[发明专利]一种基于海浪发电的电力系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于海浪发电的电力系统，可以对海浪发电产生的电能进行稳定、安全、可靠地远距离传输。

背景技术

海浪能是一种清洁的可再生能源，与风能、太阳能相比，其单位小时变化性小，可预测性好，且能量密度较高。研究表明，全球海岸线附近比较容易转换的海浪能源保守估计可以为人类提供2.5TW的电力，可解决全球10％的用电量，具有广阔的发展前景。

现在的海浪发电缺乏有效的功率预测模型，因而对海浪发电所存在的随机性和不确定性的电能输出没有很好的预判能力，从而也就不能有效地根据发电量的情况决定接入负载的多少，引起电力系统的不稳定；在远距离电能传输时，利用电压源换流器直流输电技术，虽然具有电能损耗小、有功无功可独立控制、可向无源系统供电、无换向失败危险和易于构成多端直流系统等一系列优点，但对于电压不平衡下控制策略有所欠缺；直接利用串联电容补偿固然可以提高输电线路的输送能力，但采用该技术后可能会引发次同步振荡(SSO)问题。SSO是指电力系统中电气系统和海浪发电机组以低于系统同步频率的某个或多个振荡频率交换显著能量的不正常运行状态，并且危及海浪发电机轴系安全的动态过程。

现在工程上采用的海浪发电电力系统在要求不高的场合下可以为少量要求不高的负载供电，但对于稳定性、可靠性和安全性要求比较高的场合传统的海浪发电系统就不能够满足要求了。

因此，发明一种更为有效地提高海浪发电系统的性能新型电力系统成为亟需解决的课题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于海浪发电的电力系统，采用电压源换流器直流输电技术(VSC-VDC)对海浪发电产生的电能进行远距离传输，通过SVC(静止无功补偿器)次同步阻尼控制器解决次同步振荡问题，同时还设计了海浪发电功率预测神经网络模型，以有效提高电力系统的稳定性、可靠性和安全性；其中海浪发电功率预测神经模型采用了归一化算法、S型正切函数、S型对数函数和反归一化算法，电压源换流器直流输电技术采用了VSC-VDC离散控制模型和不平衡算法，SVC次同步阻尼控制器采用了改进的生物地理学优化算法进行晶闸管的触发角计算。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于海浪发电的电力系统，采用电压源换流器直流输电技术对海浪发电产生的电能进行远距离传输，通过SVC次同步阻尼控制器解决次同步振荡问题，同时还设计了海浪发电功率预测神经网络模型；其中海浪发电功率预测神经模型采用了归一化算法、S型正切函数、S型对数函数和反归一化算法，电压源换流器直流输电技术采用了VSC-VDC离散控制模型和不平衡算法，SVC次同步阻尼控制器采用了改进的生物地理学优化算法，具体为：

(1)电压源换流器直流输电技术：首先，对海浪发电侧的三相电压和三相电流进行采样，经过抗混叠滤波、采样保持、SPLL(软件锁相环)和DSC(1/4周波延时相序分解)后进行指令电流计算环节；同时，对换流站的直流侧电压进行采样，经过外环控制器后也进入指令电流计算环节；接着，指令电流计算环节产生的信号依次经过DVCC(双序矢量电流控制器)、坐标变换和PWM环节后，得到换流站开关器件的控制信号；这样可以对整个直流输电系统进行有效的控制，从而针对电力系统中的不平衡故障形成有效的控制策略；

(2)SVC次同步阻尼控制器：首先确定初始基本生物地理学优化算法(BBO)的控制参数，再计算栖息地适宜度指数f_s并排序，接着再建立余弦迁移模型并且进行迁移操作，计算种群的平均适宜度σ²和变异率M(S)并且执行排重操作，最后判断是否满足最大迭代次数，从而得到控制参数G_i、T_ai和T_bi，最终得到SVC的晶闸管的触发角α的值；其中G_i为增益参数，T_ai和T_bi为时间常数，i＝1,2,…,n，n为发电机转子轴系振荡模态；

(3)海浪发电功率预测神经网络模型：通过神经网络进行海浪发电功率的预测。

所述步骤(1)，具体包括如下步骤：

(11)对海浪发电侧的三相电压和三相电流进行采样，首先进入抗混叠滤波环节进行滤波，再经过采样保持环节后，进入SPLL环节，最后进入DSC得到网侧电压的正序dq分量网侧电压的负序dq分量网侧电流的正序dq分量和网侧电流的负序dq分量