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基于神经网络的微电网电压控制
by
Chun-Ju Huang
A Thesis Submitted in
Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of
Master of Science
in Engineering
at
The University of Wisconsin-Milwaukee
May 2013
摘要
基于神经网络的微电网电压控制
by
Chun-Ju Huang
The University of Wisconsin-Milwaukee, 2013
Under the Supervision of Professor David Yu
本研究的主要目的是利用神经网络算法来改善微电网的电压分布。神经网络已成功应用于字符识别，图像压缩和股票市场预测，但还没有在微电网的分布式发电的控制上有直接的应用。出于这个原因，作者决定调查其进一步的应用，目标是是控制柴油发电机的输出。
首先，本文验证了神经网络算法可以被用来缓解微电网的电压问题并给出了相应的结果。MATLAB和PSCAD分别被用于训练神经网络和模拟微电网模型。本研究采用前馈反向传播算法，并且该微电网由风能发电、太阳能发电、柴油发电以及电池组存储组成。神经网络将显示每台发电机需要多少有功功率和无功功率。在第二阶段，本文提出了几种方案来验证监测点对训练神经网络非常重要。最后，本文展示了实验结果比较可以用作临界点的进一步讨论。
总之，研究结果表明神经网络算法非常适合该应用，并且本文还有效地认证了其达到了改善微电网的电压分布的目的。
第一章
引言
背景
新能源技术和科学发现每天都在进行。这些非凡的技术和发现已经改善并改变了人类的生活条件。
大多数众所周知的技术是用于航行的风帆，用于谷物干燥的日照以及用于研磨的降水。电力是科学最重要的发现。它是宇宙中一切事物的基本特征，它为人类的生活带来了许多便利。化石燃料非常古老。油藏约有1.5亿年的历史。尽管古代人类可能会使用它，但正是工业革命导致了它们的大规模开采。工业革命是地球生态学和人类与环境的关系的一个关键转折点，并且化石燃料时代就是它的产物。工业革命对世界影响最明显的证据是人口增长迅速增加了能源消耗。数百年来，人类依赖有限的资源，二氧化碳的释放量随着能源消耗而急剧上升。对化石燃料储备的主要消耗导致了全球变暖，金融不稳定和世界政治动荡。科学家们表示，人类将在不久的将来用完化石燃料储备，世界正面临着即将发生的能源危机。寻找可靠，可持续和环保的替代能源是非常迫切的。
可再生能源将在未来成为提供全球能源需求的重要角色。
可再生能源可在四十年内提供全球近80％的能源需求，并将全球依赖从化石燃料上转移开[1]。可再生能源还将提供环境效益，如减少污染，恢复土地和减缓全球变暖。可再生能源技术的发展将刺激全球经济，同时也会提供更多的就业机会。
能源是人类的重要需求之一。全球经济稳定和增长的基础是安全，可靠和负担得起的能源。世界经济增长取决于全球供应，而石油占世界能源消耗的40％左右，同时也是几乎全部的运输燃料[2]。自工业革命以来，人类在很短的时间内消耗了大量的化石燃料。原油储量每年以40亿吨的速度消失。如果人类以这样的速度继续使用并且在人口不增长的情况下，石油储量将在2052年消失。当然，仍然剩余煤气和煤炭，但天然气产量的增加只是填补了石油留下的能源缺口，这些储量只能够再撑八年。在石油和天然气消失后，煤炭将在2088年之前提供世界能源。由于世界人口仍在上升，化石燃料将尽早耗尽。图1.1显示化石燃料储量将持续多少年。
图1.1：化石燃料的生产年限[3]
文献评论
由于化石燃料储备将在近期内消失，所以人类需要寻找替代能源从而避免这一灾难。随着化石燃料的枯竭，可再生能源的使用越来越普遍。微电网概念也很快成为了电力界的热门话题。前人已经发现，就能源安全而言，多个小型发电机比依靠单个大型发电机更有效[4]。微电网系统可以与可再生能源相结合，满足商业，工业和其他关键地方的应用，例如在医院和军事基地运行的迫切大量的需求。微电网也将越来越多地部署在农村社区以满足他们的电力需求。独立性是微电网的优势之一。它与传统的中央发电相比，可以提供更高的可靠性和稳定性。但是，我们也要面对配电系统中的故障和负载不平衡的现实。它需要一个控制器来帮助维持稳定。
