考虑风电功率输出不确定性的电力系统AGC策略研究
发布时间：2021-04-07 20:05
自动发电控制（Automatic Generation Control,AGC）作为电力系统二次调频的重要手段,一直受到各方面的重视。随着新能源产业发展规模不断扩大,风电渗透率不断提高,风能的间歇性、随机性等特征对电网频率控制带来的不利影响已引起广泛关注。工程试验数据及相关研究表明,风力发电功率对系统容量的占比越高,对电力系统频率特性的影响越明显。本文从风电功率输出变化对AGC系统参数的影响出发,提出一种补偿型模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）策略,以应对风电功率输出的不确定性对传统AGC的负面影响。具体内容如下:（1）在AGC调频基本原理基础上,阐述了AGC各单元传递函数模型和仿真模型构建机理,形成区域互联电力系统AGC模型;并对区域之间功率交换特性、基本控制方式以及系统中的约束进行描述。（2）考虑到AGC参数对系统控制性能的决定作用,重点考察电力系统单位调节功率和电力系统惯性时间常数的变化对系统控制性能指标的影响。定义风电动态渗透率为风电实时输出功率与系统容量的比值,分析其对电力系统单位调节功率以及惯性时间常数的影响机理,进而获得风电动态渗透率...
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
处于不同风电渗透率下系统频率偏差响应曲线
湖北工业大学硕士学位论文33动可求出系统单位调节功率：=LSPKf（3.43）仿真所得数据及计算结果如表3.3所示，同时将风电动态渗透率与对应的系统单位调节功率绘制成散点图，并对其进行线性拟合，如图3.3所示，渗透率与单位调节功率如式（3.21）呈线性变化。表3.3仿真结果数据运行状态风电动态渗透率频率偏差系统单位调节功率100.0013836.2318825%0.00204124.4978310%0.00310116.12383415%0.00418211.956520%0.0053529.342302625%0.0065237.665185730%0.0077936.416014图3.3系统单位调节功率与风电渗透率的线性拟合关系虽然电力系统惯性时间常数无法直接通过仿真测量和计算，但根据文献[54,76-77]可知，电力系统惯性时间常数与系统频率响应变化时间正相关，系统惯性时间常数越大，系统频率波动幅值越校由图3.2可知，系统频率响应时间随着风电渗透率的增加而减小，频率偏差越大系，说明系统惯性响应的作用减弱，系统在受到负荷扰动时的频率波动越大，证明了系统惯性时间常数越小，测量数据如表3.4所示。
湖北工业大学硕士学位论文34表3.4系统频率响应数据运行状态风电动态渗透率响应时间（s）最大频率偏差（Hz）1021.85-0.0027225%20.06-0.005439310%19.57-0.008148415%19.24-0.01086520%19.08-0.0136625%18.97-0.01615730%18.84-0.019043.4.2AGC参数对系统频率调整的影响由上节可知，风电动态渗透率对AGC系统参数的设定产生影响，本节进一步将外部因素转为AGC内部因素，分别分析AGC中系统惯性时间常数M、机组调差系数R、复合阻尼系数D以及频率偏差系数B对系统频率稳定的影响。本节仍以如图2.8的两区域互联AGC系统为实验对象，且基本参数与上节相同。对于由常规发电机组构成的电力系统，系统惯性主要来自于具有惯性的发电机组，当系统受到扰动时，发电机组转子仍保持原来的运动状态，若惯性越大，机组转速越不容易发生改变，若惯性越小，机组运行状态越容易发生改变，由式（3.27）可知，系统总的惯性与发电机组的惯性时间正相关。分别将惯性时间常数M设置为6、8、10、12进行对比，通过Matlab/Simulink仿真可得到系统频率变化如图3.4所示。图3.4不同惯性时间常数下系统频率偏差响应曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种考虑风电渗透率变化的AGC方法[J]. 赵熙临,龚梦,付波,马霁旻. 电网与清洁能源. 2020(01)
[2]基于模型预测控制的风电集群多时间尺度有功功率优化调度策略研究[J]. 路朋,叶林,汤涌,张慈杭,仲悟之,孙舶皓,翟丙旭,曲莹,刘新元. 中国电机工程学报. 2019(22)
[3]提高风电渗透率极限的火电机组惯性参数优化方法[J]. 盛四清,李朋旺,顾清. 电力系统自动化. 2020(02)
[4]基于PSO-SOA融合算法的PID参数优化[J]. 陈尚巧,王明春,张雨飞,刘宇. 工业控制计算机. 2019(10)
[5]储能对含高风电渗透率系统暂态稳定性的影响[J]. 刘文彬,柳思岐,杨子力,孔维政,张宁,黄伟. 水电能源科学. 2019(10)
[6]基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略研究[J]. 朱广伟,蔺红. 可再生能源. 2019(10)
[7]双馈风电机组限功率运行下频率稳定的变系数控制策略[J]. 李颖颖,王德林,范林源,苑承勋,赵迎弟,康积涛. 电网技术. 2019(08)
[8]高渗透率风电并网后的调频控制策略研究[J]. 范林源,王德林,李颖颖,刘柳,陈斌. 电工技术. 2019(13)
