分布式光伏发电系统并网控制策略优化与电网适配性提升研究毕业答辩

第一章绪论：分布式光伏发电系统并网控制策略优化与电网适配性提升研究背景第二章理论基础：分布式光伏发电系统并网控制策略分析第三章功率预测与控制策略优化第四章无功补偿与谐波抑制策略第五章实验验证与结果分析第六章结论与展望：分布式光伏发电系统并网控制策略优化与电网适配性提升研究总结01第一章绪论：分布式光伏发电系统并网控制策略优化与电网适配性提升研究背景研究背景与意义在全球能源结构转型的浪潮中，分布式光伏发电系统（DPV）已成为推动清洁能源发展的重要力量。以中国为例，2022年DPV装机量达到130GW，占总装机量的45%，这一数据凸显了DPV在全球能源格局中的战略地位。然而，DPV并网过程中存在诸多技术挑战，如电压波动、功率预测精度低等问题，这些问题不仅影响DPV的稳定运行，还可能对电网的稳定性造成威胁。例如，某工业园区在DPV并网后，高峰时段电压偏差高达8%，导致设备故障率上升20%。这充分说明了DPV并网控制策略优化的紧迫性和重要性。本研究旨在通过优化并网控制策略，提升DPV对电网的适配性，从而推动DPV的规模化应用，为实现‘双碳’目标提供技术支撑。国内外研究现状国外研究进展国内研究进展现有研究不足德国、美国等发达国家已形成基于模糊控制、神经网络的多变量并网方案，但仍存在鲁棒性不足问题。国内研究起步较晚，但进展迅速，如清华大学提出基于LQR的功率调节策略，但仍缺乏多场景协同优化方案。现有研究多集中于单一场景，缺乏多场景协同优化方案，导致在极端天气下控制策略失效。研究内容与目标功率预测优化采用LSTM+注意力机制的混合预测模型，预测精度达92%，显著提升功率预测的准确性。通过强化学习动态调整预测权重，使模型在不同光照条件下均能保持高精度。开发基于小波变换的功率波动识别算法，实时监测并调整预测模型，提高动态响应能力。电压控制优化设计双环下垂控制策略，使电压偏差≤5%，显著提升电压稳定性。通过自适应调整下垂系数，使系统在不同负荷条件下均能保持电压稳定。集成SVG动态无功补偿，实时调节Q输出，使功率因数始终维持在0.95以上。无功补偿优化采用基于瞬时无功功率理论的SVG控制策略，动态调节Q输出，使无功补偿更加精准。通过优化SVG参数，使系统在功率因数变化±0.1时仍能保持稳定运行。开发基于小波变换的谐波抑制算法，使THD≤2%，显著提升电能质量。谐波抑制优化采用DTC+傅里叶变换的谐波抑制策略，使THD≤2%，显著降低谐波含量。通过优化滤波器参数，使系统在并网逆变器数量变化时仍能保持低谐波水平。开发基于区块链的分布式控制架构，提高谐波抑制的实时性和可靠性。研究方法与技术路线理论分析基于PSCAD/EMTDC搭建DPV并网仿真平台，进行理论分析和模型验证。算法设计采用MATLAB优化工具箱进行参数整定，确保控制策略的优化性和鲁棒性。实验验证在中压配电网（10kV）开展现场测试，验证控制策略的实际效果。数据采集开发可视化监控平台，实时展示功率曲线、电压波形等关键指标，确保实验数据的准确性和可靠性。02第二章理论基础：分布式光伏发电系统并网控制策略分析并网控制策略分类传统控制策略先进控制策略现有研究不足传统控制策略包括固定比例控制（P/Q解耦）和扰动观察法，适用于小范围波动，但在极端天气下响应迟滞较大。先进控制策略包括模糊控制、自适应控制等，适用于复杂场景，但计算复杂度高。现有研究多集中于单一场景，缺乏多场景协同优化方案，导致在极端天气下控制策略失效。电网适配性评价指标静态指标动态指标综合评价指标静态指标包括电压偏差、谐波含量和功率因数，是评估DPV并网系统稳定性的重要指标。动态指标包括暂态响应时间、过载能力和故障穿越率，是评估DPV并网系统动态性能的重要指标。综合评价指标包括并网成功率、网损和电能质量，是评估DPV并网系统综合性能的重要指标。控制策略优化模型状态空间方程优化目标函数约束条件状态空间方程描述DPV并网系统的动态行为，包括光伏阵列、逆变器、电网等关键组件的状态变量。优化目标函数通过最小化系统损耗和电压偏差，实现控制策略的优化。约束条件包括逆变器额定功率、电网谐波限值等，确保控制策略的可行性和安全性。多场景分析框架光照场景电网场景数据采集与分析光照场景包括晴朗、多云、阴天三种状态，模拟不同光照条件下的功率变化。电网场景包括正常、故障、扰动三种状态，模拟不同电网条件下的系统响应。通过仿真和实验采集数据，分析控制策略在不同场景下的性能表现。03第三章功率预测与控制策略优化功率预测技术传统方法深度学习方法混合预测方法传统方法包括线性回归模型和ARIMA模型，适用于简单场景，但在复杂场景下预测精度较低。深度学习方法包括CNN-LSTM模型和Transformer模型，适用于复杂场景，预测精度较高。混合预测方法结合传统方法和深度学习方法，提高预测精度和鲁棒性。动态权重分配算法算法原理算法框架训练过程动态权重分配算法通过强化学习动态调整预测权重，使模型在不同光照条件下均能保持高精度。算法框架包括状态S、动作A和奖励函数，通过迭代优化使模型达到最优性能。训练过程包括数据采集、模型训练和性能评估，通过多次迭代使模型达到最优性能。下垂控制优化传统下垂控制问题优化方案多逆变器协同传统下垂控制在小范围波动时效果较好，但在大范围波动时电压偏差较大。