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自动发电控制策略与其机组经济性调配分析.pdf

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硕士学位论文 I 湖 南 大 学 学位论文原创性声明 本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名 日期 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1、保密□,在______年解密后适用本授权书。 2、不保密□。 (请在以上相应方框内打“√”) 作者签名 日期 年 月 日 导师签名 日期 年 月 日 自动发电控制策略及其机组经济性调配研究 II摘 要 随着电网规模的不断扩大,区域系统间联系愈发紧密,结构越来越复杂,不确定性扰动明显增多,如何保障互联电网的安全稳定运行日益成为备受关注的重要课题。维持电网频率及区域系统间联络线功率的稳定,是保障电网安全稳定运行的重要方面。自动发电控制Autom Generation Control,AGC的重要功能就是维持电网频率在额定值附近,并控制联络线功率在计划值附近。本文针对 AGC的研究工作包括两方面①自动发电控制策略的研究,即 AGC 控制器的设计;②AGC机组经济性调配的研究。 1提出将基于数据驱动的无模型自适应控制算法应用于 AGC 控制器的设计,仅利用闭环被控 AGC 系统的输入、输出及影响量量测数据来实现 AGC 控制器的设计,无需事先掌握被控系统模型的任何内部结构和参数信息。将被控系统所有可能复杂行为特征,如非线性、时变参数、时变结构等,都融入压缩到伪偏导数这一新变量,只需在线调整这一唯一变量,即可实现无模型自适应控制。无模型自适应控制算法包括紧格式、偏格式、全格式三种控制方式,本文为充分挖掘输入、输出及影响量量测数据的隐含信息,采用全格式无模型自适应控制算法。通过算例对比分析,验证了该算法具有较好的非线性适应性、较强的鲁棒性及良好的控制性能评价标准Control Perf- ormance Standard,CPS指标。 2利用机组选择 0-1 变量符合遗传算法二进制编码特性,提出将遗传算子引入到模拟植物生长算法中,在算法迭代过程通过采用保留最优组合以及保留最差组合交叉后组合的策略,可在提高算法收敛速度的同时,扩大寻优范围,抑制算法过于早熟,防止陷入局部最优。采用 K-means 聚类算法对机组进行分类,并且同类机组选取差异较大的变异概率,可进一步扩大寻优范围。采用线性规划法求解当前组合下的最优功率分配值,可实现相同机组调节功率均匀分配。对于多个最优解的存在,可直接算术平均,实现机组调配的公平性。通过算例对比分析,验证了该算法的有效性及优越性。 关键词自动发电控制;无模型自适应控制;数据驱动控制;AGC 机组;调配经济性;遗传算子;模拟植物生长算法;K-means聚类;线性规划硕士学位论文 III Abstract With the continuous expansion of the grid scale, the interregional connections become closer , the system structures become more complex, the uncertain disturbances increase significantly and it has become a concern and key subject to ensure the safe, stable running of interconnected power grid. To keep power grid functioning smoothly, its main aspect is to maintain power grid frequency and interregional wire power. The important function of Automatic Generation Control is to keep power grid frequency around some key value, and maintain the connection wire power near the planned value. This thesis has two directions towards AGC research 1.Strategy for Automatic Generation Control, which is design of AGC controller; 2.Research for economical AGC units deployment. 1.Put forward to adopt model-free adaptive control algorithm driven by data, which only use , output and measured data of influence quantity from closed loop-controlled AGC system to design the AGC controller, but no need to know any inner structure and parameter ination from the AGC model. It can compress all possible complex features, like nonlinearity, time-varying parameter and structure, etc, into a new variable named false partial derivative. It would enable model-free adaptive control only by adjusting the false partial derivative online. The model-free adaptive control includes three control ways tight, partial and full, this text use full model-free adaptive control to fully dig into the hiding ination. By comparison and analysis of calculation examples, it verified this arithmetic has fine nonlinear adaptation, obvious robustness and favorable Control Perance Standard CPS index. 