大规模风电接入所带来的风电波动必然会影响到互联电网的频率/联络线功率控制质量,这给自动发电控制(AGC)带来了新的挑战和要求。本项目在对现有AGC自动发电控制的结构和功能进行分析和整合的基础上,对大规模风力发电接入情况下自动发电控制展开研究。具体研究内容包括基于区域频率响应系数辨识及考虑风电接入影响的最优旋转备用容量计算、以CPS指标最优为目标的在线AGC自适应控制策略、考虑风电不确定性和旋转备用的在线经济调度算法等。进一步,本项目拟将混成控制理论应用于电力系统一次、二次和三次调频的协调中,最终形成适合于大规模风电接入情况下自动发电控制的整体框架、控制策略和实现方法。和传统自动发电控制相比,本项目的研究能够充分发挥可控发电资源的调控能力,提高系统在大规模风电接入情况下的频率和联络线功率控制质量,进一步推动风电这种可再生清洁能源在我国的发展。
Automatic Generation Control;Wind Power Integra;Optimal Power Flow;Energy Management System;
随着风电等可再生能源的快速发展,大量可再生能源接入已对我国电网调度和运行产生了一定的影响。本项目对大规模风电接入下互联电网的频率/联络线功率控制展开研究,研究成果如下 项目研究了基于SCADA数据的区域频率响应系数辨识方法,基本确定了SCADA数据不可能准确估计系统的区域频率响应系数。项目进一步利用WAMS数据进行研究,提出了基于WAMS数据的低频振荡在线辨识方法。 将不确定性引入电力系统优化调度环节当中,利用不确定性规划和理论研究电力系统最优潮流问题,提出了考虑风电不确定性的机会约束规划最优潮流算法及考虑风电预测误差成本的最优潮流算法,其中第一种算法可给出在一定概率约束条件下的最优潮流结果,可供调度人员参考;第二种算法则把风电预测误差成本考虑在目标函数中,更适合风电预测精度不足的情况。 提出了基于事件驱动的自动发电控制理论和模型,根据电力系统运行要求分别定义了安全、经济、和质量类事件,将多目标优化问题转化为事件产生消除机制,该模型不但可以考虑实时性事件,还可考虑风电预测误差等预测性事件,并触发相应的实时控制和预测控制环节对系统有功/频率进行控制,适合随机性增强的电力系统控制环节。 紧密结合IT技术发展热点,设计并实现了一套基于SOA架构的EMS系统,从逻辑、进程、实施、部署和用户案例等五个视角对EMS系统的各项功能进行了分析,给出了EMS系统中各项服务及其相应接口,所开发的EMS系统具备松耦合,灵活等特点,符合未来电网发展需求。在自动发电控制系统的实施方面,和中国电科院自动化研究所合作基于国家电网的D5000调度自动化平台合作开发了一套自动发电控制系统(提高上网机组一次调频/AGC快速响应能力应对电网频率波动),该系统目前已经在东北电网配置安装并试运行。和中海油及清华大学合作,研制并开发了一套基于SOA架构的海油电网EMS平台,该平台已在中海油涠西南海油平台电网上得到了很好的应用。 项目发表文章9篇(EI4篇,核心5篇),专著1本,开发软件系统2套(AGC系统和EMS系统各一套)推广获经济效益64万元,培养硕士研究生3名(已毕业1名,2013年3月份毕业2名)。项目完成预定目标。