本文研究了用以减轻负载条件造成的不平衡的分布式发电系统的控制策略[5]。它提出了一个可以调节孤岛模式下敏感负载的端电压以及并网模式下的有功和无功潮流的控制器。该控制器有多个回路，包含用于滤波电感电流，滤波电容电压以及有功和无功功率的调节器。本文给出了仿真结果从而来验证控制器的性能。但本文没有研究频率调节，控制器都是工作在单一频率的。
文献[6]给出了对基于下垂的发电控制方案的分析，它是基于有功功率-频率控制器和无功功率-电压控制器的分布式发电逆变器的。作者构建了微电网的小信号模型，该模型由链式拓扑结构中的多个分布式发电组成。它是一个放射状网络，一端有多个发生器和一个无限的总线，负载连接在每个分布式资源总线上。微电网具有一个系统矩阵，该系统矩阵被分成有关有功和无功潮流的子矩阵[7]。我们还做了特征值分析和充分条件以保证其小信号稳定性，并提供了设计有功功率-频率控制器和无功功率-电压控制器的使用指南。作者们还在设计过程中使用了IEEE 1547标准，以遵循既定的规定。下垂型控制器允许微电网系统分散运行，并且分布式发电系统之间无需通信。
研究目标
数十年来，微电网部署将大幅增加。电力系统规划非常重要，同时电压是电力系统的关键对象之一。本文与前文提到的论文中在发电系统之间没有任何通信系统或中间控制器的研究思路相同，但本研究提供了一种不同的方法来实现它。我们把神经网络算法运用到微电网电压控制当中来。当负载需求发生显着变化时，可能会导致敏感负载端子出现低电压和高电压等问题。柴油发电机应通过控制其实际功率和无功功率来减少这些干扰。本研究中微电网有多种发电方式，并且没有中央控制器，也没有通讯系统。在没有控制器或仅调节一种发电方式的有功和无功功率输出的情况下，解决问题就变得困难了起来。本研究用到了两台柴油发电机，并对其实际功率和无功功率进行了调整。这将优化微网的可靠性。柴油发电机将维持负载需求，可再生能源主要用于给电池充电。由于两台发电机之间没有直接关系，因此神经网络是解决此非线性问题的最佳解决方案之一。神经网络的类型有许多;不同网络的能力可能与其结构，动力学和学习方法有关。它在信号过滤，数据分段，优化和调度等领域的性能优于传统技术[8]。
第二章
可再生能源系统集成——微电网
概要
可再生能源来自可以替换或补充的资源。如今，这种类型的能源越来越受欢迎。它是各种可再生能源的结合，例如太阳能，风能，生物质能和地热能。这些可再生能源是清洁能源，并具有名义上的环境影响。相反，化石燃料是有限的资源。最终，它将变得非常昂贵，世界也将彻底用完化石燃料。然而，可再生资源提供了化石燃料的替代品;这些在世界各地都有分布，并且无需付费就可以获取。即使可再生能源需求量正在增加，但全球依然依赖化石燃料能源。表2.1列出了美国和全球能源消费的百分比。统计数据表明，可再生能源的使用正在不断增加。到2011年底，全球约8％的能源消费来自可再生能源[9]。仅在美国，能源总产量的9％来自可再生能源[10]。由此可知，可再生能源的潜力是巨大的。
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能源 |
世界 |
美国 |
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石油 |
33% |
36% |
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天然气 |
24% |
26% |
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煤炭 |
30% |
20% |
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可再生能源 |
8% |
9% |
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核电 |
5% |
8% |
表2.1：2011年美国和世界的能源使用情况
尽管可再生能源在快速发展，但它面临着许多的挑战，而这些挑战可能会影响这些资源的更广泛的部署，例如间歇性，缺乏大规模能源储存以及地点限制。只有克服这些技术挑战，才能使其日益成熟。
微电网的组成部分
微电网电力系统中有一些主要组件，例如保护，监控，即时存储，本地负载和分布式发电。分布式电源和储能将在本章介绍。
