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文檔簡(jiǎn)介
1、分布式光伏(Photovoltaic,PV)電源因其綠色清潔和可持續(xù)發(fā)展的優(yōu)勢(shì),在配電網(wǎng)中的滲透率逐漸提高。然而,受光照強(qiáng)度、溫度等天氣條件的影響,光伏電源輸出的有功功率具有波動(dòng)性,并且光伏電源會(huì)向配電網(wǎng)注入諧波電流,對(duì)配電網(wǎng)的電能質(zhì)量造成不利影響,增加了配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的復(fù)雜性和靈活性,傳統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化方法已不能完全適應(yīng)光伏電源并網(wǎng)發(fā)電的情況。
光伏電站在并網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中,注入大量諧波電流到配電網(wǎng),降低配電網(wǎng)的電能質(zhì)量,本文將靜止
2、無(wú)功發(fā)生器(Static Var Generator,SVG)接入到光伏電站的出口側(cè),通過(guò)采用電網(wǎng)電壓前饋控制策略的SVG有效抑制光伏電站產(chǎn)生的諧波電流。當(dāng)光伏電站輸出的有功功率和SVG輸出的無(wú)功功率變化時(shí),含SVG和光伏的并網(wǎng)諧波電流也會(huì)隨之變化,本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-propagation Neural Network),建立含SVG和光伏的諧波電流模型,該模型能夠較好地計(jì)算含SVG和光伏的并網(wǎng)諧波電流。針對(duì)光伏電站出力的
3、隨機(jī)性和負(fù)荷的不確定性,本文建立含SVG和光伏的隨機(jī)諧波潮流計(jì)算模型,利用蒙特卡羅模擬法對(duì)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量采樣,進(jìn)行隨機(jī)諧波潮流計(jì)算,獲得隨機(jī)基波和隨機(jī)諧波潮流結(jié)果,為后續(xù)無(wú)功優(yōu)化提供精確的信息。
針對(duì)含SVG和光伏的并網(wǎng)諧波電流及其不確定性對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化造成的影響,基于所建立的含SVG和光伏的諧波電流模型和隨機(jī)諧波潮流模型,本文在傳統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中加入諧波指標(biāo)——節(jié)點(diǎn)電壓總諧波畸變率(Total Harmonic D
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