一、在变电站自动化中应用PCC（论文文献综述）
蒋正邦[1]（2021）在《基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究》文中进行了进一步梳理随着覆盖电网各个层级的量测系统的最终建成与不断完善,电力公司积累了来自不同电压等级的海量负荷量测数据,以及对应的用户信息、网络拓扑、地理与气象数据。对海量分层量测数据进行特征挖掘与综合利用,能够为电力相关部门提供更准确实用的负荷聚类以及负荷预测结果,从而优化电力调度决策,保证电力系统的安全稳定运行,提高社会经济效益。本文主要包含基于分层量测数据的负荷聚类与负荷预测两方面内容。在负荷聚类分析方面,丰富的分层量测数据使得可以同时考虑研究对象多种特征进行聚类分析。由此,本文针对多特征聚类问题,提出了一种多目标聚类模型以及一种聚类修正算法,解决了多特征聚类时经常发生的速度慢、精度差、易跌入局部最优的情况。在负荷预测方面,借助不同电压等级的量测数据之间的累加关系,可以提高单个、甚至多个电压等级上的负荷预测精度。由此,本文提出了一种自下而上的概率预测方法和一种分层概率负荷预测优化方法,在提高预测精度的同时,缩窄预测区间,从而避免电力公司等机构对负荷极限值的错误估计。除此之外,本文也针对气象特征对负荷预测的影响、预测输入特征选择等问题进行了研究。具体而言,本文包含以下四部分内容:（1）针对多特征变电站负荷聚类问题,本文首先提出了一种多目标聚类模型,同时考虑变电站的日负荷曲线与其下属负荷构成对其进行聚类。为了求解该多目标模型,本文提出了一种聚类结果修正算法,在对变电站基于日负荷曲线进行聚类并得到原始聚类结果后,采用该算法依据变电站负荷构成修正原始聚类结果。该算法可以用于克服对高维数据聚类时经常发生的速度慢、精度差、易跌入局部最优的问题,同时可以更方便地确定最优聚类类数。（2）针对变电站短期负荷概率预测问题,本文提出了一种自下而上的概率预测方法,首先对中压配变日前负荷进行预测,并获取预测值的概率分布,之后将其累加形成高压变电站负荷预测值的概率分布并形成预测区间。该方法中包括两种分别基于中压出线和中压配变负荷数据的预测框架。对比传统方法,提出的方法能更准确地估计变电站负荷预测结果中的不确定性,并给出较窄的预测区间。（3）针对分层概率负荷预测问题,本文提出了一种基于分层数据累加一致性的分层概率负荷预测方法。该方法以不同电压等级上的预测结果分布之和相等为目标,调整各电压等级不同节点独立生成的概率负荷预测,使得各电压等级上的概率预测符合累加一致性,并能进一步提升各层概率负荷预测的精度。（4）针对考虑气象因素的变电站概率负荷预测问题,本文提出了一种考虑地域气象特征的自下而上概率负荷预测方法。该方法中从底层考虑了不同地域的气象数据以及负荷数据。在底层负荷预测过程中,本文提出了一种基于多目标聚类的相似日选择方法,寻找相同气象条件下的日期作为相似日,并根据相似日进一步选择预测输入特征。结果显示,采用本文提出的输入特征选择方法、并从配网底层而非上层考虑气象信息,能进一步的提高预测精度,缩窄预测区间。
马伟[2]（2021）在《含高渗透率光伏的配电网电压协调控制方法研究》文中指出随着可再生能源发电技术的发展和推广应用,近些年配电网中接入了大量的光伏（Photovoltaic,PV）。然而,PV的输出功率具有很强的随机波动性,这种波动会造成配电网电压波动,降低配电网的电能质量和供电可靠性。因此,研究含高渗透率PV的配电网电压协调控制方法对促进PV的接入和消纳,提高配电网的电能质量和运行经济性具有重要的理论价值和实际应用意义。采用K均值聚类算法分析了PV电站的功率波动特性,对PV功率波动引起的配电网节点电压波动问题进行了理论分析。针对含高渗透率PV的配电网节点电压波动问题,给出两种可行的解决办法:一种是从“源”侧入手,通过抑制PV电站注入配电网的有功功率的波动性来降低配电网节点电压的波动性;另一种是从“网”侧入手,通过协调优化配电网内各个可控设备的运行来对配电网内所有节点的电压波动性进行控制。本文围绕配电网节点电压波动的控制方法,进行了如下研究工作:1.为了解决利用电池储能系统（Battery Energy Storage System,BESS）平抑PV功率波动时所面临的电池循环充放电次数过多、电池容量配置需求过高、电池的荷电状态（State of Charge,SOC）偏离理想运行范围等关键问题,提出了一种PV限功率和BESS协调平抑PV电站并网功率波动的控制策略,该策略通过对PV的实时有功功率进行动态限制,不仅能配合BESS取得更好的平抑效果,还能有效降低PV电站和配电网连接点处的电压波动性以及电池的使用频率和容量配置需求。此外,给出了一种基于卡尔曼滤波参数自适应调整的BESS充放电功率实时控制策略,该策略在准确控制BESS充放电功率的同时,还能通过动态调节卡尔曼滤波参数对BESS的SOC进行有效控制。最后,通过仿真验证了上述策略的有效性。2.由于超级电容具有充放电功率大、循环寿命长等优势,更宜利用超级电容平抑PV的高频功率波动分量,利用电池平抑PV的低频功率波动分量。为了解决现有基于滤波算法的混合储能系统（Hybrid Energy Storage System,HESS）平抑PV功率波动方法所面临的PV高、低频功率波动分量频率分界点确定难等问题,首先提出了一种基于PV限功率和HESS协调平抑PV并网功率波动策略。基于该平抑策略,给出了一种HESS充放电功率的多目标非线性实时优化调度策略,该策略不需要考虑PV功率波动量的频率特性就能对电池和超级电容的充放电功率进行正确地控制。以最小化HESS的运行损耗和超级电容SOC偏差为目标,建立了HESS功率优化调度模型,通过动态调节该模型中子目标函数的权重系数能显着提升HESS应对PV功率突降的能力。仿真结果表明,所提平抑策略不仅能将PV电站注入配电网的有功功率的波动量抑制在给定的范围内,还能有效地降低PV电站和配电网连接点处的电压波动性、HESS的运行损耗以及电池的循环充放电次数。3.为了解决HESS中电池和超级电容储能的容量配置问题,提出了一种基于带惯性权重粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法的HESS容量优化配置方法,以PV和HESS电站年净收益最大为目标,建立了电池和超级电容容量的非线性优化配置模型,并采用带惯性权重PSO算法对该模型进行求解。由于所提方法在优化HESS容量时,既考虑了HESS实时充放电功率的优化,又考虑了大量的PV典型功率波动场景,因此最终得到的HESS容量配置方案不仅具有极高的经济性,还能确保HESS能有效地应对PV电站实际运行中可能出现的各种功率波动情形。4.为了解决配电网所有节点的电压波动问题,提出了一种计及变电站运行优化的配电网两阶段电压协调控制方法,该方法可兼顾配电网节点电压波动的控制和变电站运行的优化。在集中优化阶段,建立了配电网多目标混合整数非线性规划（Multi-Objective Mixed Integer Nonlinear Programming,MOMINP）模型,该模型以降低配电网的节点电压波动和运行损耗、有载调压器（On-Load Tap Changer,OLTC）和电容器组（Capacitor Banks,CBs）的动作次数、PV“弃光”损失以及提高OLTC的功率因数为优化目标,对馈线的有功和无功潮流分布进行了优化,采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II）对MOMINP模型进行求解,并给出了一种从帕累托最优解集中选出一个最可行解的快速决策方法。在本地优化阶段,提出了PV的有功功率实时控制算法和基于下垂控制的无功功率实时控制算法。仿真结果表明,所提配电网两阶段电压协调控制方法既能将所有节点的电压波动控制在给定的范围内,又能提高变电站和配电网运行的综合经济性。
