【电力系统】光储VSG并网调频附simulink仿真

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🔥 内容介绍

    1. 研究背景及意义

随着化石燃料的枯竭和低碳减排的要求,全球电力能源系统正面临一定程度上的变革。近年来由于电力电子元器件和可再生能源技术的成本下降,风能和太阳能光伏发电得到广泛的研究与应用。如图11所示,分布式可再生能源通常由电力电子设备接入到电网中。现代的电力系统因具有较高的新能源渗透率,正在逐渐变得比传统的基于同步发电机的系统更加复杂。从电力系统运行的角度来看,可再生能源的高渗透率主要存在两个挑战。首先,太阳能和风能发电具有随机性与波动性,它们的输出会随着环境的改变而变化,由此导致了在电力需求高峰期对电力系统平衡和资源充足性的挑战。其次,新能源通过电力电子变换器与电网进行连接,传统的同步发电机被分布式电力电子装备大量取代,给电力系统带来低惯量的挑战,导致电网的可靠性与稳定性降低。

传统的电力系统由同步发电机构成,由于同步发电机的转子具有转动惯量与阻尼特性,可以在系统发生频率事件时,提供或吸纳多余的能量。同步发电机的惯性和阻尼决定了电网的频率动态响应过程,进一步影响了整个电网的运行、控制和保护。然而,由于可再生能源由电力电子设备接入到电网,不具备机械惯性和阻尼特性,随着新能源装机容量的提升,造成整个电力系统显现低惯量的特性。在这种情况下,电网对干扰的响应更加敏感,可能进一步导致负载脱落或系统不稳定甚至系统崩溃。例如,2016年在澳大利亚和2019年在英国分别发生了两起因频率崩溃而引起的严重停电事件。这些事件中的频率崩溃主要是由于可再生能源的故障穿越能力不足和系统惯量减少造成的。因此,随着电力电子装备渗透率的增加,应要求电力电子变换器可以主动提供惯量,对系统频率稳定运行提供一定的支持。

虚拟同步发电机技术可应用于并网光伏系统,通过电力电子变换器控制上的改进,使得光伏逆变器具有频率支撑的能力。基于虚拟同步发电机技术的光伏逆变器在参与电网调频时,光伏并网系统像同步发电机的转子一样可以根据频率的变化提供额外的能量。因此光伏并网系统在运行时需配备储能设备或保留部分有功功率,前者通常需要对并网系统进行改造,且储能设备成本较高,但除了提供或吸收调频时的额外能量,还可以抑制光伏电池的功率波动,平缓输入电网的功率;后者则无需额外的硬件支持,控制简单,可以实现光伏系统的大规模改造。

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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