CN109149558B - 基于系统串联补偿的跨区域电网调度agc方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了在跨区域电网调度情况下的一种基于系统串联补偿的自动发电控制(AGC)方法。由于传统模型预测控制(MPC)在复杂电力市场环境下不能达到很好的控制效果，通过在原系统上串联一个补偿环节，以改变系统结构，并通过改变补偿环节各个参数，使MPC控制器适合于经济调度的复杂AGC系统。在此基础上，根据电力市场环境下，配电厂(DISCOS)与发电厂(GENCOS)签订供电合同的两种控制需求为例对所提方法进行验证。MATLAB仿真表明，增加补偿环节后的控制模式相比于传统MPC具备更好的控制效果。

Description

基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法
技术领域
本发明属于自动发电控制(Automatic Generation Control，AGC)控制技术 领域，涉及到一种在电力市场环境下基于系统补偿的跨区域电网调度AGC方法。
背景技术
电力行业由以往垄断的经营模式转变为现在开放的电力市场模式给工业用 电和居民用电提供了更多的选择和更好的服务。但开放的电力市场环境，使AGC 过程更加重要，对AGC的二次调频功能的要求也越来越大，所以对其控制方式 的研究成为AGC研究的重要方向。常规的比例积分(PI)控制器仍然是AGC 系统控制的主流，虽然传统的PI控制器比较简单且容易应用到AGC系统中，但 是这种控制方式的控制机理简单，随着电网复杂程度的增加，容易造成系统超调 过高，产生频率振荡。有一种改进的将PI控制融入最优控制的控制策略，但这 些方法需要状态变量反馈，在复杂电力系统中使用较为困难。有一种滑块控制方 式，即使电网参数变化也能使系统基本保持稳定，但该方法需要对系统参数的变 化进行实时跟踪。利用遗传算法优化比例积分微分(PID)控制参数的方法，优 化后的AGC系统更安全可靠；基于分数阶PID控制的AGC系统，验证了分数 阶PID控制器比传统PID控制器有更好的鲁棒性和自适应性；自模糊自整定PID 控制策略在互联AGC系统中有更好的控制性能。但通过分析不难发现，基于PID 的复合控制方式机理较为复杂，对于存在系统不稳定性的复杂系统来说不便于在 线实施。
模型预测控制(MPC)近几十年都被成功地应用于工业控制当中，MPC是 一种基于模型的闭环优化控制策略是一种新型的计算机控制技术，可以预测未来 的动态模型，能不断优化控制作用和误差的反馈矫正。研究表明MPC控制比其 它控制方式具有更好的控制性能和鲁棒性，能适用于非线性与不确定性的AGC 系统。
电力市场的开放使跨区域电网调度AGC更加复杂。随着我国社会经济形势 的变化，电力市场的运营方式也随之演变。在传统的计划经济模式下，AGC机 组所进行频率调整只是出于确保电力系统运行稳定的目的而受到了足够的重视， 没有从经济的角度去考虑。而开放式的电力市场建立后，厂网逐渐分离，电厂通 过报价参与市场竞争，争取以最高的成交价以及最低的运行成本多发电。这些运 营特性也使得AGC机组系统越趋复杂，同时也对AGC调度策略和控制策略提 出了更高的要求。
发明内容
针对上述问题，在跨区域电网调度下，考虑到MPC控制针对不同系统的控 制效果不同，为实现更优的控制效果，本发明提出在常规MPC控制系统基础上， 增加一个补偿环节的控制策略，改变自动发电控制系统(AGC)的结构，应用 于三区域互联电网AGC系统中。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，其特征在于，所述方法包 括如下步骤：
步骤1：在区域互联电网AGC系统中串联一个补偿环节
Figure BDA0001745336990000021
使每 个区域在控制器后多一个环节以改变区域互联AGC的系统结构，通过改变补偿 环节a、b、c、d参数值，使得MPC控制器更适用于改变后的系统；
步骤2：电网有功功率和负荷的有功功率不平衡时产生频率偏差作为AGC 系统的输入；
步骤3：区域控制误差ACE表示区域负荷与发电量之间的功率不匹配，计 算个区域之间的联络线偏差，ACE可以表示为总的频率偏差△ωi和偏差因子Bi的 乘积与联络线功率偏差的和：ACEi＝Bi△ωi+△Ptiei；
步骤4：采用一个目标函数J来描述AGC系统的控制器；
步骤5：通过MATLAB程序运行CPSO算法代码对补偿环节的4个参数进 行优化，获得全局最优解并代入补偿环节；
步骤6：根据跨区域电网调度的概念，引入配电网参与矩阵DPM和区域参 与矩阵APM，用矩阵描述负荷在区域内发电厂分布的问题。
进一步的，步骤1中所述的补偿环节将其看成串联一个
