【分布式光伏发电并网及微网控制策略研究文献综述4500字】

分布式光伏发电并网及微网控制策略研究文献综述当前使用的太阳能风能等资源受气候、季节等因素的影响较大，表现出极强的间歇性和随机性等特点，因此获得较为稳定的电力输出难度较大，通过风电和太阳能两个相互独立系统的配合，并辅以大容量储能装置等设备从而有效的互补进而有效降低由于波动性对电网的运行产生大的营销，通过大容量存储电池设备改善输出性能，提高供电质量。当前针对分布式发电使用较多的关键技术有储能装置功率和容量的选择、风光储系统容量配比的确定、风光储系统调度策略的制定以及无功补偿配置方案的完善等。1.最大功率点跟踪控制技术由于外界环境温度以及光照强度、光照时间的间歇性导致光伏阵列的功率输出特性极不稳定，因此为了保证光伏阵列持续稳定或维持在最大功率点，提升光伏阵列光电转换的效率，对光伏阵列的输出电压和功率进行控制必不可少。对于光伏并网系统来说，理应寻找一个最大功率跟踪点，使得光伏阵列工作在一个最优的工作状态，这就需要最大功率点跟踪技术（MaximumPowerPointTracking，MPPT）[1]。截止目前国内外使用最广泛的MPPT方法为扰动观察法（PerturbationandObservationMethod,P&O）和电导增量法（IncrementalConductanceMethod,IncCond），此外还有恒定电压法、短路电流比例系数法、插值计算法、模糊控制法、滞环比较法、最优梯度法和粒子群优化算法等[2-5]。Sreekanya（2019）利用了模糊控制法和扰动观察法的概念，并将两者相结合形成了一种基于自适应扰动观测的糊控制的MPPT算法，该方法其仿真结果具有良好的响应特性，然而算法复杂、计算量大，不易于应用实际光伏发电场合[6]。Hamed（2013）详细分析了扰动观测法和电导增量法的优劣势，并利用PSIM软件进行分析，结果表明虽然电导增量法具有精度高，跟踪速度快等优点，但是实现难度比较大，因此扰动观察法更适合应用于实际工作场合[7]。Sundaramoorthy（2014）介绍了参数能够自动调节的滑模层极值搜索方法，该方法具有快速跟踪最大功率点、应对环境变化能力强等优点[8]。Manchem（2019）详细介绍了滞环比较法与最优梯度法的优劣势，并将两者相结合形成了新型MPPT算法，该算法提高了系统的动态稳定性[9]。2.储能技术研究现状太阳能光伏发电具有间歇性、随机性，受外界环境影响较大，而储能系统可以为光伏发电提供能量的缓冲、平衡和备用，有效地提高输出功率的可控性，从而减小大规模发电对电网的冲击，因此储能系统环节对于光储并网环节是举足轻重的。将储能系统引入到光伏并网发电系统中，可以实现削峰填谷，平波波动。若光伏发电发出的能量超出电网所需要的能量时，多余的电能可以储存于储能系统；反之，若光伏发电发出的能量不足以满足电网所需要的能量时，储能系统可以补足这部分能量，使得电网内部设备正常工作。此外，储能系统还可以抑制光伏阵列的不稳定现象，从而满足电网的要求，降低对电网电压的影响。目前常用的储能方式有：电池储能、超导储能、超级电容储能、抽水蓄能、飞轮储能、压缩空气储能等。其中，电池储能、超导储能、超级电容储能属于电化学储能，抽水蓄能、飞轮储能、压缩空气储能属于物理储能[10]。物理储能储存的能量较大，常应用于大电网、大系统中，然而物理储能响应速度慢，不适合应用于光储并网系统这种需要快速工作的应用场合。而电化学储能响应速度快，是光储并网系统的不二之选。超导储能是将电能以直流电的形式来进行储能的[11]。然而超导储能对环境温度具有极高的要求，因此为了维持其正常工作，需要额外配置温度控制装置，这无疑加大了成本。目前研究表明将超导储能与柔性交流输电装置融合使用能够大量减少成本，但其工程应用还在研制阶段。超级电容器是一种基于电化学双层理论的的储能装置[12]。超级电容器具有极高的稳定性和可靠性，并且后续需要较小的维护工作。然而，超级电容器价格昂贵且储能能量也不大，因此不适合应用于需求大容量的光储并网系统。3.分布式光伏发电并网系统研究现状作为分布式光伏发电并网系统的核心部件，并网逆变器是实现系统安全稳定的基础。若并网逆变器发生发生故障，会导致电网与新能源系统发生解列，影响整体电网的稳定和可靠性。因此，为了减少事故的发生，选用合适的并网逆变器至关重要。电力电子技术发展至今，正在向小型化、模块化、低损耗、高可靠性的方向发展[13]。为使设备实现小型化，通常使用的方法包括：改善电路设计使器件布局更加紧凑；通过高频化运行减小变压器、电容等器件的体积；发展新的拓扑，减少器件的使用等[14]。