2.Put forward to take advantage of binary coding feature of genetic algorithm when the unit chooses variable from 0 to 1, the genetic algorithm brings genetic operator in the algorithm simulating plant growth. During iterative process, the algorithm adopts and keeps the optimal combination but later intersects and groups with the worst combination. This strategy can expand the scope for the superiors while accelerating the rate of convergence, which suppress the excessive premature and local optimum. It would better expand the scope for optimum if we sort the unit by K-means clustering algorithm while choosing higher mutation probability in the same unit. It would realize equal power distribution in the same unit when we work out the optimal power distribution value of the current combination by linear programming . As for multiple optimal solutions, we can take the arithmetic mean to equally deploy the unit. By comparison and analysis of calculation examples, it verified the 自动发电控制策略及其机组经济性调配研究 IValgorithm is effective and superior. Key wordsAutomatic Generation Control; Model-free Adaptive Control; Data Dr- ive Control; Economical Deployment; Genetic Operator; AGC unit; Pla- nt Growth Simulation Algorithm; K-means Clustering; Linear Program- ming 硕士学位论文 V目 录 学位论文原创性声明 .................................................................................................. I 摘 要 ........................................................................................................................ II 目 录 ........................................................................................................................ V 第1章 绪论 ...............................................................................................................1 1.1研究背景及意义 ............................................................................................1 1.2 国内外研究现状 ...........................................................................................2 1.2.1 自动发电控制策略国内外研究现状 ......................................................2 1.2.2 AGC机组经济性调配国内外研究现状状况 .........................................5 1.3 本文研究内容和创新点 ................................................................................6 第2章 自动发电控制基本原理及其仿真模型介绍 ..................................................8 2.1 自动发电控制基本原理介绍 ........................................................................8 2.1.1 二次调频 ................................................................................................8 2.1.2 自动发电控制系统结构描述 ..................................................................9 2.1.3 能量管理系统....................................................................................... 11 2.1.4 数据采集与监视系统 ........................................................................... 12 2.1.5 自动发电控制软件系统 ....................................................................... 12 2.1.6 自动发电控制信息传输内容 ................................................................ 