Figure BDA0001745336990000022
环节，其 特征在于该环节的设计具有通用型特征，能够根据优化算法进行参数的选择，当 选择参数a＝0时，补偿环节等效为一个串联的PID控制器；当参数a＝b＝d＝0时， 补偿环节等效为一个增益环节；当参数a＝b＝c＝0时，补偿环节等效为一个积分环 节。
进一步的，步骤5中采用CPSO算法对补偿环节的4个参数进行优化，寻得 全局最优解，CPSO的优化过程为：初始化参数→初始化一群粒子，产生随机位 置和速度→评价每个粒子的适应度值，更新个体极值Pi和全局极值Pg→计算粒 子的平均粒距D(t)和适应度方差σ2→混沌搜索→新粒子的位置和速度，其中 初始化参数包括：学习因子c1和c2，最大惯性权重ωmax和最小惯性权重ωmin，最 大进化代数Tmax，速度上线Vmax，阈值ε以及混沌搜索迭代次数M。
进一步的，步骤6中根据跨区域电网调度的概念，引入配电网参与矩阵DPM 和区域参与矩阵APM，其中：DPM是一个矩阵，它的行数等于发电厂的数量， 列数等于配电网的数量，在DPM中的每一个数值，都是合同参与因子cpf，代 表了某个配电网与某个发电厂之间的合约电量的系数，则有
Figure BDA0001745336990000031
其中n为发电厂的数量，q为配电网的数量，同时也 根据配电合同的概念，超出合同的负荷就由同区域的发电厂来供应，所以提出区 域参与矩阵APM，矩阵中的每一个数值为矩阵参与因数apf，由此来解决超出负 荷在区域内发电厂分布的问题。
进一步的，根据所述系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，选用三区 域互联电网AGC系统为实验平台，结合跨区域电网调度的情况，利用MATLAB 中Simulink中的模块，构建出三区域互联电网AGC系统的模型，将ACE作为 各区域控制器的输入。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供在跨区域电网调度情况 下的一种基于系统串联补偿的自动发电控制(AGC)方法。由于传统模型预测 控制(MPC)在复杂电力市场环境下不能达到很好的控制效果，通过在原系统 上串联一个补偿环节，以改变系统结构，并通过改变补偿环节各个参数，使MPC 控制器适合于经济调度的复杂AGC系统。在此基础上，根据电力市场环境下， 配电厂(DISCOS)与发电厂(GENCOS)签订供电合同的两种控制需求为例对 所提方法进行验证。MATLAB仿真表明，增加补偿环节后的控制模式相比于传 统MPC具备更好的控制效果。
本发明采用的在AGC系统中增加一个补偿环节后采用MPC控制器的控制 方式，能明显的降低超调量并且能更快进入稳态，具有更好的控制效果，更适用 于复杂的跨区域电网调度AGC系统。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例 中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提 下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1三区域互联电网AGC系统。
图2(情况一)区域1中三种控制方式频率偏差Δω1响应对比曲线图。
图3(情况一)区域2中三种控制方式频率偏差Δω2响应对比曲线图。
图4(情况一)区域3中三种控制方式频率偏差Δω3响应对比曲线图。
图5(情况二)区域1中三种控制方式频率偏差Δω1响应对比曲线图。
图6(情况二)区域2中三种控制方式频率偏差Δω2响应对比曲线图。
图7(情况二)区域3中三种控制方式频率偏差Δω3响应对比曲线图。
图8(情况一)区域1中三种控制方式ACE1响应对比曲线图。
图9(情况一)区域2中三种控制方式ACE2响应对比曲线图。
图10(情况一)区域3中三种控制方式ACE3响应对比曲线图。
图11(情况二)区域1中三种控制方式ACE1响应对比曲线图。
图12(情况二)区域2中三种控制方式ACE2响应对比曲线图。
图13(情况二)区域3中三种控制方式ACE3响应对比曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全 部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳 动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提出基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，能有 效地降低超调量并且能更快进入稳态，具有更好的控制效果。该方法主要包括： 在多区域互联电网AGC系统中各区域增加一个补偿环节改变系统结构；利用 CPSO算法对串联补偿环节各参数进行优化；各区域都采用MPC控制器为控制 方式；根据各区域的频率偏差和联络线偏差控制计算各区域的ACE作为MPC 控制器的输入；引入DPM和APM矩阵概念，模拟跨区域调度电网AGC。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具 体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
