燃气涡轮发电机分析论文提纲

论文题目：发展中社区农村微电网的优化规划和集成能量管理系统研究

摘要：在世界各地,特别是在发展中国家,有许多偏远农村地区的发展中社区,电力供应不足仍然是一个有待解决的问题。由于昂贵的建设投资和较高的能量传输损耗,不建议在这些区域扩建集中式发电的电力系统。然而,采用农村微电网（MG）供电,却是一种可行的选择。通常,这些偏远地区都有便于转换成电能的不同种类可再生能源（RERs）,从而,可以将可再生能源分布式发电（DGs）作为农村微电网的主力电源。譬如,光伏发电（PV）就特别适用于像巴基斯坦等国家的农村地区供电;而风力涡轮机（WT）发电系统则非常适合用于解决远洋岛屿的缺电问题。同时,农村微电网的建设将会有力地促进偏远农村地区的发展中社区的可持续发展。因此,农村微电网的规划将与发展中社区的多种经济、社会和环境因素紧密相关。另一方面,由于可再生能源的间歇性和不确定性,基于可再生能源的农村微电网必须配置储能系统（ESS）、或柴油发电机组（DG）、或储能和柴油发电机组的组合系统。再者,由于受到投资的强约束,基于可再生能源的农村微电网的优化规划应该涵盖分布式电源的类型选择及定容、网络结构优化以及运行优化。进一步地,为了实现运行优化,需要配置集成的能量管理系统（EMS）以实现对各个分布式电源的协调控制和整个微电网的运行管理。综合上述两个方面,基于可再生能源的农村微电网的优化规划将是一个多目标的、复杂的优化问题。并且,需要合并设计能量管理系统和分布式电源的协调控制方法。遗憾的是,虽然近十年来关于微电网的研究文献发表很多,但针对基于可再生能源的农村微电网的系统性规划这一主题的研究却很少。基于上述背景,考虑农村发展中社区的可持续发展,本文尝试提出基于可再生能源的农村微电网的系统性规划方法,并聚焦于以下几个方面开展研究:首先,为了找出基于可再生能源的农村微电网的分布式电源的所有可能的配置,以及优化其规划方案,本文第三章研究了用于分布式发电选择和优化定容的带减载观测器（LSO）的混合整数线性规划（MILP）方法。随后,对所找出的分布式电源的可行配置进行分析,在考虑多个目标的情况下选出最优配置方案。本章用一个基于实际数据的含光伏、风机、柴油发电机组和蓄电池储能的农村微电网的可行性研究案例阐明了所提出的方法。该研究案例的多目标是使总净现值成本（TNPC）、平准化能源成本（LCOE）和温室气体（GHG）排放量最小化。为了规划该农村微电网,首先评估了特定地区的实际气象数据,如风速、气温等,以及电力负荷分布;在定义了带约束条件的优化目标函数之后,对该农村微电网的分布式电源的可能配置进行了分析,并对各种系统设备进行了详细建模;在综合技术经济仿真和优化分析的基础上,提出了该农村微电网的最优配置方案,并对其技术、经济和环境效益进行了评价。其次,本文第四章,针对基于可再生能源的农村微电网,提出了一种集成了协调控制方法的简化能量管理系统（EMS）,并且,针对其互联电力变换器（IPC）提出了一种有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法。