基于MVO算法与改进目标函数的电力系统负荷频率控制

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。     

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。     

基于遗传粒子群算法的双馈风电场广域阻尼控制器优化设计

介绍了双馈风力发电系统的广域阻尼控制策略和控制器结构,在此基础上,分析了遗传算法和粒子群算法的各自特点,综合两种算法的优势,给出了遗传粒子群算法,利用遗传粒子群算法优化得到了广域阻尼控制器参数。以含150 MW容量双馈风电场的四机两区域互联电力系统为对象,仿真验证了所设计的广域阻尼控制器的控制效果。     

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...     

基于串级PI-(1+PD)算法的含飞轮储能互联电网AGC控制器设计

针对传统控制器存在的响应速度较慢、超调较大及鲁棒性较差等问题,提出一种基于串级PI-(1+PD)算法的含飞轮储能互联电网AGC控制器设计方法。首先,建立含飞轮储能的两区域互联电网AGC系统模型,模拟飞轮储能联合火电机组参与AGC的过程。然后,设计一种基于串级PI-(1+PD)算法的AGC控制器。外环采用PI控制,内环采用带滤波系数的(1+PD)控制。在保证系统稳态性能的前提下,提高动态响应速度和抗扰能力,并通过粒子群算法的迭代寻优获得最优的控制器参数。最后,基于Matlab/Simulink进行算例仿真分析。结果表明：与传统PID控制和PI-PD控制相比,所提方法不仅具有更快的响应速度与更小的超调量,而且增强了系统抵御内部参数摄动的鲁棒性。     

考虑风电参与调频的区域电网频率控制

主要研究考虑风电参与电网调频下的区域电网频率控制。将传统区域模型中的频率输出作为风电惯性环节和一次调频环节的输入,建立了含风电的区域电网数学模型。在此模型基础上研究风电机组对电网频率恢复的贡献,并且通过粒子群算法优化比例积分控制器参数,改进比例积分控制,使其适应包含风电的区域电网。通过仿真对比风电未参与调频、区域一风电参与调频和两区域风电参与调频三种情况下系统频率和区域控制偏差的恢复情况。得出当电力系统发生扰动时,风电参与系统调频能够减少系统频率动态极值,对电力系统的稳定和安全具有积极意义。     

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system, ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization, BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明：BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰...     

基于粒子群算法的含大规模风电互联系统的负荷频率控制

以含大规模风电的互联电力系统为研究对象,以抑制风电并网时所引起的系统频率不稳定为目的,提出了基于PSO的负荷频率控制器。传统的负荷频率控制器根据区域控制偏差来调整机组的出力,使区域控制偏差ACE趋于零,从而保证全系统发出的出力和负荷功率相匹配。把风电输出当作一个负的负荷作为等效负荷,在传统的比例积分控制器中引入PSO智能控制,可以进一步提高对等效负荷的控制效果。通过在Matlab/Simulink中构建的含风电的两区域互联电力系统的仿真结果表明,无论是互联电网的频率偏差还是联络线的交换功率,控制指标更优。     

基于区域偏差控制和荷电状态分区的电池储能参与二次调频控制策略

随着日益增多的非传统能源进入发电领域,电力系统的频率波动问题越发严峻。火电机组调频缺陷是响应时间长、爬坡速度慢;而电池储能因其响应迅速、调节灵活等优点逐渐成为电力系统调频的研究热点。本文首先介绍了储能参与电力系统二次调频的区域控制偏差和区域控制需求2种基本方式,并分析了这2种基本控制方式的特点;对区域控制偏差和储能系统电池的荷电状态（SOC）进行分区,在不同区域计及频率调节需求和储能系统出力特点提出不同的调频方式,并在区域控制偏差正常调节和SOC正常充放电状态下,采用模糊控制器平滑储能系统出力;最后利用MATLAB/Simulink仿真平台建立2区域互联仿真系统,仿真结果证明了区域偏差控制和SOC分区控制策略的可行性。     

基于改进粒子群文化算法的机组组合联合调度研究

电力系统联合优化调度可以提高电网运行可靠性的同时提高经济和环境效益。电力系统联合优化调度主要依赖于优化算法。建立了包含火电、光伏储能的机组组合问题调度模型,并针对机组组合问题的优化求解,提出了改进的粒子群文化算法。通过个体进化和参数调整选择粒子全局最优位置,采用循环拥挤距离来控制非劣解集的大小,实现信度空间和种群空间之间的交互。最后,针对实际的电力系统,结合改进粒子群文化算法和分支定界法对火电电力系统、包含光伏电力系统和储能的机组组合问题进行求解。算例验证了该方法的有效性。     

