随着经济社会的不断发展,人们对环境保护愈发重视,各种新能源发电正日益成为电网的重要组成部分。以分布式发电(distributed generator,DG)为代表的清洁能源发电成为未来电网发展的重要方向。DG可以就近接入配电网,避免了远距离大规模输电带来的电能损耗和不稳定性,为电网的坚强稳定提供保障。为避免DG接入电网带来的波动性和随机性,微电网(microgrid,MG)的概念应运而生。微电网是一个小型能量管理系统,DG以微电网的形式接入配网,在充分利用新能源的同时,可以有效的对DG的波动进行平抑和控制,减小对配电网的冲击。同时,在配电网发生故障时,微网可以随时脱网进入孤岛运行,保障了对网内负荷的持续供电,大大提高了配电网的可靠性。随着智能电网概念的提出和发展,人们对电网的稳定性和高质量供电提出了新的要求。频率是电能质量的保证,在微电网中,系统的旋转备用容量较小,频率稳定相对大电网更加难以保证,微电网的功率平衡及频率稳定已成为保障微电网正常运行的重要因素。低频减载(Under Frequency Load Shedding,UFLS)是保证系统安全稳定的最后一道防线,是保证电网不发生频率崩溃的最后保障,在电网的自愈中发挥着不可替代的重要作用。目前,大电网中各种低频减载方案已比较成熟,但针对微电网的低频减载算法研究较少。微电网与大电网有很大区别,无法将大电网成熟的减载方案直接移植到微网,需要对微电网进行单独的分析以设计合适的减载方案。与此同时,需求侧响应越来越受到人们的重视。微电网容量较小,旋转备用容量并不充裕,如果负荷侧可以积极参与响应,主动调整,则可以平抑频率波动,减小功率的不平衡。当前,基于电热水器、空调及电动汽车等负荷的可控研究方兴未艾,如何选择适合参与微电网频率稳定控制的可控负荷,并使可控负荷充分参与到微电网的运行控制中来,成为现在热门的研究方向。基于此,本文建立了一整套可控负荷参与的微网频率稳定与低频减载方案,该方案可以充分适应微网与大电网的区别,并充分照顾居民的舒适度,在完成频率稳定及恢复任务的同时可以尽量避免对居民正常使用的影响。本文主要做了如下工作:1.本文首先分析了家用电器的负载特性,对不同家用电器是否适合参与微电网控制进行了分析比较,并最终选取电热水器作为可控负荷参与微电网的频率稳定工作。随后针对单个电热水器进行建模,分析其用电特性;同时,为方便对大规模的电热水器进行集中控制,本文首先分析了影响电热水器运行特性的主要参数,后采用自组织特征映射神经网络(SOM)对热水器进行聚类,将具有相近参数特性的电热水器聚为一类,以方便控制中心进行统一控制。2.本文搭建了电热水器参与频率恢复的控制算法与热水器筛选方法。传统的频率比例控制具有自适应能力差,且难以消除稳态误差的缺点。基于此,本文引入模糊控制及PI控制对传统比例控制予以改进,提出了基于模糊PI控制的电热水器调频控制算法。为尽量避免调频对用户的正常使用产生影响,本文设计了考虑用户舒适度的电热水器筛选方法,利用对热水器使用率的实时预测,选择对用户影响最小的热水器进行切除。为对电热水器的使用情况进行预测,本文搭建了基于长短时记忆网络(LSTM)的电热水器使用情况预测模型,可对接下来1-2个小时每个时刻正在用水的热水器数量进行预测,并由此计算出未来1-2小时可供电网进行减载的热水器容量。结合减载容量及改进PI控制算法,本文提出了保障用户舒适度情况下的电热水器调频算法,可以在尽量减少对用户影响的情况下快速恢复频率偏差。并用Matlab/Simulink平台对该模型进行仿真验证。3.本文在对比微网低频减载与大电网低频减载区别的基础上,建立了基于强化学习的微网自适应减载算法,可以在不需要精确得知系统发电机精确惯性常数的情况下,通过微网自身强化学习得出精确的减载策略,有效解决了微电网电源特性各异,无法获得精确参数的问题,得到了良好的减载效果,本文详细论述了强化学习模型的搭建,并结合前述内容建立了一套完整的可控负荷参与的微网紧急控制算法,在发生不可避免的功率失衡时优先调用电热水器负荷参与功率调整,若仍存在功率失衡则调用低频减载程序,保证微网在孤网运行并发生大规模频率波动的情况下可以通过自身调整恢复到频率正常值,避免系统发生频率崩溃。最后,本文基于Matlab/Simulink平台搭建了典型微网模型,并对上述控制算法进行仿真,验证了该紧急控制方案的有效性。