[9]多区域新能源接纳能力评估模型研究及应用[J]. 元博,徐志成,刘俊,宗瑾. 中国电力. 2019(12)
[10]电力系统调频控制相关的频率振荡问题[J]. 陈锦洲,段荣华,陈磊,黄伟,吴琛,陈亦平. 电力系统自动化. 2019(18)
硕士论文
[1]混合储能系统参与风电并网一次调频的研究[D]. 褚鑫.上海电机学院 2019
[2]基于优化同步锁相环的并网风电机组惯性响应特性研究[D]. 唐文明.华中科技大学 2016
[3]基于商空间理论的模糊PID控制的研究[D]. 张世杰.太原理工大学 2014
本文编号：3124108
【文章来源】：湖北工业大学湖北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
处于不同风电渗透率下系统频率偏差响应曲线
湖北工业大学硕士学位论文33动可求出系统单位调节功率：=LSPKf（3.43）仿真所得数据及计算结果如表3.3所示，同时将风电动态渗透率与对应的系统单位调节功率绘制成散点图，并对其进行线性拟合，如图3.3所示，渗透率与单位调节功率如式（3.21）呈线性变化。表3.3仿真结果数据运行状态风电动态渗透率频率偏差系统单位调节功率100.0013836.2318825%0.00204124.4978310%0.00310116.12383415%0.00418211.956520%0.0053529.342302625%0.0065237.665185730%0.0077936.416014图3.3系统单位调节功率与风电渗透率的线性拟合关系虽然电力系统惯性时间常数无法直接通过仿真测量和计算，但根据文献[54,76-77]可知，电力系统惯性时间常数与系统频率响应变化时间正相关，系统惯性时间常数越大，系统频率波动幅值越校由图3.2可知，系统频率响应时间随着风电渗透率的增加而减小，频率偏差越大系，说明系统惯性响应的作用减弱，系统在受到负荷扰动时的频率波动越大，证明了系统惯性时间常数越小，测量数据如表3.4所示。
湖北工业大学硕士学位论文34表3.4系统频率响应数据运行状态风电动态渗透率响应时间（s）最大频率偏差（Hz）1021.85-0.0027225%20.06-0.005439310%19.57-0.008148415%19.24-0.01086520%19.08-0.0136625%18.97-0.01615730%18.84-0.019043.4.2AGC参数对系统频率调整的影响由上节可知，风电动态渗透率对AGC系统参数的设定产生影响，本节进一步将外部因素转为AGC内部因素，分别分析AGC中系统惯性时间常数M、机组调差系数R、复合阻尼系数D以及频率偏差系数B对系统频率稳定的影响。本节仍以如图2.8的两区域互联AGC系统为实验对象，且基本参数与上节相同。对于由常规发电机组构成的电力系统，系统惯性主要来自于具有惯性的发电机组，当系统受到扰动时，发电机组转子仍保持原来的运动状态，若惯性越大，机组转速越不容易发生改变，若惯性越小，机组运行状态越容易发生改变，由式（3.27）可知，系统总的惯性与发电机组的惯性时间正相关。分别将惯性时间常数M设置为6、8、10、12进行对比，通过Matlab/Simulink仿真可得到系统频率变化如图3.4所示。图3.4不同惯性时间常数下系统频率偏差响应曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种考虑风电渗透率变化的AGC方法[J]. 赵熙临,龚梦,付波,马霁旻. 电网与清洁能源. 2020(01)
[2]基于模型预测控制的风电集群多时间尺度有功功率优化调度策略研究[J]. 路朋,叶林,汤涌,张慈杭,仲悟之,孙舶皓,翟丙旭,曲莹,刘新元. 中国电机工程学报. 2019(22)
[3]提高风电渗透率极限的火电机组惯性参数优化方法[J]. 盛四清,李朋旺,顾清. 电力系统自动化. 2020(02)
[4]基于PSO-SOA融合算法的PID参数优化[J]. 陈尚巧,王明春,张雨飞,刘宇. 工业控制计算机. 2019(10)
[5]储能对含高风电渗透率系统暂态稳定性的影响[J]. 刘文彬,柳思岐,杨子力,孔维政,张宁,黄伟. 水电能源科学. 2019(10)
[6]基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略研究[J]. 朱广伟,蔺红. 可再生能源. 2019(10)
[7]双馈风电机组限功率运行下频率稳定的变系数控制策略[J]. 李颖颖,王德林,范林源,苑承勋,赵迎弟,康积涛. 电网技术. 2019(08)
[8]高渗透率风电并网后的调频控制策略研究[J]. 范林源,王德林,李颖颖,刘柳,陈斌. 电工技术. 2019(13)
[9]多区域新能源接纳能力评估模型研究及应用[J]. 元博,徐志成,刘俊,宗瑾. 中国电力. 2019(12)
[10]电力系统调频控制相关的频率振荡问题[J]. 陈锦洲,段荣华,陈磊,黄伟,吴琛,陈亦平. 电力系统自动化. 2019(18)
硕士论文
[1]混合储能系统参与风电并网一次调频的研究[D]. 褚鑫.上海电机学院 2019
[2]基于优化同步锁相环的并网风电机组惯性响应特性研究[D]. 唐文明.华中科技大学 2016
[3]基于商空间理论的模糊PID控制的研究[D]. 张世杰.太原理工大学 2014
本文编号：3124108
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/3124108.html
