Load frequency control of power systems with large scale of wind power integrated based on particle swarm algorithm
Abstract: An interconnected power system with large scale of wind power integration is taken as our research object. In order to keep the stability of frequency, a PSO based load frequency controller is proposed. According to the amount of area control error (ACE), traditional load frequency controller is to adjust the output of units in order to make ACE approach to zero. Then output from all generators is matched to the demand from load. Output from wind units is taken as a negative load and an equivalent load is formed. Intelligent PSO is introduced into traditional load frequency controller and is expected to improve the control performance. The simulation based on the model, which is constructed on Matlab/Simulink platform demonstrates that, for the new design controller, its performance index whether frequency error of interconnected network or exchange flow for the interconnected line is better than that of traditional load frequency controller.
0 Introduction
With the depletion of the worlds fossil energy and environmental degradation, countries are taking measures to speed up the use of renewable energy and development. As a kind of inexhaustible clean energy, wind energy has been paid more and more attention. At present, wind power generation has become the fastest and most mature renewable energy generation technology. Due to the fluctuation of wind farms output power, its large-scale grid-connection will bring a series of problems to the power grid, such as power quality, system stability, scheduling and Operation Economy of the grid, etc. . And with the increase of the proportion of wind power capacity in the system, the above effects become more and more significant. Among them, the impact on the system frequency can not be ignored, it is directly related to the security and stability of power system operation. In this case, how to suppress the system frequency fluctuation caused by wind power access to ensure the frequency security and stability has become one of the important issues in wind power research.
At present, the main methods to overcome the frequency control problem after the wind power is connected to the system are as follows: improve the precision of the wind power forecast, do well the dispatching plan, which is helpful to reduce the system operation cost and spare capacity; By introducing a frequency response link into the wind turbine to improve its own active power regulation, the wind farm can participate in the system frequency regulation to a certain extent, balance The power fluctuation caused by wind power on the spot; utilize the frequency regulation ability of conventional units, i. e. existing speed governor and automatic generating device.
In order to maintain the balance of active power and ensure the maximum output of wind farm, the most practical means of frequency control is to fully exploit the frequency modulation ability of existing power system to meet the needs of larger wind capacity access. The most direct way to improve the frequency modulation ability of the existing system is the design of load frequency controller, which has the advantages of less investment and good effect.
In the previous research, this paper introduces the way of dealing with wind power output, that is, taking the fluctuation of wind power output as a negative load fluctuation, and illustrates the feasibility of frequency control of AGC in wind power access, but lacks the concrete control strategy design and the implementation. The intelligent controller has the advantages of good self-adaptability and dealing with non-linear system, and it can adapt to the control problem under the changing condition better than the traditional proportional integral controller, in this paper, the load frequency control system model of two-area interconnected system with wind power is established, and the load frequency control system model of two-area interconnected system with wind power is established, then the particle swarm control with fast convergence is applied to the interconnected power system with wind power access, and the improvement degree of the frequency performance index is analyzed, which is verified by an example on Matlab / Simulink.
1 Load Frequency Control Model of two-area interconnected system with wind power
Load Frequency Control LFC is based on Area Control Error, ACE to achieve the Control of the unit adjustment. It changes the total power level of the system by adjusting the output of the unit, and makes the regional control deviation ACE zero under the continuous regulation of the active power of the unit, so as to ensure the matching of the output and the load power of the whole system. 1.1 load frequency control system model for two-area interconnected systems the load frequency control system model for two-area interconnected systems is shown in figure 1, it consists of governor module, Prime Mover Module, generator-load module, tie-line module, LFC controller and so on.
