Supervisory Control and Eergy Management of an Inverter-based Modular Smart Grid

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随着世界各国对环境问题关注的不断加强,有必要发展一个良好、快速的技术整合可再生能源。传统电网网络中,电力网络运营商与向用户之间的能量流是单向的。但现在,电网运行的新趋势需要电力流具有双向流动性。这意味着用户在能源管理中不再是被动的,也应参与到发电和管理当中。   实现这一新技术趋势的新思路已经出现,即微电网(MG)网络。MG主要是由微源和电力电子逆变器组成。微源可以是可再生能源,如太阳能,风能等或可燃代。一旦MG集成的可再生能源投入日常运行,它需要使用分布式储能系统以克服可再生能源的波动,保证不间断的能源供应。   此外,MG需要智能的方式,它必须能够得到MG网络的任何一点信息,信息技术的应用是为了更好的使用能源管理系统。其次,MG应该纳入其能源管理负荷预测。负荷预测帮助燃料调度,自动发电控制(AGC),发电调度等负荷预测功能,是一个非线性函数。在选择了相当数量的层和神经元的情况下,人工神经网络(ANN)适用任何非线性函数。在这项工作中要解决的主要问题是能量转换系统的分析,以及使用LabVIEW和Matlab/Simulink的能源管理系统的发展。
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