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。     

基于可信性理论的含直流落点系统风电与负荷协调恢复优化

在高风电占比的交直流混联电力系统中,大停电后快速恢复负荷需要风电与常规电源、直流输电系统共同支撑,但风电的不确定性阻碍了其在恢复中应用。考虑风电与负荷的不确定性,引入风电场出力和负荷恢复量的模糊模型,基于可信性理论,建立风电与负荷协调恢复的模糊机会约束规划模型,在控制频率与备用风险水平基础上,优化风电与负荷接入效益。采用模糊机会约束的清晰等价类方法,将模糊模型转化为确定性的混合整数线性规划模型,保证了求解效率,满足在线快速决策的要求。算例表明该方法能够平衡风电、负荷与常规电源在多阶段恢复过程中的效益与安全,对风电接入具有更好的适应性。     

基于GrHDP模糊PI的风电电力系统频率控制

风电场接入系统后给电力系统频率控制带来了挑战,传统的频率调节依靠自动发电控制(AGC),控制方法上采用传统的PI控制,甚至模糊PI控制。但依然无法摆脱对运行状态变化中的电网适应性差的缺点。在模糊PI控制的基础上,引入自适应动态规划算法,设计一种基于目标导向的启发式动态规划(GrHDP)模糊PI控制器,使得带有专家策略的模糊PI控制对不同负荷变化的风电系统实现自适应的协调控制功能。通过含风电两区域的系统仿真证实了该方法的效果。     

适合风电接入的直流输电辅助频率控制策略

针对含规模化风电接入的交直流电力系统的频率稳定问题,以抑制风电出力大幅度随机扰动引起的频率波动为目的,提出了高压直流输电(high voltage direct current transmission,HVDC)附加频率控制(frequency control,AFC)和自动发电控制(automatic generation control,AGC)配合的辅助频率控制策略。该策略在风电出力发生大幅度随机扰动时,AFC利用HVDC功率快速调制和短时过载能力快速平衡风电出力扰动中变化较快的分量,控制器基于TLS-ESPRIT算法和改进射影控制理论设计,阶数低,易于工程实现;基于传统PI控制的AGC自动跟踪电网功率波动,调整调频机组出力平衡变化较慢的有功功率扰动分量,维持系统有功功率平衡,保持电力系统频率稳定。最后,利用PSCAD/EMTDC在改造的四机两区域模型中进行了仿真分析,结果表明所提策略充分利用了交直流电力系统的频率调节能力,能较好地抑制风电出力引起的频率波动。     

云模型理论在互联电力系统负荷频率控制中的应用

针对负荷频率控制系统具有不确定性问题,提出一种基于云模型理论的多区域互联电力系统负荷频率自适应PI控制方法。该方法以区域控制偏差量e作为云模型发生器的前件,PI控制器参数的整定值P和I作为云模型发生器的后件,建立适于负荷频率控制的一维云模型PI控制器。同时分别从频域和时域角度模拟不同情况下的负荷扰动,采用云模型控制器对PI控制器参数自调整,实现电力系统的负荷频率控制。仿真结果表明,在满足各种负荷扰动情况下,所提方法可有效地跟踪功率波动所引起的频率偏差,满足负荷频率控制指标,具有更强的抗干扰性和鲁棒性,其控制效果明显优于传统PI控制器。     

改善含风电场虚拟惯量互联电力系统稳定性的自适应鲁棒滑模控制策略

在以风电为代表的可再生能源大规模接入传统电力系统的背景下,非同步机电源与同步机电源之间的耦合作用以及风电出力的不确定性,使互联电力系统稳定性控制面临复杂的运行场景。针对该问题,基于功率平衡原理建立考虑双馈风电机组虚拟惯量影响的同步发电机组等效转子运动模型,将系统参数协调性及故障因素统一表达为等效惯量参数摄动及有界的不确定扰动;运用滑模变结构方法,结合等效惯量和等效阻尼的可变性及可控性,提出一种自适应鲁棒滑模控制策略以改善互联电力系统的动态稳定性。理论分析和仿真结果表明,与传统的虚拟惯量控制方法相比,所提控制策略能够更好地抑制频率振荡,降低频率变化率以及相对功角振荡幅度。     