林子鉴[3]（2021）在《计及信息失效影响的主动配电系统可靠性建模与快速评估方法》文中研究指明近年来,随着环境污染、能源枯竭等社会性问题日益严重,可再生分布式能源（Distributed Energy Resources,DER）大规模参与到配电网的运行之中。主动控制一方面能够优化配电网的运行状态,解决DER间歇性、不确定性以及波动性等问题;另一方面能够实现故障恢复,提高配电网运行的经济性和可靠性。然而,主动控制离不开信息通信技术,信息系统故障成为影响配电网可靠运行的主要因素之一,因此计及信息失效影响的配电网可靠性评估是十分必要的。基于上述背景,本文展开以下研究:首先,本文分析了主动配电系统（Active Distribution System,ADS）的典型结构,基于配电网故障处理的全过程研究了信息系统对故障定位,故障隔离以及故障恢复（Fault Location,Isolation and Service Restoration,FLISR）的影响。其次,本文建立了信息链路以及信息耦合的开关元件有效性模型,为解析法的应用奠定了基础,包括:（1）在信息系统建模时综合考虑了设备故障、传输延时和信道误码的影响,进而建立精细化的信息链路有效性模型;（2）提出了基于频时域转换的信息链路有效性快速求解方法,有效地减少了解析求解中大量的卷积计算,提高了计算效率;（3）基于信息链路失效对FLISR过程的影响,结合开关自身的拒动概率,建立了考虑监测、控制以及控制反馈信息影响下的开关元件有效性模型。而后,本文提出了 ADS可靠性的快速评估方法,包括:（1）以信息系统故障影响下的开关有效模型和线路有效模型为基础,提出了开关向上等效法,修正了故障下游区域的等效平均停电时间;（2）考虑负荷转供的概率,建立了普通、联络线转供以及计划孤岛内3类用户的可靠性计算解析模型,从而提出了考虑信息系统故障影响的配电网可靠性解析计算方法。最后,本文基于改进的IEEE RBTS BUS 6系统中的F4馈线,（1）验证了本文算法的准确性以及高效性;（2）考虑故障恢复,验证了信息失效影响下联络线转供以及计划孤岛运行对配电网可靠性的贡献;（3）分析了物理元件依赖度与信息链路有效性匹配对ADS供电可靠性的影响,提出了改进的信息链路与物理元件之间的连接方法,对实际ADS的建设具有指导意义。
艾文豪[4]（2020）在《分布式光伏系统并网点电压调整与储能容量规划研究》文中认为随着科技的发展,能源结构也在人类社会中不断发生新的变化,传统能源储量有限,而且传统的化石燃料带给人类赖以生存的自然环境严重的污染,太阳能因其取之不尽用之不竭的天然优势,且环保无污染,成为解决能源危机的一种可靠的新能源,光伏发电系统是一种环保无污染的新能源发电技术,由于政策要求以及对环境保护的重视,人类社会对新能源需求量的不断增加同时也越来越重视太阳能发电技术的发展。分布式光伏发电系统接入电网后,由于光伏出力波动性以及负载的不确定性容易导致并网点（point of common coupling,PCC）出现电压问题,电压可能会波动甚至超越电力系统的电压限制要求,从而影响用户的电能质量甚至设备故障,这种情况限制了光伏发电产业的发展。由于R/X值在中低压配电网中较大,所以电压问题会更严重。电池储能系统（battery Energy storage system,BESS）其具有功率密度高、充放电速度快、环保无污染的优点,在分布式光伏并网领域发挥着越来越重要的作用,具有功率平抑、电压调节等功能。由于光伏出力的不稳定性,电池储能系能在非常短的时间内完成充放电过程统,且在充放电过程中可以发出或吸收几十安甚至几百安的大电流。正是由于储能充放电速度快,电流大的优势使得它可以应用在分布式光伏发电系统中,成为系统中解决各种不确定问题的十分重要的器件。目前,BESS成本较高,如果储能在实际应用中的容量配置不合理,BESS的性能优势与配置产生的效益都会受到影响,本文的研究内容为BESS与逆变器参与下的光伏并网点电压动态调节控制策略以及基于光伏并网点电压调节的BESS容量优化配置。本论文的具体工作内容如下:1、分析光伏储能并网系统中各部分的数学和电路模型并在MATLAB/SIMULINK中搭建仿真模型,包括光伏电池的电路模型和仿真模型,电池储能系统的电路模型,光储逆变器电路模型,储能双向DC/DC变换器的模型和仿真模型,最后建立基于扰动观察法的光伏最大功率跟踪（maximumpower point tracking,MPPT）仿真模型,并通过仿真验证了建立的光伏MPPT仿真模型的有效性。2、在储能参与的并网点电压调节控制策略方面,详细分析在现场情况下具体实现光伏并网点电压调节的光储系统各部分控制原理,提出了基于有功—无功控制的动态电压控制策略。控制策略主要包括由三个部分组成,一是电压调节信号的发出,二是储能系统双向DC/DC变换器的控制,以并网点电压为控制量设计储能双向DC/DC变换器的控制策略,控制有功来进行并网点电压的调节,三是对光储逆变器的控制,是通过一系列的PID控制来使用逆变器剩余的无功容量来动态调节电压,调节并网点电压的同时逆变器的控制策略还能够使直流侧电压保持稳定。逆变器的无功控制只在电压越限时生效以保证逆变器有功容量的最大,且能够减少逆变器的工作量。最后在MATLAB/SIMULINK中建立光伏储能并网模型仿真电路模型,验证所提策略在两种电压变化情况下的有效性。3、在优化配置储能系统容量方面,在选择锂电池安装在分布式光伏并网系统中的储能介质的基础上对储能容量的优化配置。以提出的调节光伏并网点电压的控制策略的基础上,对BESS的容量进行优化配置。提出了以初始投资成本最小为优化目标的储能容量优化模型,并以此为目标对储能的容量和功率进行配置。将储能荷电状态（state of charge,SOC）与并网点电压限制范围作为容量优化配置的约束条件,然后利用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对优化模型进行迭代求解,最后在某光伏电网中利用使用配置出容量的储能电池调节电压,验证所提控制策略的有效性。
曹鲁成[5]（2019）在《时变天牛群算法在含逆变型分布式电源的配电网故障定位中的应用》文中研究表明配电网故障定位的作用是要准确及时的定位出配电网故障区段的位置,缩短故障区段的停电时间,进一步提高供电可靠性。但是大规模的分布式电源并网在给配电网的调峰减轻负担的同时也带来了很多问题,其中最直接的问题就是继电保护问题,当配电网发生故障时,流过故障点的电流不再是单一的从母线流向故障点,功率也有可能发生倒向。进而传统的配电网的继电保护故障定位的设计与整定方案已不再适用,因而研究契合含分布式电源的配电网新的故障定位方法尤为重要。本文首先对逆变型分布式电源的接入对配电网的保护产生的影响等方面进行了分析,使用了PSCAD/EMTDC对上述理论进行仿真验证,其次从借用人工智能算法在基于FTU的配电网故障定位方法的应用思路入手,选用了应用广泛,且操作简单的粒子群算法为研究对象,从传统单电源配电网以及含分布式电源的配电网的数学模型、算法的二进制化、开关函数、故障定位的适应度函数等几个方面对粒子群在配电网中故障定位方法进行了深入的研究,并通过20节点配电网与含分布式电源的7节点配电网仿真算例,验证了粒子群算法的在含分布式电源的配电网中故障定位的可行性以及粒子群算法在配电网故障应用中的缺点与不足之处。之后主要针对标准粒子群算法在节点数目较多的配电网故障定位时容易陷入局部最优问题,以及存在故障定位准确率低的缺点。通过引入时变压缩因子并结合天牛须算法,混合成一种时变天牛群算法,来提高粒子群算法的性能,并且使用了四个常用的基准测试函数验证了时变天牛群的有效性与可行性。同时,本文首次提出使用“0.5阈值”法对时变天牛群算法进行二进制化,并以33节点的配电网为仿真算例,在故障信息完整和部分畸变的情况下,使用MATLAB软件验证了该算法在含分布式电源的配电网故障定位的高容错性与可靠性。最后通过与粒子群算法、天牛群算法、时变粒子群算法、模拟退火粒子群算法对配电网中的经常发生的单区段故障进行对比仿真分析,结果表明了时变天牛群算法在含分布式电源的配电网故障定位中的可靠性和收敛能力以及寻优能力均强于所测试的其他算法。