具体地说,所提出的控制方法,采用全状态变量模型预测控制（MPC）直接操纵IPC中的电力电子开关,实现了对参考信号的快速跟踪。所提方案的结构适合于实现多个控制目标的优越性能、即插即用模式下的分布式电源的易升级和易扩展能力、系统运行的鲁棒性和对通信故障的恢复能力。同时,所提出的简化EMS也被设计用来协调其它控制器。这些被协调的控制器用于在不同负载需求和不同可再生能源可用性的条件下控制实际的分布式发电。本文第四章还将基于MPC的协调控制应用于整个含PV-WT-ESS的农村微电网系统。并且,进一步的分析涉及到电压不平衡问题,这一问题对配电层面的电压敏感负载有着关键的影响;同时,还还涉及到以总谐波畸变率（THD）作为衡量指标的电能质量问题,而总谐波畸变率是一个已经被广泛接受的标准的电能质量评估指标。为了抑制所研究的微电网的谐波,本文实现了一种有效的MPC控制方法。该方法具有快速、鲁棒的动态响应及多变量控制的优点,使得控制结果同时满足了电压平衡和低谐波的多重严格要求。第三,许多年来,柴油发电机组广泛应用于发展中国家的农村地区。自然地,柴油发电机正逐渐融入以基于可再生能源的农村微电网。与此同时,为了方便像光伏发电和储能系统等各种分布式电源的接入,在基于可再生能源的农村微电网中通常总有一组直流母线。正因为如此,在本文第五章,利用了基于可再生能源的农村微电网有直流母线这样一个有利条件,将变速柴油发电机组（VSDG）集成到基于可再生能源的农村微电网中。并且,所提出的优化方案在巴基斯坦旁遮普省阿巴斯堡（Fort Abbas of Punjab Pakistan）的一个基于可再生能源和变速柴油发电机组的实际农村微电网中得以实施。在该实际农村微电网中,变速柴油发电机组以其最有效的速度运行。并且,通过应用本文第四章提出的方法,实现了该实际农村微电网的集成了协调控制功能的简化EMS,使其从改善变速柴油发电机组的运行效率和提高可再生能源发电系统的利用率中获得了诱人的效益。第四,在未来,农村微电网将是与多种发电系统（如可再生能源发电系统、燃气燃机以及燃料电池发电系统等）和多种耗能系统（如供热、制冷以及电动汽车等）相关联的综合系统。针对这一发展趋势,本文第六章研究了未来农村微电网的优化规划方法和综合EMS的设计方法。在未来的农村微电网,一种燃料电池与燃气轮机相结合作为热电联产（CHP）单元将提供持续的电力和热能供应,并通过利用余热来提高系统效率。在农村微电网的未来新趋势中,还包括具有V2G运行模式的电动汽车（EV）对微电网的高渗透率问题。为了解决未来农村微电网的更为复杂的经济调度问题,本文第六章提出了一种新的人工蜂群算法。本文在这方面研究的第一个贡献是,在基于热电联产的农村微电网的优化规划中提出了CHP的定容方法,并研究了不同的CHP和负荷类型情况下选择利用率最高的CHP容量的判据。而第二个贡献是,提出了一种考虑运营成本（OC）、污染处理成本（PTC）、碳排放（CE）以及不同充电模式和调度策略下电动汽车效应的未来农村微电网的经济调度的优化设计方法。本文详细介绍了所提出的方法和控制策略,并给出了数字仿真结果。仿真结果表明,所提出的方法和控制策略能够显著提高农村微电网的运行性能和经济性能。

