微电网的优化能源管理、仿真建模和控制保护

摘要

综合能源系统是由如太阳能（光伏）发电系统、微型燃气轮机、风力发电、小型水电、燃料电池等分布式发电单元组成的能源系统。由于综合能源系统具有资源获取便利性（尤其是风能或者太阳能等可再生能源），节能减排（使用清洁能源和具有环境友好性），结构简单，运行可靠性及高效性，因此综合能源系统已成为电力企业和电网中的重要部分。分布式发电(DGs)的日益普及，以及多个分布式发电相互就近电气连接组成的混合分散能源系统衍生了微网的概念。微网是有明确电气边界的由相互连接的负载，分布式电源和能量存储系统(ESS)组成的配电网。微网具有黑启动能力，可以在独立于主电网的孤岛模式，也可以运行在与电网连接或与其他微网并列运行的并网模式。
　　微网可以为最终研究机构/校园、医院、大学、商业/工业设施，偏远离网社区、军事基地、数据中心、当地政府等终端用户提供高质量，高效、可靠、安全、经济及可持续的电力如。然而，分布式电源与储能系统组成微网系统及其双模式运行给微网的规划、建模、分析、能源管理、控制和保护带来了挑战和冲击。基于此，本文研究了能量优化管理、仿真模型、多DER的运行在孤岛模式或并网模式并且考虑高渗透率的可再生能源微电网的控制、保护。
　　首先，本文提出了一种针对微网运行在含有高渗透率新能源的并网及孤岛模式下的超前一天的能量优化管理策略。该策略的性能目标包括:燃料成本最小化、运行维护费用和从电网购电费用，最大限度利用新能源及买电到电网利润最大化。本文建立的能量优化管理问题实际上是一个多参数目标函数，属于一类约束非线性问题。该目标函数考虑了可再生发电的不确定性和负荷需求、电网电价和不同的储存选择。准确的可再生能源发电预测（风能和太阳能）、负荷需求和电价对本论文提出的能源管理系统(EMS)模型起着至关重要的作用。重组的粒子群优化(RegPSO)方法结合了传统的粒子群优化(PSO)算法和防止粒子过早收敛导致粒子优化算法停滞的方法来解决EMS优化问题。RegPSO对于EMS目标问题解决的是在未来的每一个小时里可调度发电单元（微型燃气轮机、柴油发电机等）的发电量，充电/放电的储能系统(ESS)单位及其与大电网的电力交换量，仿真结果证明了在不同场景下本论文提出的EMS策略各个方面的有效性。
　　其次，本文在PSCAD/EMTDC电磁暂态软件环境搭建了基于实际金风（北京，中国）科技智能微网的控制策略和仿真模型，无论是软件还是硬件，搭建一套完整的微电网仿真模型对于研究微电网问题，如孤岛现象和同期现象、暂态、动态和稳态控制与稳定问题、潮流分析、谐波分析和故障检测和保护等都有着重要的意义。研究案例中的微电网系统由基本的电力系统元件模型组成，包括两种可再生能源(风能系统模型(WES)和光伏(PV)发电系统），两种可调度的能源模型（冷热电联供微型燃气轮机组和柴油发电机），三种储能模型(全钒液流电池(VRB)，锂离子电池和超级电容）、需求侧（负荷）模型和公用电网等效模型。除了柴油发电机外，每个源模型都与对应不同组合、配置和控制策略的电力电子变换器相连接。本论文首先建立了各个微电网元件的模型，然后通过组合所有元件模型，建立了完整的微网系统仿真模型。本文建立的完整微网系统模型能够在在外部电网故障或者计划孤岛时候自动切换到孤岛模式，当故障消除后或需要重合闸时能自动切换到并网运行。当微网并网运行的时候，所有的微电源模型工作在在PQ控制模式;然而当微网孤岛运行的时候，ESS或者其他可调度的分布式电源具有工作在VF模式下的能力并为微网系统设置电压和频率的参考。本文在建立的微网模型上进行了一些模拟案例研究。得到的结果表明下，在PSCAD环境中开发的微电网系统能够满足在各种场景下仿真分布式可再生能源和本文提出的控制策略要求。
　　最后，本文提出了一种适用于三相接地、两线接地、单线接地、线间短路和高阻抗故障的微网综合保护方案。分布式发电(DGs)的发展造成微电网或传统配电馈线在控制和保护问题面临许多挑战。其中主要有:双向潮流流动，故障下电流幅值的变化，即插即用的分布式电源及负荷、可再生能源分布式发电间歇性引起的不断变化的运行特性。这个问题在微网包含多种变流器接口且运行在孤岛模式时更为突出。因此，在孤岛运行的微网出现故障或者扰动情况下，传统的保护策略和继电器技术不能满足保护要求。为了保证变流器接口的微网安全运行，本文提出了一种由快速和可靠的通信支撑下的保护策略。通过使用基于数字继电器的商业可编程微处理器的，该策略适用于小规模低压和大规模的中压微网保护。当通讯故障或者保护装置故障时，还能提供后备保护。本文还详细介绍了数字继电保护的结构布局，并基于次进行了本文提出保护策略的设计。本文通过寻找其他方法对传统可靠的小电流故障探测及经常发生在变流器接口微网中的高阻抗故障做出了改进。提出了简单、经济的母线保护方法。在基于实际运行的真实工业园区微网搭建的PSCAD复杂仿真模型上进行了一些不同的案例研究和故障场景模拟，验证了本文提出的策略及其数字继电器的有效性。

