一种风电场经VSC-HVDC并网的VSG变参数负荷频率控制策略

风电的大规模并网导致系统等效惯量下降、不确定性增加,给电力系统的负荷频率控制(loadfrequency control,LFC)带来新的挑战。考虑到柔性直流输电系统(voltage source converter based high voltage DC,VSC-HVDC)具有的潜在调频能力,对此展开研究,针对风电场经VSC-HVDC并网的情形提出了一种虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)变参数负荷频率控制策略。首先,在风电场经VSC-HVDC并网的LFC模型及拓扑结构分析基础上,为了提高VSC-HVDC的可控性,对换流器的控制环节进行了VSG控制方法的设计;然后,对VSG控制参数与频率变化的关联性进行分析,并基于分数阶梯度下降法(fractional-order gradient descent method,FOGDM),利用频率的分数阶导数提取频率深层变化特征,以优化VSG控制参数;在此基础上,考虑到系统的不确定性,设计触发机制对VSG变参数优化模式进行调整,以降低VSG参数的变换频次,提高系统频率控制的针对性。仿真结果表明:所提控制方法能有效改善电网负荷频率控制效果,具有良好的适应性。

基于频率响应特性的储能辅助电网调频方法

新能源渗透率的提高增加了电网频率控制的复杂度,储能辅助电网调频能在一定程度上缓解该问题,但受储能运行的安全性与经济性约束,要求调频措施更具针对性。文中对此展开研究,提出一种基于频率响应特性的储能辅助电网一次调频方法。首先,在储能辅助电网调频模型基础上,选择惯性加下垂的储能辅助电网调频综合控制方法,通过电网频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)、频率偏差与调频需求的关联性分析,设计基于频率响应特性的调频需求分区规则;然后,根据不同调频需求对应的分区判断,对储能有功输出方式进行动态调整,以响应调频需求的不确定性,并在此基础上,针对调频需求与储能出力需求、储能出力强弱与其循环使用寿命间的矛盾关系,通过多目标优化问题的设计与求解来予以平衡;最后,仿真结果验证了所提方法能够在保证电网调频效果的基础上,有效降低储能充放电深度。

基于退役电池分级互备自适应控制的一次调频

目的“双碳”目标下新能源大量并网导致电力系统等效惯量降低、电能供应不确定性增加,给电网频率安全带来挑战。电池储能响应快速、调节灵活,近年来在电网调频中得到广泛关注。考虑到目前新能源汽车发展迅猛,随之而来的是汽车电池大量退役,计及电池配置成本问题,本文开展如何在安全使用的前提下,充分利用退役电池参与到电网调频应用的研究。方法首先,构建退役电池参与电网一次调频的AGC模型,并分析退役电池充放电深度对其剩余寿命的影响,确定其运行的SOC阈值范围;其次,通过设计出力比例系数,将虚拟惯性和虚拟下垂优势最大化,同时以退役电池SOC为切换条件进行分级自适应控制;然后,引入频率偏差分配系数使另一组退役电池参与备用配合,避免一组电池频繁切换充放电状态损耗电池剩余使用寿命;最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,设置多组参数并对比。结果仿真结果证明,合理利用退役电池能够有效替代新电池参与到电网调频控制中,对电网频率的稳定性及安全运行提供有效支撑。结论本文所提方案中,退役电池能够有效降低电网最大频率偏差,避免电池SOC越限及频率二次跌落。同时,该方案显著减少了退役电池在负荷波动时的充放电切换次数,有利于延长退役电池剩余使用寿命。

基于SHAP重要性排序和时空双流的多风场超短期功率预测

针对多风场风功率预测中时空特征提取不充分的问题,提出一种基于空间、时间双流特征提取的功率预测方法。采用沙普利加性解释(SHAP)方法分析原始高维数值天气预报(NWP)中各变量的重要性,选择贡献度高的变量子集作为预测模型输入,降低模型复杂度。构建基于自适应动态邻接矩阵的改进图注意力网络(IGAT)提取多风场的动态空间特征;同时将多头注意力机制(MHA)与时间卷积网络(TCN)结合,加强关键时序特征的学习。使用前馈神经网络输出多风场功率预测结果。以西北某十风场的数据进行案例研究,结果表明所提模型的预测效果优于其他模型。