Fig. 1 Model of load frequency control for an
interconnected grid with two regions
For an interconnected power system, each control area controls only the load disturbances that occur in its own area under the premise of a given tie-line exchange power, the load frequency controller controls the system frequency and the tie line exchange power simultaneously. The tie-line frequency deviation control (TBCTBC) is often used in the load frequency controller, i. e. the two-zone frequency deviation is
1.2 wind speed model
The wind speed is the main parameter which affects the output of the generator. At present, the four-component model is widely used at home and abroad, that is, it is composed of basic wind, gust, gradual
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
基于粒子群算法的大规模风电并网系统的负荷频率控制
摘要:本文以一个具有大规模风电集成的互联电力系统为研究对象，为了保持频率的稳定性，提出了一种基于粒子群算法的负载频率控制器。传统的负荷频率控制器是根据面积控制误差(ACE)的大小对机组的输出进行调整，使ACE趋近于零，然后所有发电机的输出与负载的需求相匹配，将风机组输出作为负负荷，形成等效负荷。在传统的负载频率控制器中引入了智能粒子群算法，有望提高控制性能。基于该模型在Matlab/Simulink平台上进行仿真，结果表明，新型设计控制器的性能指标无论是互联网络的频率误差还是互联线路的交换流量都优于传统的负载频率控制器。
0引入
随着世界化石能源的枯竭和环境的恶化，各国都在采取措施加快可再生能源的开发和利用。风能作为一种取之不尽、用之不竭的清洁能源，越来越受到人们的重视。目前，风力发电已成为发展最快、最成熟的可再生能源发电技术。由于风电场输出功率的波动，其大规模并网将给电网带来一系列问题，如电能质量、系统稳定性、电网调度和运行经济性等。而随着风电容量在系统中所占比例的增加，上述效应越来越显著。其中，对系统频率的影响不可忽视，它直接关系到电力系统运行的安全与稳定。在这种情况下，如何抑制风电接入引起的系统频率波动，确保频率安全稳定成为风电研究的重要问题之一。
目前，克服风电接入系统后频率控制问题的主要方法有:提高风电预测精度，做好调度方案，有利于降低系统运行成本和备用容量;通过在风力机中引入频率响应环节来改善自身的有功功率调节，风电场可以在一定程度上参与系统的频率调节，现场平衡风电带来的功率波动;利用常规机组，即现有调速器和自动发电装置的频率调节能力。
为了保持有功功率平衡，保证风电场的最大输出，最实用的频率控制手段是充分利用现有电力系统的调频能力，满足更大风量接入的需要。提高现有系统调频能力最直接的方法是设计负载频率控制器，它具有投资少、效果好的优点。
在前面的研究中介绍了处理风力发电输出的方式，说出了以风力发电输出的波动为负的负荷波动，也说明了频率控制的可行性AGC的风力发电接入,但缺乏具体控制的设计和实现策略。智能控制器具有良好的自适应性和处理非线性系统的能力,它对比传统的比例积分控制器来说可以适应不断变化的条件下的控制问题，在本文中,建立了风力发电两区互联系统的负荷频率控制系统模型,然后将快速收敛的粒子群控制方法应用于具有风电接入的互联电力系统，分析了频率性能指标的改善程度，并在Matlab / Simulink上进行了实例验证。
1风力发电两区互联系统负荷频率控制模型
负载变频控制是基于LFC的区域控制误差，ACE实现对机组的控制调节。它改变了系统的总功率的输出通过调整单元,并使区域控制偏差ACE零连续监管下的有功功率的单位,以保证输出的匹配和整个系统的负载功率。
1.1控制系统
两区互联系统的负荷频率控制系统模型如图1所示，由调速器模块、原动机模块、发电机-负荷模块、联络线模块、LFC控制器等组成。
图1 具有两个区域的互联电网的负载频率控制模型
