system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 智能微网的简要发展史 智能微电网并非无中生有，它的出现是为解决传统电网无法满足用户对能源的精细化需求这一难题。21世纪初期，在世界范围内接连发生的几次大面积停电事故使大规模电力系统集中式发电的运行难度较大、难以满足用户对电能质量的更高要求等弊端日益凸显。同时能源危机、环境污染也受到全球关注，仅仅依靠扩大电网规模显然不能解决这些问题，于是分布式发电作为集中式发电的有效补充，作为其有效载体，智能微网也得到了迅速的发展与关注。随着光伏、风电等可再生能源发电技术的发展，分布式发电日渐成为满足负荷增长需求、提高能源综合利用效率、提高供电可靠性的一种有效途径，并在配电网中得到广泛的应用。传统电网通过高电压互联网络从大型中央发电机供电，电力通过配电变压器交付给最终用户。然而，由于社会发展和工业需求，电力需求的快速增长，发电、输电和消耗电力的方式已发生改变 [ 1 ] 。日益增长的电力需求由传统能源如煤、天然气和汽油所驱动，而这些能源又向大气释放了导致气候变化的温室气体。由于化石燃料的枯竭，矿物燃料的高成本以及日益严重的环境问题，世界对用于发电的可再生能源的关注度越来越高，因此，利用可再生能源来发电是一个大趋势 [ 2 ] 。智能微网允许可再生能源安全地接入电网，以补充来自用户分布式发电和存储的电力供应。 近年来，作为一种现代化的解决方案，分布式发电技术(DG)已经开始受到关注，它具有污染少、可靠性高、能源利用效率高、安装地点灵活等诸多优点，可减少输配电损失，支持当地电网并提高系统稳定性，有效解决大型集中电网的许多潜在问题。分布式电源(DG)工厂通常与光伏系统、风力发电、小型水轮机、潮汐、沼气等可再生能源技术集成，实现分布式发电新兴潜力的更好方法是采取一种较为系统的方法，将发电和相关负载视为子系统或“微电网”。微电网被定义为包括微型涡轮、燃料电池、光伏(PV)阵列和风力涡轮等一组微型资源的小型分布系统，可连接到公用电网(并网模式)，或者在故障或其它外部干扰期间与公用电网隔离(孤岛模式)时独立运行，从而提高供电质量，客户可以获得更高效，更便宜和更清洁的能源。此外，微电网可以提高供电系统的可靠性，降低投资成本，减少排放，提高电能质量，减少配电网的功率损失。 智能意味着自动化操作，智能是指微电网的智能化，智能微电网技术的应用是在传统电力系统生产模式基础上增加一个存储电能的环节，使得原来几乎完全刚性的系统变得柔性起来，可以让整个电网系统运行更加合理，在用电高峰期，微网系统可以为负载提供能量；在负荷低谷期，微网系统可将电网中多余的能量存储起来。另外，在智能微电网系统中，许多分布式电源会硬性的将产生的电能输送给电网，电网智能被动承受，因此分布式电源输出的电能质量很大程度影响着电网系统。增加微网系统，可以对电网中电能质量改善起到一个调节器的作用。微电网是由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置 [ 3 ] [ 4 ] ，接在用户侧具有成本低、电压低以及污染小等特点。从微观看，微网可看作是小型电力系统，具备完整的发输配电功能，可实现局部的功率平衡与能量优化，与带有负荷的分布式发电系统的本质区别在于同时具有并网和独立运行能力。从宏观看，微网又可认为是配电网中的一个“虚拟”电源。智能微网可以智能地集成与其相连的所有用户行为，可将信息技术集成到现有电网中，通过供应商和消费者之间的实时双向交换电力信息来优化能源效率，从而实现多种能源优化互补，可以分析用户用电行为和习惯，在大数据的基础上，对用户进行精确供能。欧盟国家对微网的推广和部署预计将通过从能源供应商到最终用户进行优化，使能源消费者、欧洲能源系统和环境均受益，且有效利用DER使其构成欧洲未来电力网络战略研究议程的关键组成部分 [ 5 ] 。美国能源部对微电网也有着明确定义的电气边界，规定必须存在一个主控制器来控制和操作DER并作为单个可控实体，将微电网作为小型电力系统来产生，分配和调节用户的电流量 [ 6 ] 。国内对智能微网的研究尽管已取得一定的进展，但与欧洲、美国及日本等由研究机构、制造商和电力公司组成的庞大研究团队相比，我国在研究力量和取得成果上仍存在较大差距。 本文概述了智能微网的基础结构，并对其运行特性进行了分析与总结，并讨论这一领域目前存在的一些问题且进一步给出参考性的解决方案。 1.2. 智能微网的基础结构 智能微网主要由分布式发电单元，储能设备，负载等部分构成，分布式发电(DG)单元是微网的基本单元，微网系统有两种类型的发电技术：可再生资源，如太阳能光伏(PV)、风能、小型水力发电、海洋资源等；非再生资源，如复式发动机、燃气轮机、现代热动力组合(CHP)等 [ 3 ] ；大多数DG技术需要电力电子接口将能量转换为并网交流电源。