预测优化PID方法在含风电电力系统AGC中的应用

随着现代电力系统中清洁能源发电容量占比不断提高,外部环境的不确定性对自动发电控制AGC效果的影响不容忽视。本文首先考虑风电影响,构建了含风电电力系统AGC模型。在此基础上,提出了一种预测优化比例积分微分PID控制器设计方法,并将优化后的PID控制器融入系统模型中,根据预测算法获取系统的最优预测序列,并据此调整PID控制器的输入,以解决传统PID控制器参数固定对系统动态特征所表现的不适应性,从而获取最优的AGC效果。仿真结果说明,所提方法能有效应对风电接入后带来的不确定性,具有更好的控制性能表现。

考虑双通道随机时延的区域互联电网AGC方法

在区域互联电网网络化自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)过程中,信息传输在双通道(如控制器到执行器(C-A)、传感器到控制器(S-C))均存在时延问题。基于模型预测控制(MPC)技术,拟利用其预测特征,通过控制过程中信息的存储与处理,消除双通道随机时延对控制效果的负面影响。首先,在考虑双通道时延的前提下,构建互联电网AGC系统模型,并就时延的存在对控制效果的影响进行了分析。然后,针对互联电网AGC系统的控制模式对集中式MPC(CMPC)的实现方法进行了讨论,分析了在CMPC框架下双通道时延的处理方法。在此基础上,分别以阶跃与随机负荷曲线为扰动变量,获取互联电网频率及区域控制偏差曲线。仿真结果表明在考虑互联电网AGC系统双通道随机时延的情况下,所提方法能够保证系统良好的动态响应性能,从而验证了其可行性和有效性。

基于概率Petri网的故障诊断模型研究

为解决不确定条件下的故障诊断问题,在传统Petri网基础上,引入概率理论,提出了概率Petri网的概念;概率Petri网将事件发生的概率及其逻辑推理过程引入Petri网的设计及矩阵运算中,以反映事件转换过程中发生的可能性。针对概率Petri网特点,故障诊断模型的设计建立在根据简化样本集获取的诊断规则基础上,以避免复杂系统建模时出现的组合爆炸问题,诊断规则的获取可以有效推广故障诊断范围,使其不仅仅局限于样本集;同时,针对诊断规则的形式,定义并提出将诊断规则转换为标准基本规则序列,便于模型的程序化设计。通过旋转机械故障诊断的示例证明了这种方法的可行性与有效性。

一种动态分层的互联电网AGC控制策略

大规模可再生能源的并网,使电力系统供需的不确定性增加,自动发电控制(automatic generation control,AGC)方法的固定模式将难以平衡调频需求的多样性与控制策略针对性之间的矛盾。对此展开研究,提出了一种基于动态分层的互联电网AGC控制策略。首先,在多区域互联电网AGC模型基础上,设计了两层控制框架,上层采用模型预测控制,对全局进行优化控制,下层采用传统比例积分微分(proportionalintegralderivative,PID)控制器,实现单区域AGC机组的实时控制;然后,根据各区域控制偏差,设计动态分层策略,旨在保证控制效果的基础上,根据调频需求的多样性进行控制架构的调整,有效节约系统资源。仿真结果表明:与固定结构形式的AGC控制方式相比,动态分层的AGC控制架构,能够在保证电网频率控制效果基本不变的前提下,减少上层全局控制器的参与度,从而降低互联电网AGC系统在线运行复杂度。

基于多目标优化的风储协同一次调频控制策略

可再生能源渗透率的提高对电力系统稳定运行造成冲击,导致电网调频过程的复杂化。为此提出一种基于多目标优化的风储协同一次调频控制策略。首先,构建风储协同参与的一次调频模型,以变桨控制使风机参与电网调频,并对风速分解以消除其不确定性的影响,同时针对储能荷电状态(state of charge, SOC)特性,对储能采用基于SOC变化的自适应控制,待优化可变系统参数表征风储出力需求;然后,对风储协同参与调频的主要代价进行分析,根据调频效果、风电与储能调频损耗进行多目标优化问题设计;在此基础上,通过适应度系数的时变调整对NSGA-Ⅱ遗传算法进行改进,获取最优状态下的参数解集,并设计综合评价指标对Pareto前端分布进行最优解选择。仿真结果表明,不同Pareto前端位置的解能够更好地反映不同控制目标的考量,获取满足不同场景下调频需求的最优系统参数。