目录

声明

摘要

Abstract

Contents

List of Figures

List of Tables

Nomenclature

Chapter 1 Introduction

1．1．Research Background

1．1．1．The Concept of Microgrids

1．1．2．Drivers Behind Mierogrids

1．1．3．Benefits and Challenges

1．1．4．Microgrid Types and Applications

1．1．5．Mierogrids Under Development

1．1．6．Microgrid Under Study

1．2．Research Problem

1．3．Scope and Objectives of the Thesis

1．4．Significance of the Thesis

1．5．Outline of the Thesis

1．6．Summary of Related Publications

Chapter 2 Literature Review

2．1．Optimal Energy Management for Microgrids

2．2．Simulation Modeling and Control of Microgrids

2．3．Protection of Microgrids

Chapter 3 Optimal Energy Management for Microgrids

3．1．Introduction

3．2．Optimization Overview

3．3．Optimization Techniques

3．4．Proposed Optimization Model

3．5．Load Demand and Renewable Energy Forecasting

3．5．1．Load Demand Forecasting

3．5．2．Wind Power Forecasting

3．5．3．PV Solar Power Forecasting

3．6．Proposed Obj ective Functions and Constraints

3．6．1．Scenario 1

3．6．2．Scenario 2

3．6．3．Scenario 3

3．7．Proposed Optimization Solution Method

3．8．Results and Discussions

3．8．1．Scenario 1

3．8．2．Scenarios 2 and 3

3．9．Conclusion

Chapter 4 Simulation Modeling and Control of Microgrids

4．1．Introduction

4．2．Modeling and Control of Individual Components

4．2．1．Modeling and Control of Photovoltaie Solar System

4．2．2．Modeling and Control of Wind Energy System

4．2．3．Modeling and Control of Mieroturbine Generation System

4．2．4．Modeling and Control of Diesel Generation System

4．2．5．Modeling and Control of Energy Storage System

4．2．6．Modeling of Other Basic Components

4．3．Modeling and Control of the Complete Microgrid System

4．4．Simulation Results and Discussions

4．5．Conclusion

Chapter 5 Protection of Microgrids

5．1．Introduction

5．2．Proposed Relay Structure

5．2．1．Disturbance Voltage Based Solid Fault Detection

5．2．2．High Impedance Fault (HIF) Detection

5．2．3．Directional Decision Making

5．3．Proposed Protection Strategy

5．4．Case Study and Simulation Results

5．5．Conclusion

Chapter 6 Conclusions and Future Works

6．1．Conclusions

6．2．Future Works

References

List of Publications

Acknowledgements

Resume