深度学习的电力电子装置在智能电网中的适应性分析与设计

1智能电网中电力电子装置的主要应用

1。1发电机组励磁

大型发电机组的应用过程中,避免了励磁机应用过程中的种种弊端,具有调节速度提升显著。操控性能便捷,对于发电厂运行的效率有显著提高作用。交流励磁技术在水论文网力发电机组的应用过程中,通过电流频率不断的应用调整,动态监测,进而实现发电系统对于水流动态监管,水流压力变化的及时调节,品质提升的同时,提升了效率。

1。2风力发电

变流器在风力发电过程中,起着举足轻重的作用。他的工作原理是他通过整流器和逆变器,可以将不稳定的风能转变为电压。频率和相位符合并网要求的电能。随着两电平。三电平逐步变换为H桥级联型。有源中点钳位。模块化多电平换流器等多电平方向,风力发电在电压增效和电流效果提高方面有显著的提升,并且在这个过程中,进一步降低了线路损耗和传导过程中的运行成本,促进了风电系统荣领和电压拓展技术的进一步实施,风力发电和海上风力发电大规模的效果提高。

1。3光伏电站

大型光伏电站由光伏阵列组件。汇流器。逆变器组。滤波器和升压变压器构成,是一种大规模。集中规模的利用太阳能的现金方式。通过并联逆变器施加控制方案进而实现了无功补偿。有源律动和电压动态变频补偿等功能。

2电能存储储能技术在智能电网中应用

2。1可以缓解高峰负荷供电需求

提高现有电力设备的电能利用率和电网的运行的成本节约;对电网故障的发生频率可以有效抑制,提高电能应用质量和用电效率。满足社会经济对于电能的越来越高的需求和要求。

2。2可调速抽水蓄能

上水库。下水库和输水及发电系统组成了抽水储能电站。在实际应用过程中,由于水差的不断变化,抽水储能点在只有在工作变速可调情况下,才能取得最佳发电效果。现阶段的可调速抽水储能机组主要采用了绕组励磁方式,具体的励磁调节系统可以将晶闸管内的变频器或者电子电力空间的电压电流变换器转变成电流形式。

2。3压缩空气储能

压缩空气储能的工作原理为:当智能电网的用电处于低谷时,空气压缩机利用多余电量,把能量以高压空气的形式存储起来;当用电负荷处于高峰时,释放储存空间内的空气,驱动发电机发电。

2。4电池储能

电池储能系统主要包括电池系统和功率调节系统。锂离子电池。钠硫电池和全钒液流电池可以实现电视模块均衡电流,大幅度提高增益效果和变换电流,并作为电池模块输出接口实现串并联成组,提高了电压等级。简化了控制需求。优化了系统拓展补充。

3微型电网

微型电网是由分布式电源。功率变换器。相关负荷和监控保护装置汇集而成的小型发配电系统功能组成了微型电网。通过功率变换器的调节,微型电网可与外部电网并网运行,实现局部的功率平衡与能量优化;在外部电网故障时,通过变换器的解列,使微型电网运行在独立模式,可以继续向关键负荷供电,提高用电的安全性和可靠性。

3。1输电环节

(1)直流输电。直流输电包括常规直流输电和柔性直流输电。常规直流输电采用晶闸管的换流器;柔性直流输电采用全控器件的换流器。在柔性直流输电中,换流器拓扑由两电平。三电平逐步发展到模块化多电平,使得器件的开关频率和开关应力低。输出电压的谐波和畸变率小。(2)分频输电。分频输电系统利用较低的频率传输电能,可减少交流输电线路电气距离,提高系统传输能力,抑制线路电压波动。在水电。风电等可再生能源发电系统中,由于发电机转速较低,十分适合利用低频进行发电和输电。

3。2固态变压器

固态变压器是一种将电力电子变换技术和电磁耦合电能变换技术相结合,可对电压或电流的幅值。相位。频率。相数和形状等特征进行变换的新型变压器。

4适应性体系

4。1适应性技术体系

适应性技术体系是在原有电网规划体系的基础上,从电网性能。电网效率。社会效益和成本四大目标因素出发,并由多个具体的智能电网规划课题来进行不断完善。保证电网性能是电网规划的根本任务,智能电网首先必须是一个坚强的电网。而根据电网发展的区域和时间等不同角度又可以进一步分解成若干三级因素。

4。2适应性组织体系

适应性组织体系由一个多目标。多阶段,有完善的反馈机制的规划流程来进行严格保证。在整个规划过程中不断将规划结果反馈至上一阶段的目标中进行校验。

4。3适应性评价体系

由于面向智能电网的多适应性规划体系是一个多目标。多阶段的体系,因此借鉴管理学理论研究方法,运用综合指数全面体现多目标管理的理念并指导实践。

5结语

电力电子装置改善了智能电网的性能,促进了智能电网的渐变转型。在可靠性评估。故障运行管理。硬件在回路仿真和电力电子标准模块方面,分别对装置设计。运行。研发和制造方面的关键技术进行研讨。针对智能电网的需求,有针对性地对电力电子装置应用中的若干技术难题进行剖析和解决。本文系统地总结了面向智能电网的多适应性规划体系的四大目标因素,提出了电子电力装置在智能电网中的适应性条件和因素。总结了面向智能电网的多适应性规划体系的四大目标因素,建立多阶段。多目标。有完善反馈机制的规划流程。但是面向智能电网的多适应性规划体系的研究才刚刚起步。

深度学习的电力电子装置在智能电网中的适应性分析与设计