【摘要】：傳統(tǒng)的調(diào)頻方法主要從電源側(cè)入手,執(zhí)行“電源調(diào)度”,由發(fā)電機(jī)組一次調(diào)頻、自動(dòng)發(fā)電控制和抽水蓄能等完成調(diào)頻任務(wù)。但是隨著分布式電源的接入,其出力的隨機(jī)性和不確定性加重了電網(wǎng)調(diào)頻任務(wù),另外特高壓直流的發(fā)展,特別是近幾年來(lái)發(fā)生的幾起重大的直流閉鎖事故極大地影響了系統(tǒng)頻率的穩(wěn)定,僅僅采用常規(guī)電源提供調(diào)頻的方式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)新形勢(shì)的發(fā)展。近年來(lái),隨著電力市場(chǎng)機(jī)制的逐步完善,使得負(fù)荷側(cè)的部分資源也可具有參與系統(tǒng)調(diào)頻的可能性。本文以此為契機(jī),選取兩類典型負(fù)荷,圍繞負(fù)荷建模、控制策略及其對(duì)電力系統(tǒng)調(diào)頻控制參數(shù)的影響等方面進(jìn)行深入研究。本文首先對(duì)時(shí)域仿真法、等值模型法兩種電力系統(tǒng)頻率模型進(jìn)行介紹,然后闡述了需求響應(yīng)參與系統(tǒng)調(diào)頻的必要性、可行性,并在分析電力系統(tǒng)一次、二次調(diào)頻機(jī)理的基礎(chǔ)上,選取兩類典型負(fù)荷作為研究對(duì)象,為下文研究做鋪墊。首先,從一次調(diào)頻服務(wù)的角度,以電熱鍋爐為典型代表,基于其基本結(jié)構(gòu)、工作原理,分析其運(yùn)行特性并表征溫度調(diào)節(jié)量與加熱功率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,然后在此基礎(chǔ)上,綜合考慮電熱鍋爐運(yùn)行特性和自身參數(shù)的限制,推導(dǎo)出電熱鍋爐上調(diào)和下調(diào)最大響應(yīng)容量,最后基于電熱鍋爐響應(yīng)特性差異性,設(shè)計(jì)平衡電熱鍋爐負(fù)荷群中個(gè)體響應(yīng)潛力與響應(yīng)優(yōu)先級(jí)的基于變閾值的集群優(yōu)化排序控制策略。通過(guò)仿真算例實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)電熱鍋爐有序響應(yīng)一次調(diào)頻信號(hào),避免不合理的響應(yīng)容量引起頻率過(guò)調(diào)以及大量負(fù)荷突然投切造成電網(wǎng)二次傷害。然后,從二次調(diào)頻服務(wù)的角度,以空調(diào)負(fù)荷為代表,基于空調(diào)負(fù)荷的工作原理以及動(dòng)態(tài)模型,提出線性化的空調(diào)熱等效參數(shù)模型,在此模型基礎(chǔ)上,可以得出通過(guò)改變溫度設(shè)定值控制其通斷狀態(tài)的控制方式具有一定的延遲和慣性,不易實(shí)現(xiàn)瞬斷功能,所以在時(shí)間尺度上歸入電力系統(tǒng)的二次調(diào)頻范疇。通過(guò)K-means聚類算法將廣泛分布、物理屬性差異大的區(qū)域空調(diào)負(fù)荷聚類成若干聚合小組,然后采用空調(diào)分群溫度調(diào)節(jié)控制策略,分析區(qū)域集群空調(diào)的響應(yīng)容量、響應(yīng)速率等運(yùn)行特性。最后提出考慮用戶參與度影響的空調(diào)集群調(diào)頻控制策略,并通過(guò)仿真驗(yàn)證了空調(diào)負(fù)荷能夠很好地配合發(fā)電機(jī)組的二次調(diào)頻。最后,為了解決因需求側(cè)調(diào)頻資源的加入造成電力系統(tǒng)原有的控制參數(shù)不再滿足系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)的問(wèn)題,在第三章和第四章需求側(cè)調(diào)頻控制策略研究基礎(chǔ)上,全面分析了傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組一次、二次調(diào)頻特性,電熱鍋爐負(fù)荷一次調(diào)頻響應(yīng)特性以及空調(diào)負(fù)荷二次調(diào)頻響應(yīng)特性。然后本文以實(shí)際負(fù)荷波動(dòng)數(shù)據(jù)為樣本,通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)選取若干負(fù)荷波動(dòng)場(chǎng)景,在考慮需求響應(yīng)的電力系統(tǒng)頻率響應(yīng)總體框架下,將ITAE性能評(píng)價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為多場(chǎng)景、多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,并采用粒子群算法對(duì)系統(tǒng)調(diào)頻控制參數(shù)進(jìn)行求解。最后基于互聯(lián)電力系統(tǒng)的算例對(duì)上述的控制策略及優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
【圖文】：

圖 3-10 300 空調(diào)樣本的聚類效果阻、熱容以及空調(diào)功率等參數(shù)的分布情況，根據(jù)公式（3工作和關(guān)斷時(shí)間，并對(duì)其進(jìn)行聚類，，結(jié)果如表 3-3 所示，推導(dǎo)，計(jì)算區(qū)域內(nèi)空調(diào)群的聚合功率特性如表 3-4 所示。表 3-3 不同溫度設(shè)定區(qū)間開斷時(shí)間參數(shù)比較聚類中心 1 聚類中心 2 作時(shí)間/h 關(guān)斷時(shí)間/h 工作時(shí)間/h 關(guān)斷時(shí)間/h 工作0.0318 0.0988 0.0431 0.1364 0.00.0301 0.1051 0.0415 0.1452 0.00.0299 0.1209 0.0394 0.1631 0.00.0283 0.1333 0.0388 0.1859 0.00.0277 0.1568 0.0390 0.2167 0.0

down Aircond Aircond,upP P P(4Eboil,down Eboil Eboil,upP P P(4選取提出的 PI 控制器參數(shù)優(yōu)化方法充分考慮了不同擾動(dòng)場(chǎng)景下的綜合調(diào)頻效果最優(yōu)。對(duì)統(tǒng)，不同的負(fù)荷擾動(dòng)對(duì)于系統(tǒng)影響程度不同。為了量化負(fù)荷擾動(dòng)的不確定性和影響對(duì)風(fēng)險(xiǎn)量化定義指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)量化的本質(zhì)是考慮不確定性事件的概率及該事件下產(chǎn)生式如下：W (s) q ( s ) P( s );s A(4，W(s)表示 s 事件的風(fēng)險(xiǎn)量化值；q(s)表示 s 事件發(fā)生的概率；P(s)表示 s 事件發(fā)生響。A 表示所有事件的集合。本文所研究?jī)?nèi)容來(lái)說(shuō)，只考慮負(fù)荷階躍波動(dòng)場(chǎng)景集合的情況下，以某一區(qū)域的一個(gè)樣本，通過(guò)分析擬合，實(shí)際負(fù)荷波動(dòng)接近于正態(tài)分布。負(fù)荷波動(dòng)服從于 N(2.8134e-04，示為某種負(fù)荷擾動(dòng)的發(fā)生的概率，表征為圖 4-6 中斜線區(qū)域面積，P(s)表示該種擾幅值，表征為擾動(dòng)區(qū)間的平均值。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2706906