考虑直流型分布式电源的广义综合负荷建模硕士学位

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1、硕士学位论文考虑直流型分布式电源的广义综合负荷建模AgeneralizedsynthesisloadmodelingconsideringD.C.distributedgenerationsourcebyLIXiaojuB.E.(HunanUniversity)2009AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectricalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUnive

2、rsitySupervisorProfessorLIXinranApril，2012湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被

3、查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在____年解密后适用本授权书。2、不保密。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要电力系统负荷模型是电力系统仿真的基础。由于综合负荷构成的复杂性、时变性、多样性以及高度非线性等特点，使负荷特性十分复杂，同时也给负荷建模带来很大困难。而当分布式发电系统接入配电网后，进一步增加了负荷特性的复杂程度。随着分布式电源在电网中所占比例日益增大，其对负荷特

4、性的影响不容忽视，传统的负荷模型将不可避免的发生变化。燃料电池（FuelCell，FC）和光伏电池（PhotovoltaicCell，PV）作为典型的清洁电源势必会并网运行，因此，研究这两种均需逆变并网的直流型分布式电源的负荷建模具有重要的理论和实际意义。本文首先在Matlab仿真系统中构建了含逆变控制及其滤波模块的PV发电系统仿真数学模型，验证了仿真系统中PV发电系统的低电压穿越能力；根据PV发电系统的暂态特性并基于R-L-C等效电路，提出了适合于电网仿真计算、具有3阶微分方程结构的PV发电系统机电暂态等效模型，并通过不同扰动程度的仿真分析，验

5、证模型的有效性和模型参数的稳定性。在构建IEEE-14节点典型配电系统的基础上，研究了PV发电系统接入不同容量比例和不同位置对配电网综合负荷特性的影响。系统仿真分析表明：PV发电系统对配电网综合负荷特性的影响随其接入容量比例的增大而增大；接入不同地理位置时，PV发电系统对配电网负荷特性的影响与其公共连接点（PointofCommonCoupling，PCC）位置和所在支路负荷大小比重有关，PCC点位置越靠近配电网末端，节点所在支路负荷比重越小，对综合负荷特性的影响也就越大；同时，PV发电系统所占总负荷的容量比例对配电网的影响要明显大于PCC点位置

6、对其的影响，在各影响因素中占主导作用。通过详细分析传统综合负荷模型（SynthesisLoadModel，SLM）与含有分布式电源的广义综合负荷模型（GeneralizedSynthesisLoadModel，GSLM）的结构和参数特点，以本文所提出的PV发电系统机电暂态等效模型为基础，构建了含有PV发电系统的GSLM模型。采用不同容量比例和不同地理位置影响因素下的仿真数据，从拟合效果、平均拟合误差及辨识参数的稳定性3个方面，验证所提出的含PV发电系统的GSLM模型的有效性。同时，比较了SLM模型和GSLM模型对含有PV发电系统的配电网综合负荷的

7、描述能力。研究表明GSLM模型的综合性能要明显优于SLM模型，可以用于描述含PV发电系统的配电网综合负荷特性。以固体氧化物燃料电池（SolidOxideFuelCell，SOFC）为对象，研究了燃料电池对配电网综合负荷特性的影响。基于Matlab仿真平台搭建了含有SOFC的典型配电网络，并进行一系列的暂态仿真研究，指出SOFC发电系统可以用基于U-R-L等效电路的2阶微分状态方程来描述其等效模型。在此基础上，将接入配电网的SOFC发电系统看成功率消耗为负的动态负荷，提出可以用含有SOFC的GSLM模型来等效描述含SOFC的配电网综合负荷特性。通过

8、三种典型实例下系统受到不同扰动强度进行仿真分析，证明了这种考虑SOFC发电系统的配电网GSLM模型较SLM模型具有更好的自描述能力和泛化