基于神经网络的微电网阻抗测量关键技术研究

微电网作为对单一大电网的有益补充，其广泛应用的潜力巨大。但是由于微电网中含有大量电力电子设备。系统的稳定性是微电网安全的关键问题。而系统稳定性又与微电网各组网部分阻抗参数有着密切的关系，因此微电网系统中阻抗参数的测量具有非常重要的意义。.本项目在深入研究交流微电网系统中阻抗参数与系统稳定性的关系的基础上，提出了一种新型微电网阻抗测量技术。该技术利用两种新型谐波发生装置对系统注入测量所需各次谐波，这两种新型谐波发生装置与传统装置相比具有更为广阔的应用范围，结构和控制方法更简单。并且该技术把神经网络技术与谐波测量技术结合起来，能够大幅的缩短在线测量时间，同时还能减少阻抗测量对被测系统稳定运行造成的影响。.本项目的研究，将对解决微电网稳定性问题提供一种行之有效的新方法，具有深刻的学术意义和实用价值。

近几年,分布式发电获得了越来越多的重视与应用。其中以分散的小容量分布式发电系统、储能系统和负荷等组成的微型电网,更是成为国内外的研究热点。相对于大电网，微型电网容量较小，并入新能源的比例较大，并且含有大量的电力电子设备，如各种变流装置，以及控制系统。因此在微型电网的设计与运行过程中，必须考虑微型电网的稳定性。.国内外学者研究了微型电网中多个微型电源采用下垂控制时下垂增益如何选择能保证微型电网稳定的问题。上述方法均需要对系统进行建模，然后再进行稳定性分析。在实际环境中较难应用。Middlebrook教授通过阻抗参数对系统稳定性进行分析，具有较高的使用价值。美国的F. C. Lee教授及其团队对其进行了推导，使得该判据更加准确。因此微电网阻抗参数的测量就成为了关键。.美国国家电力电子研究中心 (CPES)以及国内浙江大学的徐政教授及其团队对交流系统中的阻抗测量方法也已经进行了一些研究。目前已有的方法有投切电容器法、短路测试法、谐波电流注入法等方法。前两种方法测量精度较低，在实际中应用较少。谐波电流注入法是将一个可控的谐波电流注入到电力系统的节点中，并实时测量其对应产生的谐波电压，进而计算被测对象的谐波阻抗。这种测量方法可以在线测量系统的谐波阻抗，且注入谐波电流的波形、幅值、频率均可控，阻抗测量的准确度高，因此得到了广泛的应用。但这种方法需要在各个频率上注入谐波电流，因此所需时间较长。.本项目首先分析了交流微型电网的结构，研究了微型电网各组网部分的谐波阻抗计算方法，其中包括电压型逆变器输出阻抗的计算、电流型逆变器输出阻抗的计算、三角形负荷与星型负荷谐波阻抗的计算，以及线路谐波阻抗的计算；其次本项目对常见的几种阻抗测量方法进行了对比分析,并在此基础上，提出了一种新型阻抗测量方法，该方法与传统测量法法相比只需要注入一次谐波电流就可以准确的测得系统的阻抗参数。并且该方法既适用于直流系统也适用于交流系统。在该方法的基础上将神经网络技术应用在了阻抗测量上，并且取得了较好的实验结果；本项目对已有的基于阻抗参数的稳定性判据进行了进一步的分析和推导，提出了三种较为实用系统稳定性判据；最后，本项目在考虑非线性特性的情况下，研究了部分微电网组网部分的阻抗特性。