研究目的
为公用事业公司开发一款多功能工具,用于快速评估其电网在选定光伏配置下的电能质量现状,并估算网络的总体光伏承载容量(PVHC),同时支持实施用户自定义控制策略以评估其效果。
研究成果
所开发的工具能高效计算光伏消纳能力(PVHC),结果表明保守规则常导致光伏系统装机容量不足。采用最优参数的智能逆变器控制(SIC)使光伏消纳能力提升高达19.7%,证明该技术能延缓电网升级改造,并利用现有基础设施避免弃光。光伏消纳能力高度依赖电网拓扑结构、线路规格及适用标准。未来研究应探索更多智能电网解决方案以实现更广泛应用。
研究不足
该研究仅限于CIGRE基准网络及单日特定气象数据,可能无法代表所有场景。所采用的优化方法(Nelder-Mead)属于启发式算法,不能保证获得全局最小值。计算时间取决于网络规模和终止条件,且工具的可移植性依赖于PowerFactory与Python的兼容性。未来工作可对比其他智能电网解决方案。
1:实验设计与方法选择:
研究开发了一个基于Python的PowerFactory插件,采用启发式方法通过均匀增加光伏发电量直至电力系统标准失效,随后运用二分法进行精确测定来计算PVHC。同时通过Nelder-Mead方法优化实现了基于电压/无功控制的智能逆变器控制(SIC)。
2:样本选择与数据来源:
使用CIGRE基准低压微电网网络,将所有可再生能源替换为光伏系统。气象数据(全球辐照度和温度)取自瑞士尼永2015年6月16日的MeteoSwiss数据,用电负荷曲线采用BEHAVSIM工具为26户住宅生成。
3:实验设备与材料清单:
主要设备包括用于电网仿真的PowerFactory软件、脚本编程用的Python语言,以及搭载英特尔酷睿i5-7200U处理器和16GB内存的计算机。未详细说明光伏系统或逆变器的具体型号或品牌。
4:实验流程与操作步骤:
流程包含以10分钟为时间步长开展为期一天的准动态仿真(144次潮流计算),执行PVHC算法逐步增加光伏功率并应用二分法,以及采用Nelder-Mead方法优化逆变器控制参数来实现SIC。
5:数据分析方法:
数据分析包括评估电力系统标准(热极限、电能质量、故障电流)、计算电压偏差和线路负载的均方根值,以及运用目标函数进行优化。结果在不同案例场景(如DACHZ标准、EN 50160规范)间进行了对比。
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