【摘要】：現(xiàn)代電力系統(tǒng)的一個(gè)重要特征就是分層分區(qū)互聯(lián)運(yùn)行,負(fù)荷頻率控制對(duì)于保證多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。隨著大量光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等間歇式、隨機(jī)性分布式可再生能源的接入,多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率控制問題已面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。近年來,模型預(yù)測(cè)控制算法在電力電子變換器和電力系統(tǒng)等快過程系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注,但在高滲透率分布式可再生能源接入的復(fù)雜多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率控制中的應(yīng)用研究還處于起步階段。本文基于改進(jìn)的模型預(yù)測(cè)控制算法和極值優(yōu)化算法,深入研究傳統(tǒng)多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)以及包含光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等可再生能源的多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)的負(fù)荷頻率優(yōu)化控制難題。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)通過引入一個(gè)擴(kuò)展的狀態(tài)向量到系統(tǒng)狀態(tài)空間模型和有限時(shí)域動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型,提出了一種擴(kuò)展的預(yù)測(cè)控制算法(Extended Model Predictive Control,EMPC)實(shí)現(xiàn)計(jì)及光伏的兩區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率優(yōu)化控制。相比現(xiàn)有研究工作,本文考慮了火力發(fā)電區(qū)域中調(diào)速器的死區(qū)時(shí)間和發(fā)電機(jī)的發(fā)電速率限制等非線性約束約束條件。通過對(duì)系統(tǒng)正常工況運(yùn)行、動(dòng)態(tài)負(fù)載干擾和模型參數(shù)失配等多種場(chǎng)景下的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了EMPC算法相比現(xiàn)有基于遺傳算法、螢火蟲算法和群體極值優(yōu)化算法改進(jìn)的比例積分控制策略具有更佳的暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制性能以及更強(qiáng)的魯棒性。(2)在研究工作(1)的基礎(chǔ)上,將群體極值優(yōu)化算法引入到EMPC的滾動(dòng)優(yōu)化策略中,提出了一種基于群體極值優(yōu)化算法的分布式擴(kuò)展預(yù)測(cè)控制算法(Population Extremal Optimization Based Distributed Extended Model Predictive Control,PEO-EDMPC),并將其應(yīng)用到傳統(tǒng)的多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率控制中。通過對(duì)兩區(qū)域和三區(qū)域典型互聯(lián)電力系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn),從而驗(yàn)證了PEO-EDMPC算法相比傳統(tǒng)的分布式積分控制、基于群體極值優(yōu)化的比例積分控制以及傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制算法具有更好的暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制性能以及更強(qiáng)的魯棒性。(3)在研究工作(2)的基礎(chǔ)上,將PEO-EDMPC算法擴(kuò)展應(yīng)用到包含風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)負(fù)荷頻率優(yōu)化控制問題中。通過對(duì)計(jì)及風(fēng)電的兩區(qū)域和三區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn),從而進(jìn)一步驗(yàn)證了PEO-EDMPC算法相比傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制算法在暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)控制性能以及魯棒性能等方面所具有的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM714

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2796498