面向新能源消纳的负荷群态势观测器模型及调控策略研究
发布时间：2022-01-18 21:52
随着我国能源互联网建设的不断深化和推进,以风电、光电为代表的大量新能源已逐步接入系统,但新能源大多具有间歇性、随机性、波动性等特点,大幅度制约了新能源的高效利用。因此,研究新能源发电侧与用户需求侧灵活的双向互动调控,对消纳新能源具有重要意义。观测负荷群的可消纳新能源潜力并制定实时动态的负荷集群调控策略能够有效地兼顾到用户的用电需求,并大幅度提到新能源的利用率。全面观测需求侧负荷运行状态,有效地计算下一时刻的负荷状态分布和可消纳范围,进而合理地规划新能源消纳任务分配,对提高新能源利用率和提升用户用电满意度具有重要意义。因此,本文提出了负荷群态势观测器模型,该模型基于卡尔曼滤波理论和改进增量调制方法,可对多个负荷群的新能源可消纳量进行观测计算,进而为新能源任务规划提供依据,使用户侧负荷能够适应性地消纳新能源,不再是按照既定的任务曲线进行硬性消纳。仿真结果表明,负荷群态势观测器模型能够有效的观测出负荷群的可消纳范围,为新能源消纳任务规划提供指导依据。同时,当负荷群获得了消纳任务曲线以后,需求侧需要有效地执行负荷调控策略,本文提出一种基于混合逻辑动态模型的负荷调控方法。将负荷群的离散开关状态和...
【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：48 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－２面向新能源消纳的负荷群态势感知示意图??
消纳的范围内；其次，各负荷群根据各自相应的调控策略，即已有研究中的调控??方法，通过平台级的指令发布和自动化执行，完成负荷聚合管理中心规划给各负??荷群的消纳任务，整体架构如图２－１所示。??负荷聚合调控中心??１?２?￡?￡?｜??负荷：群态?｜负荷：群态?｜负荷群态Ｉ??势观测器１?势观测器２?｜势观测器ｎ??Ｖ．?Ａ，?Ａ??负?负?…?负??荷?，执?一．荷荷?４－－??调：群?Ｓ调?群丨空调ｉ群?热??控?１丨５控?２?ｉ调控丨《?泵??指，丨传指?＇＂Ｔ＂１丨信?指丨＇＂Ｔ＂１?：信??令：?丨自令?ｉ息令丨?：息??＂１?ｗ＊ｓ?－ｓｓｓ：：：：ｒ：?－－ｒ－－?Ｊ－｜?？？？?參‘??图２－１温控负荷消纳新能源架构示意图??在需求侧负荷资源参与新能源的消纳的研究中，态势感知相关技术己引起越??来越多的人的关注。态势感知是指在一定的时空范围内，对研宄对象的周围环境??进行认知，并对其未来趋势做出相应的预测等一系类过程。基于态势感知的电力??负荷控制需要在时空范围内，对可再生能源及电力负荷进行实际的测量，以获取??实时、有效的信息。??／?＼?ｃ?Ｎ?／?＼?ｃ?＼??负荷１??；?状木——港么?最优??负荷《信息采集）＾；；；自动更新＞?实时应用＞?策略??＿＿Ｍ?—Ｉ?ｙ?＾?—１／７?执行??新能源?＾?Ｋ?＾??Ｖ?Ｊ?＼?Ｊ?＼?Ｊ?＼?）??Ｌ?ｙ?１?ｙ?ｉ?ｙ?）??感知?理解?预测??图２－２面向新能源消纳的负荷群态势感知示意图??同时
