基于储能的微网变换器功率精确控制的分析

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1、万方数据致谢自2012年进入合肥工业大学能源研究所，便开始了在科研道路上的征程。回顾这人生中意义非凡的三年研究生生活，我的每一步成长和点滴的进步，无不凝聚着老师的谆谆教诲、同学的热心帮助和亲友的无私关怀。值此论文完成之际，谨向所有关心、支持和帮助我的老师、同学和亲友表示衷心的感谢和深深的敬意!首先感谢我的导师茆美琴教授。在整个研究生阶段学习过程中，茆老师在科研方面对我悉心指导、谆谆教诲，在生活方面对给了我家人般的关心和帮助。茆老师严谨的治学态度、敏锐的学术洞察力、广阔的学术视野和勤恳的工作作风时时刻刻感染并

2、激励着我，给我树立了一生的榜样。在今后的工作中，我将谨记茆老师的教诲，衷心祝愿茆老师身体健康，工作顺利!同样感谢能源研究所的苏建徽老师、张国荣老师和汪海宁老师。苏老师渊博的学术功底、丰富的工程经验，在三年的学习过程中给了我深刻的启迪。张老师做事治学严谨、循循善诱、待人和善，在科研过程中给了我们很多有益的意见和帮助，令我获益匪浅。汪老师严谨的治学态度和宽厚的师长作风，给我留下了深刻印象，并将激励我不懈努力。还要感谢能源研究所的杜燕老师、刘宁老师、赖纪东老师、杜雪芳老师、张健老师、潘正国老师等多位老师，每当我在

3、日常科研和学习中遇到困难向他们请教时，他们总是热心给我指导和帮助，他们的宝贵意见给了我很大帮助。感谢给予我支持，陪伴我度过研究：生生活的同学和好友，我们相互帮助，留下了宝贵的回忆，结下了深厚的友情。他们是：翁仕亭、申凯、刘斌、曹雨、牛成玉、文水枭、刘越凡、龚文剑、金鹏、黄辉、赵永超、陈士龙、高航、王晔、徐海珍等多位师兄师姐，李王敏、陈赋、刘洋、丁勇、董颖、梅峰明以及全体2012级同学，在此衷心祝愿他们工作顺利，前程似锦。还要感谢下一届的同学们，他们是张中洋、郑亚军、奚媛媛、张剑、：麦劲、张永宁、申亚涛、付佳

4、斌等，感谢他们对本课题所作出的贡献。最后，感谢父母的养育之恩，感谢家人一直以来对我的默默支持，他们辛勤付出，不求回报，迷茫时令我振作，挫败时给我支持，是我人生奋勇向前的不竭动力，我的点滴收获都凝聚着他们的心血，祝愿他们永远健康快乐!万方数据摘要微电网是由多种分布式发电单元、储能单元、负载、控制和保护装置通过电力电子接口装置连接而成的一种微型智能供电网络，它弥补了可再生能源发电不连续、易波动等缺点，提高了分布式发电的可靠性和利用率，代表了智能电网的发展方向。基于储能单元的微电网控制器在整个微电网的功率平衡和电

5、压稳定中起着不可或缺的作用。传统的微电网控制器的控制算法存在三个问题：离网模式下多逆变器对负载分配的比例易受到线路阻抗拘影响；离／并网模式切换过程中电流和功率的冲击；电网电压跌落时的传统控制算法较为繁琐，用到了多次坐标变换、相序分离和三角函数的计算，不仅造成了误差累积，还容易造成控制延迟。针对传统控制算法存在的问题，本文针对电网正常运行及故障条件下提出了改进的微网变换器控制算法，主要研究内容和成果如下：(1)在电网正常运行的条件下，改进了常规的下垂控制方法，通过添加双虚拟阻抗和功率补偿电导，消除了线路阻抗对

6、多逆变器并联结构中负载分配比例的影响，实现了逆变器对有功负载和无功负载的按比例分配；(2)通过添加电压自适应补偿环节，消除了下垂控制特性和虚拟阻抗造成的输出电压的跌落，并且实现了离／并网运行模式下逆变器控制目标的无缝自动切换。该算法能够适用于各种类型线路阻抗的微网，并且所需的采样信号均在本地侧采样获得，有利于控制器的模块化设计；(3)在电网电压不平衡的条件下，总结了不同应用场合对储能单元的三种不同的控制需求，即输出三相电流对称、有功功率无波动以及无功功率无波动，并且通过研究两相静止坐标系下的控制原理，提出了

7、一种新的控制算法。该算法在两相静止坐标系下进行控制，简单可靠，有效减少了正负序分解和坐标变换的次数，从而减少了程序的执行时间和累积误差；(4)对所提出的电网正常运行和故障条件下控制算法进行了仿真和实验验证，结果证明采用改进控制算法的微网控制器在电网正常和故障情况下可以实现功率的精确分配和跟踪控制，实现了预定控制目标。关键词：微电网；动率精确控制；无缝切换；电网电压不平衡；参数优化设计万方数据ABSTRACTAmicrogridissuchaminiatureintelligentpowersupplynet

8、workthatiscomposedbyavarietyofdistributedgenerationunit．,；，energystorageunits，loads，controlandprotectiondevicesconnectedbypowerelectronicinterfacedevices．Themicrogridmakesuptheshortcomingsofrenewableenergygen