关键词：农村微电网;可持续发展;可再生能源;CHP;V2G;优化规划;能量管理系统;模型预测控制

学科专业：电气工程

摘要

Abstract

List of Abbreviations

1.Introduction

1.1 Sustainability and Rural Microgrid

1.2 Research Significance

1.3 Thesis Contributions

1.4 Thesis Outline

2.Literature Review

2.1 Research Trend of Rural Microgrids

2.2 Optimal Sizing and Selection of Microgrids Using MILP

2.3 Operation Control and EMS of Microgrids

2.4 Methods for Optimizing Operation of Diesel Generator Based Microgrids

2.5 Optimal Planning and Economic Dispatching of Microgrids with CHP and V2G

2.6 Summary

3.MILP Method with Load Shedding Observer for Planning Standalone Rural MGs

3.1 Problem Formulation

3.2 Modeling of the DGs in Rural MG

3.2.1 Wind Energy System

3.2.2 PV system

3.2.3 Battery Energy Storage System

3.2.4 Power Converter

3.2.5 Diesel Generator

3.3 Economic Modeling and Observers of Rural MG

3.3.1 Economic Modeling

3.3.2 Power Balancing Observer(PBO)

3.3.3 Load-Shedding Observer(LSO)

3.4 Optimal Sizing and Selection of DGs for the Study System

3.4.1 Optimal Sizing and Selection of DGs Based on MILP

3.4.2 Sustainability Performance Indicators of the Studied Rural MG

3.4.3 Comparison of the Studied MG with Literature

3.5 Critical Analysis and Discussion

3.6 Summary

4.Coordinated Control Method Integrated into EMS of Rural MGs

4.1 Problem Formulation

4.2 Control Models of Components in the Studied Rural MG

4.2.1 Wind Turbine Modeling with Control Structure

4.2.2 PV System Modeling with Control Structure

4.2.3 ESS modeling with Control Structure

4.2.4 IPC Modeling with Control Structure

4.3 FCS-MPC based Control Method of IPC

4.3.1 IPC Control Methods Based on Operation Modes of the Studied Rural MG

4.4 Integrated EMS with Coordinated Control for the Studied Rural MG

4.4.1 Mode1 operation(Grid-Connected)

4.4.2 Mode2 operation(Standalone)

4.4.3 Mode3 operation(Transition)

4.5 Simulation Results and Discussion

4.5.1 Step Change in AC Load during Islanded Mode with Higher SOC

4.5.2 Step Change in AC Load during Islanded Mode with Lower SOC

4.5.3 DC Voltage Regulation during Rectification Mode under Constant DC Load

4.5.4 DC Voltage Regulation during Rectification under DC Voltage Variation

4.5.5 DC Voltage Regulation during Rectification Mode under Low DC Load Variation

4.5.6 AC Voltage Regulation during Rectification Mode under High DC Load Variation

4.5.7 Grid-Connected Inverter Mode under Constant AC Load

4.5.8 Grid-Connected Inverter Mode under AC Load Variation (Only Active Power P)

4.5.9 Grid-Connected Inverter Mode under AC Load Variation(Both P and Q)

4.5.10 Grid-Connected Inverter Mode under Unbalanced AC Load

4.5.11 AC Voltage Regulation during Islanded Inverter Mode under Constant AC Load

4.5.12 AC Voltage Regulation during Islanded Inverter Mode under AC Load Variation

4.5.13 Islanded Inverter Mode under Non-Linear AC Load

4.5.14 Transitions between Inverter Modes under Constant DC/AC Loads

4.5.15 Load Ripples and THD Comparison

4.6 Critical Analysis and Discussion

4.7 Summary

5.Implementation of Integrated EMS for a Practical MG with VSDG and PV

5.1 Problem Formulation

5.2 Speed Control Modelling of VSDG

5.3 FLC based Speed Control of VSDG

5.4 Photovoltaic generation and load power observer(LPO)

5.5 MPC Algorithm for Power Converter

5.6 Simulation Results and Discussion

5.7 Summary

6.Methods for Optimal Planning and Combined EMS of Future Rural MGs

6.1 Problem Formulation

6.2 Optimal Planning of Future Rural MGs with CHP

6.2.1 Old GA Algorithm

6.2.2 New ABC Algorithm

6.2.3 Case Study

6.3 Optimal Planning of Future Rural MGs with V2G

6.3.1 Load Models of EVs

6.3.2 Modeling of Multi-Objective Cost Functions

6.4 Optimized Dispatching and Combined EMS of Future Rural MG

6.4.1 Grid-Connected Mode

6.4.2 Island Mode

6.4.3 Old PSO Algorithm

6.4.4 New ABC Algorithm

6.4.5 Study System

6.5 Summary

7.Conclusion and Future Work

7.1 Conclusions

7.2 Future Work Recommendations

Acknowledgements

References

Appendix A: Sustainable Energy Indicators with Their Criteria and Explanation

Appendix B:Flowchart of Evolution History of Modern Electric Grids

Appendix C:Socio-Economic Benefits for Sustainable Energy Systems in Rural Areas

List of Publications