宋佳琳[6]（2019）在《基于改进Petri网的微网孤岛故障定位方法的研究》文中指出随着分布式电源的充分利用,微电网稳定运行变得十分重要。由于微电网特殊的结构特点。在公共连接点与微电网并入的大电网断开时,会存在微电网孤岛运行的情况。为解决非计划性孤岛运行时,断路器返回的动作信息情况不准确,导致微电网故障定位不准确的问题,本文提出了一种针对微电网孤岛故障定位的改进方法,该方法对缩小微电网孤岛故障定位时间,提高微电网孤岛故障定位的准确率有着十分重要的作用。具体研究内容如下:首先,从孤岛检测和故障定位两个方面对微电网孤岛故障定位研究的现状进行分析,对不同的方法进行分类,并进行比较,明确本文研究的背景和意义。其次,分析了目前各种孤岛检测技术,通过研究对比各种方法的优缺点,本着在消除盲区的情况下,既能减小孤岛故障定位时间又能减少对电能质量的影响的方向,对现有的孤岛检测技术进行改进,提出了一种分段定义加入主动扰动函数的孤岛检测AFDPF方法,运用Simulink模块进行仿真验证,改进后的方法孤岛检测时间更短,总谐波失真率更小。最后,提出了一种改进的微电网故障定位的新方法。在传统Petri网故障定位研究的基础上,结合改进的孤岛检测方法,对微电网孤岛故障定位中运用的分层Petri网进行改进,按照线路主保护个数分层,实现孤岛运行情况下的微电网故障定位,运用MATLAB编程和Petri网模拟软件实现模拟仿真,改进后的方法较传统方法相比可靠性提高并且定位时间缩短了。
鲁文[7]（2019）在《多模态微电网运行控制和能量管理技术研究与工程应用》文中研究表明大量分布式电源简单并网会对电网和用户造成冲击,给继电保护、系统稳定和电能质量带来不利影响。将分布式电源、负荷、储能和控制装置构成微电网系统,采用一定的控制手段协调运行能很好解决分布式电源接入电网问题。但固定的微电网运行模式和控制方法及单一的能量管理手段难以适应当前电网对分布式电源使用的需求。构建多种组态形式和多种运行模式的微电网并对其进行灵活控制和能量管理是当前微电网工程实施面临的迫切问题。该文从分析微电网结构入手,提出了多种组态和运行模式灵活切换的微电网即多模态微电网,重点研究多模态微电网运行控制和能量管理技术,在此基础上设计微电网运行控制和能量管理系统,并在实际电网中工程应用。微电网组网方式和运行模式取决于所处电力系统特征,据此归纳出适应国内电力系统的微电网组态和运行模式。根据电网网络结构和电压等级构建配变级、馈线级、变电站级3种微电网基本组态。给出了可再生能源最大消纳、电网支撑运行、经济收益最大化3种并网运行模式和保证重要负荷供电、供电可靠率最大2种离网运行模式。针对多模态微电网以多种组态和模式运行带来的电压波动和状态切换问题,分析了多模态微电网的电压特征和状态切换特征。根据多模态微电网运行特征,提出了适应不同响应速度的微电网分层控制方法,分设备控制、协调控制、优化调度3个层级进行控制。由于分布式电源接入微电网很容易出现过电压问题,引入多目标线性规划方法解决微电网电压控制与分布式电源消纳的矛盾。建立微电网电压控制多目标线性规划模型,给出了具体控制过程并仿真验证。由于多模态微电网组态变化和状态切换很容易导致微电网运行稳定甚至微电网解列,给出了多模态微电网主动离网、被动离网和同期并网控制策略并仿真验证。为适应多模态微电网的多种能量优化目标,构建了多模态微电网能量管理系统并给出多级能量优化调度过程。研究了时空尺度相结合的多模态微电网能量优化调度方法,通过日前能量调度解决经济性为主、可靠性为辅的较长时间尺度的优化问题,采用基于分层模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的日内滚动能量调度消除分布式电源间歇性和微电网多级运行复杂性影响。最后以承德市围场县分布式发电/储能及微电网运行控制示范工程案例分析能量管理效果。针对微电网并网对配电网运行带来的冲击和统一微电网通信标准短时间难以出台的现状,设计了基于IEC61850的微电网运行控制和能量管理系统,给出了多模态微电网自适应控制工程实现方法。设计和开发微电网运行控制器和微电网通讯控制器两个微电网运行控制关键设备。设计多模态微电网能量管理子系统,实现了多级优化目标和能量综合管理。系统在承德市围场县分布式发电/储能及微电网运行控制示范工程中应用。根据当地分布式电源、配电网络、用户负荷情况设计多种微电网的运行组态和运行模式。通过分析典型日运行数据和长时间运行数据,验证了论文所述多模态微电网运行控制策略和能量管理方法的有效性及微电网运行控制和能量管理系统的可推广性。
潘浩[8]（2019）在《交直流混合微电网规划设计与优化配置研究》文中进行了进一步梳理高比例可再生能源和直流负荷的快速发展给传统电网带来了巨大的挑战,交直流混合微电网因其独特的结构特性及控制优势,能有效地克服以上困难。而在规划阶段,交直流混合微电网如何更好地满足负荷需求、实现大规模分布式电源就地消纳等问题亟待解决。本文基于交直流混合微电网基本架构,分别从交直流混合微电网优化配置、分布式电源定址分容、分布式电源接入交直流配（微）电网协同规划及交直流混合微电网群优化规划等四个方面对交直流混合微电网规划设计与优化配置开展了深入研究。具体工作内容如下:（1）提出了考虑微电网拓展的交直流混合微电网优化规划方法。基于交流微电网负荷需求,提出了两种微电网拓展规划方案。建立了以分布式电源、变流器、线路经济性成本和系统损耗成本总和最小为目标函数的优化规划模型;该模型同时考虑了变流器和线路等因素,获得了更优的规划结果。最后,运用CPLEX优化软件进行混合整数线性规划求解,通过算例系统验证模型的准确性并对不同方案的优化配置结果进行分析比较。（2）建立了考虑不确定性的分布式电源定址分容优化规划模型。在考虑负荷需求和设备故障等因素基础上,运用蒙特卡洛抽样法建立了不确定性模型;提出了以投资成本、负荷停电经济成本、系统损耗成本最小化为目标的分布式电源定址分容优化规划方法。基于上述模型和方法,优化求解得到Pareto最优解集,利用模糊隶属度函数获得各目标的最优解,从而得到了分布式电源接入位置/容量的优化配置结果。（3）提出了分布式电源接入交直流配（微）电网协同规划方法。基于交直流配电网的网架结构,设计出交直流混合微电网和交直流配电网互连的典型结构。基于目标级联分析法,分别建立了交直流配电网/微电网的分布式电源优化配置模型,通过配电网与微电网间的功率交互建立耦合关系,利用增广拉格朗日罚函数进行协同规划求解,得到分布式电源配置结果,解决了不同容量等级分布式电源接入电网系统形式单一的问题。（4）提出了分布式电源接入交直流混合微电网集群优化规划方法。基于集群的概念,提出了交直流混合微电网群基本架构。建立了两层交直流混合微电网群优化规划模型,上层模型考虑了节点耦合度和功率平衡度指标,实现了区域节点的集群划分;下层优化配置模型以投资成本、运行维护成本、购售电成本最小为目标。运用优化软件分析得到集群划分和优化配置结果,实现了增加区域电网紧密度、降低系统成本等目标。本文建立的交直流混合微电网优化配置规划设计与优化配置模型为智能电网的规划问题提供了理论支撑,同时对高比例可再生能源有序并网、交直流混合微电网“源—网—荷—储”协调优化规划等方面具有一定的参考意义。
郑秋宏[9]（2019）在《考虑分布式能源接入的配电网广义负荷建模研究》文中提出随着分布式电源渗透率的提高,继续采用传统负荷模型将带来较大误差,需进一步在负荷模型中考虑分布式电源特性。文中首先对选题的背景和研究意义进行了详细论述。分别从负荷建模方法、负荷模型、系统辨识理论、传统负荷建模研究和广义负荷建模研究五个方面对目前广义负荷建模研究的发展和现状进行阐述和分析。随后,针对分布式电源中最为常见的风机和光伏进行了等值研究;从机理上推导了光伏与风电故障过程中各内部变量变化情况;有功无功外特性响应曲线;讨论了不同控制模式下的等效方法和待辨识关键参数;讨论了考虑逆变器无功支撑和逆变器容量限制对各种分布式电源的故障动态响应影响机理。在此基础上,文中进一步在DIgSILENT平台中搭建含多类型DG的典型配电网;阐述了广义负荷模型辨识算法和模型辨识详细步骤;对不同场景下的故障进行辨识,验证了所提模型和辨识方法的有效性。进一步,针对广义负荷建模中时变性问题展开分析,提出通过聚类方法对复杂场景进行聚类;对多故障样本进行辨识建立模型参数库;采用分类算法实现模型参数先验性选择。结果表明,本文方法抓住了负荷时变性主要矛盾,能较好地对复杂场景进行聚类,可系统性地给出先验性模型参数的选择方法。针对机理模型难以对复杂结构配电网进行描述,本文提出采用非机理性模型作为机理模型的补充。首先对非机理性负荷模型进行回顾和总结,进一步对神经网络模型相关问题展开了研究。针对非机理模型泛化能力较差的问题,本文进一步提出,按照分段函数拟合思想对多故障样本进行综合。仿真结果表明,所提方法能够同时较好地提高非机理性模型在广义负荷建模中的泛化能力和稳定性。分析对比了广义负荷建模与多微网等值之间的异同,对不同微电网控制策略（主从）、不同微电源控制方法（PQ、VF、droop）下的微电网动态特性、可辨识性、等值方法展开研究。