尽管传统基于各独立变换器的分布式光伏发电并网系统具有灵活控制的优点，但通过改进拓扑结构以实现减少开关管个数的研究仍具有广阔的研究前景。甘生萍（2018）等提出了一种两电平桥式变化器与双向Buck/Boost变换器相结合的分布式光伏发电并网系统，该系统光伏阵列、储能装置具有各自独立的变换器，并将电能传输到公共直流母线后通过两电平桥式变化器传输到三相电网[15]。该系统具有结构简单、控制灵活、方便在不同地点安装使用等特点。然而，大量的独立变换器导致分布式光伏发电并网系统存在成本昂贵、体积大、重量大、功率密度小等问题。钦高唯（2019）提出了一种基于NPC三电平变换器的分布式光伏发电并网系统，该系统将并网逆变器换成NPC三电平变换器，与三相两电平桥式变换器对比，该变换器开关管承担电压应力小，抗电磁干扰能力强，并且输出电压总谐波畸变率低。然而，该变换器开关管增加到12个，进一步提高了并网逆变器的成本[16]。肖凡（2019）对变换器进行了研究，该变换器的最大优势是将开关复用，减少了开关管使用量，并可以单独控制两个三相输出电压端口[17]。4.分布式光伏发电控制策略研究现状对于许多发达国家而言，控制分布式光伏发电的一种有效手段，是实现并网控制，与此同时，这些国家中针对可能出现的孤岛效应等领域相对较少，下面对分布式发电控制策略研究现状进行介绍：张振华（2018）针对直流分布式控制结构进行研究分析，完成了控制系统的结构优化，通过测量的电网电压等参数数据进而指定有效控制策略，从而便于实现分布式发电系统输出电压对各个环节的控制[18]。李葆琦（2018）对电网运行中介入的大规模发电有功调度模式进行了详细的研究分析，由于大规模光伏发电出现波动情况下，有功就地平衡模式无法有效的缓冲冲击，为降低上述可能出现的风险，因此从控制主体、安全约束、平衡方式等范围对采用集中控制模式特点进行研究分析[19]。高松（2018）针对双层结构的分布式储能控制系统进行了研究分析，并根据其特点制定了对应的控制策略，通过相关的数据显示，采用的控制策略当储能电量充足情况下，能够完成对应的发电计划要求，并具有良好的平滑发电功率性能[20]。袁龙（2018）针对当前风光配合发电的背景和要求，总结了到目前为止分布式光伏发电的各类运行模式，并对不同模式下的分布式光伏发电系统所具有的特性进行了分析[21]。范浩东（2018）从系统的角度出发，对风光互补储能技术进行了研究，对该技术中所包括的重点部分（储能方式、风光容量配比）等进行了充分的论证，并对该技术在风光互补运行系统的使用，提出了行之有效的发展建议与发展策略[22]。郭佳（2019）通过对新模式下的风光气蓄组合发电系统进行深入分析，进一步研究了与之相配套的PLC控制系统，并通过人工控制的方式完成各个信息数据的采集和传输[23]。刘子文（2019）根据元件模型基础，已系统运行等年值投资费用最低为目标，结合系统运行相关的约束条件，并构建了分布式光伏发电系统配置模型[24]。蒋杰（2019）根据光伏发电系统运行结构，分析系统有功功率的流动特性，总结和归纳工作状态和运行模式之间的转换关系和要求，从而提出了集多种控制策略的模式的协调智能控制方法[25]。赵紫嫣（2019）针对分布式光伏发电运行可能出现的问题进行了一一探索和分析，并提出了对应的解决方案[26]。尚行马等（2020）主要针对分布式能源并网相关问题进行的探讨和分析[27]，蔡宏达（2019）主要针对分布式能源结合储能装置完成独立供电等问题进行了探讨和分析[28]。上述相关的文献都没有对分布式发电系统运行的规模进行分析，也没有提出具有针对性的分布式发电系统的控制策略及线对应的能量调度策略。5.研究述评根据目前国内外学者的研究成果来看，学者们针对分布式光伏发电的研究内容比较全面，从光伏发电最大功率控制点、储能技术、光伏发电并网系统以及光伏发电控制策略都有研究，但是研究内容比较局限，国外研究偏向于实际应用，国内研究偏向于理论层面，将理论与实际完好的结合研究，相关内容并不多，同时学者们对分布式发电系统运行的规模进行分析，但是没有提出具有针对性的分布式发电系统的控制策略及线对应的能量调度策略。基于此，本文首先对光伏并网的基本原理进行解析，这其中包含，光伏并网标准，光伏电池原理、等效电路模型、MPPT最大功率点跟踪进行了介绍，并对当前应用较多的几种控制测量进行了分析：包含恒定电压控制法、三点重心比较法、最优梯度法及扰动观察法等；此外对光伏并网发电的控制策略进行了介绍，重点对恒压恒频（V/f）控制进行了分析，针对光伏电源通过MATLAB/Simulink软件搭建了仿真模型，其中具有boost升压模块、DC/AC并网模块以及滤波模块等。