智能颗粒过状态观察器用于太阳风透微电网的稳定性评估

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 控制系统 控制系统
• 整合可再生能源的整合

背景情况:

• 太阳能和风能透率高的微电网面临着非线性和随机动态.
• 准确的实时电压和频率稳定性评估对于这些系统至关重要.
• 现有的方法可能会与可再生能源固有的不确定性作斗争.

研究的目的:

• 为微电网开发和验证一个先进的智能颗粒过状态观测器 (PFSO).
• 增强可再生能源丰富的微电网中的实时电压和频率稳定性评估.
• 在动态条件下提高状态估计的稳定性和准确性.

主要方法:

• 开发了可再生能源集成微电网的综合状态空间模型.
• 使用粒子过状态观察员 (PFSO) 进行状态估计.
• 在正常,功率不匹配和负载干扰场景中在 MATLAB / Simulink 中验证了 PFSO.

主要成果:

• 对于电压和频率状态,PFSO实现了高估计精度 (RMSE < 0.0095 p.u.,MAE < 0.0073 p.u. ) 的情况.
• 证明了强大的稳定性,最大估计误差低于0.020 p.u. 在短暂的条件下.
• 实现了97.4%的准确性,95.9%的精度和96.5%的F1分数用于稳定性分类.

结论:

• 拟议的PFSO是智能微电网中动态状态估计的可靠工具.
• 该方法有效地检测出高可再生能源透率的系统中不稳定的早期迹象.
• PFSO为管理现代微电网运营的复杂性提供了一个强大的解决方案.