赵景程[10]（2018）在《基于间谐波阻抗的孤岛检测研究》文中研究说明近年来,传统能源发电带来的环境污染问题日益严重,新能源发电技术在世界范围内得到了普遍的认可,基于太阳能、水能、风能和燃料电池的可再生能源发电技术得到了广泛的应用,发展也越来越迅速。分布式发电具有零排放、低损耗、低污染等特点,可以提高电力系统运行的灵活性和可靠性。但是,分布式发电技术的应用又给电力系统带来很多问题,孤岛效应就是其中之一。及时准确地检测出孤岛对于保证电力系统的安全稳定运行有着十分重要的意义。并网逆变器是可再生能源发电系统中的重要元件,本文对并网逆变器的控制方法进行了分析,搭建了 MATLAB仿真模型,通过数学计算,对SPWM逆变电路中各元件参数进行了设定。同时,分析了 SPWM逆变器产生间谐波的机理,对SPWM在不同载波频率下产生的间谐波含量进行了分析,验证了通过SPWM逆变器向电网注入间谐波来检测孤岛效应理论的可行性。本文针对含光伏电源的分布式发电系统,提出了基于间谐波阻抗的孤岛检测方法,并进行了相关建模计算仿真等工作,给出了间谐波电压范围的具体设定方法,给出了孤岛判断的条件。通过仿真,对该模型下并网逆变器产生的间谐波含量进行分析,保证其可以满足电力系统间谐波含量限值的标准。针对不同负载容量的分布式发电系统进行了仿真分析,并分析验证了负载容量变化时对孤岛检测的影响。本文还将该方法应用于含整流型负载的系统中,验证了该孤岛检测法受到非线性负载影响很小,抗干扰性强的特点。负载中含有交直交变频调速装置的系统的特点,提出了利用交直交变频调速装置注入系统的特征间谐波进行孤岛检测的新方法,该方法拓宽了间谐波阻抗法应用于孤岛检测的范围,所用间谐波频率低,大大降低了检测装置的成本,具有较好的经济效益。对于含有多个逆变器的分布式发电系统进行了建模仿真,分析比较了间谐波阻抗法相对于传统阻抗法在多并网逆变器系统中应用于孤岛检测的优势,验证了该方法对多逆变器系统具有较好的适应性,各个逆变器可以选用不同频率间谐波,因此不会出现稀释效应,具有孤岛检测速度快等特点。
二、在变电站自动化中应用PCC（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、在变电站自动化中应用PCC（论文提纲范文）
（1）基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 智能电网背景下的负荷特性分析与负荷预测 |
| 1.2 电力数据量测技术与量测数据现状 |
| 1.2.1 电力量测技术概述 |
| 1.2.2 多层电力量测数据 |
| 1.3 负荷特性分析及其研究现状 |
| 1.3.1 负荷特性分析的意义 |
| 1.3.2 负荷聚类算法研究现状 |
| 1.3.3 用户负荷聚类分析研究现状 |
| 1.3.4 变电站负荷聚类分析研究现状 |
| 1.4 负荷预测及其研究现状 |
| 1.4.1 负荷预测的意义 |
| 1.4.2 负荷预测模型研究现状 |
| 1.4.3 负荷预测方法研究现状 |
| 1.5 本文的选题意义及主要工作 |
| 1.5.1 目的及意义 |
| 1.5.2 主要工作 |
| 第2章 基于分层量测数据与多目标聚类模型的变电站负荷特性分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 同时考虑负荷曲线与负荷构成的变电站多目标聚类模型 |
| 2.2.1 负荷曲线与负荷构成 |
| 2.2.2 聚类模型的目标函数 |
| 2.2.3 权重法处理多目标模型 |
| 2.3 两阶段聚类修正算法 |
| 2.3.1 类与类之间的元素转移 |
| 2.3.2 类的分裂和聚合 |
| 2.3.3 两阶段聚类修正算法流程 |
| 2.4 测试算例分析 |
| 2.4.1 配电变压器负荷聚类 |
| 2.4.2 算例的构造 |
| 2.4.3 构造变电站聚类结果 |
| 2.4.4 算法性能评价 |
| 2.5 实际算例分析 |
| 2.5.1 实际算例简介 |
| 2.5.2 秋季聚类结果 |
| 2.5.3 其它季节的聚类结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于分层量测数据的自下而上输电变电站概率负荷预测方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 自下而上的变电站短期概率负荷预测框架 |
| 3.2.1 自下而上预测框架的数据来源 |
| 3.2.2 基于中压出线负荷数据的自下而上预测框架 |
| 3.2.3 基于中压配变数据的自下而上预测框架 |
| 3.2.4 中压配变负荷的聚类结果 |
| 3.2.5 中压负荷概率预测 |
| 3.3 基于前馈神经网络的概率负荷预测 |
| 3.3.1 前馈神经网络 |
| 3.3.2 预测误差的构成 |
| 3.3.3 预测误差的估计 |
| 3.4 基于自下而上预测框架的变电站负荷预测 |
| 3.4.1 累加误差估计 |
| 3.4.2 中压负荷预测结果的概率分布 |
| 3.4.3 中压负荷预测结果的累加 |
| 3.4.4 自下而上概率负荷预测框架的流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例简介 |
| 3.5.2 前馈神经网络的参数确定 |
| 3.5.3 基于中压出线负荷数据的高压变电站负荷预测 |
| 3.5.4 累加误差对预测结果的影响 |
| 3.5.5 自下而上预测方法在不同季节中的表现 |
| 3.5.6 基于中压配变负荷数据的高压变电站负荷预测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑负荷数据累加一致性的分层概率负荷预测方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 分层概率负荷预测 |
| 4.3 基于长短期记忆网络的概率预测方法与预测结果分布 |
| 4.3.1 基于长短期记忆网络的概率预测方法 |
| 4.3.2 长短期记忆网络产生的负荷预测结果的概率分布 |
| 4.3.3 长短期记忆网络产生的负荷预测结果的相关性 |
| 4.4 基于负荷数据累加一致性的概率负荷预测结果优化 |
| 4.4.1 负荷数据之间的累加一致性 |
| 4.4.2 累加误差 |
| 4.4.3 分层负荷预测结果的优化 |
| 4.4.4 预测区间的产生 |
| 4.4.5 考虑负荷数据累加一致性的概率分层负荷预测方法流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例简介 |
| 4.5.2 长短期记忆网络的参数确定 |
| 4.5.3 经过优化的概率分层负荷预测结果 |
| 4.5.4 优化方法与其他常用的负荷概率预测方法的性能比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于分层量测数据与地域气象特征的变电站负荷概率预测方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 负荷气象数据相关性分析 |
| 5.2.1 气象数据情况简介 |
| 5.2.2 气象数据与负荷数据相关性分析 |
| 5.3 基于多目标聚类的负荷预测中输入特征的选取 |
| 5.3.1 基于气象数据的相似日选择 |
| 5.3.2 基于负荷气象数据的多目标聚类 |
| 5.4 考虑气象特征的自下而上的概率负荷预测方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例简介 |
| 5.5.2 前馈神经网络的参数确定 |
| 5.5.3 夏季预测结果比较 |
| 5.5.4 秋季预测结果比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作小结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间已有成果目录 |
