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文檔簡介
1、隨著智能電網(wǎng)的建設(shè),電網(wǎng)無功補償倍受關(guān)注,尤其是智能電網(wǎng)大大帶動了風力發(fā)電的發(fā)展,風電場所發(fā)出電能的質(zhì)量問題亟待解決。由于風速的不確定性、風電場中電力電子設(shè)備參數(shù)由于外界環(huán)境變化帶來的時變性、電網(wǎng)故障或擾動等因素的存在,會造成風電場不能正常運行而導致脫網(wǎng),甚至造成重大事故,從而成為風電場的安全隱患,因此,研究風電場無功補償控制方法顯得很有必要。
本文首先介紹了無功補償?shù)幕A(chǔ)知識,并分析總結(jié)各種無功補償裝置的工作原理、適用范圍及
2、利弊對比。由于準確的無功補償需要精確地無功檢測,因此簡單介紹了一種無功檢測方法——滑窗迭代算法的實現(xiàn),并對其進行了仿真驗證。
然后,針對我國風電并網(wǎng)問題及風電發(fā)展現(xiàn)狀,基于風電場無功補償?shù)幕咎匦?,研究了風電場STATCOM控制系統(tǒng)模型??紤]風電并網(wǎng)中輸電線路及設(shè)備參數(shù)具有時變性、風電場環(huán)境存在諸多不確定性因素及電網(wǎng)故障或外界擾動等因素,得出較為精確的STATCOM系統(tǒng)動力學模型。所建立模型精確性較強,更加充分的反映了系統(tǒng)的實
3、際運行狀況。
最后是設(shè)計控制器,基于前面所建立的STATCOM系統(tǒng)模型,針對系統(tǒng)參數(shù)的不確定性及其時變性、電網(wǎng)故障或外界干擾等因素所帶來的控制問題,進行了魯棒自適應(yīng)控制策略的研究以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)控制策略的設(shè)計。兩套控制策略各有利弊,不僅對系統(tǒng)模型參數(shù)不確定性及其時變性、電網(wǎng)故障或外界擾動等因素擁有較強的魯棒性,并且無需系統(tǒng)模型的精確信息及人為估計參數(shù),結(jié)構(gòu)簡單、易于計算,具備良好的實用價值。為證明所設(shè)計策略的穩(wěn)定性
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