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论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
这是一篇关于电力系统技术的研究论文，主题是提升系统频率支撑能力的“车-氢”柔性可控负荷协同构网控制。以下是该论文的核心内容概述：
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研究背景与目的：
- 随着可再生能源比例的增加，电力系统面临频率安全和稳定性的挑战。
- 提出了一种“车-氢”柔性可控负荷协同构网控制方法，以增强电力系统的频率支撑能力。
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关键技术：
- 分析了电动汽车（EV）负荷和质子交换膜（PEM）电解制氢负荷的调节特性。
- 建立了这两种柔性可控负荷的构网控制统一模型。
- 提出了一种协同构网控制方法，通过改进型Sigmoid函数自适应调整控制参数。
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方法论：
- 优先利用电动汽车的快速响应能力降低系统频率变化率。
- 利用PEM电解制氢负荷的大范围功率调节能力降低系统扰动后的频率偏差。
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仿真验证：
- 基于PSCAD/EMTDC仿真平台验证了所提方法的有效性和优越性。
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研究结果：
- 所提方法能够有效抑制系统频率变化，加快系统频率恢复速度。
- 降低了系统对同步机组的依赖性，提高了新能源利用率。
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结论与展望：
- “车-氢”柔性可控负荷协同构网控制方法能够提升电力系统的频率稳定性。
- 提出了下一步研究方向，包括多类型柔性可控负荷的容量配置及协同构网控制方法。
这篇论文详细介绍了一种新的电力系统控制方法，旨在通过协同控制电动汽车和电解制氢负荷来提升电力系统在面对高比例可再生能源时的频率稳定性。论文通过理论分析和仿真实验验证了方法的有效性，并探讨了未来的研究方向。
为了复现论文中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤：
- 环境搭建：使用PSCAD/EMTDC软件搭建仿真环境。
- 模型建立：根据论文描述，建立电动汽车负荷和PEM电解制氢负荷的模型。
- 控制策略实现：实现论文中提出的“车-氢”柔性可控负荷协同构网控制方法。
- 参数设置：根据论文提供的参数设置仿真模型。
- 仿真运行：运行仿真并记录结果。
- 结果分析：分析仿真结果，验证控制方法的有效性。
以下是使用伪代码/Python混合的方式表示的仿真复现思路：
# 导入必要的库
import pscad # 假设存在一个用于PSCAD仿真的Python接口
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义电动汽车负荷和PEM电解制氢负荷的模型参数
class EV_Load_Model:
def __init__(self, max_power, min_power, rated_power):
self.max_power = max_power
self.min_power = min_power
self.rated_power = rated_power
class PEM_Load_Model:
def __init__(self, max_power, min_power, rated_power):
self.max_power = max_power
self.min_power = min_power
self.rated_power = rated_power
# 初始化模型
ev_load = EV_Load_Model(22.5, 0, 14.38) # 以15:00时的数据为例
pem_load = PEM_Load_Model(50, 5, 50) # 额定功率为50MW
# 定义控制策略
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def adaptive_control(system_frequency, ev_load, pem_load):
# 根据系统频率自适应调整控制参数
if system_frequency < 50: # 假设50Hz为额定频率
# 计算功率调节裕度
sev = (ev_load.max_power - ev_load.rated_power) / (ev_load.max_power - ev_load.min_power)
self_adapted_kd = sigmoid(sev) * kd0 # 虚拟惯量系数
self_adapted_kl = sigmoid(sev) * kl0 # 下垂系数
else:
# 同理，计算SEL和调整KD,EL和KL,EL
pass
# 更新负荷控制参数
# ...
return self_adapted_kd, self_adapted_kl
# 设置仿真参数
kd0 = 10 # 虚拟惯量系数渐进值
kl0 = 12 # 下垂系数上限值
fd = 0.02 # 调频死区
# 运行仿真
def run_simulation(ev_load, pem_load, simulation_time):
# 初始化仿真环境
simulation = pscad.Simulation("Microgrid_Model")
# 设置仿真时间
simulation.set_time(simulation_time)
# 运行仿真
simulation.run()
# 获取仿真结果
system_frequency = simulation.get_variable("System_Frequency")
ev_power = simulation.get_variable("EV_Load_Power")
pem_power = simulation.get_variable("PEM_Load_Power")
# 绘制结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(system_frequency, label='System Frequency')
plt.plot(ev_power, label='EV Load Power')
plt.plot(pem_power, label='PEM Load Power')
plt.legend()
plt.show()
# 调用仿真函数
simulation_time = 70 # 仿真时间，单位秒
run_simulation(ev_load, pem_load, simulation_time)请注意，上述代码是一个概念性的示例，实际的PSCAD/EMTDC仿真需要在PSCAD软件中进行，而Python代码可以用来处理仿真前后的数据和进行结果分析。具体的PSCAD模型搭建和参数设置需要根据论文中提供的详细参数和模型结构来完成。此外，PSCAD/EMTDC软件并没有直接的Python接口，这里的pscad模块是假设存在的，用于说明如何从Python调用仿真和获取结果。在实际操作中，可能需要通过其他方式（如自动化脚本或API）来实现这一过程。
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