（2）含高渗透率光伏的配电网电压协调控制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 配电网电压控制方法的国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 配电网电压控制设备概述 |
| 1.2.2 配电网电压优化的控制目标 |
| 1.2.3 配电网电压优化方法的研究现状 |
| 1.2.4 配电网电压控制方法存在的问题 |
| 1.3 平抑PV功率波动方法的国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 平抑PV功率波动方法的研究现状 |
| 1.3.2 平抑PV功率波动方法存在的问题 |
| 1.4 储能容量优化配置方法的国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.4.1 储能容量优化配置方法的研究现状 |
| 1.4.2 平抑PV功率波动的储能容量优化配置方法存在的问题 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 2 配电网的节点电压波动特性分析 |
| 2.1 PV电站的功率波动特性分析 |
| 2.1.1 分析方法 |
| 2.1.2 PV电站的日发电功率波动特性 |
| 2.1.3 PV电站的全年发电功率波动特性 |
| 2.2 配电网节点电压波动特性分析 |
| 2.2.1 配电网的数学模型 |
| 2.2.2 配电网节点电压波动的理论分析 |
| 2.2.3 配电网节点电压波动问题的解决思路 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 PV限功率和BESS协调平抑PV电站并网功率波动策略 |
| 3.1 含BESS的 PV电站的拓扑结构和运行要求 |
| 3.2 PV限功率和BESS协调平抑PV电站并网功率波动策略 |
| 3.2.1 协调平抑策略的整体思想 |
| 3.2.2 PV的有功功率实时控制策略 |
| 3.2.3 基于卡尔曼滤波参数自适应调整的BESS充放电功率实时控制策略 |
| 3.3 算例仿真与分析 |
| 3.3.1 仿真算例与参数设置 |
| 3.3.2 平抑前后PV电站注入配电网的有功功率波动性比较 |
| 3.3.3 平抑前后PV电站PCC处电压的波动性比较 |
| 3.3.4 平抑前后PV变流器输出的有功功率对比 |
| 3.3.5 BESS的充放电功率和SOC控制结果 |
| 3.4 不同平抑策略的综合性能比较和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 平抑PV电站并网功率波动的HESS多目标非线性实时优化调度策略 |
| 4.1 含HESS的 PV电站拓扑结构和运行要求 |
| 4.1.1 含HESS的 PV电站系统拓扑 |
| 4.1.2 PV电站的运行要求 |
| 4.2 PV限功率和HESS协调平抑PV电站并网功率波动策略 |
| 4.2.1 整体控制思想 |
| 4.2.2 PV的有功功率实时控制策略 |
| 4.2.3 HESS多目标非线性实时优化调度策略 |
| 4.2.4 HESS的 SOC校正控制策略 |
| 4.3 算例仿真与分析 |
| 4.3.1 仿真算例与参数设置 |
| 4.3.2 平抑前后PV电站注入配电网的有功功率波动性比较 |
| 4.3.3 平抑前后PV电站PCC处电压的波动性比较 |
| 4.3.4 平抑前后PV变流器输出的有功功率对比 |
| 4.3.5 HESS的充放电功率和SOC优化结果 |
| 4.3.6 PV的限功率控制对HESS平抑效果的影响 |
| 4.3.7 SOC校正控制策略对HESS平抑效果的影响 |
| 4.4 基于HESS的不同平抑策略的性能比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于带惯性权重PSO算法的HESS容量优化配置方法 |
| 5.1 PV电站中HESS容量优化配置关键问题分析 |
| 5.2 HESS容量的非线性优化配置模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.2.3 求解算法 |
| 5.3 算例仿真与分析 |
| 5.3.1 仿真算例与参数设置 |
| 5.3.2 HESS容量的优化配置结果 |
| 5.3.3 HESS容量优化配置结果的合理性验证 |
| 5.4 不同控制参数对HESS容量优化配置结果的影响 |
| 5.4.1 平抑策略中子目标函数的权重系数对HESS容量优化配置结果的影响 |
| 5.4.2 PV并功率波动量要求对HESS容量优化配置结果的影响 |
| 5.4.3 经济性参数对HESS容量优化配置结果的影响 |
| 5.4.4 不同求解算法的收敛性比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 计及变电站运行优化的配电网两阶段电压协调控制方法 |
| 6.1 配电网的模型和电压控制目标 |
| 6.1.1 含大量PV的配电网模型 |
| 6.1.2 配电网的电压控制目标 |
| 6.2 计及变电站运行优化的配电网两阶段电压协调控制方法 |
| 6.3 集中优化阶段的控制方法 |
| 6.3.1 配电网随机最差电压波动场景的构建方法 |
| 6.3.2 配电网集中优化的预决策方法 |
| 6.3.3 配电网集中优化的MOMINP模型 |
| 6.3.4 MOMINP模型的求解算法 |
| 6.3.5 帕累托最优解集中最可行解的快速决策方法 |
| 6.3.6 配电网各个节点的参考运行电压的计算方法 |
| 6.4 本地优化阶段的控制方法 |
| 6.4.1 PV电站有功功率的实时控制算法 |
| 6.4.2 基于下垂控制的PV电站无功功率实时控制算法 |
| 6.5 算例仿真与分析 |
| 6.5.1 仿真算例与参数设置 |
| 6.5.2 配电网电压控制结果分析 |
| 6.5.3 不同电压控制方法的优化结果比较 |
| 6.5.4 不同控制参数对配电网电压控制结果的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）计及信息失效影响的主动配电系统可靠性建模与快速评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 ADS模型研究现状 |
| 1.2.2 ADS可靠性评估现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 ADS可靠性评估理论基础 |
| 2.1 ADS信息侧典型结构 |
| 2.1.1 应用控制层 |
| 2.1.2 数据传输层 |
| 2.1.3 感知层 |
| 2.2 信息失效对ADS故障处理的影响 |
| 2.2.1 信息失效对故障定位的影响 |
| 2.2.2 信息失效对故障隔离的影响 |
| 2.2.3 信息失效对故障恢复的影响 |
| 2.3 ADS可靠性评价指标 |
| 2.4 ADS可靠性解析计算方法 |
| 2.4.1 串并联系统可靠性计算 |
| 2.4.2 复杂配电系统可靠性评估方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 信息链路及信息耦合的开关元件有效性建模 |
| 3.1 信息系统有效性建模与评估 |
| 3.1.1 信息元件可用性建模 |
| 3.1.2 信息链路有效性建模 |
| 3.2 信息耦合的开关元件有效性建模 |
| 3.2.1 断路器有效性建模 |
| 3.2.2 分段开关有效性建模 |
| 3.2.3 联络开关有效性建模 |
| 3.2.4 PCC开关有效性建模 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 算例结构与参数 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 ADS可靠性快速评估方法 |
| 4.1 开关向上等效法 |
| 4.1.1 首端含有断路器支路的开关向上等效法 |
| 4.1.2 首端含有分段开关支路的开关向上等效法 |
