数据驱动分布式预测控制及其在光伏并网发电中的应用

【摘要】：传统石油化工类能源对环境的影响使得人们对如太阳能、风能等清洁能源的关注越来越多。太阳能光伏发电规模的增大,对光伏并网发电结构的研究以及对光伏发电系统输出并网电能对公共电网的影响的研究,即电能质量的研究,越来越成为了太阳能光伏发电系统研究的核心。光伏并网逆变器是光伏并网系统的核心,逆变器控制性能的好坏对并网电流的输出效率、安全性和稳定性等起着决定性的作用。 本文针对光伏并网发电系统的特点,提出了基于数据驱动的分布式预测控制算法。利用数据驱动控制方法,直接通过光伏并网发电系统的输入输出数据得到系统的模型参数矩阵,并对系统输出并网逆变电流实时控制。所提控制方法克服了传统耗时复杂的建模过程,通过分布式控制方法对系统进行协调从而提高系统的整体性能。 文章对数据驱动控制方法、预测控制方法、分布式预测控制方法进行阐述,并对分布式发电的现状及发展进行了介绍。通过对光伏并网发电系统中逆变器的结构和控制的研究分析,给出了逆变器控制目标。之后本文详细的阐述了传统预测控制方法模型建立方法和数据驱动子空间中建模方法,详细介绍了数据驱动预测控制方法。最后在MATLAB/Simulink中通过SimPowerSystems工具建立了含有多个光伏子系统的光伏并网发电系统,分别设计了基于数据驱动的集中式预测控制器和基于数据驱动的分布式预测控制器。系统仿真结果表明,光伏并网发电系统中各个子系统逆变器的输出电流符合规定的并网电流标准,且所设计的数据驱动预测控制器具有良好的动态性能和鲁棒性。 【关键词】：数据驱动控制 分布式发电 光伏并网发电 分布式预测控制 逆变器控制
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 课题研究的背景及意义9-10
• 1.2 数据驱动控制与预测控制方法10-14
• 1.2.1 数据驱动控制策略10-11
• 1.2.2 预测控制策略11-13
• 1.2.3 分布式预测控制策略13-14
• 1.3 分布式光伏并网发电的研究14-18
• 1.3.1 光伏并网发电系统的研究14-16
• 1.3.2 分布式发电的研究现状16-18
• 1.4 本文研究的主要内容及创新点18-20
• 1.4.1 本文的主要内容18-19
• 1.4.2 本文的创新点19-20
• 第二章 分布式光伏发电系统20-31
• 2.1 光伏并网发电系统20-24
• 2.1.1 光伏并网逆变器20-23
• 2.1.2 光伏并网逆变器的电流控制23-24
• 2.2 分布式光伏发电系统24-26
• 2.2.1 逆变器并联的控制方法24-26
• 2.2.2 分布式光伏并网发电逆变电流的协调26
• 2.3 分布式发电系统中电源的配电功率控制26-30
• 2.3.1 潮流计算26-28
• 2.3.2 分布式潮流计算28-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 模型预测控制31-42
• 3.1 预测控制中的模型31-34
• 3.1.1 状态空间模型31-33
• 3.1.2 状态空间模型到输入输出模型的转化33-34
• 3.2 数据驱动子空间辨识算法34-39
• 3.2.1 数据驱动子空间方法的实现34-35
• 3.2.2 数据驱动控制方法中的几何工具35-37
• 3.2.3 数据驱动控制算法中Hankel矩阵的建立37-38
• 3.2.4 数据驱动分布式预测控制算法的实现38-39
• 3.3 分布式预测控制方法中的优化问题39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 数据驱动的分布式预测控制42-52
• 4.1 数据驱动子空间预估器42-47
• 4.2 基于数据驱动的集中式预测控制器的设计47-49
• 4.2.1 光伏并网发电系统的集中控制模型47-48
• 4.2.2 基于数据驱动的集中式预测控制器的设计48
• 4.2.3 基于数据驱动的集中式预测控制的算法步骤48-49
• 4.3 基于数据驱动的分布式预测控制器的设计49-51
• 4.3.1 光伏并网发电系统的分布式控制模型49-50
• 4.3.2 基于数据驱动的分布式预测控制设计50
• 4.3.3 基于数据驱动的分布式预测控制数据驱动算法50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 系统仿真和分析52-62
• 5.1 分布式电源的并网标准52-53
• 5.2 集中式光伏发电系统仿真53-56
• 5.2.1 集中式系统的仿真模型53-55
• 5.2.2 仿真结果分析55-56
• 5.3 分布式光伏发电系统仿真56-61
• 5.3.1 分布式系统的仿真模型56-58
• 5.3.2 仿真结果分析58-61
• 5.4 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 工作总结62
• 6.2 工作展望62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 攻读学位期间发表的论文70

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