太阳能
太阳能被认为是取之不尽用之不竭的能源资源。地球上日晒一天就有绰绰有余的能量，以满足每一天的全球需求。太阳能的缺点是其间歇性。太阳能发电系统需要在夜间使用电池等存储设备。同时多云天气会使白天的太阳能不可靠。
近几十年来太阳能技术发展非常迅速。太阳辐射可用于许多方面，如水加热-太阳能热，直接发电-太阳能光伏（PV）和发电-太阳能热发电系统。
光伏技术
太阳能光伏发电装置将太阳光转换成电能，这在公共使用中非常普遍。例如，直接点亮交通标志并提供房屋电力。PV模块通过串联和并联以满足电压和电流要求。它可以应用于电网或用于离网应用的存储。它需要一个电源逆变器将直流电（DC）转换为交流电（AC）。光伏技术的优点之一是其高可靠性，它可以保证20年或更长时间的运行时间。图2.1显示了一个光伏电池的结构。
图2.1：光伏电池结构[11]
近年来，光伏装置的数量大幅增长。这种增长是由于政府的支持政策，成本的降低以及技术的改进。例如，Solyndra是一家光伏（PV）系统制造商，该公司获得了5.35亿美元的美国能源部贷款担保[12];光伏系统的价格对于在2009年用系统组件完成的系统为每瓦9美元。而2012年价格下降到每瓦5.9美元[13]。 世界年度太阳能光伏产量如图2.2所示。
图2.2：世界年度太阳能光伏产量[9]
光伏电池具有复杂的关系。光伏系统提供的功率取决于温度，太阳辐照度和入射角。由于工作条件不同，会导致最大功率的电压和电流会有所不同。最大功率跟踪广泛用于电力电子转换器中，以便从PV系统产生尽可能多的功率[14]。这对一些应用也有很大的帮助，例如向电网供电，为电池充电以及给电动机供电。有如下几种方法，如恒压，开路电压，短路电流，扰动和观察。图2.3显示了太阳能电池板的I-V和功率特性[14]。最大功率点处的一定电阻值称为电池的特性电阻;该值会从设备中获取最大功率。如果电阻值低于或高于此值，则系统将无法有效使用，并且耗电量会低于最大可用电量。
图2.3：I-V曲线[14]
风能
风能来自流过地球表面的气流。风力涡轮机是将来自风的风能转换为机械能的装置。该机械能可用于驱动机器，例如用于磨碎谷物或泵送水。同样，它也可以用来发电。第一台已知的用于发电的风力发电机是1887年的电池充电机。在过去，风力发电机在农场很常见。而如今，风能被广泛用于电信塔，海上平台和农村学校等众多应用场合。
风电技术
风力涡轮机将风能转换为可以为住宅或公用事业规模所用的电力，如为家庭，学校或商业机构提供电力。它可以是水平轴风力涡轮机（HAWT）或垂直轴风力涡轮机（VAWT）。图2.4和图2.5显示了两台风力涡轮机。
图2.4：VAWT [15] 图2.5：HAWT [16]
风力发电功率可通过以下公式来计算。
其中：功率，瓦特，：空气密度，，：风速，，：风力涡轮机功率效率，：风力涡轮机的扫掠面积。图2.6展示了风力涡轮机的功率输出如何随稳定的风速变化[17]。
图2.6：在稳定风速下的风力发电机输出功率[17]
切入速度处于非常低的风速下。当风速高于每秒3.5米时，风力涡轮机将开始旋转并产生电力。每台风机都有一个额定输出功率。当风速达到额定输出转速时，风机只会产生额定输出功率。输出功率没有进一步增加。如果风速高于切断速度，则可能会损坏转子。这时将采用制动系统来停止风力涡轮机。风力发电机有多种不同的技术，例如变频同步发电机，鼠笼式感应发电机和双馈感应发电机。大多数现代风力涡轮机都有两到三个叶片。风电场是在同一地区有一定数量的用于发电的风力涡轮机。风能技术具有优异的环境保证并且也避免了长途传输的成本。风能是当今世界上增长最快的市场之一。图2.7显示了1997 - 2011年的世界风电装机容量。
图2.7：世界每年的风电装机容量[9]
能量存储
能源储存在没有并网的电力系统中起着重要作用。传统的发电系统足够大，不会受到负载变化的影响。如果没有并网，可再生能源必须储存起来从而使得电力系统具有可靠性。例如，无风期需要储能来进行补偿;太阳能不能在阴天和夜间使用，因此储存的能量必须能够在没有阳光的时候保证负载的运行。蓄电池组通常用作能源后备储备。当负载电压随负载曲线变化而波动时，储能必须具有平滑负载变化的能力。电池有如下几种类型，如锂离子电池，铅酸电池和燃料电池。还有其他一些储存方法：例如，热储存，机械储存和生物储存。图
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