考值的正反馈，采集公共连接点二侧的电压幅值和相位信息，对下垂控制过程中同时反馈同步调节；第3层进行补偿控制，结合补偿传递函数的实现原理及下垂控制的结构，设计出针对电压频率与幅值的补偿量模型，来补偿在下垂控制过程中伴随出现的稳态误差。最后经过算例仿真及实验，结果表明，该类控制策略当面对多台逆变器在冗余切换的情况下，具有较好的稳态以及动态性能，从真正意义上实现了逆变器组群的冗余群控管理。
　　(4)面向多微电网系统的能量优化方法。针对组织结构松散、内部动态耦合较强的多微电网系统，研究了一种基于分布式预测控制的能量优化方法，来解决微电网彼此之间的能量优化调度问题。首先，根据微电网之间的能量流动特性，建立了多微电网系统的能量管理模型、能量预测模型；其次，推出多微电网系统的分布式预测控制算法，在基于纳什优化指标中加入每个微电网对于系统全局的影响量，并详细描述了算法的实现过程；最后，通过一个由3个微电网组成的多微电网系统仿真，验证了这个能量优化方法的有效性。

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符号说明

第 1章 绪 论

1 .1研究背景

1 .2光伏微电网概述

1 .3国内外研究现状

1 .4研究意义和主要研究内容

第2章光伏阵列组群的功率跟踪群控策略

2 .1前言

2 .2光伏电池的等效模型及外特性

2 .3粒子群算法在光伏阵列组群中的功率跟踪应用

2 .4仿真分析

2 .5实验验证

2 .6本章小结

第3章光伏阵列组群与逆变器组群的功率协同优化群控策略

3 .1前言

3 .2弱光对光伏发电的影响

3 .3群控系统的拓扑结构

3 .4光伏阵列与逆变器组群之间的功率协同群控

3 .5算例的仿真与分析

3 .6实验验证及分析

3 .7本章小结

第4章面向逆变器组群的冗余切换群控策略

4 .1前言

4 .2下垂控制理论

4 .3虚拟阻抗原理

4 .4第一层控制管理

4 .5第二层控制管理

4 .6第三层控制管理

4 .7多逆变器的冗余群控仿真

4 .8实验验证

4 .9本章小结

第5章多微电网系统中的能量优化方法

5 .1前言

5 .2多微电网系统的能量模型

5 .3分布式预测控制算法

5 .4仿真结果及分析

5 .5本章小结

第6章结论与展望

6 .1结论

6 .2创新点

6 .3展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果