为应对大规模分布式光伏(photovoltaic,PV)接入引起的主动配电网电压越限问题,降低控制策略的时序复杂性,提出一种考虑节点功率储备与节点影响力(global importance of each node,GIN)的主动配电网动态集群电压控制方法。首先,通过考虑...为应对大规模分布式光伏(photovoltaic,PV)接入引起的主动配电网电压越限问题,降低控制策略的时序复杂性,提出一种考虑节点功率储备与节点影响力(global importance of each node,GIN)的主动配电网动态集群电压控制方法。首先,通过考虑系统各节点的功率储备度,定义聚类算法的电压灵敏度-功率储备度(voltage sensitivity-power reserve,VS-PR)综合电气距离量度。进而,以GIN算法改进亲和力传播(affinity propagation,AP)聚类算法,实现网络集群划分与主导节点选取。然后,建立主动配电网集群电压控制模型,并通过动态粒子群算法(dynamic particle swarm optimization,D-PSO)进行模型求解。最后,通过建立基于MATLAB 2021b平台的IEEE 33节点仿真算例对比分析,验证了所提动态集群划分与电压控制方法的正确性和有效性。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
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。