含风电的互联电力系统时滞相关稳定性分析与鲁棒阻尼控制

针对大区电网互联和风电接入互联电力系统后面临不同区域电网间的低频振荡问题,提出一种利用广域测量信号来增强互联电力系统区域间功率振荡阻尼的设计方法。基于自由权矩阵方法表示牛顿–莱布尼茨公式,公式可以由线性矩阵不等式进行求解,可以克服利用固定权矩阵带来的保守性。在利用自由权矩阵方法推导得到的时滞相关稳定性判据基础上,设计了广域时滞状态反馈控制器。结合状态观测理论设计了一种新型广域时滞输出反馈控制器。采用平衡截断技术对原系统和控制器进行降阶,实现了对互联电力系统的广域时滞阻尼控制。基于新英格兰测试系统建立了含风电接入的互联电力系统研究模型。时域仿真表明,所提出的广域时滞阻尼控制器能有效地阻尼系统区间振荡。     

基于云神经网络自适应逆系统的电力系统负荷频率控制

针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多区域有功输出的互联电力系统负荷频率控制模型。采用自适应逆控制有效解决系统响应和扰动抑制的矛盾。将云模型引入自适应逆系统构建云神经网络辨识器。利用云模型在处理模糊性和随机性等不确定性方面的优势,进一步提高神经网络的辨识能力。仿真结果表明,所设计的云神经网络自适应逆系统不仅可以得到好的动态响应,还可以使风电及负荷引起的扰动减小到最小。     

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。     

分散模糊负荷频率控制器的优化设计

本文针对多区域互联电力系统的特点，建立了一个考虑各区域扰动影响的综合性能指标，并对比例因子采用智能调整措施，提出了一种分散模糊负荷频率控制器的优化设计方法，对一个两区域互联电力系统的数字仿真结果表明，所设计的分散模糊负荷频率控制器具有良好的控制效果和较强的鲁棒性。     

负荷频率系统的LFC模糊监控器设计

应用在LFC控制中常规的模糊调整增益PI控制器和I控制器,只针对单一区域的负荷频率进行控制,并不考虑实际模型中的互相扰动.其中最突出的问题是由于不限制联络线上的功率流动,电能总是从频率高区域流向频率低区域,加剧了频率高区域的控制负担,再加上各区域控制动作的不协调,使得当扰动在不同的时间和幅值时引起系统调节过程的急剧恶化,导致整个系统不稳定.提出一种基于模糊MAMDANI推理算法的模糊监督控制器,采用各个区域的频率偏差作为控制器的输入,监督控制器作为一种前馈补偿,设计输出为一个ACE的倍数,加快调节过程,到达稳态.经过实验仿真数据对比,说明提出的监督控制器能有效提高系统的稳定性.     

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。     

基于变论域模糊PI自适应控制的电力弹簧控制策略

针对电力弹簧传统控制策略自适应调节能力不足的问题,对传统控制策略进行改进。考虑系统运行工况或参数发生变化,尤其是非关键负载阻值在系统运行过程中可能发生的变化对电力弹簧调压性能的影响,以及普通模糊控制的局限性,提出了一种变论域模糊比例-积分（PI）自适应控制策略。该策略根据输入误差的大小实时调整模糊论域来得到更好的控制效果。结合函数型伸缩因子与模糊推理伸缩因子各自的优点,对输入论域和输出论域的伸缩因子分别进行设计,以提高控制精度。仿真分析表明,与现有的控制策略相比,所提控制策略进一步提高了系统稳定性,增强了电力弹簧的自适应调节能力。     

