含多种微源的复杂负荷建模及其对电网电压稳定性交互影响的机理研究

Clean energy and renewable energy are the important power type in modern power system, the micro grid is applied to smart grid extensively in the future. In this context, the load modeling including micro power is changed into a new challenge, because the model must has the characterization of space diversity and temporal discontinuity of micro power. Load modeling containing a variety of micro power and its interaction to voltage stability of grid is especially worthy of in-depth study as the basic problem of power grid safe operation. The complicated load model containing a variety of micro power is the basis to the task firstly. the load static and dynamic models and parameters identification are the focus secondly .The thirdly, the effect law of various micro power to complicated load model is studied in order to improve and perfect the model structure. In the end, voltage stability parameters and its interaction mechanism are analysed, so as to provide theoretical support and prevention system on power grid operation.

清洁能源和可再生能源是现代电力系统的重要的电源类型，由此构成的微电网未来必将大规模的接入电力系统，在此背景下，建立包含微电源的复杂负荷模型受到了全新的挑战，该模型必须表征微电源的空间上的多样性和时间上的间歇性，此模型与大电网电压稳定性交互影响机理尤其值得深入研究。因此含多种微电源的复杂负荷建模及其对大电网电压稳定性交互影响已经成为大电网安全运行研究领域必须解决的基础性的理论课题。本课题首先以建立包含多种微电源的复杂负荷模型为基础，以研究包含各种微电源的运行特征的复杂综合负荷的动静态数学模型和参数辨识为重点，研究各种微电源对复杂负荷模型的影响规律，从而改进和完善负荷模型的结构和参数；在此基础上研究含微电源的复杂负荷模型对大电网电压稳定性的影响的定量指标并分析其交互影响机理，识别包含微电源的复杂负荷模型对大电网运行产生的影响的关键参数及其灵敏性，为大电网的稳定高效运行提供理论支撑和预防体系。

清洁能源和可再生能源是现代电力系统的重要的电源类型，由此构成的微电网未来必将大规模的接入电力系统，在此背景下，建立包含微电源的复杂负荷模型受到了全新的挑战，该模型必须表征微电源的空间上的多样性和时间上的间歇性，此模型与大电网电压稳定性交互影响机理尤其值得深入研究。. 本项目的研究内容包括：1、研究复杂负荷模型所含各种微电源的运行特性，建立描述其本质特性的稳态和动态数学模型；2、建立含多种微电源的复杂负荷的模型结构，并辨识其相应的模型参数，分析各种微电源对复杂负荷模型结构和参数的影响规律；3、研究各种微电源的内部相互作用对复杂负荷模型的影响规律和机理，建立描述含微电源相互作用下的复杂负荷的总体特性及模型。4、研究含微电源的复杂负荷模型参数与大电网电压静态和暂态稳定性的交互影响规律和形成机理。. 本项目提出了含微电源的复杂负荷模型，难点是模型结构的建立和参数辨识，采用了基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略，解决了多参数模型参数辨识难的问题，取得的成果有： . 从外特性等效拟合的角度，提出了含SOFC发电系统的等效综合模型；提出了SOFC等效模型并联传统的综合负荷模型的广义负荷模型结构，对含SOFC发电系统的配电网负荷特性进行辨识建模。. 提出了改进Elman神经网络模型接入电力系统分析综合程序的思路，研究表明改进Elman神经网络能有效描述各种分布式电源的外特性；提出一种基于参数灵敏度与相关性分析的综合负荷模型优化辨识策略。. 针对光伏和燃料电池两种分布式电源，提出了前馈解耦控制下考虑电池U-I外特性和逆变控制系统动特性的光伏发电系统降阶模型和忽略逆变系统快动态特性的燃料电池降阶模型。. 建立了双馈变速与直驱同步风电机组的降阶数学模型，据此对两区域系统的进行了仿真计算，研究表明，风电机组并网增加了系统与风电机组强相关的振荡模式，且有很好的阻尼特性。当风电机组在系统中容量比例提高时，双馈机组会减弱新增局部振荡模式的阻尼，直驱机组能提高区域内相关的局部振荡的阻尼。. 对低压微网功率传输进行了理论上的修正，在此基础上采用不同的控制策略对低压微电网进行综合控制。在联网模式下，采用PQ控制策略；在孤岛模式下，采用电压频率V/f下垂控制；在逆变器控制策略中引入了阻性虚拟阻抗，使得传统的V/f下垂控制得以扩展应用于低压微网中。