13 2.2 互联电网电力系统频率控制 ...................................................................... 14 2.2.1 控制区的频率控制模式 ....................................................................... 14 2.2.2 控制区频率控制模式的配合 ................................................................ 15 2.3 互联电网控制性能评价标准 ...................................................................... 17 2.3.1 A1/A2及CPS1/CPS2评价标准介绍 ................................................... 17 2.3.2 两种性能评价标准分析 ....................................................................... 19 2.4 自动发电控制仿真模型 .............................................................................. 20 2.4.1 原动机模型 .......................................................................................... 20 2.4.2 调速器模型 .......................................................................................... 21 2.4.3 发电机-负荷模型 ................................................................................. 22 2.4.4 联络线模型 .......................................................................................... 23 2.4.5 非线性环节模型 ................................................................................... 24 2.4.6 互联两区域 AGC系统仿真模型 .......................................................... 25 2.5 本章小结..................................................................................................... 25 自动发电控制策略及其机组经济性调配研究 VI第3章 基于无模型自适应控制算法的 AGC控制器设计及其仿真研究 ................ 27 3.1无模型自适应算法理论介绍 ....................................................................... 27 3.1.1 基于模型的控制与数据驱动控制 ........................................................ 27 3.1.2 复杂互联双系统分析 ........................................................................... 28 3.1.3 基于全格式动态线性化的无模型自适应控制 ..................................... 28 3.2 基于无模型自适应控制算法的 AGC控制器设计 ..................................... 30 3.3 仿真算例研究 ............................................................................................. 32 3.4 本章小结..................................................................................................... 35 第4章 带遗传算子模拟植物生长算法在 AGC机组调配经济性中的应用 ............ 37 4.1 AGC机组调配数学模型 ............................................................................ 37 4.1.1 AGC机组的调节特性 ......................................................................... 37 4.1.2 目标函数 .............................................................................................. 37 4.1.3 约束条件 .............................................................................................. 38 4.1.4 目标函数分析....................................................................................... 38 4.2 模拟植物生长算法理论 .............................................................................. 39 4.2.1 L-系统原理 .......................................................................................... 39 4.2.2 植物生长的生物学特征 ....................................................................... 39 4.2.3 模拟植物生长算法动力学特征 ............................................................ 