对于互联电力系统，在给定联络线交换功率的前提下，每个控制区只控制其所在区域内发生的负荷扰动，负荷频率控制器同时控制系统频率和联络线交换功率。负载频率控制器通常采用联络线频率偏差控制，即双区频率偏差。
1.2风速模型
风速是影响发电机输出功率的主要参数。目前，四分量模型在国内外得到了广泛的应用，即由基本风、阵风、渐变风和随机风组成。它们的定义和数学表达如下。
- 基本的风
基本风V在风力机正常运行过程中始终存在，近似由风电场测风所得的威布尔分布参数决定。
式中:V为基本风速(m/s);K和a分别为风力机的形状和尺度参数，伽玛函数则由于它几乎是不变的，因此在仿真中可以把它看作常数。
- 阵风
阵风反映了风速的突然变化。它通常用来评估系统在风速变化时的动态特性。
式中，vcos、TG、T1G、Maxg分别为阵风速度(m/S)、周期(S)、启动时间(S)、最大值(m/S)。
- 渐进的风
利用变风速Vwr来描述风速的渐变特性。在电力系统的静稳定性分析中，特别是在风力发电系统对电网频率波动的影响分析中，通常采用风速逐渐变化时的系统频率稳定性评估方法。数学表达式为：
式中，vcamp Maxr 1-t-T2R / T1r - T2r, vcamp、Maxr、T1r、T2r、TR分别为梯度风速(m/S)、最大值(m/S)、开始时间(S)、结束时间(S)、保持时间(S)。
- 随机风速
随机风速vMN用来反映风速的随机特性，用随机模块表示。以上四种风的风速对风力机的作用是
在Matlab / Simulink环境下搭建以上四个风速组件模块，风电场风速变化过程如图2所示。100年代风味的起始时间,结束时间是300年代,最大是0.4 m / s, 300年代逐渐风的开始时间,结束时间是500年代,最大是0.5 m / s，基本风和随机风始终存在，仿真时间为600s。
图2风速曲线
1.3风电场出力模型
风的动能通过风力机转化为机械能，是风力机的主要能量捕捉部件。其中，风力机是风力机最重要的组成部分，其输出功率为
在公式中,Pm是风力发电机的输出功率,CP为风能利用系数,这是一个函数的叶尖速度和螺旋角的比值,其理论最大值为0.593,实际应用中不能达到。S为风力涡轮机的扫掠面积,单位为平方米;空气密度kg / M3V，风速M / S。
目前，国内外新建风电场大多以变速恒频双馈风力机为主，功率特性曲线如图3所示。当风速较低时,最优叶尖速度比和最大风能利用系数是通过调整发电机转矩输出功率最大化,叶片距角改变变距系统限制风力涡轮机获得能量,因此风力涡轮机的力量保持在额定值附近,输出稳定。
图3双馈电源功率特性曲线VSCF风单元
UP77 / 1500的变速恒频双馈风力发电机的发电能力1500千瓦为例,切入风速,断路器风速、额定风速3 m / s, 25米/秒和11 m / s,分别和风轮的功率系数为40%,空气密度是1.225千克/米3和风力涡轮机的直径是77.6米。在Matlab / Simulink中，风电场的输出功率变化如图4所示。这个风电场由100个这样的风力涡轮机组成。风力发电场的功率变化很大。最大和最小输出分别为137mw和106mw。
-
粒子群优化
- 粒子群优化原理
粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)是一种高性能的优化算法，最早由美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师于1995年提出。基本思想是每一个优化问题的潜在解都是搜索空间中的粒子，所以粒子具有最优的适应度函数，每个粒子都有一个速度矢量,确定其方向和距离，然后粒子跟随当前最优粒子穿过解空间。
图4风电出力曲线
假设目标搜索空间为d维空间，其中M个粒子构成一个粒子群，其中第一个粒子的位置由Xi Xi 1, Xi Xi 2，hellip;， Xid, I 1,2，hellip;米，速度是VI VI1, VI vi2，hellip;到目前为止，第一个粒子搜索的最佳位置是Pi Pi Pi 1, Pi Pi 2，hellip;， Pid，整个粒子群搜索的最佳位置为pg PG1, PG2，hellip;， pgD，粒子更新公式为：
-
- 改进粒子群算法
粒子群优化(PSO)和改进粒子群优化(PSO)被用来提高优化问题的计算性能。考虑到粒子群优化中参数较少，每个参数的设置都会影响算法的性能。因此，对粒子群中的参数采用以下校正技术:
- 惯性权重
本文采用线性微分减量法对拟惯性权重进行调整，其公式为:
通过分析变化方程和实验结果,全局搜索能力很强,这是有利于找到最优种子和快速定位最优解的近似位置,在进化的后期,算法的减少趋势加快,所以一旦发现合适的种子在早期阶段,可以加快算法的收敛速度。
- 学习的因素
