高风电渗透率下自动发电实时控制及其频率稳定研究
高风电渗透率下自动发电实时控制及其频率稳定研究【摘要】:风能是一种可再生清洁能源,接纳大规模风电已成为智能电网建设的重要组成部分。高渗透率风力发电随机性、波动性等使现有确定性的电力
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM614
【目录】:
- 致谢5-6
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-12
- 1 引言12-18
- 1.1 课题研究背景及意义12-14
- 1.1.1 风能和智能电网的发展及背景12-13
- 1.1.2 大规模风电并网对电力系统的影响13-14
- 1.2 国内外研究现状14-16
- 1.2.1 含风电场的AGC负荷控制14-15
- 1.2.2 含风电场的AGC频率稳定控制15
- 1.2.3 高风电渗透背景下AGC的有功控制和经济调度研究现状15-16
- 1.3 本文研究的主要内容16-18
- 2 含大规模风电的AGC控制策略及目标18-26
- 2.1 AGC系统概述18-21
- 2.1.1 自动发电控制的基本原理18-20
- 2.1.2 电力系统运行目标20-21
- 2.1.3 AGC控制目标21
- 2.2 含风电的AGC机组控制策略21-26
- 2.2.1 AGC机组控制策略数学模型22-24
- 2.2.2 含风电场的AGC运行成本24-26
- 3 含风电电力系统负荷频率控制研究26-54
- 3.1 电力系统的频率调整26-29
- 3.2 风机模型和负荷模型29-32
- 3.3 互联电力系统负荷频率控制的数学模型32-37
- 3.3.1 互联系统控制区的典型控制模式33
- 3.3.2 互联系统模型结构33-34
- 3.3.3 系统各部分的动态数学模型34-37
- 3.4 互联系统负荷频率控制(LFC)优化设计37-48
- 3.4.1 基于粒子群优化的互联系统负荷频率PI控制器设计37-38
- 3.4.2 粒子群算法的原理38-40
- 3.4.3 粒子群的改进算法40-42
- 3.4.4 仿真分析42-48
- 3.5 基于模糊-PI控制器的设计48-53
- 3.5.1 模糊控制器的设计48-51
- 3.5.2 模糊-PI控制器的设计及仿真51-53
- 3.6 本章小结53-54
- 4 基于D-SWPSO算法的风电场AGC序列规划54-72
- 4.1 基于任意初始小世界邻域动态粒子群算法(D-SWPSO)55-62
- 4.1.1 算法拓扑结构分析55-57
- 4.1.2 小世界邻域拓扑结构的构造以及特性分析57-58
- 4.1.3 邻域结构动态更新策略58
- 4.1.4 算法流程58-59
- 4.1.5 数值仿真研究59-62
- 4.2 风电场AGC序列规划模型及求解策略62-66
- 4.2.1 风电场出力波动的考核指标62
- 4.2.2 风电场发电收益的指标体系62-63
- 4.2.3 风电场出力波动的平抑思路63-64
- 4.2.4 风电场AGC序列规划的数学模型64-65
- 4.2.5 基于D-SWPSO算法的AGC序列规划流程65-66
- 4.3 仿真分析66-71
- 4.3.1 实际数据分析66-68
- 4.3.2 基于D-SWPSO算法的AGC序列规划仿真68-71
- 4.4 本章小结71-72
- 5 基于预测误差修正的风电场与AGC机组协同实时控制72-88
- 5.1 风电场和AGC机组实时控制原理73-76
- 5.1.1 分布式协同实时控制数学模型73-74
- 5.1.2 分布式控制结构设计74-76
- 5.2 分布式实时控制过程76-79
- 5.3 仿真实验分析79-84
- 5.4 基于预测误差修正的AGC定值系统84-87
- 5.4.1 原理分析84-85
- 5.4.2 仿真验证85-87
- 5.5 本章小结87-88
- 6 总结与展望88-90
- 6.1 总结88-89
- 6.2 展望89-90
- 参考文献90-94
- 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果94-98
- 学位论文数据集98
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