[发明专利]一种基于分频控制的动态电力系统负荷频率协调方法有效

专利信息
申请号: 201910053739.1 申请日: 2019-01-21
公开(公告)号: CN109659961B 公开(公告)日: 2022-08-23
发明(设计)人: 米阳;何星瑭;韩云昊;宋元元;蔡杭谊;陈鑫;喻思;郎中杰;季亮;杨兴武 申请(专利权)人: 上海电力学院
主分类号: H02M7/525 分类号: H02M7/525
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 赵继明
地址: 200090 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 分频 控制 动态 电力系统 负荷 频率 协调 方法
【说明书】:

发明涉及本发明涉及一种基于分频控制的动态电力系统负荷频率协调方法,包括:1)构建考虑通信时滞且包含双馈风力发电系统和火力发电系统的动态电力系统模型;2)通过分频器将混合偏差用于协调双馈风力发电机组和火力发电机组的频率管理;3)针对火力发电机组,基于混合偏差的低频分量设计双环补偿控制以提高负荷频率控制的鲁棒性和动态响应;4)针对双馈风力发电机组,基于混合偏差的高频分量设计比例积分控制器以支持火力发电机组的频率调节,利用粒子群优化算法优化多目标函数以获取PI控制器参数。与现有技术相比,本发明具有系统鲁棒性强、双馈风力发电系统能够辅助参与系统频率管理、负荷频率偏差更小,恢复速度更快等优点。

技术领域

本发明涉及一种动态电力系统的负荷频率协调方法,尤其是涉及一种基于分频控制的动态电力系统负荷频率协调方法。

背景技术

可再生能源作为一种可持续的清洁能源,在解决化石能源短缺和缓解全球变暖方面发挥着积极作用。然而,可再生能源具有随机性和不确定性,导致频率偏差增加并使电力系统的运行状态恶化。同时负荷需求的随机波动和开放式通信网络结构的时间延迟也会影响系统频率偏差。因此,近年来电力系统的频率调节引起了很多关注,有必要针对不确定风能和随机负荷需求的时滞电力系统设计一种有效的负荷频率控制(LFC)方法。

在电力系统中,火力发电机组因其稳定的功率输出而被视为频率调节的主要部分。关于改进火力发电机组频率调节已开展多项研究。在文献Adaptive decentralizedload frequency control of multi-area power systems和Adaptive Polar Fuzzylogic based Load Frequency Controller中,研究了基于LFC的自适应控制和模糊控制的电力系统,以保证负载频率的波动收敛到可以做得很小的范围。在文献Delay-dependentstability for load frequency control with constant and time-varying delays中,比例积分负荷频率控制(PI LFC)被设计为了获得更好的频率调节效果通过分析PI控制器的增益与LFC的延迟裕度之间的关系。在文献Robust load frequency control withdynamic demand response for deregulated power systems consideringcommunication delay中,提出了一种鲁棒的LFC控制器设计方法,通过H∞性能分析和粒子群(PSO)搜索算法使频率控制具有鲁棒性。在文献LMI-based robust predictive loadfrequency control for power systems with communication delays中,研究了新的线性矩阵不等式LFC在不同的不确定和时变电力系统中的性能和鲁棒性。含可再生能源的动态电力系统不仅是一个非线性系统,而且还包含大量的不确定性,虽然以上研究中使用的方法提高了LFC的性能,但对于非线性动态电力系统更适合用非线性方法来处理LFC。作为一种典型的非线性控制方法,滑模(SM)控制因其强大的性能和广泛的工程应用而广为人知。SM控制对外部干扰参数不确定性不敏感,其参数可根据系统的动态调整。因此,基于SM算法的控制器可以大大提高系统的鲁棒性和瞬态性能。在文献Sliding mode load-frequency controller design for dynamic stability enhancement of large-scaleinterconnected power systems中,针对具有不确定性的电力系统,基于SM控制设计了负载频率控制器。设计的控制器在广泛的参数范围内具有动态稳健的稳定性。在文献Loadfrequency control by neural-network based integral sliding mode for nonlinearpower systems with wind turbine和Improved sliding mode design for loadfrequency control of power system integrated an adaptive learning strategy中,设计了各种新型的SM LFC,并利用径向基(RBF)神经网络,PSO和自适应动态规划优化了SM控制器的参数。与传统的PI SM控制器相比,有效降低了频率波动范围,提高了响应速度。上述文献通过各种控制算法,特别是SM算法,在优化和改善LFC性能方面做了大量工作。然而,随着风能渗透率的不断提高,有必要使风电机组辅助火力发电机组参与频率调节,而不仅仅是将风力发电机组视为产生有功功率的电源。

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