双碳目标下风储火协同的多目标优化AGC方法技术

本发明专利技术涉及双碳目标下风储火协同的多目标优化AGC方法。具体包括：构建风储火联合参与AGC系统，包括火电机组、风电机组、储能系统、负荷波动、交流电网、PID控制器以及待优化的二次调频配比系数；构建多目标优化的目标函数，分别是调频效果，碳排放和风储成本。以目标函数最小为目标采用多目标优化算法求解得到最优二次调频配比系数。本发明专利技术采用的利用优化算法对风储火联合系统参与调频的功率输出配比进行求解，将最优解集带入系统，之后参与电网调频的控制方式，可以得到适用于不同指标下的风储火联合系统的最佳运行状态，有更好的控制效果，更适用于当前复杂多变的AGC系统。更适用于当前复杂多变的AGC系统。更适用于当前复杂多变的AGC系统。

【技术实现步骤摘要】
双碳目标下风储火协同的多目标优化AGC方法


[0001]本专利技术属于自动发电控制(Automatic Generation Control，AGC)控制
，涉及到一种基于多目标优化的风储火协同 AGC方法。

技术介绍

[0002]目前，新能源如风电建设快速发展。然而随着风电等新能源的大规模并网，会对原有系统的频率稳定性造成一定冲击，仅仅让传统机组单独参与调频因其容量限制又难以满足需求。为了保证系统频率的稳定，所以要求风电机组自身具备调频能力。
[0003]当风电机组参与电力系统调频时，目前的主要控制方式有虚拟惯性控制和备用容量控制。采用虚拟惯性控制时，因为转子的转速只能在一定的范围内变化，调频能力有限；并且转子在惯性响应后恢复转速时，又会释放或者吸收能量从而导致频率二次升高或跌落，所以该控制方式需要额外研究转子转速的恢复策略。备用容量控制方式中，受关注较多的是桨距角控制，但桨距角的调整涉及机械部件执行，响应存在延时，不能很好的适应电网频率的快速调整需求，且桨距角调整存在机械磨损，频繁使用会增加维护成本。同时，备用容量控制普遍存在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双碳目标下风储火协同的多目标优化AGC方法，其特征在于，构建风储火联合参与AGC系统，包括火电机组、风电机组、储能系统、负荷波动、交流电网、PID控制器以及待优化的二次调频配比系数α1、α2和α3；构建多目标优化的目标函数J1、J2和J3，J1、J2和J3分别表示调频效果，碳排放和风储成本。以目标函数J1、J2和J3最小为目标采用多目标优化算法求解得到最优二次调频配比系数α1、α2和α3。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括令配比系数为个体，电网负荷波动作为算法和系统输入，随在约束范围内生成m组风储火配比系数，并且对其进行第一次非支配排序。将每组比例系数进行选择、交叉和变异，并进行快速非支配排序及拥挤度计算，随后保留上一次运行后适应度最高的个体，循环运行直至达到最大迭代次数，输出Pareto解集，Pareto前端图以及每个Pareto解对应的系统稳定后的目标函数稳态参考值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括将得到的Pareto解集依照控制目标均匀划分为五个区域，然后各自选取一个最靠近该区域中心点的解作为该区域的最优解，五个最优解组成最优解集，将最优解集以调频效果算法参考值从小到大定为情况一到情况五。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将得到的最优配比系数解集带入系统运行，系统的调频效果、碳排放及经济性之间取得一定平衡，即得到了适用于不同情形下的风储火最优配比系数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，配比系数α1、α2和α3可以视为风储火参与二次调频的出力占比，发电功率和系统的功率差额应保持一致。故三者之和应为1，并且为了防止算法运行时陷入极端情况，三者均增加大于0.1的约束，故可有如下约束表达式：α1+α2+α3＝11＞α1...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵熙临，李品，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：