根据经验，需要了解因子C1 c22。本文利用反余弦函数构造学习因子调整策略。anti-cosine策略的特点是,该算法可以快速进入本地搜索通过加速c1和c2的变化在最初的阶段,在算法的后期,C1和C2值更加理想的线性和凹函数策略将保持粒子搜索速度和避免过早收敛。反余弦学习因子的构造如下:
突变操作扩展了迭代中不断缩小的种群的搜索空间，让粒子跳出它们之前找到的最佳位置，在更大的空间中寻找，同时保持种群的多样性，提高了寻找较优解的可能性，避免了算法陷入局部最优。
在负载频率控制中，采用粒子群算法对Pi控制器的参数进行优化。如果两个参数相同，则KCIA KCIB、KCPB KCP，则优化后的控制器参数简化为KCI和KCP。利用上述改进技术对Pi控制器的参数进行优化，可以看出改进后的粒子群算法收敛速度快于标准粒子群算法。
图5粒子群算法与修正粒子群算法的收敛曲线
3仿真实验与结果分析
考虑到二区互联系统的负荷频率控制问题，控制区a和B分别设置300mw常规火电机组(非再热汽轮机机组)和控制区a设置150mw风电场，各机组额定频率为50hz。两个区域单元通过联络线连接，形成一个互联系统。系统框图如图1所示。图中的主要计算参数如下:R1, R2 = 2.5 p.u,tau;g1 =tau;g2 = 0.08秒,tau;T1 =tau;T2 = 0.2秒,KP1 = KP2 = 100 p.u。,TP1=TP2= 20s,B1= B2=0.41 p.u。
风速和风电场输出功率的变化如图2和图4所示。效用的变化负载通常分为三种类型:随机组件,组件和波动持续的组件,电合成加载到一个随机的变化量和一个下降的趋势,这是用来模拟电负载的变化处于下降阶段,如图6所示。
图6负荷变化曲线
将风电场出力变化和负荷变化作为等效负荷变化，其变化曲线如图7所示。
图7等效荷载曲线
为了验证控制器的控制效果，分别在不进行负载频率控制、采用传统负载频率控制以及采用基于改进粒子群优化算法的负载频率控制三种情况下进行仿真，仿真曲线如图8和图9所示。
- 无负载频率控制
考虑到等效负载的变化，两个互联系统仅依靠常规机组的一次调频进行控制。模拟的频率偏差曲线8(a)显示，当频率只调整一次时，系统a的频率偏差在-0.55 Hz到0.35 Hz之间波动。按照《互联电网运行管理规定》，互联电网的标准频率为50hz，频率偏差不超过0.2 Hz。如果不进行负载频率控制，系统频率偏差远远大于允许值，就不能很好地发挥对系统频率的控制作用。
此外，从联络线功率交换曲线可以看出，联络线功率交换的规划值为0。当频率仅调整一次时，联络线上的开关功率变化在-70 ~-45MW之间，变化幅度较大，系统在计划值上不稳定，无法实现联络线交换功率的控制。
需要指出的是，在仿真的初始阶段，频率偏移和开关功率偏移都有较大的波动，这是由于仿真开始时风电功率和负荷较大造成的。但是在系统的调节下，这两个值可以很快趋于稳定。
- 包括传统的负载频率控制
从图8B和图9B可以看出，系统的频率偏差在-0.1 Hz和0.1 Hz之间，大部分点的频率偏差在-0.04 Hz和0.04 Hz之间波动，可以满足电力系统正常的频率偏差要求。联络线投切功率在6mw ~ 6mw之间波动，在联络线投切功率计划值0附近稳定，可控制风电系统联络线投切功率。
图8 A区频率偏差曲线
图9搭接线功率偏差曲线
- 采用改进的PSO进行负载频率控制
由图8 C和图9 C可知，系统的频率偏差在-0.1 Hz和0.04 Hz之间波动，大部分点的频率偏差在-0.02 Hz和0.02 Hz之间波动。联络线开关功率在- 1mw和1mw之间波动，稳定在联络线开关功率0的计划值。这意味着改进的控制器可以更好地实现风电互联电力系统的负荷频率控制功能。
这三个模拟的结果总结在表1中。因此，基于改进粒子群算法的LPC可以保证频率偏差在电力系统允许范围内，同时也减小了联络线的开关功率波动范围。
4结论
综上所述，可以得出以下结论:
- 风电的大规模接入增加了电网频率的波动，进而增加了电网调度运行的难度。为了保证系统频率的稳定性和安全性，讨论了设计一种能够处理大规模风电并网引起的系统频率波动的负载频率控制器的可行性。
- 对一段时间内的风电输出特性进行仿真，将风电输出作为“负”负荷添加到系统中，以两个具有风电的互联电力系统为研究对象，构建相应的仿真系统。
- 粒子群优化(PSO)算法应用于传统的Pi控制器时，可以对控制器的参数进行优化。改进后的粒子群算法的收敛性能可以得到改善。
-
通过对有风电的互联电力系统的仿真，发现无负荷频率控制时，有风电波动的互联电力系统的频率无法满足要求；改进PSO控制器的负载频率控制性能优于前两种控制方案，传统负载频率控制的负载频率控制可以使系统
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[416971]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