40 4.2.4 模拟植物生长算法收敛性分析 ............................................................ 41 4.3 K-means聚类算法 ..................................................................................... 43 4.4 遗传算子..................................................................................................... 44 4.4.1 交叉算子 .............................................................................................. 44 4.4.2 变异算子 .............................................................................................. 44 4.5 线性规划..................................................................................................... 45 4.6 遗传算子的改进策略及算法流程 .............................................................. 46 4.7 仿真算例研究 ............................................................................................. 48 4.8 本章小结..................................................................................................... 50 结论与展望 ............................................................................................................... 51 参考文献 ................................................................................................................... 52 致 谢 ....................................................................................................................... 56 附录A 攻读硕士学位期间所发表的主要学术论文目录 ............................................... 57 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 ............................................................. 58 硕士学位论文 1第1章 绪论 1.1研究背景及意义 随着电力技术的快速发展及用电需求的迅速增长,现代电网的规模越来越大,各区域系统间通过联络线实现互联越来越紧密,已形成多区域复杂互联大电网[1]。我国已步入特高压快速发展的新时代,通过特高压联络线将各区域电网互联,可实现区域间能源互补、削峰填谷及资源优化配置,减少各区域电网内备用容量,并提高电网安全稳定性[2]。同时,特高压联络线使各互联电力系统之间的电气联系得到了强化,使之存在更紧密的电气耦合性[3]。但这也带来了一些弊端,比如一旦某区域电网发生故障,导致特高压联络线功率严重偏离计划值,产生较大范围波动,由于联络线的传输,可能引发一系列连锁性事故,并使故障范围进一步扩大,给电网频率、系统潮流及无功电压的控制带来严峻挑战,甚至严重威胁电网安全运行[4,5]。因此,必须对特高压联络线功率实施有效控制,保证其传输功率维持在计划值附近,并严格控制其波动范围,尽量减少无意交换电量。 越来越多随机性、间歇性较大的风电及光伏发电的接入,以及电网规模的不断扩大,都不可避免给电网带来更多的不确定性扰动[6,7],更易引起电网频率的偏差。电网频率是表征电能质量的重要指标,也是反映电网运行是否安全的重要参数。电网频率的稳定取决于系统发出有功与消耗有功之间的平衡,系统发出有功缺额时,频率下降,反之将上升。电网频率对广大用户的电气设备运行存在较大影响,比如电动机的转速及输出功率与电网频率存在一定的关系,会随其变化而变化,进而影响到产品质量。各种现代化电子设备广泛应用于科技领域,频率的变化将影响到电子设备的精确度,进而影响到科学试验的准确性[8]。由于电网负荷功率扰动时刻发生着,并且难以准确预测,然而电能又不能大量存储,无法及时填补电网电能供需的不平衡,由能量守恒定理可知,发电机的输出功率必然会等于电网消耗功率,自然会随负荷功率的变化而变化。这种输出功率的变化将直接反映在转子的转速上,转子转速变化,电网频率也将随之变化。电网频率的绝对不变是不可能的,只能通过一定的控制手段将电网频率维持在额定值附近很小的波动范围内。我国电网额定频率为 50Hz,电能质量国家标准 GB/T15945-1995电能质量电力系统频率允许偏差规定频率偏差范围为±0.2Hz,小系统可适当放宽至±0.5Hz[9]。自动发电控制是维持电网频率在额定值附近,并控制区域电网间联络线的交换功率在计划值附近的重要手段。因此研究自动发电控制自动发电控制策略及其机组经济性调配研究 2策略,对保障电网安全稳定运行具有重要意义。 自动发电控制策略的研究可定量地获取为维持电网频率及联络线功率稳定所需 AGC 总调节容量,但在满足电网调节速率及容量的前提下,如何实现机组经济性调配是研究自动发电控制的另一重要课题[10,11]。电力系统市场化改革之前,受 AGC 机组数量、调节能力及自动化水平的限制,同时在传统垂直化管理的体制下,AGC 机组是以无偿形式参与 AGC 辅助服务,且通常是根据装机容量分摊总调节容量。这种模式是电力系统行政化管理的产物,严重阻碍电力系统的良性发展。由于得不到应有的经济补偿,将极大地降低发电公司对投资相关 AGC 设备更新和技术改进的积极性,进而影响到 AGC 服务的整体质量,甚至影响到电网的安全稳定运行。随着“厂网分离,竞价上网”的推行,电力系统市场化程度得到进一步深化,应将 AGC 服务视为一种有偿服务,并遵循市场经济的规律,引入竞争机制,从主电量市场剥离,同时建立公平合理的考核、补偿机制,激发发电企业的热情,积极参与 AGC 市场,提供优质服务。