| 4.2 信息失效对普通用户供电可靠性的影响 |
| 4.3 信息失效对可转供用户供电可靠性的影响 |
| 4.3.1 联络线转供用户供电可靠性计算 |
| 4.3.2 计划孤岛用户供电可靠性计算 |
| 4.4 计算流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 ADS可靠性分析计算 |
| 4.5.2 算法准确性以及计算效率验证 |
| 4.5.3 信息失效对故障恢复的影响验证 |
| 4.5.4 依赖度匹配对ADS可靠性的影响验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
（4）分布式光伏系统并网点电压调整与储能容量规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.1.1 光伏发展现状与问题 |
| 1.1.2 储能系统的应用与发展 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无储能调压研究 |
| 1.2.2 含储能调压研究 |
| 1.2.3 储能容量配置研究 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 光储并网系统结构分析 |
| 2.1 光储并网系统结构 |
| 2.1.1 光伏电池模型 |
| 2.1.2 锂电池与双向DC/DC变换器模型 |
| 2.1.3 逆变器的数学模型 |
| 2.2 最大功率跟踪及其建模仿真 |
| 2.2.1 Boost升压电路 |
| 2.2.2 扰动观察法 |
| 2.2.3 最大功率跟踪仿真 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于储能的光伏并网点电压动态调整控制策略 |
| 3.1 光伏PCC电压越限原理与仿真分析 |
| 3.1.1 PCC电压越限原理分析 |
| 3.1.2 光伏出力波动引起电压波动的仿真 |
| 3.2 基于有功-无功控制的电压控制策略 |
| 3.2.1 并网点电压调节信号 |
| 3.2.2 光储逆变器控制策略 |
| 3.2.3 储能双向DC/DC变换器控制策略 |
| 3.2.4 电压控制策略流程图及系统总控制图 |
| 3.3 算例仿真 |
| 3.3.1 仿真模型 |
| 3.3.2 慢(稳态)电压变化情况下调节效果仿真 |
| 3.3.3 快(瞬态)电压变化情况下调节效果仿真 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 储能参与并网点电压调节的容量配置 |
| 4.1 储能参与并网点电压调节的控制策略 |
| 4.1.1 储能调节并网点电压原理 |
| 4.1.2 储能动作状态 |
| 4.2 储能容量优化模型 |
| 4.2.1 储能容量目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 粒子群算法 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 经济性结果分析 |
| 4.3.2 电压调节效果验证 |
| 4.4 结论 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）时变天牛群算法在含逆变型分布式电源的配电网故障定位中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 配电网自动化 |
| 1.1.1 馈线自动化(FA) |
| 1.2 含分布式电源的配电网故障定位研究现状 |
| 1.2.1 直接算法 |
| 1.2.2 间接算法 |
| 1.3 本文所做的工作 |
| 第2章 分布式电源接入对配电网保护的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分布式电源的分类 |
| 2.3 分布式电源(DG)建模 |
| 2.3.1 逆变型分布式电源(IIDG)模型 |
| 2.3.2 逆变型分布式电源(IIDG)的控制策略 |
| 2.3.3 分布式电源建模仿真验证 |
| 2.4 分布式电源的接入对配电网继电保护的影响 |
| 2.4.1 逆变型分布式电源(IIDG)接入馈线侧 |
| 2.4.2 逆变型分布式电源(IIDG)接入线路末端与母线处 |
| 2.5 仿真分析 |
| 2.5.1 配电网仿真模型的建立 |
| 2.5.2 仿真验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 粒子群算法在配电网故障定位中的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 粒子群优化算法的基本原理与流程 |
| 3.2.1 粒子群优化算法的基本原理 |
| 3.3 粒子群优化算法在配电网区段定位的应用 |
| 3.3.1 故障定位的编码方式 |
| 3.3.2 数学模型的建立 |
| 3.3.3 粒子群的算法离散化 |
| 3.3.4 配电网开关函数的构建 |
| 3.3.5 配电网评价函数的构建 |
| 3.3.6 粒子群优化算法在配电网故障定位中的应用流程 |
| 3.4 算例仿真分析 |
| 3.4.1 传统配电网算例仿真分析 |
| 3.4.2 粒子群算法的不同惯性权重的对比 |
| 3.4.3 含IIDG的配电网算例仿真分析 |
| 3.4.4 配电网节点数目对故障定位中的影响 |
| 3.4.5 粒子群算法在配电网故障定位中的不足之处 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于时变天牛群算法在含分布式电源的配电网故障定位的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 天牛须算法 |
| 4.2.1 天牛须算法的原理 |
| 4.2.2 变步长天牛须优化算法的流程 |
| 4.3 时变天牛群算法的原理及流程 |
| 4.3.1 时变压缩因子 |
| 4.3.2 时变天牛群优化算法的流程 |
| 4.4 时变天牛群算法的性能测试 |
| 4.5 时变天牛群算法在含分布式电源的配电网区段定位的应用 |
| 4.5.1 33节点含分布式电源的配电网的拓扑结构图 |
| 4.5.2 二进制时变天牛群算法 |
| 4.5.3 含IIDG电源的33节点配电网的开关函数与评价函数 |
| 4.5.4 时变天牛群算法在含IIDG的配电网区段定位的应用的流程 |
| 4.5.5 算例仿真 |
| 4.5.6 天牛的种群数量对于故障定位的影响 |
| 4.5.7 与其他算法相比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的学术成果 |
| 致谢 |
（6）基于改进Petri网的微网孤岛故障定位方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的和意义 |
| 1.2 微电网孤岛故障定位研究现状 |
| 1.2.1 微电网孤岛运行检测研究现状 |
| 1.2.2 微电网故障定位研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 改进的AFDPF孤岛检测方法的研究 |
| 2.1 孤岛检测的基本原理 |
| 2.2 对AFDPF法孤岛检测理论的研究 |
| 2.2.1 主动式频率偏移法原理 |
| 2.2.2 对影响检测效果的参数分析研究 |
| 2.3 改进的AFDPF孤岛检测方法 |
| 2.3.1 改进的AFDPF法的基本原理 |
| 2.3.2 加入扰动的函数定义 |
| 2.3.3 改进的AFDPF法无盲区检测条件分析 |
| 2.4 分布式电源并网发电系统的模型设计 |
| 2.5 仿真验证结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于Petri网的微电网孤岛故障定位 |
| 3.1 传统Petri网理论模型 |
| 3.2 改进分层Petri网的故障定位方法 |
| 3.2.1 全网继保信息的设置 |
