一种含风电电力系统的频率协调控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种含风电电力系统的频率协调控制方法，本发明专利技术基于改进的频率分析模型，在预测层面上，利用风电功率超短期预测结果制定火电机组深度调峰状态的开关计划；然后，在实时层面上，利用深度调峰状态的开关计划进行实时风电功率注入下系统的频率协调控制。本发明专利技术频率协调控制方法提高了系统的频率稳定性，适用于高风电渗透率的互联电网，具有良好的推广价值和应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种含风电电力系统的频率协调控制方法
本专利技术属于电力系统运行与控制
，尤其是涉及一种含风电电力系统的频率协调控制方法。
技术介绍
目前，火力发电在我国电源结构中仍占据较大比重。其中，具有快速爬坡能力的燃气机组很少，火力发电主要依靠低爬坡速率的燃煤机组。大规模的风电并网可能会使得传统燃煤机组难以跟踪系统的净负荷，无法维持系统的有功平衡，造成频率偏差越限，严重威胁系统的频率稳定。针对以上问题，国内外学者开展了大量研究，其研究方法大致可以归纳为两类：(1)通过对风机进行控制，如转子惯性控制、转子超速控制、变桨距控制等，来主动响应系统的频率变化。但该方法受风速和风机运行状态的影响，难以保证全风况下风机参与系统调频的可信度。(2)从电网侧采取控制措施，采用储能来平抑风电的波动性。但依靠储能来承担系统的调频需求，会造成储能容量配置过大、成本高、经济性低等问题。在我国当前的电源背景下，对火电机组进行一定的控制，提升火电机组的调峰调频能力具有十分重要的意义。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术从多源互补角度出发，提供了一种含风电电力系统的频率协调控制方法，该方法通过提升火电机组的变负荷范围和变负荷速率，来提高系统的频率稳定性。本专利技术基于改进的ACE控制模式，建立了考虑火电机组调节死区、爬坡速率、调节容量、AGC控制周期等非线性因素的含风电的互联电力系统的频率分析模型，基于该频率分析模型提供考虑火电机组深度调峰的频率协调控制策略。首先，在预测层面上，利用风电功率超短期预测的结果制定火电机组深度调峰状态的开关计划。然后，在实时层面上，利用所制定的深度调峰状态的开关计划进行实时风电功率注入下系统的频率协调控制。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：一种含风电电力系统的频率协调控制方法，包括步骤：S1构建频率分析模型；S2根据频率分析模型，对具有深度调峰能力的火电机组制定其深度调峰状态的开关计划，下述将“具有深度调峰能力的火电机组”简记为“火电机组”，本步骤具体为：2.1初始化时刻t＝0，初始化各时刻深度调峰状态量state为0，设定时间步长△t、仿真时间段、火电机组相邻深度调峰状态的最小间隔时间t0、深度调峰状态持续时间t1和阈值γ，根据工程实际设定t0、t1值，根据经验设定γ；2.2时刻t下，基于风电功率超短期预测数据和频率分析模型进行频率预估计，得火电机组所在区域的所有同步发电机的频率偏差的平均值Δfave(t)；2.3若火电机组时刻t的深度调峰状态量state(t)＝0，执行子步骤2.4；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝1后，执行子步骤2.5；2.4判断条件a和b是否成立，条件a为∣Δfave(t)∣＞γ，条件b为state(t-t0+Δt)＝0；若条件a和b同时成立，令(t+Δt)～(t+t1)时段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为1，(t+t1+Δt)～(t+t1+t0)时间段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为0；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝0；然后，执行步骤2.5；2.5令t＝t+Δt，重复子步骤2.2～2.4，直至仿真终止，输出火电机组深度调峰状态的开关计划；开关计划中，若深度调峰状态量为1，表示当前时刻火电机组采用深度调峰模式；若深度调峰状态量为0，表示当前时刻火电机组采用常规调频模式；S3根据开关计划，结合频率分析模型，根据风电场实际出力，进行含风电电力系统的频率协调控制。作为优选，在频率分析模型中引入AGC模型和直流潮流电力网络模型；其中：AGC模型中，当前区域的区域控制偏差模型如下：ACE(t)＝-B△fave(t)+△Ptie(t)+△PGEN(t)+△Pwind(t)；上述，t表示时刻；ACE(t)为区域控制偏差量；B为频率偏差系数；Δfave(t)为所有同步发电机的频率偏差的平均值，各同步发电机的频率偏差由频率分析模型中同步发电机模型计算；ΔPtie(t)为所有联络线交换功率的实际值与计划值的偏差之和，联络线交换功率的实际值与计划值由直流潮流电力网络模型计算；ΔPGEN(t)为所有同步发电机输出机械功率的实际值与计划值的偏差之和，同步发电机输出机械功率的实际值由频率分析模型中同步发电机模型计算；ΔPwind(t)为所有风电场输出功率的实际值与预测值的偏差之和，风电场输出功率的实际值为实测数据，预测值为风电功率超短期预测值；直流潮流电力网络模型采用直流潮流描述，基于系统中所有节点的功率列向量和相角列向量间的关系构建，功率列向量由负荷节点和同步发电机节点注入电力网络的功率构成，相角列向量由负荷节点的母线电压相角和同步发电机节点的功角构成；负荷节点注入电力网络的功率和负荷节点的母线电压相角采用频率分析模型中净负荷模型计算，同步发电机节点注入电力网络的功率和同步发电机节点的功角采用频率分析模型中同步发电机模型计算。本专利技术在建立含风电的互联电力系统的频率分析模型时，全面地考虑了火电机组调节死区、爬坡速率、调节容量、AGC控制周期等非线性因素的影响，并利用直流潮流模型描述电力网络结构，并以此为基础，在我国火电机组高装机比例的电源背景下，提出了考虑火电机组深度调峰的含风电电力系统的频率协调控制方法。