风电优先调度下的广义预测控制策略

【摘要】：一般电网调度存在大量“弃风”现象,因此我国提倡风电优先调度的方法,以提高风能利用率。在风电优先调度原则下,风电大规模并网时,其不稳定性对电网的影响日显突出,为此论文提出了一种改进型广义预测控制方法作为自动发电控制系统调度中心的控制策略。该控制策略以PI型广义预测平均控制算法为基础,构建了考虑扰动项的预测模型,并推导出最优控制量。由于在预测模型中考虑了扰动项,因此该预测控制能够有效的抑制扰动,达到最优控制的目的。本文将PI型广义预测平均控制器,分别应用到以火电机组为调频机组的单区域和双区域的自动发电控制系统中,并且将风电扰动和负荷扰动加入到电力系统。在自动发电控制系统模型中考虑了发电机组的控制回路和机组控制器,以更加符合实际情况。在应用中采用粒子群算法对PI型广义预测平均控制中的比例因子和积分因子进行整定,以达到控制效果的最优。控制应用表明：PI型广义预测平均控制对风电扰动和负荷扰动的抑制要优于常规PI控制,同时比常规PI控制有更好的鲁棒性,为电网充分吸收风能、抑制扰动提供了一种控制策略。 【关键词】：风电 优先调度 自动发电控制 广义预测控制 粒子群算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-11
• 1.2 自动发电控制的研究现状11-13
• 1.2.1 基于滑膜变结构控制的自动发电控制11
• 1.2.2 基于鲁棒控制的自动发电控制11-12
• 1.2.3 基于人工智能控制的自动发电控制12
• 1.2.4 基于模型预测控制的自动发电控制12-13
• 1.3 风电规模并网的研究现状13-15
• 1.4 本文的研究内容和论文结构15-17
• 第二章 自动发电控制系统基础17-27
• 2.1 自动发电控制系统概述17-18
• 2.2 自动发电控制系统组成18-19
• 2.2.1 系统构成18
• 2.2.2 控制回路18-19
• 2.2.3 与能量管理系统的关系19
• 2.3 自动发电控制系统的工作过程19-21
• 2.3.1 AGC系统信息的传输方式19-20
• 2.3.2 负荷频率控制20-21
• 2.3.3 实时经济调度21
• 2.3.4 自动发电控制系统的运行状态21
• 2.4 AGC的控制标准21-23
• 2.4.1 A/B标准21-22
• 2.4.2 CPS标准22-23
• 2.5 风电优先调度下的自动发电控制23-26
• 2.5.1 风电机组输出功率特性24
• 2.5.2 风电功率波动对电力系统的影响24-25
• 2.5.3 传统AGC模型25
• 2.5.4 考虑机组控制回路的AGC模型25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 PI型广义预测平均控制27-36
• 3.1 广义预测控制概述27-28
• 3.2 改进的PI型广义预测平均控制28-33
• 3.2.1 控制律的推导28-32
• 3.2.2 Diophantine方程的递推求解32-33
• 3.2.4 参数的选择33
• 3.3 粒子群算法整定比例因子和积分因子33-35
• 3.3.1 粒子群算法概述33-34
• 3.3.2 带惯性权重的粒子群优化模型34-35
• 3.3.3 算法流程35
• 3.3.4 利用粒子群算法整定PI型广义预测平均控制的参数35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 PI型广义预测平均控制在AGC系统中的应用36-51
• 4.1 单区域AGC系统控制36-42
• 4.2 两区域AGC系统控制42-50
• 4.3 本章小结50-51
• 第五章 结论与展望51-52
• 参考文献52-57
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果57-58
• 致谢58

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