| 3.2.2 检测非计划性孤岛的方法 |
| 3.2.3 不良信息的检测和辨识 |
| 3.2.4 基于改进的Petri网进行微网故障定位方法的研究 |
| 3.3 仿真验证结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 结论 |
| 1.结论 |
| 2.展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（7）多模态微电网运行控制和能量管理技术研究与工程应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网组态和运行模式 |
| 1.2.2 微电网运行控制技术 |
| 1.2.3 微电网能量管理技术 |
| 1.2.4 国内外工程实施 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 多模态微电网运行特征分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微电网组态和运行模式 |
| 2.2.1 微电网组态 |
| 2.2.2 微电网运行模式 |
| 2.3 多模态微电网电压分析 |
| 2.3.1 组态对微电网并网点电压的影响 |
| 2.3.2 以不同组态并网的微电网内部节点电压分析 |
| 2.3.3 微电网先导节点的选择 |
| 2.3.4 微电网离网运行时电压分析 |
| 2.3.5 仿真分析 |
| 2.4 微电网运行状态切换分析 |
| 2.4.1 微电网运行状态切换过程 |
| 2.4.2 微电网并离网切换分析 |
| 2.4.3 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多模态微电网运行控制技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多模态微电网分层控制框架 |
| 3.3 微电源控制 |
| 3.3.1 有功和无功控制 |
| 3.3.2 功率和频率的下垂控制 |
| 3.4 多模态微电网电压控制策略 |
| 3.4.1 多目标线性规划模型 |
| 3.4.2 多模态微电网电压控制模型 |
| 3.4.3 仿真分析 |
| 3.5 多模态微电网切换控制策略 |
| 3.5.1 主动离网控制 |
| 3.5.2 被动离网控制 |
| 3.5.3 同期并网控制 |
| 3.6 多模态微电网控制策略验证 |
| 3.6.1 混合仿真实验环境 |
| 3.6.2 实验验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 多模态微电网能量管理技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多模态微电网能量管理框架设计 |
| 4.2.1 多模态微电网能量管理构架 |
| 4.2.2 多模态微电网能量优化调度过程 |
| 4.3 多模态微电网日前能量调度 |
| 4.3.1 微电网能量模型 |
| 4.3.2 基于分时目标的日前能量调度策略 |
| 4.4 多模态微电网日内能量调度 |
| 4.4.1 MPC基本模型 |
| 4.4.2 分层递阶控制 |
| 4.4.3 基于分层MPC的日内滚动能量调度策略 |
| 4.5 多模态微电网能量管理案例分析 |
| 4.5.1 并网型微电网能量管理案例 |
| 4.5.2 离网型微电网能量管理案例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多模态微电网运行控制和能量管理工程实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多模态微电网运行控制和能量管理系统总体设计 |
| 5.2.1 系统结构设计 |
| 5.2.2 多模态微电网自适应控制工程应用设计 |
| 5.3 多模态微电网运行控制子系统 |
| 5.3.1 微电网运行控制器 |
| 5.3.2 微电网通讯控制器 |
| 5.4 多模态微电网能量管理子系统 |
| 5.4.1 系统平台架构 |
| 5.4.2 系统应用功能 |
| 5.5 工程应用案例 |
| 5.5.1 微电网组态和运行模式 |
| 5.5.2 多模态微电网运行控制工程实现 |
| 5.5.3 多模态微电网能量管理工程实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 微电网运行控制和能量管理系统图片 |
| 附录 B 微电网混合仿真系统现场图片 |
| 附录 C 工程应用项目情况 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）交直流混合微电网规划设计与优化配置研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交直流混合微电网优化规划研究现状 |
| 1.2.2 分布式电源接入交直流配(微)电网协同规划研究现状 |
| 1.2.3 交直流混合微电网群规划研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题 |
| 1.4 本文的创新点与研究内容 |
| 第二章 考虑微电网拓展的交直流混合微电网优化规划 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交直流混合微电网拓展网架结构 |
| 2.3 考虑微电网拓展的交直流混合微电网优化规划模型 |
| 2.3.1 目标函数 |
| 2.3.2 约束条件 |
| 2.4 交直流混合微电网潮流计算方法 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 算例系统描述 |
| 2.5.2 原微电网纯交流化拓展规划 |
| 2.5.3 原微电网交直流混合拓展规划 |
| 2.5.4 不同R条件下微电网经济性比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑不确定性的分布式电源定址分容优化规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于蒙特卡洛模拟的微电网系统不确定性建模 |
| 3.2.1 蒙特卡洛模拟法 |
| 3.2.2 微电网系统不确定性建模 |
| 3.3 交直流混合微电网分布式电源定址分容优化规划模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.4 优化规划模型求解 |
| 3.4.1 优化模型求解方法 |
| 3.4.2 最优折衷解 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例系统描述 |
| 3.5.2 CaseⅠ分布式电源定址分容规划 |
| 3.5.3 CaseⅠ与CaseⅡ分布式电源定址分容规划结果对比 |
| 3.5.4 线路参数对分布式电源定址分容配置结果的影响 |
| 3.5.5 交互功率上限对配置结果的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式电源接入交直流配(微)电网协同规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 交直流混合微电网与交直流配电网典型架构 |
| 4.2.1 交直流配电网网架结构 |
| 4.2.2 交直流混合微电网与交直流配电网互连方式 |
| 4.3 分布式电源接入交直流配(微)电网协同规划模型 |
| 4.3.1 分布式电源接入交直流配电网优化模型 |
| 4.3.2 分布式电源接入交直流混合微电网优化模型 |
| 4.4 目标级联分析法数学模型求解 |
| 4.4.1 目标级联分析法 |
| 4.4.2 求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统描述 |
| 4.5.2 优化配置结果分析 |
| 4.5.3 算法优劣性比较 |
| 4.5.4 耦合元素影响分析 |
