基于Ziegler-Nichols优化算法的火电机组负荷频率PID控制研究

随着风电和光伏接入电网的规模不断扩大,电网负荷峰谷差逐渐增加,电网的频率控制出现超调量过大、调节速度过慢等一系列问题。本文针对互联电力系统的负荷分配以及频率控制问题,提出考虑发电机组分配系数的互联电力系统负荷频率控制方法。首先,建立单个区域包含多个火电机组的两区域电网自动发电控制（AGC）系统仿真模型,根据各发电机组的煤耗特性建立经济性目标函数,并且获得最优的出力分配系数;然后,基于联络线功率和频率偏差控制（TBC-TBC）的控制模式,采用经Ziegler-Nichols相关算法优化后的PID控制,并对优化后PID控制器的鲁棒性进行分析研究;最后,基于两区域系统仿真模型,在一定的负荷扰动工况下进行仿真验证。仿真结果表明:该分配方法能够有效节省煤耗,本文算法优化后的PID控制器在频率恢复速度方面具有一定的优势,并且鲁棒性良好。     

含风光水火储的多区域互联电力系统协同优化负荷频率控制

针对现代电力系统中呈现出的互联和多源的特点,首先提出了一种启发式智能优化算法辅助含风光水火储的多区域互联电力系统协同优化负荷频率控制方法,该方法以每个区域的区域控制偏差为目标函数;然后利用鲸鱼智能优化算法鲁棒性强、求解精度高及收敛快速度等优点,对各区域的PID负荷频率控制器参数进行协同优化,使得系统在各种随机扰动下,都能够维持频率稳定和长期安全运行;最后建立含风光水火储的三区域互联电力系统模型,对比不同优化整定方法下的互联电力系统频率和联络线功率偏差,测试系统在不同扰动时各区域的稳定性及所提方法的有效性。实验结果表明,所采取的多区域互联负荷频率控制器协同优化整定方法有效地改善了系统的稳定性,具有良好的鲁棒性和实用性。     

基于交替方向乘子法的分布式负荷频率控制策略

负荷频率控制(load frequency control, LFC)是维持电力系统安全稳定运行的基础。对于多区域互联电力系统,由于描述动态过程的微分方程组相当复杂,这给负荷频率控制器的设计带来了困难。在此背景下,针对多区域互联电力系统,提出基于交替方向乘子法 (alternating direction method of multiplier, ADMM) 的分布式最优负荷频率控制器设计方法,以取得良好的控制性能,同时具备较高的计算效率。首先,介绍了负荷频率控制问题的微分方程模型。之后,基于二次多项式和矩阵稀疏化构建了分布式最优LFC策略的数学模型,并采用ADMM求解。最后,以三区域互联电力系统为例对所提方法进行了验证。仿真结果表明,针对负荷扰动和时变参数,所提方法能够把各区域的频率偏差和区域间联络线上的功率偏差控制到0。     

新能源互联电力系统双积分反馈PID负荷频率控制

针对光伏新能源电力系统的调频困难问题,提出一种基于改进天牛须搜索算法的粒子群优化算法,实现对光、火、储两区域互联电力系统的负荷频率控制。首先,将储能电池引入混合电力系统中,建立光伏、火电及储能电池的两区域互联电力系统的负荷频率控制模型,并设计出含滤波系数的双积分反馈PID控制器;然后,引入方向改变因子改进天牛须搜索算法,提出一种基于改进天牛须搜索算法的粒子群优化算法,用于优化含滤波系数的双积分反馈PID控制器参数。最后,通过数值仿真,仿真结果表明,本文所提的控制策略在对于频率偏差、区域控制偏差和联络线功率偏差等方面的控制效果、抗扰动能力,优于粒子群优化算法、天牛须搜索算法和含滤波系数的双积分PID控制器。     

基于MPC算法的互联电网负荷频率控制

自动发电控制(AGC)是互联电网进行有功调频的首要方法,研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的互联电力系统负荷频率控制(LFC)设计方法。利用MPC算法使得由发电机参数摄动和负荷扰动形成的电网频率波动减小。为验证所提出方案的有效性,建立三区域互联电力系统频率响应模型并仿真,将MPC算法与常规的PID算法控制效果进行比较。结果表明,在负荷扰动、参数摄动和有通信延迟的情况下,MPC技术对互联电网的负荷频率控制性能均优于PID控制。     

