互联电网CPS标准下的自动发电控制策略

阐述了互联电网控制性能评价标准(CPS)下的自动发电控制(AGC)策略。提出了CPS调节功率分量这一新概念,并将其与比例分量和积分分量相结合,构成区域总调节功率。进一步根据区域控制偏差(ACE)和频率偏差的大小与方向,对区域总调节功率予以修正,以进一步提高CPS指标。最后提出了根据区域总调节功率而不是ACE来划分AGC控制区域的方法。这些控制策略有利于提高电网频率控制质量,体现了紧急情况下互联电网各AGC控制区之间的相互支援,在多个大电网的实际应用中取得了良好的效果。

CPS及其考核在北美与国内的应用比较

目前,中国大部分区域电网已经使用控制性能标准(CPS)进行互联电网有功功率控制性能的评价与考核。在引入标准时,国内电网并非完全照搬北美的评价考核模式,而是进行了改进。主要修改包括:CPS1指标值使用短期分段平均计算法、放弃直接使用CPS2考核、使用惩罚返还的考核规则等。从理论分析和定量测算2个方面着手,分析比较了修改后的CPS在互联电网评价与考核应用中与北美的差异,并较为详尽地分析了这些差异可能给最终考核带来的影响。此外,也尝试理清控制性能评价中所涉及的相关概念。

CPS标准下AGC机组动态优化调度的改进模型

为克服常规自动发电控制(AGC)滞后控制的问题,提升互联电网对控制性能标准(CPS)的适应性,现有研究提出了AGC动态优化调度模型,但存在未考虑网络安全约束和有功损耗影响等问题。通过在原模型中增加考虑有功损耗的影响,引入支路及断面潮流安全约束,修正AGC辅助服务费用目标,并增加发电单位合同电量完成率的新目标,提出了AGC机组优化调度的改进模型。用修正的IEEE14节点系统验证所提改进模型的有效性,并讨论模型中CPS1指标作为优化目标和(或)约束条件的物理意义及其影响。

互联电网CPS标准下计及一次调频的最优AGC控制模型

分析互联电网环境下机组一次调频的重要性及其对电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)的影响,针对传统AGC控制策略难以计及一次调频的问题,提出AGC与一次调频协同控制的线性增量表达,进而构建互联电网控制性能标准(control performance standard,CPS)下计及一次调频的最优AGC控制的混合整数线性规划模型。在模型中,根据电力系统特性,将AGC机组调节指令状态变量由传统的三态变量转化为两态变量表示;采用线性化手段,将传统非线性最小加减速时间约束线性化。某省实际系统的计算结果表明:新模型显著减少了AGC机组的下令次数,有效提高了CPS考核指标水平,明显降低了系统调节成本,具有良好的应用前景。

关于华东电网实行SCPS的探讨

华东电网引入北美电力可靠性委员会(NERC)的控制性能标准(CPS)起到了改善系统频率控制性能的作用,但现行的控制标准中并未对发电机组自动发电控制(AGC)性能予以约束。文中介绍了NERC推行的发电机组评价标准——服务提供者控制性能指标(SCPS),分析了该指标的特点,探讨了华东电网实行SCPS的可行性。该指标的推行将有助于统一华东电网内发电机对于电网频率控制贡献度的评价标准,提高各发电机组改善电网频率控制性能的积极性,改善华东电网的频率质量及系统的频率控制特性。

基于多步回溯Q(λ)学习的互联电网随机最优CPS控制

针对非马尔可夫环境下火电占优的互联电网AGC控制策略,引入随机最优控制中Q(λ)学习的"后向估计"原理,可有效解决火电机组大时滞环节带来的延时回报问题。本文以CPS1/CPS2滚动平均值为状态输入,将CPS评价指标与松弛目标根据线性加权原则转化为MDP奖励函数,从长期的角度提出一种在线反馈学习结构的随机最优CPS控制。统计性仿真试验表明,所提CPS控制具有较强的适应性和动态性能,在保证CPS合格率基础上能有效减少调度端的平均发令次数和反调次数。同时,该策略提供了一种可通过修正松弛因子在线调整AGC系统的"松弛度",可降低发电成本及机组磨损,从而实现CPS松弛控制。