ｘｃ（０为／时刻的热水器温度；邮）为／时刻热水器的开关状态；ｘｅｎ（〇??为，时刻的外界环境温度；ｒ为采样的时间间隔２为操作热功率；ｉ？为热水器的??热阻；Ｃ为热水器的热容。热水器物理参数曲线仿真如图２－３所示。??７５｜?＜?．???ｆ?５５－?－??＃５０－?－??４＾１?１?１???０?５００?１０００?１５００??仿真时间／ｍｉｎ??图２－３热水器参数曲线??２．３需求侧负荷参与新能源消纳关键技术??２．３．１负荷聚合方法分析??由于单个负荷的可调控能力有限，为提高需求侧负荷资源的消纳能力，可将??离散的负荷群进行聚合，使其具有更强的调节能力，以适应新能源的消纳任务。??通过将分散的负荷进行聚合，可极大地削减单个负荷的随机性的对新能源消纳的??影响，同时通过负荷聚合的方式，使得需求侧的负荷成为一个具有较大潜力的负??荷聚合体，进而参与更多的电网辅助业务当中。随着我国电力市场的逐步放开，??售电商可通过将大量的需求侧负荷参与到电网的更多的交易当中，转化为更多的??８??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合逻辑动态模型的热水器群态势感知及调控策略[J]. 孙毅,石墨,许鹏,李彬,杨斌. 中国电机工程学报. 2018(17)
[2]考虑源荷双侧预测误差的实时发电计划闭环控制模型[J]. 殷加玞,赵冬梅. 电力系统自动化. 2018(06)
[3]基于多层电价响应机制的主动配电网源—网—荷协调方法[J]. 徐熙林,宋依群,姚良忠,索瑞鸿,严正. 电力系统自动化. 2018(05)
[4]一种基于卡尔曼滤波的电能质量扰动检测新方法[J]. 聂晓华. 中国电机工程学报. 2017(22)
[5]大用户负荷调控潜力及价值评估研究[J]. 徐青山,丁一帆,颜庆国,郑爱霞. 中国电机工程学报. 2017(23)
[6]基于需求响应的集群温控负荷建模及参与低频减载策略研究[J]. 戚野白,王丹,贾宏杰,陈乃仕,卫文婷,刘开欣,范孟华. 中国电机工程学报. 2017(03)
[7]新能源消纳关键因素分析及解决措施研究[J]. 舒印彪,张智刚,郭剑波,张正陵. 中国电机工程学报. 2017(01)
[8]中央空调负荷聚合及平抑风电出力波动研究[J]. 高赐威,张良杰,杨晓梅. 中国电机工程学报. 2017(11)
[9]考虑状态差异性聚类的空调负荷直接负荷控制动态优化方法[J]. 徐青山,吴枭,杨斌. 电力系统自动化. 2016(14)
[10]应用卡尔曼滤波的离散无功设备动作非拓扑预判方法[J]. 杨洛,杜磊,黄华,陈建华,徐陆飞,陈天华. 电力系统自动化. 2016(13)
本文编号：3595655
【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：48 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－２面向新能源消纳的负荷群态势感知示意图??