基于风机运行边界分析的电网频率控制方法

风电渗透率的提高,使电网惯性及相对备用容量降低,对电网负荷频率控制带来新的挑战,风机参与电力系统频率调节的研究为解决上述问题提供了新的途径。首先,基于风机单机模型,提出了快速动能提取的惯性控制方法,并探讨了其与桨距角控制的互补性,通过惯性调整最大化,为减少风机桨距角调节负担提供支持;其次,在电力系统有功缺额及风机调频能力边界分析的基础上,提出了风机桨距角参与调频的驱动策略,旨在降低桨距角参与调频的程度,并减少风机参与调频过程中桨距角调节的次数。仿真结果说明,在满足电网调频要求的情况下,所设计的控制方法可最大限度地减小桨距角调整的幅度及频次,并有效提高电网调频效果。

考虑SOC的自适应分组策略在储能参与一次调频中的应用

大规模储能电站中各电池组状态的不一致性,使得传统电池参与一次调频研究时的归一化处理难以涵盖所有电池组状态,容易导致部分电池过度充放电。提出了一种考虑电池荷电状态(state of change,SOC)的自适应分组策略,用于储能参与一次调频的应用研究。根据电池的额定容量和SOC对储能电池进行分组,以实时调整各电池组的出力比例;设计评价指标以量化分析电池使用寿命,根据每组电池SOC对其进行综合控制,以实时调整每组电池出力大小,减小电池循环深度,提升其使用寿命。通过Matlab/Simulink进行仿真验证,结果表明,所提分组策略能在保证一次调频性能的同时,有效提升储能电池的使用寿命。

考虑风机虚拟惯性的预测优化PIDD^2自动发电控制方法

风电的大规模渗透,使分布式发电系统的自动发电控制(automatic generation control,AGC)必须应对自然环境不确定性所带来的影响,构建了风电机组参与频率调节的区域互联电网AGC模型;然后,对风机虚拟惯性的控制特性进行了分析,将其应用于短时负荷波动的快速响应;在此基础上,提出一种对带有二阶微分的比例积分微分控制器(proportional integral differential plus second order derivative,PIDD^2)进行预测优化的控制策略。通过建立含PIDD^2控制器的AGC模型,采用预测算法计算该系统的最优预测序列,并据此调整PIDD^2控制器的参考信号,从而获取最优的AGC效果。仿真结果表明:在大规模风电渗透的AGC系统中,所提方法能有效解决传统固定参数PID控制器对系统动态变化所表现的不适应性问题。

考虑风速随机性的风电-抽水蓄能微网一次调频方法

风电主导的微电网系统惯量低,对负荷频率控制的快速性和稳定性产生负面影响。为此,提出一种考虑风速随机性的风电与抽水蓄能协同控制方法。首先,通过对风机次优功率跟踪(optimized power point tracking,OPPT)惯性控制方法在电网频率调节时受风速影响机理的分析,制定风机进行微网一次调频时的风速整定规则;然后,在获取风机参与调频整定风速区间的基础上,根据风机参与状态,设计抽水蓄能机组控制方式,并对其控制器参数进行动态调整以适应风速的不确定性,确保调频效果最佳。通过仿真分析,验证所提方法不仅能充分挖掘风机的调频潜力,而且能提高微网调频的完备性。

考虑风电不确定性的自适应MPC负荷频率控制方法

对风电不确定性引起的电力系统负荷频率控制变化问题展开研究.首先,对双馈风机(DFIG)虚拟惯性控制特征进行分析,构建风电参与的自动发电控制(AGC)系统模型;其次,讨论系统等效惯性时间常数H与风速变化的关联关系,描述风电不确定性对自动发电控制系统参数的影响;最后,进行自适应模型预测控制策略的设计,保证在风电输出不确定的情况下,控制器能够针对系统参数变化进行自适应调整,以保证最优的负荷频率控制效果.仿真结果表明:当风速变化而导致系统参数发生改变时,所提方法能够有效抑制高风速带来的等效惯性时间常数下降对频率控制的不利影响,并且具有更好的负荷频率控制能力.