转换过程所需的转换器可能是一个单级转换器(DC-AC转换器)或双级转换器(DC-DC转换器和DC-AC转换器)。转换器包含输出滤波器，与转换器串联在一起提高低开关频率的谐波性能。微网的分布式发电必须根据不同技术的特点和成本进行适当选择。 储能装置主要可以分为三大类：电化学系统(电池和液流电池)，动能储存系统(飞轮)和潜在储能系统(抽水储能和压缩空气储能)。对于这三类储能装置文献 [ 7 ] 进行了详细的比较。由于抽水储能系统和压缩空气储能系统是大规模的储能系统，它们大多用于标准电力系统的大功率范围，因此不适合小型可再生能源系统。微电网应用中的储能装置可以提高负载和分布式发电能源的功率不平衡、电能质量、可靠性和稳定性，根据负载特性和能量资源确定更合适的储能装置，一些关键储能技术总结如下所示： 1) 电池是最常用的储能设备之一，主要有铅酸、镍镉、镍金属氢化物和锂离子电池。铅酸蓄电池适用于长时间储能，它的性能较差，使用周期短(1200~1800次)。镍镉电池与铅酸电池相比，镍镉电池具有更长的循环寿命、更高的能量密度和较低的维护保养，但成本过于昂贵。镍氢电池具有比镍镉电池高出25%~30%的能量密度，并与铅酸电池具有同等的循环寿命。与铅酸、镍镉和镍氢电池相比，锂电池的能量密度最高，但锂电池的投资成本和有限的寿命周期是锂电池的主要缺陷。为减轻光伏集成的负面影响，已经提出将电池存储系统集成到太阳能光伏系统中。 2) 飞轮储能装置具有寿命周期长、能量高、功率密度高的特点，但其缺点是有很高的摩擦损失，该装置可用来减少风能和太阳能系统产生的电力波动。 3) 超级电容器又称双层电容器，电容器与超级电容器的主要区别在于多孔膜的使用，多孔膜提供了两个电极之间的离子转移，因此电能可直接存储，响应时间非常小。此外，它的电容和能量密度值可以比电容器大几百到几千倍。与铅酸蓄电池相比，超级电容器具有较低的能量密度，但具有较高的功率密度、较长的循环寿命和约75%~80%的能源效率。但这项技术的主要缺点是成本过高，比铅酸电池高出5倍。超级电容器还可以缓解可再生能源的波动，这在文献 [ 8 ] 中也进行的详细的介绍。 4) 超导储能系统的生命周期非常长，从十个周期到数千个周期，效率高达95%，响应速度非常快，实现成本也很高，在功率因数、频率调节、暂态稳定性、电能质量等方面有良好的改善。利用与风电相结合的超导储能系统可以控制孤岛模式下微电网的频率和电压，当微电网在并网模式下运行时，超导储能系统可以提供恒定的功率流，克服风力发电引起的功率波动。 5) 钒氧化还原电池(VRB)是目前市面上的一种流动电池，与传统的储能电池(BESS)相比较具有寿命长、维护低、功率和能量独立、充放电响应快、效率高等优点，但与BESS相比运营和维护成本仍然相对较高。基于VRB的微电网文献比较有限，因为这项技术已经被商业化。 微电网可为住宅，商业和工业等不同类型的负载提供电能。这些负载可以分为两部分：临界负载和非临界负载。一般来说，商业和工业用户需要高强度的电能质量和可靠性，被定义为临界负载，而大多数住宅型负载被认为是非临界负载，需要的服务质量较低。对负载的分类提供下面所列出的优点，同时获得所需的稳定性操作和控制 [ 9 ]： 1) 满足并网模式下净有功/无功功率所需的负载/微源控制策略，及孤岛模式下电压、频率稳定性； 2) 提高关键型负载和敏感型负载的电能质量和可靠性； 3) 降低峰值以提高设备的评级； 4) 保持预期的操作和控制。 1.3. 智能微网的控制单元 智能电网技术包含有大量的设备，如太阳能、风能或燃料电池，这些设备可通过电力电子接口连接至电网。将电压源逆变器(VSI)作为电子接口有助于电网电压和频率的适当调整，文献 [ 10 ] 将基于VSI接口的分布式发电单元分为两组，对于发电单元的控制器主要分为两类：网络形成和网络跟踪。网络形成控制器负责分布式发电单元和负载之间的电压控制，网络跟踪控制器通常用于电流控制模式中，这种控制策略在分布式发电单元中的使用最为广泛，并且最常用的网络跟踪技术是同步参考帧、静止参考帧。文献 [ 11 ] 提出了基于无源性的分布式能源控制系统稳定性的控制方法。文献 [ 12 ] 还利用对称分量变换对不同类型的网络跟踪器进行了研究。除了电压和电流控制外，分布式发电单元还须调节有功功率和无功功率，其中最常用的方法是Q/F下垂控制器和P/V下垂控制器。当Q/F下垂控制器用于无功功率补偿时，有功功率控制器采用P/V下垂控制。 储能装置是微电网的重要组成部分，可有效平衡可再生能源和负载之间的功率，因此需要具体的控制策略来实现这一目标。文献 [ 13 ] 解释了如何利用模糊控制提高风电场储能系统的风电输出功率，还存在滞环电流控制，神经网络，PI和PID控制，蒙特卡罗模拟方法等控制策略 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。