这将有助于实现资源优化配置,提高电网运行水平,建立健康稳定的电力市场环境[1214]。从电网运行的物理性出发,为维持电网频率及联络线功率稳定,保障电网安全运行,需在满足一定调节速率及容量的前提下,及时调配机组参与 AGC 服务,实现电网功率平衡。从电力市场的经济性出发,AGC机组的调配是在满足电网所需调节速率及容量的前提下,尽可能降低需要支付的调节费用。从环境保护及能源节约的角度看,追求调节费用最低,其实是更加趋向于选择成本低、燃烧效率高的机组参与电网调节,自然能有效实现节能减排。因此,研究 AGC 机组经济性调配对建立AGC 服务竞争性自由公平市场,提高 AGC 服务质量,节约 AGC 调节支付费用,并通过经济手段实现节能减排具有重要意义。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 自动发电控制策略国内外研究现状 自动发电控制是保障电网安全稳定运行必不可少的重要手段,其被控对象是整个互联电力系统,内部结构包括原动机、调速系统、联络线、发电机-负荷等,其结构复杂时变,且参数不固定。调速系统死区及速率约束等影响,使被控电力系统具有很强的非线性。此外,自动发电控制是建立在信息传输的基础上,数据传输的延迟、丢包问题,同时也对系统控制造成较大的影响。因此,自动发电控制面对的是一个强非线性、时变结构、时变参数,且信息传输延时、数据丢包的复杂系统。这类系统通常难以建立其准确数学模型,基于模型的控制方法并不能取得很好的控制效果。国内外研究者已先后将比例积分Proportion Integation,PI控制、模糊控制、模型预测控制、最优控制、鲁棒控制、滑模变硕士学位论文 3结构控制、强化学习控制、智能算法控制等先进控制方法及理论应用到自动发电控制领域中来[15]。以上研究为自动发电控制的发展,提供了良好的借鉴作用。 1PI控制 PI 控制由于其结构简单、易于实现,同时能将系统稳态误差调整为零,在工业实际控制中应用较为广泛。在自动发电控制领域,PI 控制也是最为经典的控制方式,我国南瑞集团开发的 OPEN2000 能量管理系统中 AGC 软件采用的就是 PI控制[16]。文献[17]通过对比 A1/A2 及 CPS1/CPS2 标准的理想控制效果,进而提出将 CPS 分量与 PI 控制的比例分量及积分分量结合,计算出区域调节总功率,并对调节总功率进行进一步修正,最终提出依据区域调节总功率来划分控制区域。文献[18]研究了分数阶 PID 控制的优良特性,并将其应用于互联电网 AGC控制,并归纳了参数? ,?的整定方法。然而通常 PI 控制参数设置较为固定,当系统内部参数或运行条件发生较大改变时,控制器并不能适应系统模型的变化。PI 控制的积分环节可对系统积累误差进行调整,在一定程度上可消除稳态误差。比例环节可对系统扰动进行快速响应,但难以稳定在理想值,通常产生一定的余差[19]。PI控制往往因比例系数设置过大而出现超调现象,导致出现震荡,稳定性较差,有时却因比例系数过小,而导致响应速度慢,调节时间长。 2模糊控制 模糊控制是将人类的思维、推理和判断能力应用于控制领域,建立一种适用于计算机处理,基于规则的专家系统,可处理非线性特征域的控制问题。G.A. Chown 等人设计出基于模糊控制理论的 AGC 控制器,该控制器已在 Eskom 公司控制中心得到应用,相对于原有控制器控制效果改善超过 50[20]。文献[21]提出将模糊控制技术引入到 AGC 领域,依据运行经验建立模糊规则,设计出基于模糊逻辑的 AGC 模糊控制器。文献[22]提出运用变论域模糊松弛控制对 PI 控制器的比例及积分参数进行在线调整。通过实验表明当系统在发生较大扰动或系统参数发生较大改变时,该控制器仍有较强的自适应性、良好的抗扰动性和较强的鲁棒性。 3模型预测控制 模型预测控制是通过在每次采样瞬间进行一次系统开环最优控制求解,并实施最优控制序列的第一个控制。文献[23]提出将集中式模型预测控制应用于互联电网 AGC 系统,以系统动态模型为预测模型,并考虑机组功率速率约束条件,设计出模型预测 AGC 控制器。文献[24]考虑网络通信延迟及数据丢包问题,运用多步超前预测,弥补丢包数据,提出一种基于时滞模型预测控制算法应用于自动发电控制系统。仿真结果验证该算法良好适应性及较强鲁棒性。 4最优控制 最优控制是现代控制理论的重要分支,以实现系统性能指标最优化为目标。自动发电控制策略及其机组经济性调配研究 4文献[25]建立互联电网 AGC 系统的空间状态模型,通过最优化系统性能指标,提出最优动态闭环自动发电控制策略。 5鲁棒控制 鲁棒控制主要针对控制算法可靠性进行研究,以系统最小安全要求为目标。设计好的控制器,参数不能改变,但即使不调整参数也能保证较好控制性能。文献[26]分析了自动发电控制系统时滞问题,并提出了基于时滞控制理论的自动发电控制H?控制器。文献[2729]均提出将鲁棒控制应用于电网负荷频率控制。 6滑模变结构控制 滑模变结构控制已广泛应用于非线性控制,其控制方式是不连续的,在动态过程中根据系统的当前状态自适应调整系统,并沿着系统事先规定的“滑动模态”状态轨迹运动。文献[30]提出采用 PI 滑模变结构控制对互联电网的频率进行调整,将 PI 控制与滑模变结构控制相结合,选择具有积分滑模超曲面方程使系统从一开始就进入滑动模式,之后让系统进入滑模状态,采用 PI 控制对系统进行控制。 7强化学习控制 强化学习是将环境状态反馈映射到行动,并形成学习互动,与环境相互作用试错,以达到从环境中获取最大累积奖励,搜索最优行为策略。文献[31]提出将CPS 值视为从 AGC 系统即“环境”,所获取的“奖励”,设计出基于 Q 学习的CPS控制器,可有效提高系统的鲁棒性及适应性,并极大提高 CPS指标合格率。文献[3236]均将强化学习算法应用于自动发电控制领域,且都取得一定的效果。 8神经网络控制 神经网络是将大量简单处理单元视为神经突触进行彼此联接,并模拟人体大脑神经网络工作方式,能处理高度复杂、非线性的问题。文献[37]将神经网络算法应用于电力系统频率控制中,并取得良好效果。文献[38]将人工神经网络应用于双互联区域电网,并设计出基于神经网络算法的频率控制器。文献[39]将NARX 神经网络与模糊控制相结合,用于处理电网频率控制的非线性问题,并达到较好控制效果。 9遗传算法控制 遗传算法是模拟自然界遗传机制的繁殖、交叉及基因突变现象及生物进化寻优现象,在算法迭代过程中不断搜寻系统较优解,再利用遗传算子对父代个体编码进行重新组合,并产生下一代,如此不断迭代,直至满足预先设定的收敛指标。文献[40,41]运用遗传算法对发电控制系统的参数进行优化,通过系统仿真证实了该方法可有效优化 AGC控制系统参数。
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