微网储能容量优化与联络线功率波动平抑控制策略研究

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1、硕士学位论文微网储能容量优化与联络线功率波动平抑控制策略研究作者姓名冯雷学科专业电力系统及其自动化指导教师蔡泽祥教授所在学院电力学院论文提交日期2018年4月ResearchonmicrogridenergystoragecapacityoptimizationandtielinepowerfluctuationsuppressingcontrolstrategyADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：FengLeiSupervisor：Prof.CaiZ

2、exiangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TM7学校代号：10561学号：201520110815华南理工大学硕士学位论文微网储能容量优化与联络线功率波动平抑控制策略研究作者姓名：冯雷指导教师姓名、职称：蔡泽祥教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：电力系统及其自动化研究方向：电力系统运行分析与控制论文提交日期：2018年4月20日论文答辩日期：2018年6月2日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：张勇军委员：蔡泽祥

3、李晓华欧阳森李爱民摘要微网风电、光伏等间歇性能源的不确定性增加了外部电网对微网调度控制的难度。自治是针对微网的不确定性特征所提出的提高微网可控性和对外部电网友好性的内在控制要求。本文针对微网的不确定性问题，提出微网系统不确定性建模分析方法；以自治性为约束，对微网储能容量优化和联络线功率波动平抑控制策略进行研究。主要内容如下：（1）提出基于涌现的微网系统不确定性建模分析方法。微网内风电、光伏等可再生能源的接入显著增强微网运行的不确定性，基于概率分布的建模方法难以获知不确定性因素影响下的微网运行特性信息。针对此问题，构建基

4、于涌现的微网系统模型，丰富不确定性因素的场景呈现，并实现不确定性因素影响下微网系统的运行特性分析。最后通过算例验证所提建模分析方法的有效性。（2）提出考虑自治性约束的微网储能容量优化方法。自治是针对微网的不确定性特征所提出的提高微网可控性和对外部电网友好性的内在控制要求，储能凭借其对能量流的调控作用在提高微网自治性方面有着重要作用，而当前的微网储能配置研究主要以削峰填谷和价格套利为目的，对微网的自治性要求考虑不够充分，为此提出考虑自治性约束的微网储能容量优化方法。借鉴熵在信息论中的研究成果，提出基于熵的微网自治性约束建

5、模方法。提出考虑自治性约束的电池储能容量优化模型，模型加入自治性约束使微网具备一定的自治能力，并考虑了储能的荷电状态、累计寿命损耗等运行状态量的影响。最后通过算例验证了所提方法的有效性。（3）提出了电池储能和直接负荷控制（DirectLoadControl,DLC）结合的微电网联络线功率波动平抑方法。将DLC视为储能资源的调控行为，建立基于负荷储能特性的DLC模型。在此基础上，以经济效益最大为目标，考虑DLC作用，基于两阶段随机规划优化微网短期交易行为。以经济性和不影响用户用能体验为原则，提出考虑负荷运行状态的微网联络

6、线功率波动完全平抑方案。最后，通过仿真算例验证了所提策略的有效性。关键词：微网；不确定性；自治；储能规划；联络线功率波动平抑IABSTRACTTheuncertaintyofintermittentenergysuchaswindpowerandphotovoltaicpowerinmicrogridincreasesthedifficultyforexternalgridtodispatchmicrogrid.Autonomyisaninternalcontrolrequirementproposedformicro

7、grid’suncertaintycharacteristictoenhancethecontrobilityofmicrogridandimprovethefriendlinesstoexternalgrid.Fortheproblemofmicrogriduncertainty,thepaperproposesthemicrogriduncertaintymodelingandanalyzingmethodandconductsresearchonmicrogridenergystoragecapacityopti

8、mizationandtielinepowerfluctuationsuppressingcontrolstrategywhiletakingauntonomyasconstraint.Themaincontentsareasfollows:(1)Thepaperproposesamicrogriduncertaintymodel