| 4.5.5 分布式电源容量限定影响分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 分布式电源接入交直流混合微电网群优化规划 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 交直流混合微电网群网络架构 |
| 5.2.1 交直流混合微电网群基本结构 |
| 5.2.2 交直流混合微电网群划分 |
| 5.3 交直流混合微电网群优化规划模型 |
| 5.3.1 上层规划模型 |
| 5.3.2 下层规划模型 |
| 5.4 交直流混合微电网群优化规划求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例系统描述 |
| 5.5.2 集群划分及优化配置结果分析 |
| 5.5.3 集群划分前后经济性比较 |
| 5.5.4 集群数量影响分析 |
| 5.5.5 群间交互功率对微电网规划结果影响分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（9）考虑分布式能源接入的配电网广义负荷建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 负荷建模研究现状 |
| 1.2.1 负荷建模方法 |
| 1.2.2 负荷模型 |
| 1.2.3 系统辨识理论 |
| 1.2.4 传统负荷建模的研究 |
| 1.2.5 广义负荷建模的研究 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 |
| 第二章 分布式发电动态等值问题研究 |
| 2.1 传统负荷模型 |
| 2.1.1 静态负荷模型 |
| 2.1.2 感应电机负荷模型 |
| 2.2 光伏动态响应与等值 |
| 2.2.1 光伏详细模型 |
| 2.2.2 光伏故障动态特性分析 |
| 2.2.3 光伏等效模型 |
| 2.3 直驱风机动态响应与等值 |
| 2.3.1 直驱风机详细模型 |
| 2.3.2 直驱风机故障动态特性分析 |
| 2.3.3 直驱风机等效模型 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 广义负荷建模及其时变性研究 |
| 3.1 广义负荷模型 |
| 3.1.1 网络结构 |
| 3.1.2 等效模型结构 |
| 3.1.3 辨识算法 |
| 3.1.4 辨识步骤 |
| 3.1.5 算例研究 |
| 3.2 广义负荷建模时变性研究 |
| 3.2.1 定性分析 |
| 3.2.2 时变性研究框架 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 广义负荷非机理模型研究 |
| 4.1 神经网络负荷模型 |
| 4.1.1 非机理模型建模原理 |
| 4.1.2 神经网络模型简介 |
| 4.1.3 神经网络负荷模型相关问题研究 |
| 4.2 考虑逆变器容量限制的广义负荷非机理建模 |
| 4.2.1 逆变器解耦控制 |
| 4.2.2 无功支撑和容量限制对逆变器动态响应影响机理分析 |
| 4.2.3 分段函数拟合与多故障样本联合训练 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 微电网动态等值研究 |
| 5.1 微电网和微电源的控制模式及建模 |
| 5.1.1 主从控制模式 |
| 5.1.2 对等控制模式 |
| 5.2 多微电网等值研究 |
| 5.2.1 V/F控制微电源动态特性和等值 |
| 5.2.2 droop控制微电源动态特性和等值 |
| 5.2.3 含多类型控制的多微电网动态特性研究 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）基于间谐波阻抗的孤岛检测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文所做的主要工作 |
| 2 间谐波的特点及逆变器间谐波分析 |
| 2.1 间谐波定义及其检测方法 |
| 2.2 PWM技术的发展 |
| 2.3 SPWM逆变器间谐波建模仿真 |
| 2.3.1 单相SPWM逆变器间谐波分析 |
| 2.3.2 单相SPWM逆变器间谐波电压仿真 |
| 2.3.3 三相SPWM逆变器间谐波分析 |
| 2.3.4 三相SPWM逆变器间谐波电压仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 并网逆变器控制在分布式发电中的应用 |
| 3.1 逆变器在分布式发电中的应用 |
| 3.2 逆变器控制的概述及研究现状 |
| 3.2.1 滤波器 |
| 3.2.2 锁相环 |
| 3.2.3 电流内环控制器 |
| 3.2.4 外环功能控制器 |
| 3.2.5 三相SPWM逆变器控制策略 |
| 3.3 LCL滤波器特性分析及计算 |
| 3.3.1 滤波器的类型及滤波特性分析 |
| 3.3.2 LCL滤波器参数设计 |
| 3.4 三相SPWM并网逆变器在Matlab中的建模与仿真 |
| 3.4.1 SPWM参数建模计算 |
| 3.4.2 逆变器控制策略建模 |
| 3.4.3 三相并网逆变器运行仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于间谐波阻抗的孤岛检测方法研究 |
| 4.1 基于间谐波阻抗的孤岛检测原理 |
| 4.2 基于间谐波阻抗的建模及计算 |
| 4.3 基于间谐波阻抗的孤岛检测流程 |
| 4.4 基于间谐波阻抗的孤岛检测仿真 |
| 4.4.1 单个并网逆变器孤岛检测仿真 |
| 4.4.2 基于间谐波阻抗孤岛检测的电能质量分析 |
| 4.4.3 负载容量对间谐波阻抗法的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 考虑电力电子变流器负载的孤岛检测仿真 |
| 5.1 含整流型负载的间谐波孤岛检测仿真 |
| 5.2 含有变频调速负载的间谐波孤岛检测 |
| 5.2.1 交直交变频系统间谐波阻抗建模 |
| 5.2.2 仿真分析 |
| 5.3 多个逆变器并网仿真 |
| 5.3.1 传统谐波注入法的孤岛检测仿真 |
| 5.3.2 基于间谐波阻抗的孤岛检测仿真 |
| 5.3.3 总结对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
四、在变电站自动化中应用PCC（论文参考文献）
- [1]基于分层量测数据的负荷聚类分析与概率负荷预测方法研究[D]. 蒋正邦. 浙江大学, 2021(09)
- [2]含高渗透率光伏的配电网电压协调控制方法研究[D]. 马伟. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]计及信息失效影响的主动配电系统可靠性建模与快速评估方法[D]. 林子鉴. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]分布式光伏系统并网点电压调整与储能容量规划研究[D]. 艾文豪. 山东大学, 2020(12)
- [5]时变天牛群算法在含逆变型分布式电源的配电网故障定位中的应用[D]. 曹鲁成. 云南民族大学, 2019(12)
- [6]基于改进Petri网的微网孤岛故障定位方法的研究[D]. 宋佳琳. 东北石油大学, 2019(01)
- [7]多模态微电网运行控制和能量管理技术研究与工程应用[D]. 鲁文. 哈尔滨工业大学, 2019
- [8]交直流混合微电网规划设计与优化配置研究[D]. 潘浩. 合肥工业大学, 2019(01)
- [9]考虑分布式能源接入的配电网广义负荷建模研究[D]. 郑秋宏. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]基于间谐波阻抗的孤岛检测研究[D]. 赵景程. 北京交通大学, 2018(01)
标签：聚类论文; 变电站综合自动化系统论文; 分布式电源论文; 孤岛效应论文; 负荷预测论文;