新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制...新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型;其次,设计需求侧资源参与互联电力系统调频的分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)算法,推导DMPC控制DR参与互联电力系统调频的预测模型,进而设计互联电力系统DMPC的调频控制器;最后,仿真分析自动发电控制方式、DR方式、DR容量和DR通信延时对系统频率稳定性的影响。仿真算例表明,所设计的调频控制器具有良好的调频性能,DR能提升系统频率暂态稳定。展开更多
随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等...随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等调频资源及其响应特性,提出一种适应于高风电渗透率的互联系统多源协同LFC策略。首先,分析不同风速对风电机组调频特性的影响,提出一种计及风速变化的风电机组多风速段功率响应模型;其次,构建传统机组、风电机组和储能电站协同参与互联系统LFC模型,兼顾各机组频率响应约束,以互联系统区域控制偏差信号和自动发电成本的加权函数为目标,构建区域信息互动的分布式模型预测控制器;最后,为实现互联系统负荷频率全局最优控制,各控制器结合己区域及其他区域机组运行状态,在线求解所有机组的功率参考值。仿真结果表明:所提策略有效降低了系统频率和联络线功率波动的幅度,实现了各机组之间的最优功率分配,并降低了系统自动发电成本。展开更多
分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)是一类用十多输入多输出的人规模系统的控制方式.每个智能体通过相互协作完成整个系统的摔制.已有的分布式预测摔制算法可以划分为迭代式算法和非迭代算法:迭代算法在迭...分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)是一类用十多输入多输出的人规模系统的控制方式.每个智能体通过相互协作完成整个系统的摔制.已有的分布式预测摔制算法可以划分为迭代式算法和非迭代算法:迭代算法在迭代到收敛情况下,具有集中式预测控制(Centralized model predictive control,CMPC)算法的性能,但迭代次数过多,子系统问通信量人;非迭代算法不需要迭代,但性能有一定损失.本文提出了一种基十串联结构的非迭代分布式预测控制算法.本文算法在串联结构系统中可以有效减少计算量,并结合氧化铝碳分解(Alumina continuous carbonationdecomposition process,ACCDP)这一串联过程,通过仿真验证了算法的有效性;同时分析了算法运用在串联结构下的性能并证明了其稳定性.展开更多
文摘新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型;其次,设计需求侧资源参与互联电力系统调频的分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)算法,推导DMPC控制DR参与互联电力系统调频的预测模型,进而设计互联电力系统DMPC的调频控制器;最后,仿真分析自动发电控制方式、DR方式、DR容量和DR通信延时对系统频率稳定性的影响。仿真算例表明,所设计的调频控制器具有良好的调频性能,DR能提升系统频率暂态稳定。
文摘随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等调频资源及其响应特性,提出一种适应于高风电渗透率的互联系统多源协同LFC策略。首先,分析不同风速对风电机组调频特性的影响,提出一种计及风速变化的风电机组多风速段功率响应模型;其次,构建传统机组、风电机组和储能电站协同参与互联系统LFC模型,兼顾各机组频率响应约束,以互联系统区域控制偏差信号和自动发电成本的加权函数为目标,构建区域信息互动的分布式模型预测控制器;最后,为实现互联系统负荷频率全局最优控制,各控制器结合己区域及其他区域机组运行状态,在线求解所有机组的功率参考值。仿真结果表明:所提策略有效降低了系统频率和联络线功率波动的幅度,实现了各机组之间的最优功率分配,并降低了系统自动发电成本。
文摘分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)是一类用十多输入多输出的人规模系统的控制方式.每个智能体通过相互协作完成整个系统的摔制.已有的分布式预测摔制算法可以划分为迭代式算法和非迭代算法:迭代算法在迭代到收敛情况下,具有集中式预测控制(Centralized model predictive control,CMPC)算法的性能,但迭代次数过多,子系统问通信量人;非迭代算法不需要迭代,但性能有一定损失.本文提出了一种基十串联结构的非迭代分布式预测控制算法.本文算法在串联结构系统中可以有效减少计算量,并结合氧化铝碳分解(Alumina continuous carbonationdecomposition process,ACCDP)这一串联过程,通过仿真验证了算法的有效性;同时分析了算法运用在串联结构下的性能并证明了其稳定性.