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。     

含双馈风电场的互联电力系统虚拟惯量与虚拟阻尼协调控制方法

风电场的大规模接入会同时降低互联电力系统的相对惯性和阻尼,虚拟同步发电机(VSG)技术能够有效支撑电网频率,目前对VSG技术虚拟阻尼方面的研究成果较少。为了更有效地利用VSG虚拟阻尼,进一步提升高风电渗透率电力系统的稳定性,推导了VSG控制器参数与虚拟惯量、虚拟阻尼之间的数学关系,针对VSG虚拟惯量与虚拟阻尼调节存在的矛盾,提出一种结合系统主导振荡模式在线辨识和粒子群优化算法的VSG控制器参数协调控制策略。最后通过含双馈风电场的两区域互联电力系统仿真模型验证了所提控制策略的有效性,仿真结果表明所提控制策略可实现系统频率稳定性和功率稳定性的综合优化。     

基于AHP / GA的储能装置参与电网调频控制器参数优化

针对电力系统调频过程中火电机组响应速度慢、不适合参与短周期调频的问题,提出一种基于层次分析法(AHP)和遗传算法(GA)相结合的优化算法用于电池储能控制器参数优化,使控制器能更好地控制电池储能装置并参与调频。通过AHP确定最大偏差幅值、稳态偏差、调节时间之间的权重大小,构造出一个GA适应度函数,再由GA进行寻优计算得到最佳的控制器参数。借助MATLAB/Simulink对储能装置参与电网调频的两区域系统进行仿真。仿真结果表明,优化后的控制器可以有效地控制储能装置并辅助AGC进行调频,能够及时响应扰动,相较于传统以时间绝对偏差乘积积分(ITAE)准则作为适应度函数的参数优化效果更好。     

基于改进粒子群优化支持向量机的光伏电池输出功率预测

采用支持向量机预测光伏电池功率时,其预测精确度与惩罚参数c和核函数参数g的取值有关。提出一种改进粒子群算法优化支持向量机并预测光伏电池输出功率。改进粒子群算法通过控制粒子的初始速度和位移并限制粒子速度的最大值和最小值,保证粒子不超出规定的速度边界,且具有自主调节功能;增加自适应粒子变异,避免粒子群算法陷入局部最优而导致搜索精度下降。结果表明,采用改进粒子群算法优化支持向量机预测光伏电池输出功率的精度更高,误差更小。     

基于改进协同量子粒子群算法的多微网负荷频率控制

网络化通信是智能电网的重要组成部分，但其带来的通信时滞导致维持多微网系统频率稳定更加困难，因此有必要研究网络化时滞下多微网互联系统的负荷频率控制问题。针对该问题，文章提出基于改进协同量子粒子群算法的分数阶PID控制器参数优化方法，以提升网络化通信时滞下多微网互联系统控制器的控制性能。首先，建立了具备风储特性的多微网互联系统仿真模型，并在模型中考虑了网络化通信时滞。其次，借鉴协同与混沌的思想对量子粒子群算法进行改进，优化了算法在粒子群多样性及高维度适应性等方面的性能，使之适用于高维度空间寻优问题。最后，借助MATLAB仿真实验分别从不同时滞下的稳定极限、阶跃扰动下的动态性能、长时间随机扰动下的CPS指标三个方面验证了所提优化方法的可行性与有效性。     

基于AGC的高压互联网络频率协调控制

针对高压互联网络频率协调困难,而自动发电控制存在控制跟踪性能差、参数最优值获取难、优化效果不明显等问题,提出了一种基于模拟退火粒子群寻优算法的闭环反馈自动发电控制。改进后的寻优算法结合了模拟退火和粒子群算法的优点,通过该算法对控制器关键参数进行寻优以使区域控制偏差值最小。由MATLAB/Simulink仿真分析验证了四机两区域模型联络线发生故障时,改进参数的闭环反馈AGC控制器能较快地使系统恢复稳定,且能较好地达到频率协调的控制作用。     

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。     

基于模糊PID的考虑风速变化的虚拟惯性控制策略

为充分利用风电功率支撑能力,有效缓解机组调频压力,提升电网频率稳定性,提出基于模糊PID的考虑风速变化的虚拟惯性控制策略。构建风机的数学模型,依据该模型分析风机各个组成部分的运行特性,并构建风速模型。在考虑风速影响下,分析风速变化对于风机虚拟惯性控制的影响,设计模糊PID控制器,自适应动态调整虚拟惯性系数,实现频率控制;为避免虚拟惯性的控制结果发生超调控制,采用粒子群算法优化PID控制器的控制参数,设计粒子群优化的模糊PID控制器,完成虚拟惯性控制,保证电网频率稳定。测试结果显示：考虑风速变化完成虚拟惯性系数调整具有较好的合理性,能够实现该系数随着风速的动态变化进行自适应调整;在故障扰动和负荷突变两种工况下,电网频率的控制结果较好,稳定性较高,满足控制需求。