此外，对系统运行所受到的影响也进行了详细分析，最后设置各个模块的参数数据，通过仿真的方式进行验证，分别有单相光伏并网情况下和微网f/P-V/Q控制系统并网情况下分析，最终达到分布式光伏电源并网运行控制的目的。参考文献[1]HongG,PengQ,ZhangY.ResearchontheControlStrategyofPhotovoltaicPowerGenerationSystemBasedontheMicroGrid[J].InternationalJournalofGridandDistributedComputing,2016,9(8):403-412.[2]XueG,YanZ,ZhuD.ADistributedControlStrategyforanIsolatedResidentialDCMicrogrid[J].ResearchJournalofAppliedSciencesEngineering&Technology,2012,4(20):4138-4144.[3]VinayagamA,AbuAlqumsanA,SwarnaKSV,etal.IntelligentcontrolstrategyintheislandednetworkofasolarPVmicrogrid[J].ElectricPowerSystemsResearch,2018,155(feb.):93-103.[4]SalamAA,MohamedA,HannanMA,etal.Animprovedinvertercontrolschemeformanagingthedistributedgenerationunitsinamicrogrid[J].InternationalReviewofElectricalEngineering,2010.[5]DelfinoF,RossiM,BarillariL,etal.PlanningandManagementofDistributedEnergyResourcesandLoadsinaSmartMicrogrid[J].InternationalJournalofMonitoring&SurveillanceTechnologiesResearch,2014,2(2):41-57.[6]SreekanyaV,ReddyRM.ADistributedControlStrategyofDCGridBasedWindPowerGenerationSysteminMicrogrid.[7]HamedAA,AlbaiyatSA,HabiballahIO.CONTROLOFAMICROGRIDTHROUGHENERGYSTORAGEDEVICESUSINGEVOLUTIONARYANDNEURO-FUZZYMETHODS[C]//ConferenceoftheIEEEIndustrialElectronicsSociety.IEEE,2013.[8]SundaramoorthyK,SankarA.PerformanceEvaluationofaControlStrategyDevelopedforaHybridEnergySystemIntegratedinDC-ACMicrogrids[J].ElectricPowerComponentsandSystems,2014,42(13-16):1762-1770.[9]ManchemSN,KalalM.EnergyManagementControlStrategyforStandaloneDCMicrogrids.[10]MorstynT,HredzakB,DemetriadesGD,etal.UnifiedDistributedControlforDCMicrogridOperatingModes[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2015,31(1):802-812.[11]白勇.基于分布式光伏发电的微网控制方案研究[J].电工技术,2021(17):3.[12]何晓龙,杨静静.分布式光伏发电微网控制策略分析[J].建筑工程技术与设计,2018,000(032):2635.[13]李西洋.分布式光伏发电微网特性控制方式的应用研究[J].电力系统装备,2018(10):2.[14]奚学涛,王博,吴正强,等.分布式光伏发电并网无功电压控制策略探讨[J].电力系统装备,2019(2):2.[15]甘生萍,林莉.基于分布式光伏发电系统的微电网系统分析[J].