CN108521133A - 基于集合经验模态分解的火-储联合调度调频功率分配方法 - Google Patents
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Abstract
储能系统参与电力系统调频能够改善电力系统频率稳定性,但由于储能成本影响,在确定火‑储联合调频系统功率分配时需要根据系统调频性能和经济性进行优化。本发明提供的基于集合经验模态分解的火‑储联合调度调频功率分配方法,具体步骤如下:S1采用集合经验模态分解法将区域控制误差信号分解成若干个固有模态函数;S2构造时空滤波器;S3建立火‑储联合系统调频信号分段点优化模型;S4根据最优分段点d值,确定ACE值分配到火‑储的调频功率值。本发明所提策略,可以在提高电力系统调频性能的同时,获得很好的经济效益,是很有实用意义的火‑储联合系统调频信号分配策略。
Description
技术领域
本发明涉及参与电力系统二次调频的火-储调频功率分配的方法,具体为基于集合经验模态分解(EEMD)的火-储联合调度调频功率分配方法。
技术背景
随着电力系统规模的扩大、大规模新能源的接入、负荷和电源随机波动幅值和概率的提高以及电力市场的深化,满足负荷需求的电源结构发生较大变化,电网面临调频资源日益减少、频率特性日益恶化的困境。调频是电力系统辅助服务的重要组成部分,以减轻负荷不确定性和电源不确定性对系统频率的影响,自动发电控制(AGC)是调频的重要环节。火电机组本身可以参与二次调频,但其反应速度慢,频繁参与AGC调节将降低发电机的运行效率并增加运行成本。电池储能系统通常具有较快的响应速率,能够快速跟随功率波动,适合于平抑电网的高频波动。然而,储能的高成本问题阻碍了其应对大的波动的能力,且其频繁参与电网调频会对其寿命产生影响。因此,经济合理的确定调频信号在火电机组和储能之间的容量分配,对于改善电网频率性能、提高电网运行的经济性和储能系统的经济性非常重要。
通常AGC调频容量确定时会根据区域控制误差信号(ACE)进行分解,根据分解后的信号确定火电机组和储能系统的调频需求,目前常采用的ACE分解方法主要为采用传统高通滤波器或低通滤波器进行滤波的方法和离散傅里叶变换分解的方法。采用传统高通滤波器或低通滤波器的方法进行分解,会在滤波过程中产生延迟,这将会导致调频需求不准确,而且高低频分段点不容易确定。采用离散傅里叶变换分解的方法只能对ACE信号进行频域分析,得到高低频分量的占比,而无法得到时域对应的高、低频分量,对ACE信号(非平稳、非线性信号)缺乏局域性信息,不能有效给出某频率成分发生的具体时间段。
对储能调频容量的确定,不仅要确定储能系统的功率容量,还要确定储能系统的能量容量,所分配给储能系统的调频需求越高,所需要的储能系统容量就越大,相应的成本就越高,反之,配置储能系统可以使调频性能提高,可以带来一部分收益,故需要综合考虑储能系统的成本、火电机组的成本、调频性能提高带来的收益等因素,配置最为经济的储能系统容量,同时得到调频信号的最优分配方案。
因此,对调频需求进行分解,并确定合适的分段点,确定火-储联合调度调频功率分配策略,对储能系统功率容量和能量容量进行合理配合,对于提高电网调频性能和经济性是非常重要的。
发明内容
本发明解决了储能系统参与电力系统调频过程中对ACE信号在储能和火电机组之间分解的问题,并根据分解后的调频需求信号及所需储能容量建立优化目标函数,得出调频需求的最优分段点及对应储能容量,提供了基于集合经验模态分解的火-储联合调度调频功率分配方法。采用该方法,可以将ACE信号分解为不同的固有模态函数(IMFs),以经济性最优为优化目标,考虑储能和火电机组成本以及调频性能提高带来的补偿收益,确定最佳的储能容量,最后得到最合适的高、低频分段点。按该策略分配调频信号可以同时提高电力系统频率稳定性和获得最好的经济效益。
本发明是采用如下的技术方案实现的:基于集合经验模态分解的火-储联合系统调频信号分配方法,包括以下步骤:
S1:采用集合经验模态分解的方法将ACE数据进行分解,分解结果为式中,X(t)为t时刻原始ACE信号序列,hi(t)为第i阶固有模态函数,即IMF分量,n为分解模态的数量,rn(t)为分解余项。
S2:构造时空滤波器:将集合经验模态分解后的各个IMF分量及余项进行重组,分别构造高通滤波器和低通滤波器,分段点设置为d,则分解后的低频分量为:高频分量为:
S3:建立火-储联合系统调频信号分段点优化模型:将高低频分段点d的设置问题看作单目标优化问题,设储能参与调频后带来的净效益为目标函数,取净效益最大也即目标函数值最大时对应的d值为最优解,其净效益包括三个部分,分别是AGC调节性能指标提高带来的收益、火电机组参与调频的成本和配置储能系统所需要的成本。以净效益为目标函数的火-储联合系统调频信号分段点优化模型如下:
式中,B(i,d)为第i天该策略下由于AGC调节性能指标提高带来的收益,其值可由各区域《并网发电厂辅助服务管理实施细则》和《发电厂并网运行管理实施细则》(简称两个细则)确定;SG(i,d)为第i天,火电机组按照低频分量参加调频时,火电机组由于频繁运行产生的成本和由火电机组运行点改变产生的成本之和;SC(i,d)为第i天,储能机组参与高频分量调节时,其功率成本和能量成本之和;B(i,d)、SG(i,d)和SC(i,d)均为分段点d的函数。为保证目标函数的可信度,求得使得N天平均净效益最大的d值即为火电机组和储能系统分配ACE调频信号的最优点。
S4:根据求解的最优d值,设置在此电网ACE的高频分量和低频分量分段点,则某时刻下,将电网ACE功率值分解为高频分量和低频分量,作为火-储联合调度调频分配功率值,储能机组和火电机组分别依据高频分量和低频分量进行调整。
本发明提供的基于集合经验模态分解的火-储联合调度调频功率分配策略,在对调频需求分解时得到了良好的时域特性,可以实现ACE信号的高、低频分量在时域的对应,根据所得的若干个IMF分量可以确定合理的高、低频分段点,并得出最佳火-储功率分段点,并根据ACE值确定火-储调频功率值。该策略在确定最佳高、低频分段点时以经济性最优为优化目标,按该策略将调频信号分配给火电机组和储能系统,可以提高电力系统频率稳定性的同时获得最好的经济效益。
具体实施方式
基于集合经验模态分解的火-储联合系统调频信号分配方法,包括以下步骤:
S1:采用集合经验模态分解的方法将ACE数据进行分解,分解结果为式中,X(t)为t时刻原始ACE信号序列,hi(t)为第i阶固有模态函数,即IMF分量,n为分解模态的数量,rn(t)为分解余项。
S2:构造时空滤波器:将集合经验模态分解后的各个IMF分量及余项进行重组,分别构造高通滤波器和低通滤波器,分段点设置为d,则分解后的低频分量为:高频分量为:
S3:建立火-储联合系统调频信号分段点优化模型:将高低频分段点d的设置问题看作单目标优化问题,设储能参与调频后带来的净效益为目标函数,取净效益最大也即目标函数值最大时对应的d值为最优解,其净效益包括三个部分,分别是AGC调节性能指标提高带来的收益、火电机组参与调频的成本和配置储能系统所需要的成本。以净效益为目标函数的火-储联合系统调频信号分段点优化模型如下:
式中,B(i,d)为第i天该策略下由于AGC调节性能指标提高带来的收益,其值可由各区域《并网发电厂辅助服务管理实施细则》和《发电厂并网运行管理实施细则》(简称两个细则)确定;SG(i,d)为第i天,火电机组按照低频分量参加调频时,火电机组由于频繁运行产生的成本和由火电机组运行点改变产生的成本之和;SC(i,d)为第i天,储能机组参与高频分量调节时,其功率成本和能量成本之和;B(i,d)、SG(i,d)和SC(i,d)均为分段点d的函数。为保证目标函数的可信度,求得使得N天平均净效益最大的d值即为火电机组和储能系统分配ACE调频信号的最优点。
S4:根据求解的最优d值,设置在此电网ACE的高频分量和低频分量分段点,则某时刻下,将电网ACE功率值分解为高频分量和低频分量,作为火-储联合调度调频分配功率值,储能机组和火电机组分别依据高频分量和低频分量进行调整。
Claims (1)
1.基于集合经验模态分解的火-储联合系统调频信号分配策略,其特征在于包括以下步骤:
S1:采用集合经验模态分解的方法将ACE数据进行分解,分解结果为式中,X(t)为t时刻原始ACE信号序列,hi(t)为第i阶固有模态函数,即IMF分量,n为分解模态的数量,rn(t)为分解余项;
S2:构造时空滤波器:将集合经验模态分解后的各个IMF分量及余项进行重组,分别构造高通滤波器和低通滤波器,分段点设置为d,则分解后的低频分量为:高频分量为:
S3:建立火-储联合系统调频信号分段点优化模型:将高低频分段点d的设置问题看作单目标优化问题,设储能参与调频后带来的净效益为目标函数,取净效益最大也即目标函数值最大时对应的d值为最优解,其净效益包括三个部分,分别是AGC调节性能指标提高带来的收益、火电机组参与调频的成本和配置储能系统所需要的成本,以净效益为目标函数的火-储联合系统调频信号分段点优化模型如下:
式中,B(i,d)为第i天该策略下由于AGC调节性能指标提高带来的收益,其值可由两个细则确定;SG(i,d)为第i天,火电机组按照低频分量参加调频时,火电机组由于频繁运行产生的成本和由火电机组运行点改变产生的成本之和;SC(i,d)为第i天,储能机组参与高频分量调节时,其功率成本和能量成本之和;为保证目标函数的可信度,求得使得N天平均净效益最大的d值即为火电机组和储能系统分配ACE调频信号的最优点;
S4:根据求解的最优d值,设置在此电网ACE的高频分量和低频分量分段点,则某时刻下,将电网ACE功率值分解为高频分量和低频分量,作为火-储联合调度调频分配功率值,储能机组和火电机组分别依据高频分量和低频分量进行调整。
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GR01 | Patent grant | ||
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