基于模糊控制的广域阻尼控制器设计

针对互联电力系统低频振荡问题,提出了一种用广域反馈信号作为附加稳定信号的励磁控制器的设计方法。广域信号传输存在的通信时滞用模糊控制方法进行补偿。描述了确定模糊推理规则的方法,首先分析模糊逻辑控制器的输入量和理想输出量,根据输入量和输出量之间的关系确定模糊论域、隶属度函数和模糊推理规则,从而建立模糊逻辑控制器。用Matlab/Simulink软件对4机2区域系统进行仿真,测试模糊广域阻尼控制器性能。仿真结果表明,所设计的控制器能补偿通信过程中存在的较大时滞,增加互联电力系统阻尼。仿真结果验证了模糊控制具有较好的鲁棒性和适应性。     

并网型双馈式风力发电系统广域阻尼控制器设计

随着接入电力系统的风电规模越来越大,风电场发出的电能需要经过远距离输送到负荷中心.由于风电场输出功率的波动性及远距离输电等原因,大规模风电场接入互联电力系统后会面临不同区域电网间的低频振荡.为此,设计了广域阻尼控制器以有效抑制双馈风力发电系统并网带来的互联系统的低频振荡问题.首先,建立了大型双馈风力发电系统的小信号动态...     

基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制

在介绍模糊RBF神经网络基本原理的基础上设计了模糊RBF神经网络控制器,并将其应用于大型变速变桨风力发电机组的变桨距控制中.在风速高于额定风速时,通过控制桨叶节距角来改变攻角从而改变风机获得的空气动力转矩,以实现输出功率稳定在额定值.将该模糊神经网络控制方法和PI控制进行仿真比较,结果表明前者优于PI控制.     

一种新颖的模糊自耦合PI在风力机MPPT控制中的应用

针对风速随机性给风能转换系统(wind energy conversion system, WECS)带来的非线性和参数不确定性,提出了一种模糊自耦合PI控制方案用于低风速的最大功率点跟踪。自耦合PI被用来完成基本的转速跟踪,以实现对风力机尖速比的最优化控制。而模糊控制器则被用来获取自耦合PI在不同工作点下的控制参数,以提高系统对风速变化的适应能力。为了验证所提方案的可行性,在Matlab/Simulink搭建的2 MW风能转换系统仿真模型中开展了与传统方法的对比实验。仿真结果表明,相比于传统PI、模糊PI以及GA-PI,所提出方法拥有更佳的转速跟踪性能、更平滑的响应曲线以及更多的电能输出。     

考虑变频器特性的变速恒频双馈风力发电机组控制策略的研究与仿真

以并网型变速恒频风电机组中双馈发电机的运行特性及连接于发电机转子部分的脉宽调制(PWM)控制的电压源型交-直-交变频器的结构和机理为基础,在假设变频器采用理想开关器件,即忽略电子器件的换相重叠、损耗,并只考虑变频器直流电容充放电的动态过程而不计频率调节的动态变化过程的前提下,提出了基于定子磁场旋转坐标系统下的变速恒频风电机组电气控制部分的控制策略并设计了相应的H控制器.同时基于MATLAB软件建立了变速恒频双馈风力发电机组的仿真模型,并以渐变风和随机风模式为例,针对提出的控制策略对变速恒频双馈风力发电机组的并网运行特性进行了仿真研究,仿真结果表明了该控制策略的合理性及控制器设计的有效性,同时也说明了双馈发电机在保证有功输出的情况下能够有效地调节无功功率,保证变速恒频风电机组的稳定运行.     

基于事件驱动的含风电互联电网负荷频率鲁棒控制

风电输出功率具有强随机性和波动性的特点,因此风电高占比带来的输入电能波动给多区负荷频率控制带来更大挑战。计及风功率预测误差对负荷频率控制的影响,且考虑到未来开放式通信环境对区域控制误差信号传输的影响,文中提出了一种基于事件驱动通信下的鲁棒负荷频率控制策略,以保证含风电电力系统频率稳定性的同时尽可能地减少网络通信传输量。以典型含风电的两区域负荷频率控制为例进行了仿真研究,仿真结果表明,文中所提出的基于事件驱动通信的鲁棒控制器相对于常规比例—积分控制器而言,不仅能够有效保证风功率波动下的频率输出的l2增益性能,还能减少系统平稳态的通信次数,具有良好的频率控制性能。