将本专利技术频率协调控制方法应用于IEEE10机39节点系统进行仿真试验，结果表明，本专利技术频率协调控制方法提高了系统的频率稳定性，适用于高风电渗透率的互联电网，具有良好的推广价值和应用前景。附图说明图1是本专利技术实施例的预测层面制定开关计划的流程图；图2是本专利技术实施例的实时层面考虑火电机组深度调峰的电力系统频率控制模型；图3是实施例中IEEE10机39节点测试系统的网络结构示意图；图4是实施例中风电功率预测曲线和风电场实际出力曲线；图5是实施例中常规调频模式下各发电机节点的频率分布特性；图6是实施例中火电机组深度调峰状态的开关计划与系统频率响应曲线；图7是实施例中两种模式下各区域的联络线功率波动对比；图8是实施例中两种模式下系统所有火电机组的一次调节量对比；图9是实施例中两种模式下火电机组7的二次调节量对比；图10是实施例中两种模式下所有火电机组的总出力对比。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术技术方案进一步说明。一、构建含风电电力系统的频率分析模型本专利技术在传统频率分析模型中引入了AGC模型和电力网络模型，即本专利技术所构建的频率分析模型包括同步发电机模型、调速器模型、AGC模型、原动机模型、净负荷模型和电力网络模型。1.1同步发电机模型同步发电机模型见公式(1)：式(1)中：Δδ(t)为同步发电机的功角变化量；Δωe(t)为同步发电机的转子角频率偏差；ω0为基频角速度，ω0＝2πf0，f0为基频；TJ为转子转动惯量，TJ＝2H，H为额定转速下同步发电机的转子储能与电机额定容量之比；Pm(t)为原动机的机械功率；Pe(t)为同步发电机的电磁功率；D为转子阻尼系数；t表示时刻。1.2调速器模型调速器模型见公式(2)～(3)：ΔPr(t)＝-KGΔfdb(t)(2)-5％Pn≤ΔPr(t)≤5％Pn(3)式(2)～(3)中：ΔPr(t)为火电机组一次调频的调节量；KG为调速器的放大倍数，是火电机组调差系数的倒数；Δfdb(t)为火电机组频率相对火电机组一次调频本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种含风电电力系统的频率协调控制方法，其特征是，包括：S1构建频率分析模型；S2根据频率分析模型，对具有深度调峰能力的火电机组制定其深度调峰状态的开关计划，下述将“具有深度调峰能力的火电机组”简记为“火电机组”，本步骤具体为：2.1初始化时刻t＝0，初始化各时刻深度调峰状态量state为0，设定时间步长△t、仿真时间段、火电机组相邻深度调峰状态的最小间隔时间t0、深度调峰状态持续时间t1和阈值γ，根据工程实际设定t0、t1值，根据经验设定γ；2.2时刻t下，基于风电功率超短期预测数据和频率分析模型进行频率预估计，得火电机组所在区域的所有同步发电机的频率偏差的平均值Δfave(t)；2.3若火电机组时刻t的深度调峰状态量state(t)＝0，执行子步骤2.4；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝1后，执行子步骤2.5；2.4判断条件a和b是否成立，条件a为∣Δfave(t)∣＞γ，条件b为state(t‑t0+Δt)＝0；若条件a和b同时成立，令(t+Δt)～(t+t1)时段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为1，(t+t1+Δt)～(t+t1+t0)时间段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为0；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝0；然后，执行子步骤2.5；2.5令t＝t+Δt，重复子步骤2.2～2.4，直至仿真终止，输出火电机组深度调峰状态的开关计划；开关计划中，若深度调峰状态量为1，表示当前时刻火电机组采用深度调峰模式；若深度调峰状态量为0，表示当前时刻火电机组采用常规调频模式；S3根据开关计划，结合频率分析模型，根据风电场实际出力，进行含风电电力系统的频率协调控制。...

【技术特征摘要】
1.一种含风电电力系统的频率协调控制方法，其特征是，包括：S1构建频率分析模型；S2根据频率分析模型，对具有深度调峰能力的火电机组制定其深度调峰状态的开关计划，下述将“具有深度调峰能力的火电机组”简记为“火电机组”，本步骤具体为：2.1初始化时刻t＝0，初始化各时刻深度调峰状态量state为0，设定时间步长△t、仿真时间段、火电机组相邻深度调峰状态的最小间隔时间t0、深度调峰状态持续时间t1和阈值γ，根据工程实际设定t0、t1值，根据经验设定γ；2.2时刻t下，基于风电功率超短期预测数据和频率分析模型进行频率预估计，得火电机组所在区域的所有同步发电机的频率偏差的平均值Δfave(t)；2.3若火电机组时刻t的深度调峰状态量state(t)＝0，执行子步骤2.4；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝1后，执行子步骤2.5；2.4判断条件a和b是否成立，条件a为∣Δfave(t)∣＞γ，条件b为state(t-t0+Δt)＝0；若条件a和b同时成立，令(t+Δt)～(t+t1)时段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为1，(t+t1+Δt)～(t+t1+t0)时间段各时刻火电机组的深度调峰状态量均为0；否则，令火电机组的state(t+Δt)＝0；然后，执行子步骤2.5；2.5令t＝t+Δt，重复子步骤2.2～2.4，直至仿真终止，输出火电机组深度调峰状态的开关计划；开关计划中，若深度调峰状态量为1，表示当前时刻火电机组采用深度调峰模式；若深度调峰状态量为0，表示当前时刻火电机组采用常规调频模式；S3...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐箭，徐琪，王豹，雷若冰，唐旭辰，易先坤，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42