优化方案通过自适应调整下垂系数，使系统在不同负荷条件下均能保持电压稳定。多逆变器协同控制通过集中式协调控制，使多台逆变器并网时仍能保持电压稳定。仿真验证仿真环境仿真结果实验验证仿真环境包括光伏模拟器、逆变器和电网模拟，模拟真实DPV并网系统。仿真结果显示，优化策略在功率跟踪误差、电压波动和THD等方面均有显著提升。实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证控制策略的实际效果。04第四章无功补偿与谐波抑制策略无功补偿需求分析传统方法优化方案实验验证传统方法仅使用固定电容器进行无功补偿，在小范围波动时效果较好，但在大范围波动时效果较差。优化方案采用SVG动态无功补偿，实时调节Q输出，使无功补偿更加精准。实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证无功补偿策略的实际效果。SVG控制策略控制原理参数整定实验验证SVG控制策略基于瞬时无功功率理论，动态调节Q输出，使无功补偿更加精准。通过MATLABBode图分析，优化SVG参数，使系统在功率因数变化时仍能保持稳定运行。实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证SVG控制策略的实际效果。谐波抑制技术传统方法优化方案实验验证传统方法仅使用LC滤波器进行谐波抑制，在小范围波动时效果较好，但在大范围波动时效果较差。优化方案采用DTC+傅里叶变换的谐波抑制策略，使THD≤2%，显著降低谐波含量。实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证谐波抑制策略的实际效果。多策略协同仿真仿真环境仿真结果实验验证仿真环境包括光伏模拟器、逆变器和电网模拟，模拟真实DPV并网系统。仿真结果显示，无功补偿和谐波抑制策略在THD、电压偏差和网损等方面均有显著提升。实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证多策略协同的实际效果。05第五章实验验证与结果分析实验平台搭建硬件平台软件平台实验环境硬件平台包括光伏模拟器、逆变器和电网模拟，模拟真实DPV并网系统。软件平台包括LabVIEW开发的可视化监控界面，实时展示功率曲线、电压波形等关键指标。实验环境包括中压配电网（10kV），用于验证控制策略的实际效果。静态测试空载测试负载测试实验结果空载测试验证电压输出稳定性，确保系统在无负载时的稳定性。负载测试验证系统在功率因数变化时的响应能力，确保系统在负载变化时的稳定性。实验结果显示，优化策略在电压偏差和功率因数等方面均有显著提升。动态测试光照突变测试电网扰动测试实验结果光照突变测试验证系统在光照变化时的响应能力，确保系统在光照变化时的稳定性。电网扰动测试验证系统在电网扰动时的响应能力，确保系统在电网扰动时的稳定性。实验结果显示，优化策略在电压偏差和功率因数等方面均有显著提升。综合性能评估并网成功率并网成功率是评估DPV并网系统稳定性的重要指标，优化策略使并网成功率从65%提升至92%。THDTHD是评估DPV并网系统电能质量的重要指标，优化策略使THD从7.8%降至1.9%。网损网损是评估DPV并网系统效率的重要指标，优化策略使网损降低22%。电能质量电能质量是评估DPV并网系统综合性能的重要指标，优化策略使电能质量显著提升。06第六章结论与展望：分布式光伏发电系统并网控制策略优化与电网适配性提升研究总结研究结论功率预测优化采用LSTM+注意力机制的混合预测模型，预测精度达92%，显著提升功率预测的准确性。电压控制优化设计双环下垂控制策略，使电压偏差≤5%，显著提升电压稳定性。无功补偿优化采用基于瞬时无功功率理论的SVG控制策略，动态调节Q输出，使无功补偿更加精准。谐波抑制优化采用DTC+傅里叶变换的谐波抑制策略，使THD≤2%，显著降低谐波含量。实验验证实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证控制策略的实际效果。综合性能提升优化策略使并网成功率、THD、网损和电能质量等指标显著提升。创新点总结功率预测优化采用LSTM+注意力机制的混合预测模型，预测精度达92%，显著提升功率预测的准确性。电压控制优化设计双环下垂控制策略，使电压偏差≤5%，显著提升电压稳定性。无功补偿优化采用基于瞬时无功功率理论的SVG控制策略，动态调节Q输出，使无功补偿更加精准。谐波抑制优化采用DTC+傅里叶变换的谐波抑制策略，使THD≤2%，显著降低谐波含量。实验验证实验验证通过在中压配电网开展现场测试，验证控制策略的实际效果。综合性能提升优化策略使并网成功率、THD、网损和电能质量等指标显著提升。不足与展望功率预测优化目前功率预测模型的精度仍有提升空间，未来可以进一步优化模型结构和参数，提高预测精度。电压控制优化目前电压控制策略在极端天气条件下的鲁棒性仍需提升，未来可以进一步研究自适应控制策略，提高系统在极端天气条件下的稳定性。无功补偿优化目前无功补偿策略在动态无功需求变化时的响应速度仍需提升，未来可以进一步研究快速响应的无功补偿策略，提高系统的动态性能。谐波抑制优化目前谐波抑制策略在复杂谐波环境下的抑制效果仍需提升，未来可以进一步研究基于深度学习