需求响应调频特性分析及协调控制研究

发布时间：2020-06-10 21:48

【摘要】：传统的调频方法主要从电源侧入手,执行“电源调度”,由发电机组一次调频、自动发电控制和抽水蓄能等完成调频任务。但是随着分布式电源的接入,其出力的随机性和不确定性加重了电网调频任务,另外特高压直流的发展,特别是近几年来发生的几起重大的直流闭锁事故极大地影响了系统频率的稳定,仅仅采用常规电源提供调频的方式已经无法适应新形势的发展。近年来,随着电力市场机制的逐步完善,使得负荷侧的部分资源也可具有参与系统调频的可能性。本文以此为契机,选取两类典型负荷,围绕负荷建模、控制策略及其对电力系统调频控制参数的影响等方面进行深入研究。本文首先对时域仿真法、等值模型法两种电力系统频率模型进行介绍,然后阐述了需求响应参与系统调频的必要性、可行性,并在分析电力系统一次、二次调频机理的基础上,选取两类典型负荷作为研究对象,为下文研究做铺垫。首先,从一次调频服务的角度,以电热锅炉为典型代表,基于其基本结构、工作原理,分析其运行特性并表征温度调节量与加热功率之间的动态关系,然后在此基础上,综合考虑电热锅炉运行特性和自身参数的限制,推导出电热锅炉上调和下调最大响应容量,最后基于电热锅炉响应特性差异性,设计平衡电热锅炉负荷群中个体响应潜力与响应优先级的基于变阈值的集群优化排序控制策略。通过仿真算例实现区域内电热锅炉有序响应一次调频信号,避免不合理的响应容量引起频率过调以及大量负荷突然投切造成电网二次伤害。然后,从二次调频服务的角度,以空调负荷为代表,基于空调负荷的工作原理以及动态模型,提出线性化的空调热等效参数模型,在此模型基础上,可以得出通过改变温度设定值控制其通断状态的控制方式具有一定的延迟和惯性,不易实现瞬断功能,所以在时间尺度上归入电力系统的二次调频范畴。通过K-means聚类算法将广泛分布、物理属性差异大的区域空调负荷聚类成若干聚合小组,然后采用空调分群温度调节控制策略,分析区域集群空调的响应容量、响应速率等运行特性。最后提出考虑用户参与度影响的空调集群调频控制策略,并通过仿真验证了空调负荷能够很好地配合发电机组的二次调频。最后,为了解决因需求侧调频资源的加入造成电力系统原有的控制参数不再满足系统优化运行目标的问题,在第三章和第四章需求侧调频控制策略研究基础上,全面分析了传统发电机组一次、二次调频特性,电热锅炉负荷一次调频响应特性以及空调负荷二次调频响应特性。然后本文以实际负荷波动数据为样本,通过风险量化指标选取若干负荷波动场景,在考虑需求响应的电力系统频率响应总体框架下,将ITAE性能评价指标转化为多场景、多目标优化问题,并采用粒子群算法对系统调频控制参数进行求解。最后基于互联电力系统的算例对上述的控制策略及优化方法进行了仿真验证。
【图文】：

分布情况,聚类效果,空调,样本

图 3-10 300 空调样本的聚类效果阻、热容以及空调功率等参数的分布情况，根据公式（3工作和关断时间，并对其进行聚类，，结果如表 3-3 所示，推导，计算区域内空调群的聚合功率特性如表 3-4 所示。表 3-3 不同温度设定区间开断时间参数比较聚类中心 1 聚类中心 2 作时间/h 关断时间/h 工作时间/h 关断时间/h 工作0.0318 0.0988 0.0431 0.1364 0.00.0301 0.1051 0.0415 0.1452 0.00.0299 0.1209 0.0394 0.1631 0.00.0283 0.1333 0.0388 0.1859 0.00.0277 0.1568 0.0390 0.2167 0.0

正态分布曲线,实际负荷,正态分布曲线,拟合

down Aircond Aircond,upP P P(4Eboil,down Eboil Eboil,upP P P(4选取提出的 PI 控制器参数优化方法充分考虑了不同扰动场景下的综合调频效果最优。对统，不同的负荷扰动对于系统影响程度不同。为了量化负荷扰动的不确定性和影响对风险量化定义指标。风险量化的本质是考虑不确定性事件的概率及该事件下产生式如下：W (s) q ( s ) P( s );s A(4，W(s)表示 s 事件的风险量化值；q(s)表示 s 事件发生的概率；P(s)表示 s 事件发生响。A 表示所有事件的集合。本文所研究内容来说，只考虑负荷阶跃波动场景集合的情况下，以某一区域的一个样本，通过分析拟合，实际负荷波动接近于正态分布。负荷波动服从于 N(2.8134e-04，示为某种负荷扰动的发生的概率，表征为图 4-6 中斜线区域面积，P(s)表示该种扰幅值，表征为扰动区间的平均值。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM73

【参考文献】