消纳的范围内；其次，各负荷群根据各自相应的调控策略，即已有研究中的调控??方法，通过平台级的指令发布和自动化执行，完成负荷聚合管理中心规划给各负??荷群的消纳任务，整体架构如图２－１所示。??负荷聚合调控中心??１?２?￡?￡?｜??负荷：群态?｜负荷：群态?｜负荷群态Ｉ??势观测器１?势观测器２?｜势观测器ｎ??Ｖ．?Ａ，?Ａ??负?负?…?负??荷?，执?一．荷荷?４－－??调：群?Ｓ调?群丨空调ｉ群?热??控?１丨５控?２?ｉ调控丨《?泵??指，丨传指?＇＂Ｔ＂１丨信?指丨＇＂Ｔ＂１?：信??令：?丨自令?ｉ息令丨?：息??＂１?ｗ＊ｓ?－ｓｓｓ：：：：ｒ：?－－ｒ－－?Ｊ－｜?？？？?參‘??图２－１温控负荷消纳新能源架构示意图??在需求侧负荷资源参与新能源的消纳的研究中，态势感知相关技术己引起越??来越多的人的关注。态势感知是指在一定的时空范围内，对研宄对象的周围环境??进行认知，并对其未来趋势做出相应的预测等一系类过程。基于态势感知的电力??负荷控制需要在时空范围内，对可再生能源及电力负荷进行实际的测量，以获取??实时、有效的信息。??／?＼?ｃ?Ｎ?／?＼?ｃ?＼??负荷１??；?状木——港么?最优??负荷《信息采集）＾；；；自动更新＞?实时应用＞?策略??＿＿Ｍ?—Ｉ?ｙ?＾?—１／７?执行??新能源?＾?Ｋ?＾??Ｖ?Ｊ?＼?Ｊ?＼?Ｊ?＼?）??Ｌ?ｙ?１?ｙ?ｉ?ｙ?）??感知?理解?预测??图２－２面向新能源消纳的负荷群态势感知示意图??同时
ｘｃ（０为／时刻的热水器温度；邮）为／时刻热水器的开关状态；ｘｅｎ（〇??为，时刻的外界环境温度；ｒ为采样的时间间隔２为操作热功率；ｉ？为热水器的??热阻；Ｃ为热水器的热容。热水器物理参数曲线仿真如图２－３所示。??７５｜?＜?．???ｆ?５５－?－??＃５０－?－??４＾１?１?１???０?５００?１０００?１５００??仿真时间／ｍｉｎ??图２－３热水器参数曲线??２．３需求侧负荷参与新能源消纳关键技术??２．３．１负荷聚合方法分析??由于单个负荷的可调控能力有限，为提高需求侧负荷资源的消纳能力，可将??离散的负荷群进行聚合，使其具有更强的调节能力，以适应新能源的消纳任务。??通过将分散的负荷进行聚合，可极大地削减单个负荷的随机性的对新能源消纳的??影响，同时通过负荷聚合的方式，使得需求侧的负荷成为一个具有较大潜力的负??荷聚合体，进而参与更多的电网辅助业务当中。随着我国电力市场的逐步放开，??售电商可通过将大量的需求侧负荷参与到电网的更多的交易当中，转化为更多的??８??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合逻辑动态模型的热水器群态势感知及调控策略[J]. 孙毅,石墨,许鹏,李彬,杨斌. 中国电机工程学报. 2018(17)
[2]考虑源荷双侧预测误差的实时发电计划闭环控制模型[J]. 殷加玞,赵冬梅. 电力系统自动化. 2018(06)
[3]基于多层电价响应机制的主动配电网源—网—荷协调方法[J]. 徐熙林,宋依群,姚良忠,索瑞鸿,严正. 电力系统自动化. 2018(05)
[4]一种基于卡尔曼滤波的电能质量扰动检测新方法[J]. 聂晓华. 中国电机工程学报. 2017(22)
[5]大用户负荷调控潜力及价值评估研究[J]. 徐青山,丁一帆,颜庆国,郑爱霞. 中国电机工程学报. 2017(23)
[6]基于需求响应的集群温控负荷建模及参与低频减载策略研究[J]. 戚野白,王丹,贾宏杰,陈乃仕,卫文婷,刘开欣,范孟华. 中国电机工程学报. 2017(03)
[7]新能源消纳关键因素分析及解决措施研究[J]. 舒印彪,张智刚,郭剑波,张正陵. 中国电机工程学报. 2017(01)
[8]中央空调负荷聚合及平抑风电出力波动研究[J]. 高赐威,张良杰,杨晓梅. 中国电机工程学报. 2017(11)
[9]考虑状态差异性聚类的空调负荷直接负荷控制动态优化方法[J]. 徐青山,吴枭,杨斌. 电力系统自动化. 2016(14)
[10]应用卡尔曼滤波的离散无功设备动作非拓扑预判方法[J]. 杨洛,杜磊,黄华,陈建华,徐陆飞,陈天华. 电力系统自动化. 2016(13)
本文编号：3595655
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3595655.html
