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智能电网预测发电和柔性负荷控制策略研究

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摘要

专用术语

第一章 绪论

§1.1 研究背景

§1.2 电网发电控制策略

§1.2.1 传统自动发电控制

§1.2.2 模型预测发电控制

§1.3 需求响应策略

§1.4 本文的主要工作

第二章 智能电网模型预测发电控制

§2.1 背景介绍

§2.2 模型预测控制

§2.3 模型建立

§2.3.1 单区域电力系统模型

§2.3.2 多区域电力系统模型

§2.3.3 控制考核标准(CPS1/CPS2)

§2.3.4 系统约束

§2.4 基于MPC的电网发电控制策略

§2.4.1 考虑调整成本和负荷预测的单区域预测发电控制

§2.4.2 考虑CPS1/CPS2的多区域预测发电控制

§2.5 算例分析

§2.5.1 单区域模型预测发电控制仿真

§2.5.2 多区域模型预测发电控制仿真

§2.6 本章小节

第三章 异质空调负荷建模与分析

§3.1 背景介绍

§3.2 单个空调的动力学特性

§3.3 单个空调的平均用电量

§3.3.1 空调“开”状态概率估计

§3.3.2 算例分析

§3.4 异质空调稳态聚合功率

§3.4.1 稳态聚合功率估计

§3.4.2 算例分析

§3.5 异质空调稳态状态分布

§3.5.1 稳态状态分布估计

§3.5.2 算例分析

§3.6 本章小结

第四章 异质空调负荷分散式控制策略

§4.1 背景介绍

§4.2 聚合异质空调负荷建模

§4.2.1 单个空调的动力学特性

§4.2.2 异质空调在稳态下聚合功率估计

§4.3 基于频率的异质空调分散式控制策略

§4.3.1 准备工作

§4.3.2 控制策略

§4.4 分散式控制策略在频率调节中的应用

§4.5 本章小节

第五章 考虑电价激励的分层模型预测发电和柔性负荷控制

§5.1 基于竞价机制的多时段滚动经济调度(上层)

§5.2 温控柔性负荷集群代理建模(下层)

§5.2.1 温控负荷聚合体的建模与控制

§5.2.2 温控负荷聚合体电价激励模型

§5.3 模型预测发电控制(下层)

§5.3.1 单区域电力系统建模

§5.3.2 模型预测发电控制

§5.5 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参加的科研项目、学术会议和获得的荣誉

攻读硕士学位期间发表和撰写的论文

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摘要

近年来,智能电网的发展面临诸多挑战,如新能源并网、负荷增加以及分布式电源等设备的接入,这些因素的存在增加了电网安全可靠运行的难度和复杂度。此外,现代电网存在大量柔性负荷,通过实施直接或间接的控制,该部分负荷可参与系统频率和功率调节,从而打破传统发电跟踪负荷的固有模式,实现系统资源优化配置。本文主要研究新的发电和柔性负荷控制策略来参与电网一次和二次调频服务,改善系统频率质量,主要按以下几方面展开:
  首先,在发电侧,将模型预测控制应用于电力系统AGC机组二次调频功率实时调整中。针对单区域和多区域电力系统模型,分别考虑超短期负荷预测以及机组经济成本和CPS1/CPS2标准的模型预测负荷频率控制策略。通过仿真对比,结果表明所提出的控制策略能够平衡各个机组的调节成本,且根据未来时变负荷提前做出控制动作,能够有效减少频率波动,从而稳定系统频率;考虑CPS1标准的控制策略则有益于互联区域电网频率质量的提升。
  其次,在需求侧,研究了异质空调聚合体稳态功率和分布的估计问题。在给定基本假设下,得出异质空调稳态聚合功率跟外界温度和所有空调平均温度设定值之差成比例关系,该结论验证了经典的H/CDD(Heating/Cooling Degree Day)概念的有效性,并可用于电网需求侧管理以及负荷预测或控制。此外,文中给出了异质空调聚合体开、关态下温度的概率密度函数的表达式,发现开、关态下温度概率密度函数之和跟外界温度无关,仅由空调温度设定值和死区分布决定。通过Monte Carlo仿真,前述结论均一一得到验证。
  然后,针对异质空调聚合体提出了基于频率的分散式控制策略,并将其应用于电力系统一次调频中。分散式策略基于空调聚合体功率估计值和负荷功率调整量来设计空调个体局部控制算法。在所设计算法中,每个空调基于系统频率以及自身状态,根据所估计的概率随机响应,实现系统总体负荷调整目标,且保证了空调个体间响应的公平性。在仿真中,分散式控制策略被考虑进电力系统一次调频中,用以提供快速频率调节服务。仿真结果表明空调能够快速响应由需求突变引起系统频率变化,且能够大大减少一次调频机组出力以及频率偏差。
  最后,基于分层模型预测控制以及市场竞价机制的经济调度,考虑通过电价激励的方式使得柔性负荷参与电力系统二次调频服务。在上层,独立运行商求解多时段滚动经济调度,给出下层机组参考发电功率以及市场出清价格。然后,在下层发电侧,机组根据参考功率采用实时模型预测发电控制,并考虑机组的调整成本;在用户侧,首次提出考虑控制成本及收益的电价激励模型,柔性负荷代理商基于合约和出清价格给出实现自身福利最大化的用电量,采用模型预测控制进行功率调整。通过实验仿真,考虑电价激励模型的联合仿真策略能够平滑负荷用电曲线,减少机组调整成本,抑制系统频率波动。

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