基于负荷预测的飞轮-火电系统自动发电控制响应性能优化

随着新能源发电占比的不断增加，电网频率的稳定性受到严峻挑战，传统火电机组参与电网调频的作用愈发突出，然而部分火电机组的调节速率和精度难以满足电网负荷变动需求。为此，提出一种基于负荷预测的飞轮-火电系统自动发电控制响应性能优化策略。首先对负荷进行预测，采用基于树的管道优化工具TPOT库自动机器学习搭配并训练负荷回归预测模型，在训练数据中引入自动发电控制日前计划值以减少预测误差；然后根据负荷预测值以及飞轮系统的当前荷电状态，以火电机组调节速率最小化为优化目标，在负荷分配中优先动作飞轮储能系统，并调整飞轮荷电状态；最后基于湖北某火电厂实际运行数据进行仿真实验，实验结果证明了所提方法能够有效改善火电机组的调频性能。