电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制技术方案

本发明专利技术涉及电力系统自动控制技术领域，尤其涉及一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，包括：建立若干区域互联电力系统负荷频率控制仿真模型；设置描述互联电力系统在忽略不确定干扰及区域间耦合作用情况下的动态特性的电力系统负荷频率控制名义模型；根据电力系统负荷频率控制名义模型，确定目标函数和约束条件；建立用以补偿电力系统名义模型与仿真模型之间由于扰动所导致的轨迹差异的分布式反馈控制律；将反馈控制量与名义控制量相加得到最后的控制量并将其施加于实际系统中。能够针对风电并网带来的风速扰动问题，提出鲁棒性更强，能够有效处理不确定干扰的电力系统分布式模型预测控制方法，确保了电力系统的安全稳定运行。全稳定运行。全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制


[0001]本专利技术涉及电力系统自动控制
，尤其涉及一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制。

技术介绍

[0002]负荷频率控制(LFC)是电力系统控制中的一个重要研究领域。LFC的主要控制目标是使电力系统发电量实时自动跟踪负荷的变化，维持发电功率和负载功率的平衡，从而将电力系统频率和联络线交换功率保持在额定值。
[0003]随着人类对电力需求的增加，电力市场发展迅速，电力系统规模也日渐庞大。现代电网是一个大范围、地理分散的互联系统，由多个分布式发电单元组成。随着可再生能源尤其是风能的快速发展，电力系统LFC任务面临更多困难。一方面，自然界风力变化有随机性、间歇性和不可控性的特点，使得风力发电具有波动性强、不可预测性等局限性；另一方面，风电系统通常工作在最大功率点跟踪(MPPT)模式下，没有功率储备，对电力系统频率波动没有响应能力。当大规模风电并网时，无法维持电网提供功率与负荷需求功率之间的平衡，对电力系统的电能质量、经济运行等方面产生直接危害，无法确保系统的安全稳定运作。
[0004]分布式模型预测控制能够充分利用工业过程的网络通信能力，允许子系统之间进行信息交换。它将一个全局控制优化问题给各个子系统，降低计算负荷的同时还避免了分散式控制造成的控制性能恶化，目前已在LFC问题中得到了广泛应用。
[0005]中国专利公开号：CN115549187A，公开了一种风电并网的稳定性评估方法，它包括以下步骤：步骤S1：构建含风电发输电系统规划风险评估系统；步骤S2：建立风电并网随机波动的电力系统小干扰概率稳定性模型；步骤S3：构建含风电发输电系统运行风险评估系统；步骤S4：建立风电并网对电压稳定的影响模型；步骤S5：建立风电并网系统静态电压稳定概率评估模型；步骤S6：建立了基于直流潮流的发输电系统风险评估最优潮流模型，对含风电并网的发输电系统风险进行准确评估。由此可见，所述技术方案没有考虑到因风电并网带来的风速扰动而导致的电力系统的运行不安全稳定的问题。