CPS/DCS标准在大区互联电网AGC控制策略中的应用

比较了北美电力系统可靠性委员会 ( NERC)新旧两种控制性能评价标准 CPC与 CPS/DCS,提出了对现行AGC系统基于 CPS/DCS标准的改造方案 ,建立了两区域互联电力系统的仿真模型 ,分析了新控制方式的控制性能效果 ,仿真结果表明该方法简单可行 ,为大区互联电网AGC达到 CPS/DCS新标准提供了一种有效控制方法。

互联电网CPS下AGC控制参数的优化

提出了一种在互联电网控制性能标准(CPS)下现有自动发电控制(AGC)系统的控制参数优化方法。根据电网真实或假设的系统频率、负荷等运行数据,建立了基于现代内点理论的互联电网CPS下的AGC策略模型,进行求解,以优化结果反推出影响CPS指标和AGC系统性能、调节次数的比例系数、积分系数、CPS分量系数等关键参数,并进行仿真计算,结果表明该方法减少了AGC机组的下令次数,大幅度提高了CPS指标,保证了电网频率质量和安全运行,为调度、自动化专业优化调整AGC主站端的控制参数提供了理论依据和数学工具。该成果已用于广西电网。

基于改进分层强化学习的CPS指令多目标动态优化分配算法

应用经典强化学习方法的控制性能标准(control performance standard,CPS)下自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(CPS指令)由调度端至电网各台机组的分配过程不可避免出现维数灾难问题。提出应用分层强化学习的方法,将全网机组按调频时延做初次分类,CPS指令逐层分配形成任务分层结构。在分层Q学习算法层与层之间引入一个时变协调因子,改进的分层Q学习算法有效提高原算法收敛速度。奖励函数中设计不同的权值线性组合,展示保守及乐观控制下系统CPS控制水平和调节成本的变化关系。南方电网统计性仿真分析表明,改进分层Q学习算法较分层Q学习算法平均收敛时间缩短47%,在复杂随机扰动的环境中改进算法能有效提高系统CPS考核合格率,并降低调节成本约5%。

基于CPS统计信息自学习机理的AGC自适应控制

提出一种利用控制性能标准(control performance standard,CPS)的统计信息进行自动学习,从而为调度端自动发电控制(automatic generation control,AGC)的比例积分控制参数进行自动调整的自适应控制策略。CPS标准的提出一方面是为提高区域电网对整个电网频率的支援作用,另一方面其统计特性放宽对区域控制偏差控制的要求。该自适应控制策略充分利用CPS的统计特性,对电网结构、参数和运行方式具有良好的适应性,其自学习机制简单实用,易于在现有大多数电网调度AGC系统上实现。以广东电网为对象的实例研究显示,该AGC自适应控制可在保证CPS考核合格率的同时有效减轻发电厂的调节压力。

CPS标准下的AGC控制策略改进研究

对传统的CPS控制策略的优缺点以及存在的问题进行分析,围绕如何提高CPS的控制效果,引入了新的判断条件即区域控制偏差与频率偏差的乘积因子,通过对其进行计算来判断机组状态是否对系统的频率恢复有利,从而控制AGC机组的调节动作。用Simulink仿真软件建立了一个单区域电力系统的控制模型,仿真结果表明,引入新的判断条件后的控制策略不仅能够更好的实现CPS考核标准,使系统的频率保持在规定范围内,而且降低了AGC机组的动作次数,降低了系统的运行成本,具有重要的实用性。

基于Q学习的互联电网动态最优CPS控制

控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)系统是一个典型的不确定随机系统,应用基于马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)理论的Q学习算法可有效地实现控制策略的在线学习和动态优化决策。将CPS值作为包含AGC的电力系统"环境"所给的"奖励",依靠Q值函数与CPS控制动作形成的闭环反馈结构进行交互式学习,学习目标为使CPS动作从环境中获得的长期积累奖励值最大。提出一种实用的半监督群体预学习方法,解决了Q学习控制器在预学习试错阶段的系统镇定和快速收敛问题。仿真研究表明,引入基于Q学习的CPS控制可显著增强整个AGC系统的鲁棒性和适应性,有效提高了CPS的考核合格率。