基于智能优化算法的互联电网负荷频率控制器设计及其控制性能分析

互联电网负荷频率控制对保障电网安全可靠运行具有重要作用,适宜的控制器参数整定使得电网在各种随机扰动下维持系统频率稳定和联络线功率交换值恒定。针对两区域互联电网的负荷频率控制器参数优化整定问题,提出一种基于智能优化算法的控制器参数整定设计方案。该方案采用最小化时间乘误差绝对值积分作为目标函数,运用灰狼优化算法搜索获得最优化的负荷频率控制器参数。灰狼优化算法模拟了狼群的社会分层机制和群体狩猎行为,使得控制器参数优化整定过程具有快速、高效、自适应和精度高等优点。此外,重点考虑了控制器参数不确定性可能导致的控制器性能衰减,讨论了控制器的脆弱性问题。建立了两区域互联电网负荷频率控制系统仿真模型,采用所提优化算法获取PI/PID型负荷频率控制器参数,仿真结果显示所提算法设计PI/PID控制器相比于传统方法和其他的智能优化算法具有更好的寻优能力和控制性能,并且优化获得的控制器在系统参数和控制器参数不确定性下具有鲁棒性和非脆弱性。     

基于尼科尔斯PID设计方法的负荷频率控制

为解决互联水电系统负荷频率控制(load frequencycontrol,LFC)问题,及保持互联电网系统频率、联络线功率及区域控制误差(area control error,ACE)的稳定,根据闭环系统谐振峰值与系统响应最大峰值之间的关系,构建一个与系统参数及控制器参数都相关的优化问题,通过该问题的求解获得控制器参数与系统参数之间的数学关系,针对水轮发电系统非最小相位特性,通过串加比例–微分(proportional-derivative,PD)控制方式降低系统阶次,设计尼科尔斯(Nichols)曲线的比例–积分–微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器。基于模型参数扰动和负荷干扰的仿真结果表明:尼科尔斯PID控制器能快速调整系统频率偏差、联络线功率偏差及ACE为0,具有良好的鲁棒性能和抗负荷干扰性能,系统过渡过程性能明显优于传统PID调节器结果。     

基于社会学习自适应细菌觅食算法的互联电网AGC最优PI/PID控制器设计

AGC控制器的参数对电网频率控制的动态性能具有重要影响。不合适的控制器参数将可能使得电网在遭遇较大的负荷扰动时失去频率稳定。针对互联电网AGC控制器参数优化整定问题,提出了一种基于社会学习自适应细菌觅食算法的最优PI/PID控制器设计方法。该方法将社会学习机制及自适应步长策略引入到标准细菌觅食算法中,通过改进细菌寻优过程中的趋化、群聚及繁殖等操作,提高算法的收敛速度及寻优精度。建立两区域互联电网AGC系统仿真模型,采用所提算法优化整定其PI/PID控制器参数。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于PSO-GSA算法的含DFIG互联系统AGC优化控制研究

传统双馈感应风力发电机(DFIG)的解耦控制使其无法响应电网的频率变化。随着风电渗透率的不断提高,电网调频压力不断增大,有必要对含DFIG互联系统AGC优化控制进行研究。首先建立了将风电作为"负的负荷"的两区域AGC模型,通过引入改进的虚拟惯性控制使DFIG具有更好的频率响应的能力。同时以快速消除系统区域控制偏差和风机转速偏差为目的,采用PSO-GSA算法对控制区PID控制器和DFIG转速控制单元PI控制器参数进行优化。仿真结果表明,单个区域受负荷扰动时,风电参与调频时能提供更多的有功功率支撑以减小同步机调频出力,能有效缓解同步机调频压力。PSO-GSA算法较PSO和GSA迭代速度快且适应度值更好,基于PSO-GSA参数优化后的控制器对系统区域频率偏差、联络线功率变化和区域控制偏差信号的超调量和调节时间都有明显改善,增强了系统的稳定性。     

基于PID的互联电力系统LFC的优化研究

针对两区域互联电力系统在受到外界负荷扰动后系统负荷频率的变化规律,基于TBC—TBC联络线频率偏差的控制模式,先后利用经典的PID控制技术和前馈补偿控制技术,对两区域互联电力系统负荷频率的控制算法进行优化研究,使两区域的电力系统在突然遭受负荷扰动时能迅速可靠地减少频率偏差和联络线交换功率偏差,恢复系统的安全稳定运行。在MATLAB7.8.0/Simulink软件的仿真下,其结果表明,经过前馈补偿后的PID控制比经典PID控制具有更佳的控制效果和鲁棒性。     

Load frequency control of an autonomous hybrid power system by quasi-oppositional harmony search algorithm

This paper deals with a novel quasi-oppositional harmony search algorithm (QOHSA) based design of load frequency controller for an autonomous hybrid power system model (HPSM) consisting of multiple power generating units and energy storage units. QOHSA is a novel improved version of music inspired harmony search algorithm for obtaining the best solution vectors and faster convergence rate. In this paper, the efficacy of the proposed QOHSA is adjudged for optimized load frequency control (LFC) of an autonomous HPSM. The studied HPSM consists of renewable/non-renewable energy based generating units such as wind turbine generator, solar photovoltaic, solar thermal power generator, diesel engine generator, fuel cell with aqua-electrolyzer while energy storage units consists of battery energy storage system, flywheel energy storage system and ultra-capacitor. Gains of the conventional controllers such as integral (I) controller, proportional–integral (PI) controller and proportional–integral–derivative (PID) controller (installed as frequency controller one at a time in the proposed HPSM) is optimized using QOHSA to mitigate any frequency deviation owing to sudden generation/load change. In order to corroborate the efficacy of QOHSA, performance of QOHSA to design optimal LFC is compared with that of other well-established technique such as teaching learning based optimization algorithm (TLBOA). The comparative performances of the HPSM under the action of QOHSA/TLBOA based optimized conventional controllers (I or PI or PID) are investigated and compared in the present work. It is found that the QOHSA tuned frequency controllers improves the overall dynamic response in terms of settling time, overshoot and undershoot in the profile of frequency deviation and power deviation of the studied HPSM.     

