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        風(fēng)電并網(wǎng)下計及機組特性的AGC動態(tài)優(yōu)化控制策略研究

        2018-12-20 11:12:40許榅增
        現(xiàn)代電力 2018年6期
        關(guān)鍵詞:控制策略偏差粒子

        許榅增,劉 禾

        (1.廣州地鐵設(shè)計研究院有限公司,廣東廣州 510010;2.華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院,北京 102206)

        0 引 言

        風(fēng)電具有可持續(xù)、清潔等優(yōu)勢,但也存在間歇性強,可控性差等不足。風(fēng)電大量接入對電網(wǎng)沖擊大[1-3]。在我國的能源結(jié)構(gòu)中,火電發(fā)電占據(jù)主導(dǎo)地位[4],提高火電機組參與AGC調(diào)節(jié)的比重是我國大規(guī)模接納風(fēng)電的必然選擇。但火電機組調(diào)節(jié)速率慢,慣性時間長,機組動態(tài)特性差異較大[5]。這要求AGC控制策略能在多時間點位進行優(yōu)化控制,確保調(diào)節(jié)指令滿足機組的動態(tài)特性。另外,我國相繼開始實施CPS標準[6],為保證CPS長期有效的控制,以及充分利用“CPS標準不要求短期內(nèi)ACE必須過零”所帶來的調(diào)節(jié)空間,對AGC控制策略提出更高的要求。而我國現(xiàn)行的PI滯后平均分配功率的AGC控制策略不能滿足新型電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)的需求[7]。

        隨著超短期負荷預(yù)測和風(fēng)電功率預(yù)測精度的提高,對AGC機組進行超前控制的策略受到廣泛關(guān)注[8-9]。文獻[10]提出“超前”與“滯后”控制相結(jié)合的策略,達到充分利用火電機組AGC調(diào)節(jié)的目的。文獻[11]利用超短期預(yù)測信息,以等邊界成本法則分配負荷,提高系統(tǒng)消納風(fēng)電的能力。文獻[12]提出常規(guī)機組和AGC機組協(xié)調(diào)控制的策略,一定程度上減少了AGC機組的調(diào)節(jié)容量。文獻[13]提出基于CPS標準的AGC控制策略,并利用內(nèi)點法求解,仿真有效,但其未考慮互聯(lián)電網(wǎng)對頻率的影響,并且對多目標之間沒有明確的權(quán)重比對。文獻[14]考慮兩區(qū)域電網(wǎng)間頻率的影響,但未詳細考慮機組的動態(tài)特性,必然導(dǎo)致部分指令失效。

        本文提出的AGC動態(tài)控制策略是利用下一周期的負荷預(yù)測和風(fēng)電功率預(yù)測信息,生成“等效負荷”,綜合考慮CPS1標準最優(yōu)目標和機組調(diào)節(jié)費用最少目標,并權(quán)衡它們的比重,在滿足CPS標準,系統(tǒng)頻率偏差約束,聯(lián)絡(luò)線功率約束,以及機組發(fā)電功率約束、爬坡速度約束、持續(xù)爬坡時間約束的情況下,制定下一個周期每一個時間點位的針對各個AGC機組的調(diào)節(jié)指令。并利用標準粒子群優(yōu)化算法PSO(particle swarm optimization)進行優(yōu)化求解。實現(xiàn)了發(fā)電計劃與AGC調(diào)節(jié)的平滑過渡,提高火電機組參與AGC調(diào)節(jié)的能力,進一步提高系統(tǒng)消納風(fēng)電的能力,在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的同時,降低系統(tǒng)的調(diào)節(jié)費用。

        1 AGC動態(tài)控制策略模型

        1.1 區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)

        區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)如圖1所示。區(qū)域A表示研究區(qū)域,區(qū)域S表示與A連接的其他區(qū)域總和。Ka、Ks分別為兩個的頻率調(diào)節(jié)系數(shù),單位為MW/Hz,ΔPLa為A區(qū)域負荷功率增量,ΔPGa為A區(qū)域發(fā)電功率增量,則A區(qū)域功率缺額ΔRa=ΔPLa-ΔRGa。同理,ΔPLs為S區(qū)域負荷功率增量,ΔPGs為S區(qū)域發(fā)電功率增量,則S區(qū)域功率缺額ΔRs=ΔPLs-ΔRGs。由互聯(lián)系統(tǒng)能量守恒可求得系統(tǒng)頻率偏差 以及由A向S輸送的聯(lián)絡(luò)線間功率偏差,取A向S輸送功率為正:

        (1)

        (2)

        圖1 區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)Fig.1 The regional interconnected power system

        1.2 帶權(quán)重因子的動態(tài)目標函數(shù)

        文獻[13]提出經(jīng)濟性目標和指標性目標,但對兩個目標之間沒有明確的權(quán)重比對,而這兩個目標之間往往是矛盾的。本文在CPS實際運行意義的基礎(chǔ)上提出帶權(quán)重因子的動態(tài)目標函數(shù):

        minf=feco+wf×find

        (3)

        式中:feco為經(jīng)濟性目標函數(shù),以追求調(diào)節(jié)費用最少為目標,旨在減少機組的調(diào)節(jié)量和調(diào)節(jié)頻度,延長機組的使用壽命;find為指標性目標函數(shù),以追求CPS1指標最優(yōu)為目標,減小系統(tǒng)頻率偏差,保證電力系統(tǒng)的功率負荷平衡。

        wf為系統(tǒng)頻率影響因子,當(dāng)|Δf|≤0.03 Hz時,系統(tǒng)頻率偏差小,應(yīng)注重經(jīng)濟性指標,減少機組的操作數(shù)。當(dāng)0.01 Hz<|Δf|≤0.03 Hz時,系統(tǒng)頻率處于約束范圍內(nèi),但偏差相對較大,應(yīng)兼顧經(jīng)濟性目標和指標性目標。當(dāng)|Δf|>0.03 Hz時,系統(tǒng)頻率偏差大,應(yīng)著重考慮指標性目標。wf則根據(jù)控制區(qū)域的實際運行情況,針對上述3類狀態(tài),分別設(shè)置合適的權(quán)重值。

        其中經(jīng)濟性目標為

        (4)

        式中:ng為AGC機組的總數(shù);T為調(diào)節(jié)周期,本文取10min為一個周期;ci為第i臺機組的經(jīng)濟系數(shù);ΔPi,t為機組在每一個時間點位的功率變化量。

        指標性目標為

        find=wc×(2-Kcps1)2

        (5)

        CPS1評價標準為

        (6)

        區(qū)域控制偏差為

        ACEt=ΔPTie+BΔft

        (7)

        式中:B為區(qū)域頻率偏差系數(shù),取負值,單位MW/Hz;ACEt為控制區(qū)域每分鐘的控制區(qū)域偏差平均值;Δft為系統(tǒng)頻率偏差平均值;ε1是距某個目標頻率的頻率偏差常數(shù),通常取上1 a基于1 min 的平均頻率與額定頻率偏差的均方根值,單位為Hz,各控制區(qū)的ε1值均相同。

        wc為 CPS1影響因子。當(dāng)Kcps1≥200%時,此時受控區(qū)域處于“低頻超送”或者“高頻超受”狀態(tài),對其他區(qū)域有“貢獻”,有利于風(fēng)電參與的電力系統(tǒng)的恢復(fù),減少系統(tǒng)的備用容量,系統(tǒng)處于指標最優(yōu)狀態(tài),取wc等于0。當(dāng)100%

        1.3 約束方程

        功率平衡方程:

        PD,t-PTie,t-ΔPTie,t=0

        (8)

        等效負荷:

        PD,t=PL,t-PW,t

        (9)

        式中:PL,t為t時刻負荷預(yù)測值;PW,t為t時刻風(fēng)電功率預(yù)測值。

        機組調(diào)節(jié)指令:

        機組在運行時的3種狀態(tài):平穩(wěn)運行、增發(fā)功率輸出、減發(fā)功率輸出。

        (10)

        CPS約束:

        (11)

        其中,

        (12)

        其中Bi為第i控制區(qū)的頻率偏差系數(shù);Bs為互聯(lián)系統(tǒng)總的頻率偏差系數(shù),是各個控制區(qū)頻率偏差系數(shù)之和。

        聯(lián)絡(luò)線功率偏差約束:

        ΔPTmin,t≤ΔPT,t≤ΔPTmax,t

        (13)

        系統(tǒng)頻率偏差約束:

        Δfmin≤Δfopt,t≤Δfmax

        (14)

        AGC機組出力約束:

        PAGCi,min≤PAGCi,t≤PAGCi,max

        (15)

        機組爬坡速率約束:

        Ri,min≤Ri,t≤Ri,max

        (16)

        機組最小持續(xù)爬坡時間:

        由于火電機組慣性大,當(dāng)火電機組處于向上爬坡或者向下爬坡時,機組必須維持之前的狀態(tài)一段時間。這段最小時間稱為機組最小持續(xù)爬坡時間。

        (17)

        2 PSO算法在動態(tài)控制策略中的求解應(yīng)用

        上面提出的AGC動態(tài)控制策略模型是一個多約束、大規(guī)模、多時段、不可導(dǎo)的復(fù)雜優(yōu)化問題,為此采用PSO算法。該算法模擬社會的群體行為,通過個體間的協(xié)作來搜尋最優(yōu)解,每個粒子通過統(tǒng)計迭代過程中自身和群體發(fā)現(xiàn)的最優(yōu)值來更新粒子速度和位置。在AGC控制策略模型中,ui,t、ri,t為控制變量,Δf、ΔPt為狀態(tài)變量。機組實際的調(diào)節(jié)速率。為了提高算法的運行效率,減少輸入變量,本文粒子群算法中粒子設(shè)計如下:

        (18)

        更新速度為

        c2×rand×(Rpbest-Ri)

        (19)

        (20)

        適應(yīng)度函數(shù)為

        fitness(i)=f+Ψ

        (21)

        式中:f為控制區(qū)域的目標函數(shù);Ψ為懲罰值,當(dāng)控制區(qū)域不滿足系統(tǒng)的約束條件時,Ψ取無窮大(仿真時取1010);反之,Ψ取0。

        粒子分解方法:由于本粒子群算法中使用的是機組的實際速度,而在約束調(diào)節(jié)判斷需用到機組的操作數(shù)u和絕對速度r,因此在計算過程中需要用到粒子分解方法。具體如下:

        ① 當(dāng)Ri,t>0時,取ui,t=1,ri,t=Ri,t;

        ② 當(dāng)Ri,t=0時,取ui,t=0,ri,t=0;

        ③ 當(dāng)Ri,t<0時,取ui,t=-1,ri,t=-Ri,t;

        粒子修改規(guī)則:首先,取出粒子R,按上述粒子分解方法分解出u,r。其中操作數(shù)u體現(xiàn)了機組爬坡速率情況,當(dāng)ui,t=1時,表示機組正在“向上”爬坡,增加輸出功率。當(dāng)ui,t=-1時,表示機組正在“向下”爬坡,減少輸出功率。當(dāng)ui,t=0時,表示機組維持現(xiàn)有輸出功率。具體修改規(guī)則如下:

        ①當(dāng)ui,t不滿足式(17)時,取ui,t=ui,t-1。

        ②當(dāng)ui,t滿足式(17)時,ui,t不變。

        ③然后由Ri,t=ui,t×Ri,t重新生成R。

        粒子群算法步驟:

        ① 初始化粒子群,在搜索空間中隨機產(chǎn)生N個粒子R,N為粒子群數(shù)量。初始化更新速度Voriginal。記M為種群迭代總數(shù),m為當(dāng)前迭代數(shù)。令m=1。

        ②粒子修正,檢查初始化粒子是否滿足系統(tǒng)約束條件,對不滿足約束條件的粒子進行針對性修正。

        ③計算每個粒子的適應(yīng)度值。記錄個體適應(yīng)度最優(yōu)的粒子和全體適應(yīng)度最優(yōu)的粒子。

        ④更新粒子,根據(jù)式(19)產(chǎn)生新的更新速度V(j),再更新粒子R(j)=R(j)+V(j)。

        ⑤粒子修正,對更新的粒子進行系統(tǒng)約束條件檢查,對不滿足的粒子按修正規(guī)則進行修正。令m=m+1。

        ⑥適應(yīng)度計算。當(dāng)粒子的適應(yīng)度值小于個體最優(yōu)值時,更新個體最優(yōu)值。當(dāng)粒子的適應(yīng)度值小于全體最優(yōu)值時,更新全體最優(yōu)值。

        ⑦當(dāng)m≤M,返回第④步。當(dāng)m>M時,進入第⑧步。

        ⑧取出全局最優(yōu)的粒子。

        3 算 例

        對某區(qū)域電網(wǎng)AGC運行機組為例,其受控區(qū)域AGC機組參數(shù)如表1所示。A、S區(qū)域頻率偏差系數(shù)分別為-62MW/Hz、-75MW/Hz。考核時段為10min。ε1等于0.019 835Hz,ε10等于0.012 542Hz,L10等于60MW。wf、wc的取值如式(22)、(23)。