基于平均报酬模型全过程R(λ)学习的互联电网CPS最优控制

提出了一种新颖的基于平均报酬模型的全过程R(λ)学习互联电力系统CPS最优控制方法。该方法与电网自动发电控制(AGC)追求较高的考核时间段内的10min平均控制性能标准(CPS)指标合格率的目标相吻合,且所提出的基于平均报酬模型的R(λ)学习算法与基于折扣报酬模型的Q(λ)学习算法相比,在线学习收敛速度更快,可获得更佳的CPS指标。此外,所提出的改进的R(λ)控制器具有全过程在线学习的特点,其预学习过程被一种新型的在线"模仿学习"所代替,克服了以往强化学习控制需要另外搭建仿真模型来进行预学习收敛的严重缺陷,提高了R(λ)控制器的学习效率及其在实际电力系统中的应用性。

对CPS标准下AGC与一次调频配合问题的研究

首先介绍了云南电网发电侧水火电基本情况和在频偏系数增大的条件下CPS考核新形势,分析了现有的AGC控制策略及外送通道压极限运行的风险。为提高CPS性能指标和减少外送通道越限风险,结合云南电网水火电机组的实际情况,提出了三种AGC与一次调频配合优化方案,并指出了这三种方案各自的特点。在电厂和调度端试验后,选择了其中一种方案作为实用方案,并取得了较好的效果。

PSO算法在互联电网CPS功率调节中的应用研究

研究了电网中不同类型AGC机组在功率缺额下所应该承担的比例大小问题。采用标准PSO算法对CPS控制策略中AGC机组调节功率的分配进行机组种群优化。利用标准PSO算法,可以避免平均分配法较难得到最优解的缺陷,从而在经济性的条件下使CPS指标达到最优。通过算例进行仿真计算,证明了该算法的有效性。

广东电网CPS调节策略研究

分析了南方电网对控制性能标准(Control Performance Standard,CPS)参数进行更改之后,新参数对罚电量和CPS指标的影响,讨论了CPS在广东电网中实施和应用的难点,主要包括:调节资源有限,控制界面较多,电力系统负荷特性复杂,频率偏差系数较实际值大,火电机组没有参与实际调频,等等。最后,就进一步提高广东电网CPS考核指标提出了建议。

CPS标准下的AGC机组辅助服务定量评估

提出一种基于CPS标准的自动发电控制(AGC)机组考核方法,该方法利用控制区总发电功率与计划出力之差及频率误差的相关系数作为控制区自动发电控制性能指标,并以系统频率误差与ACE乘积为标准,构成控制区AGC总任务描述。同时,根据各AGC机组指令分配系数分解总任务,构成各电厂AGC考核指标。通过在四川电网EMS系统的应用,证明该方法的可行性。

满足互联电网CPS标准的AGC最小调节容量研究

分析了确定电力系统自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组调节容量的主要因素,提出将AGC最小调节容量的获取转换为最小调节速率的获取。根据电力系统实际运行情况和控制性能评价标准(control performance standard,CPS)考核要求,建立基于现代内点理论的互联电网CPS标准下的AGC最小调节速率的数学模型,确定解算条件,导出含互补约束条件的非线性规划算法。该方法能够确定不同时段最优AGC机组调节容量,协调不同特性机组的运行,从而保证电力系统安全稳定经济运行,同时很好地兼顾电网运行的可靠性和市场运营的经济性。大量的仿真实验和比较算例表明所提方法的可行性和实用性。

BF-PSO算法在电网CPS标准经济考核中的应用

对于如何减少调度控制性能标准CPS(control performance standard)的考核罚款及机组的运行成本,提出了一种基于混合粒子群优化的细菌觅食算法BF-PSO(bacterial foraging-particle swarm optimization)自整定PI控制。文中首先详细介绍了粒子群算法和细菌觅食算法的基本原理,在结合两种算法的基础上,以发电成本和考核罚款之和最小为目标提出了一种新的PI整定方法,通过Matlab的Simulink仿真软件建立了一个多区域电力系统的CPS考核系统模型,对优化前后的控制效果进行了对比,仿真结果说明新的控制方法在保持CPS控制效果的基础上,实现了对电网的经济调度。

互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法

控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网调度端的自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(简称CPS指令)到各类型AGC机组的动态优化分配是随机最优问题。将CPS指令分配的连续控制过程离散化,并可将其看作是一个离散时间马尔可夫决策过程,提出应用基于Q–学习的动态控制方法。根据优化目标的差异,设计不同的奖励函数,并将其引入到算法当中,有效结合水、火电机组的调节特性,并考虑水电机组的调节裕度,提高AGC系统调节能力。遗传算法和工程实用方法在标准两区域模型及南方电网模型的仿真研究显示,Q–学习有效提高了系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率。