智能電網(wǎng)預測發(fā)電和柔性負荷控制策略研究.pdf

1、近年來，智能電網(wǎng)的發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)，如新能源并網(wǎng)、負荷增加以及分布式電源等設備的接入，這些因素的存在增加了電網(wǎng)安全可靠運行的難度和復雜度。此外，現(xiàn)代電網(wǎng)存在大量柔性負荷，通過實施直接或間接的控制，該部分負荷可參與系統(tǒng)頻率和功率調(diào)節(jié)，從而打破傳統(tǒng)發(fā)電跟蹤負荷的固有模式，實現(xiàn)系統(tǒng)資源優(yōu)化配置。本文主要研究新的發(fā)電和柔性負荷控制策略來參與電網(wǎng)一次和二次調(diào)頻服務，改善系統(tǒng)頻率質(zhì)量，主要按以下幾方面展開:
　　首先，在發(fā)電側，將模型預測控制

2、應用于電力系統(tǒng)AGC機組二次調(diào)頻功率實時調(diào)整中。針對單區(qū)域和多區(qū)域電力系統(tǒng)模型，分別考慮超短期負荷預測以及機組經(jīng)濟成本和CPS1/CPS2標準的模型預測負荷頻率控制策略。通過仿真對比，結果表明所提出的控制策略能夠平衡各個機組的調(diào)節(jié)成本，且根據(jù)未來時變負荷提前做出控制動作，能夠有效減少頻率波動，從而穩(wěn)定系統(tǒng)頻率;考慮CPS1標準的控制策略則有益于互聯(lián)區(qū)域電網(wǎng)頻率質(zhì)量的提升。
　　其次，在需求側，研究了異質(zhì)空調(diào)聚合體穩(wěn)態(tài)功率和分布的估

3、計問題。在給定基本假設下，得出異質(zhì)空調(diào)穩(wěn)態(tài)聚合功率跟外界溫度和所有空調(diào)平均溫度設定值之差成比例關系，該結論驗證了經(jīng)典的H/CDD(Heating/Cooling Degree Day)概念的有效性，并可用于電網(wǎng)需求側管理以及負荷預測或控制。此外，文中給出了異質(zhì)空調(diào)聚合體開、關態(tài)下溫度的概率密度函數(shù)的表達式，發(fā)現(xiàn)開、關態(tài)下溫度概率密度函數(shù)之和跟外界溫度無關，僅由空調(diào)溫度設定值和死區(qū)分布決定。通過Monte Carlo仿真，前述結論均一一得

4、到驗證。
　　然后，針對異質(zhì)空調(diào)聚合體提出了基于頻率的分散式控制策略，并將其應用于電力系統(tǒng)一次調(diào)頻中。分散式策略基于空調(diào)聚合體功率估計值和負荷功率調(diào)整量來設計空調(diào)個體局部控制算法。在所設計算法中，每個空調(diào)基于系統(tǒng)頻率以及自身狀態(tài)，根據(jù)所估計的概率隨機響應，實現(xiàn)系統(tǒng)總體負荷調(diào)整目標，且保證了空調(diào)個體間響應的公平性。在仿真中，分散式控制策略被考慮進電力系統(tǒng)一次調(diào)頻中，用以提供快速頻率調(diào)節(jié)服務。仿真結果表明空調(diào)能夠快速響應由需求突變引起

5、系統(tǒng)頻率變化，且能夠大大減少一次調(diào)頻機組出力以及頻率偏差。
　　最后，基于分層模型預測控制以及市場競價機制的經(jīng)濟調(diào)度，考慮通過電價激勵的方式使得柔性負荷參與電力系統(tǒng)二次調(diào)頻服務。在上層，獨立運行商求解多時段滾動經(jīng)濟調(diào)度，給出下層機組參考發(fā)電功率以及市場出清價格。然后，在下層發(fā)電側，機組根據(jù)參考功率采用實時模型預測發(fā)電控制，并考慮機組的調(diào)整成本;在用戶側，首次提出考慮控制成本及收益的電價激勵模型，柔性負荷代理商基于合約和出清價格給出