含抽水蓄能电站的互联电网负荷频率自抗扰优化控制研究

针对发电能源结构的多元化发展给互联电网负荷频率的稳定性控制带来较大的挑战,建立含抽水蓄能电站的两区域互联电网多元混合发电的负荷频率控制模型,提出一种基于粒子群优化算法的负荷频率线性自抗扰控制器参数整定优化策略,通过粒子群算法的迭代寻优计算获得最优的线性自抗扰控制器参数.考虑互联电网各区域发生不同的负荷扰动,在抽水蓄能电...     

Sliding mode controller design for frequency regulation in an interconnected power system

In this paper, a Sliding mode controller design method for frequency regulation in an interconnected power system is presented. A sliding surface having four parameters has been selected for the load frequency control (LFC) system model. In order to achieve an optimal result, the parameter of the controller is obtained by grey wolf optimization (GWO) and particle swarm optimization (PSO) techniques. The objective function for optimization has been considered as the integral of square of error of deviation in frequency and tie-line power exchange. The method has been validated through simulation of a single area as well as a multi-area power system. The performance of the Sliding mode controller has also been analyzed for parametric variation and random loading patterns. The performance of the proposed method is better than recently reported methods. The performance of the proposed Sliding mode controller via GWO has 88.91% improvement in peak value of frequency deviation over the method of Anwar and Pan in case study 1 and similar improvement has been observed over different case studies taken from the literature.     

Quasi oppositional harmony search algorithm based controller tuning for load frequency control of multi-source multi-area power system

This paper deals with the load frequency control (LFC) study of single-area and interconnected two-area power system having diversified power sources. The two areas considered in the present study are identical. Each area is having thermal, hydro and gas based power plants. Split-shaft model of gas turbine is used in the present work as one of the diversified generating unit for the purpose of LFC study. Optimal gains of the classical controllers (like integral controller, proportional–integral controller and proportional–integral–derivative (PID) controller, one installed at a time in the studied models) are obtained by using a novel music-inspired metaheuristic harmony search algorithm (HSA) which incorporates quasi opposition based learning technique for memory initialization and also for generation jumping. Single-area power system with diverse power sources is considered and its optimal transient performances are obtained and compared for step load perturbation. The same approach is further extended to two-area interconnected power system consisting of diverse power sources with nominal values of area input parameters. The performance of PID controller is found to be the best one for the studied power system models. It is also revealed that the performance of the interconnected two-area power system with AC–DC tie line is better in comparison to AC tie line.     

基于改进蝙蝠算法的风蓄联合优化运行研究

由于风电的波动性和不确定性,大规模并网将对电力系统稳定运行产生较大的影响.将风电和抽水蓄能电站联合优化运行,以输出功率标准差最小为目标函数,建立了风电-抽水蓄能联合优化运行模型.风蓄联合优化运行模型是一个典型的高维、非线性优化问题,涉及复杂的风电、水电多决策变量.为有效解决这一问题,引入佳点集方法对蝙蝠算法进行改进,分...     

考虑系统调峰特性的风光消纳优化

由于风电和光伏发电受自然因素的影响较大,其出力具有随机性和波动性,将对系统的调峰能力造成严重影响.该文首先针对风电自身的出力特性,从系统调峰能力的角度对区域电网可以接纳的风电容量进行评估;然后根据风电和光伏发电在时间尺度上存在的互补性,建立以系统失负荷率最低和弃风、光率最小为目标的优化模型,利用改进惯性权重的粒子群算法...     

基于改进遗传算法的海上风电场无功优化

针对海上风电场运行时大量无功传输引起电网质量不佳、有功损耗增加等问题,基于改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法,以补偿容量最少和负荷节点电压偏差最小为目标,提出海上风电场无功多目标优化方案,在Matlab中进行算例分析,结果验证了改进的遗传算法对海上风场无功优化的有效性。     

基于粒子群算法的含风电场电网规划优化研究

风电的不确定性以及负荷的随机变化性增加了电网规划难度。为此,针对系统运行、可靠性等约束条件,把罚函数转换为无约束目标函数,建立基于粒子群算法的含风电场电源规划多控制变量问题优化模型,并提出和分析优化规划的详细步骤。最后,采用IEEE30标准节点系统进行仿真优化,仿真优化结果验证了该模型的有效性、可行性,效果显著。