一种考虑风电渗透率变化的AGC方法

新能源发电渗透率的提高给传统自动发电控制(automatic generation control,AGC)带来了新的挑战。数据研究表明,风电渗透率的改变会对AGC系统的参数产生影响,在此基础,提出一种基于系统补偿的AGC方法,在AGC参数不能及时在线整定的情况下,能降低对系统稳定性的影响。首先,构建含有风电的区域互联AGC系统模型;然后,讨论了当风电渗透率发生变化时,AGC系统参数的调整依据;在此基础上,设计补偿环节与传统模型预测控制器(model predictive controller,MPC)形成串联结构,以消除当风电渗透率发生变化时,由于参数不匹配对AGC效果的不利影响;最后,通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性,仿真结果表明:当风电渗透率发生变化时,通过补偿环节参数的调整能够有效消除其对系统参数的影响,从而获取更好的频率控制效果。

基于规则获取的Petri网故障诊断模型研究

针对构建合理的Petri网故障诊断模型,研究了以矩阵运算方式描述及处理故障发生过程中的逻辑关系的问题。以旋转机械故障诊断为例,用粗糙集理论对其样本条件属性进行约简,利用Skowron缺省规则获取方法得到故障诊断规则;并对传统Petri网进行改进并构造诊断模型,利用Petri网的动态描述与矩阵运算能力进行故障诊断,从而在一定程度上解决了样本集中存在不一致信息的问题,避免了Petri网对于复杂系统建模时出现的组合爆炸,具有一定的创新性和较大的使用价值。应用实例验证了该方法的可行性与有效性。

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.

基于状态扩展的双反馈模型预测控制技术研究

针对模型预测控制在线滚动的实施要求,提出了基于状态扩展的双反馈预测控制策略,旨在不改变系统信息描述的前提下,提高其在线计算能力。在模型预测控制滚动时域特征分析及其数学模型演化讨论基础上,根据系统变量及其差值与系统方程的关联关系进行状态变量的扩展与转换,使变量转换后的系统在预测控制模式下表现为状态与输出双反馈的结构形式,从而通过输出反馈的引入,在系统控制信息无任何约束及处理的基础上有效缩减控制域,降低系统在线计算量。光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制仿真示例验证了设计的可行性与有效性。

基于规则获取的Petri网诊断模型设计

通过旋转机械故障诊断规则的获取分析,讨论了利用诊断规则设计Petri网诊断模型的方法。该模型的设计建立在简化的样本集基础上,可有效降低Petri网的复杂程度,避免Petri网在复杂系统建模时出现的组合爆炸问题;针对诊断规则的形式,定义并提出将诊断规则转换为标准基本规则序列,便于模型的程序化设计;同时诊断规则的获取可以有效推广故障诊断范围,使其不仅仅局限于样本集,并能消除样本集中存在的不一致问题带来的影响。通过示例证明了这种方法的可行性与有效性,并给出了相关算法。

一种基于模式切换的静止无功补偿控制方法

针对电网负载不平衡状态下功率因数的补偿问题,提出了一种基于模式切换的非线性PI无功补偿控制方法。首先,在电网无功补偿控制系统框架下,根据静止型无功补偿器的非线性特性,对非线性PI控制器的特征及实现方式进行了分析;其次,考虑在涉及负荷平衡与否状态下,系统需提供与之适应的控制器才能获取较好控制效果的需求,在负荷状态变化时进行控制器的切换,并进行了模式切换条件设计;在此基础上,分别以常规PI、传统非线性PI及基于模式切换的非线性PI为控制方式,进行电网无功补偿控制的比较与分析。仿真结果验证了所提控制方法的有效性。