        (22)

        (23)

        粒子群優(yōu)化算法中的粒子群數(shù)量Gmax=200,最大迭代次數(shù)M=100。每過10min取出下一個考核時段的負荷預(yù)測數(shù)據(jù)和風(fēng)電功率預(yù)測數(shù)據(jù),計算出等效負荷數(shù)據(jù),并將其計算結(jié)果與其他算法進行比較。為了便于圖表分析和比較,用PI-AGC代表經(jīng)典的PI控制算法,用CPSDOM-AGC代表基于CPS的AGC控制策略,用PSODOM-AGC代表本文提出基于PSO算法的AGC動態(tài)控制策略。

        表1 機組參數(shù)Tab.1 Parameters of the power unit

        圖2 調(diào)節(jié)費用對比Fig.2 Comparison of adjusting cost

        如圖2所示,3種方法在調(diào)節(jié)費用上的對比。應(yīng)用本文方法,能協(xié)調(diào)各AGC機組的運行,合理地為其分配功率;在經(jīng)濟性目標和指標性目標之間有動態(tài)的明確的權(quán)重比對,確保系統(tǒng)在滿足指標前提下,減少機組的調(diào)節(jié)量和調(diào)節(jié)頻度,從而降低調(diào)節(jié)費用。

        使用PI_AGC控制策略調(diào)節(jié)的AGC機組調(diào)節(jié)費用迅速升高。使用CPSDOM_AGC控制策略能協(xié)調(diào)AGC機組,合理分配功率,但對AGC經(jīng)濟性目標和指標性目標沒有明確的權(quán)重對比分析,在頻率偏差較小時,為“苛刻”追求指標性目標而加大AGC機組的調(diào)節(jié)量;另外,在Kcps1>2時,指標本身處于最優(yōu)狀態(tài),CPSDOM_AGC方法為促使Kcps1=2而進行大量無謂的調(diào)節(jié),增大系統(tǒng)備用容量。

        圖3、圖4分別從頻率、ACE方面對3種方法的電網(wǎng)控制水平進行比較。從頻率控制方面看,應(yīng)用本文方法可以使頻率控制在更小的波動范圍內(nèi),控制效果明顯提升;從區(qū)域控制偏差分布的角度來看,應(yīng)用本文方法明顯比CPSDOM-AGC、PI-AGC控制方法好。

        圖3 頻率對比Fig.3 Frequency comparison

        圖4 ACE分布對比Fig.4 ACE distribution comparison

        從CPS指標角度分析來看,應(yīng)用本文方法后,Kcps1指標總體處于200%以上,均值為208%。有利于系統(tǒng)間的相互支援,消除系統(tǒng)頻率偏差。CPSDOM-AGC控制策略的Kcps1指標則集中于199%附近。而PI-AGC控制策略的Kcps1指標值不斷下降,嚴重偏離指標可行區(qū)域。

        圖5 CPS指標對比Fig.5 CPS indicator comparison

        另外,在有效指令的統(tǒng)計中,PI-AGC的指令有效率為78%,CPSDOM-AGC為95%,PSODOM-AGC為97%。

        綜上所述,在有風(fēng)電參與的“等效負荷”控制中,本文提出的PSODOM-AGC控制策略,著重考慮機組的動態(tài)特性,提高了火電機組參與AGC調(diào)節(jié)的比例,使電網(wǎng)頻率波動顯著減小,區(qū)域控制偏差波動小,在滿足考核性能基礎(chǔ)上,調(diào)節(jié)費用顯著減小,有效減小機組的調(diào)整頻率和調(diào)節(jié)量。

        4 結(jié)束語

        本文針對風(fēng)電大量接入電網(wǎng)帶來的復(fù)雜運行特性,建立了互聯(lián)電網(wǎng)AGC動態(tài)優(yōu)化控制策略,該控制策略綜合考慮CPS指標和機組的動態(tài)特性,并利用粒子群算法進行求解。通過算例可見:該控制策略較常規(guī)控制策略在節(jié)約AGC調(diào)節(jié)費用,減小機組的調(diào)節(jié)頻度,穩(wěn)定電網(wǎng)頻率,降低系統(tǒng)風(fēng)險,以及長期滿足CPS指標方面具有明顯的優(yōu)勢。利用本文提出的控制策略可提高系統(tǒng)接納大規(guī)模風(fēng)電的能力。

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