摘要：2024年3月刊的特别策划栏目,是对2月刊“新能源接入下交直流配电网灵活性优化技术”特别策划专题的延续,包括7篇技术文章,介绍如下。为推动含高渗透率光伏配电网的可持续性发展,“基于多目标深度强化学习的配电网光伏接纳能力提升方法”构建了一个旨在降低系统网损和提高光伏接纳能力的多目标优化数学模型,并将此数学模型转化为一个多目标马尔可夫决策过程,同时设计了一种改进的多目标强化学习算法来解决该决策问题。

摘要：现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)具有数据并行度高、运行频率高等优点,可以满足电力系统微秒级步长的精细化仿真需求,在微电网实时仿真中展现出巨大潜力。为了深入研究光储微网中光伏和储能系统的动态特性,基于FPGA设计了光储独立低压直流微电网实时仿真系统。首先搭建了低压直流微电网实时仿真框架,设计了一系列电气系统典型模块。其次考虑到实时仿真的不同动态需求,搭建了涵盖多种控制策略的光储控制系统模型。然后在此基础上提出了基于直流母线信号(DC bus signaling, DBS)的分层协调控制策略,通过协调光储变换器的控制策略平衡系统能量流动。最后将FPGA实时仿真结果和Simulink软件作对比,一方面验证了FPGA实时仿真器的精确性和可靠性,另一方面也验证了分层协调控制策略可平滑切换工作层区,自主平衡系统功率流动,有效维持直流母线电压稳定。

摘要：现场可编程门阵列因具有高度硬件并行性及流水线架构,在实时仿真技术领域中越来越受到重视,本文研究了一种基于现场可编程门阵列平台的光伏直流发电系统暂态实时仿真器。首先,构建一系列电气和控制系统典型元件模块,搭建全局控制层级架构,并设计了光伏系统的时序交互求解方法。然后,提出神经网络与恒压控制法、功率扰动法相结合的自适应最大功率点跟踪技术,提高了光伏跟踪的响应速度和精度。最后,在不同环境条件下,分别利用三种光伏控制策略,将现场可编程门阵列仿真结果与PSCAD、Simulink软件作对比,验证了现场可编程门阵列实时仿真器的可靠性和自适应跟踪技术的有效性。

摘要：分布式光伏大规模接入配电网,推动了交直流配电网的发展。然而,这也带来了电压越限问题,限制了光伏高比例接入的进一步发展。为解决此问题,提出一种基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)和深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)的交直流配电网深度强化学习电压控制方法。首先,构建了交直流配电网电压控制问题的马尔科夫决策过程;接着,在深度强化学习框架中,利用DQN和DDPG设计了2个智能体,基于DQN的智能体用于控制有载调压变压器和电容器组,而基于DDPG的智能体用于控制变流器的有功功率和无功功率;然后,在此基础上提出了一种多智能体的训练方法,通过与环境不断交互,智能体可以更新网络的参数,从而获得最优电压控制策略;最后,通过对改进的IEEE 33节点算例进行仿真,结果表明所提方法能有效降低电压偏差,解决光伏接入导致的电压越限问题,并实现精确快速的电压控制。

摘要：提供一种基于Matlab/Simulink的多功能光伏(PV)发电系统仿真设计方法,既可用于系统运行分析和控制器设计,又可通过dSpace将其用于实验室系统.并对系统运行模式进行分析,采用stateflow进行运行模式控制;给出光伏逆变器和蓄电池充放电控制方法,以及它们在Matlab/Simulink中的实现方式。该仿真方法的应用可促进分布式发电的实用化进程.