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🎉作者研究:🏅🏅🏅本科计算机专业,研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合!⭐️⭐️⭐️
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📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️
目录
1 概述
2 数学模型
3 运行结果
4 Matlab代码实现
1 概述
微电网 (mG) 是由分布式发电单元 (DGU)、存储设备和负载组成的电网。除了可再生能源整合、提高电能质量、降低传输损耗、能够在并网和孤岛模式下运行等诸多优势外,它们还与交流和直流运行标准兼容 [1]。特别是,直流微电网 (DCmGs) 最近获得了关注。它们的日益普及可归因于高效转换器的开发、与可再生能源(例如光伏模块)和电池的自然接口,以及本质上为直流的电子负载(各种电器、LED、电动汽车、计算机等)的可用性。
在孤岛 DCmG 中,电压稳定性至关重要,因为没有它,电压可能会突破临界水平并损坏连接的负载 [3]。因此,通常采用初级电压控制层来跟踪耦合点 (PC) 处的所需电压参考,从而将 DGU 连接到 DCmG。为此,文献中提出了几种方法,例如基于下垂控制[2]、[4]和即插即用控制[5]、[6]。除了电压稳定性,另一个理想的目标是确保电流共享,即 DGU 必须根据其额定电流共享 mG 负载。事实上,在没有它的情况下,未调节的电流可能会使发电机过载并最终导致 mG 故障。
本文提出了用于直流微电网中电流共享和电压平衡的新型二级调节器,由分布式发电机组、动态 RLC 线路和非线性 ZIP(恒定阻抗、恒定电流和恒定功率)负载组成。所提出的控制器位于初级电压控制层之上,并利用通过通信网络交换的信息来采取必要的控制措施。我们推导出平衡点存在和唯一性的充分条件,并证明在稳态下达到了预期目标。我们的控制设计只需要了解发电机组的本地参数,便于即插即用操作。我们提供电压稳定性分析,并通过仿真说明我们设计的性能和稳健性。所有结果都适用于任意(尽管是连接的)微电网和通信网络拓扑。
2 数学模型
图 1:显示 DCmG 的主要和次要控制层的示意图。注意,通信网络的拓扑没有显示。
详细数学模型见第4部分。
3 运行结果