技术实现思路

[0006]为此，本专利技术提供一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，用以克服现有技术中因风电并网带来的风速扰动而导致的电力系统的运行不安全稳定的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，包括：
[0008]步骤S1，建立若干区域互联电力系统负荷频率控制仿真模型，包括火电机组、风电机组和模型预测控制器；
[0009]步骤S2，设置描述互联电力系统在忽略不确定干扰及区域间耦合作用情况下的动态特性的电力系统负荷频率控制名义模型；
[0010]步骤S3，根据所述电力系统负荷频率控制名义模型，确定目标函数和约束条件；
[0011]步骤S4，根据所述电力系统负荷频率控制仿真模型和所述电力系统负荷频率控制名义模型，建立用以补偿电力系统名义模型与仿真模型之间由于扰动所导致的轨迹差异的分布式反馈控制律；
[0012]步骤S5，将反馈控制量与名义控制量相加得到最后的控制量并将其施加于实际系统中。
[0013]进一步地，所述步骤S1中，所述风电机组的机理模型为：
[0014][0015]其中，x
WT
＝[ω
g ω
r θ]T
，u
WT
＝[β T
g
]T
，ω
g
为发电机转速，ω
r
为风机转子转速，θ为轴扭转角，β为桨距角，T
g
为发电机转矩，T
r
为空气动力学转矩，v
r
为有效风速。
[0016]进一步地，对于所述有效风速v
r
(t)，设定v
r
(t)＝v
m
([t/T])+v
d
(t)，其中，v
m
表示在特定位置和采样时间T内测得的风速，v
d
表示风速测量误差。
[0017]进一步地，对于所述风速测量误差v
d
，其为一个未知有界的干扰，设定||v
d
(t)||2≤ε。
[0018]进一步地，本专利技术采用虚拟惯性控制技术补偿风机的低惯性，设定
[0019][0020]其中，ΔP
ESS
为虚拟惯性控制器输出量，K
vi
为虚拟惯性控制增益，D
vi
为虚拟阻尼常数，Δf
i
为频率偏差。
[0021]进一步地，经过线性化后，对于所述电力系统负荷频率控制仿真模型x
i
(k+1)，设定
[0022][0023]其中，w
i
(k)为包含了风速不确定干扰的扰动量，为发电区域之间的耦合项。
[0024]进一步地，所述步骤2中，以所述电力系统负荷频率控制仿真模型x
i
(k+1)为基础，在忽略不确定干扰及区域间耦合作用情况下构建电力系统负荷频率控制名义模型x
′
i
(k+1),设定其中，ΔP
di
(k)为电力系统负荷变化指令。
[0025]进一步地，所述步骤3中，根据所述电力系统负荷频率控制名义模型，确定目标函数和约束条件，设定目标函数为：
[0026][0027]约束条件为：
[0028][0029][0030]其中，N
p
为预测时域，N
c
为控制时域，Q
i
,R
i
,Q
N
为权重矩阵，U
i
和X
i
分别为根据物理特性定义的系统控制量和状态量约束集，Ω
i
为鲁棒控制不变集，表示Minkowski集合加，Θ表示集合减。
[0031]进一步地，所述步骤4中，对于所述分布式反馈控制律u
i
(k)，设定
[0032][0033]其中，e
i
(k)＝x
i
(k)
‑
x
i
′
(k)为状态轨迹偏差，K
ii
,K
ij
为反馈控制增益。
[0034]进一步地，对于所述控制增益K
i
和K
ij
，设定
[0035](A
ii
+B
ii
K
i
)
T
P
i
(A
ii
+B
ii
K
i
)
‑
P
i
＜0，P
i
＞0
[0036][0037]其中，L为区域i的所有相邻区域。
[0038]与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，包括：步骤S1，建立若干区域互联电力系统负荷频率控制仿真模型，包括火电机组、风电机组和模型预测控制器；步骤S2，设置描述互联电力系统在忽略不确定干扰及区域间耦合作用情况下的动态特性的电力系统负荷频率控制名义模型；步骤S3，根据所述电力系统负荷频率控制名义模型，确定目标函数和约束条件；步骤S4，根据所述电力系统负荷频率控制仿真模型和所述电力系统负荷频率控制名义模型，建立用以补偿电力系统名义模型与仿真模型之间由于扰动所导致的轨迹差异的分布式反馈控制律；步骤S5，将反馈控制量与名义控制量相加得到最后的控制量并将其施加于实际系统中。2.根据权利要求1所述的电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，所述步骤S1中，所述风电机组的机理模型为：其中，x
WT
＝[ω
g ω
r θ]
T
，u
WT
＝[β T
g
]
T
，ω
g
为发电机转速，ω
r
为风机转子转速，θ为轴扭转角，β为桨距角，T
g
为发电机转矩，T
r
为空气动力学转矩，v
r
为有效风速。3.根据权利要求2所述的电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，对于所述有效风速v
r
(t)，设定v
r
(t)＝v
m
([t/T])+v
d
(t)，其中，v
m
表示在特定位置和采样时间T内测得的风速，v
d
表示风速测量误差。4.根据权利要求3所述的电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，对于所述风速测量误差v
d
，其为一个未知有界的干扰，设定||v
d
(t)||2≤ε。5.根据权利要求4所述的电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在于，本发明采用虚拟惯性控制技术补偿风机的低惯性，设定其中，ΔP
ESS
为虚拟惯性控制器输出量，K
vi
为虚拟惯性控制增益，D
vi
为虚拟阻尼常数，Δf
i
为频率偏差。6.根据权利要求5所述的电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘向杰，王策，孔小兵，马乐乐，朱政，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：