步骤1：在区域互联电网AGC系统中串联一个补偿环节
Figure BDA0001745336990000051
使每 个区域在控制器后多一个环节以改变区域互联AGC的系统结构，通过改变补偿 环节a、b、c、d系数值，使得MPC控制器更适用于改变后的系统。
步骤2：电网有功功率和负荷的有功功率不平衡时产生频率偏差作为AGC 系统的输入。
步骤3：区域控制误差(ACE)表示区域负荷与发电量之间的功率不匹配， 计算个区域之间的联络线偏差，ACE可以表示为总的频率偏差△ωi和偏差因子Bi的乘积与联络线功率偏差的和：
Figure BDA0001745336990000052
步骤4：采用一个目标函数J来描述AGC系统的控制器。
步骤5：通过MATLAB程序运行CPSO算法代码对补偿环节的4个参数进 行优化，获得全局最优解并代入补偿环节。
步骤6：根据跨区域电网调度的概念，引入配电网参与矩阵(DISCO participationmatrix，DPM)和区域参与矩阵(area participation matrix，APM)的 概念，用矩阵描述负荷在区域内发电厂分布的问题。
具体实施过程如下：
1、跨区域互联电网AGC系统模型
利用MATLAB中模型预测控制的工具箱，构建出三区域互联电网AGC系 统的模型，模拟电力市场开放环境下，发电厂与配电网自由交易，本发明引入配 电网参与矩阵(DISCOparticipation matrix，DPM)的概念使交易合同可视化， DPM是一个矩阵，它的行数等于发电厂的数量，列数等于配电网的数量。在DPM 中的每一个数，都是合同参与因子(contractparticipation factor，cpf)，代表了 某一个配电网与某一个发电厂之间的合约电量的系数，则有
Figure BDA0001745336990000061
其中n为发电厂的数量，q为配电网的数量，与图1中三区域AGC系统对 应的DPM为：
Figure BDA0001745336990000062
配电网的所需电量有可能会超过合同上所签订的电量，超出合同的负荷就由 同区域的发电厂来供应，而一个区域有两个发电厂组成，所以提出区域参与矩阵 (areaparticipation matrix，APM)，矩阵中的每个数为矩阵参与因数(area participationfactor，apf)，由此来解决超出负荷在区域内发电厂分布的问题。与 图1中三区域AGC系统对应的APM为：
Figure BDA0001745336990000063
每个发电厂的输出功率偏差的期望值为：
Figure BDA0001745336990000064
Figure BDA0001745336990000065
是第i区域合约内负荷需求的变化量，
Figure BDA0001745336990000066
是第i区域合约外负荷需求的 变化量。
Figure BDA0001745336990000067
是区域i输出功率变化的期望值。
整个系统发电厂输出电量的期望值可以被描述成矩阵的形式：
Figure BDA0001745336990000068
联络线功率偏差为：
Figure BDA0001745336990000071
其中
Figure BDA0001745336990000072
是区域i中的发电厂输出的总功率，
Figure BDA0001745336990000073
是区域i中的配电网从其他 区域获得的总功率。区域控制误差(ACE)表示区域负荷与发电量之间的功率不 匹配，ACE可以表示为总的频率偏差△ωi和偏差因子Bi的乘积与联络线功率偏 差的和：
Figure BDA0001745336990000074
在分布式三区域互联AGC系统中的区域i中的状态方程可以描述为：
Figure BDA0001745336990000075
yi＝Ciixi(t) (7)
其中，各参数矩阵如下：
Figure BDA0001745336990000076
Figure BDA0001745336990000077
Figure BDA0001745336990000078
xi是状态变量，
Figure BDA0001745336990000079
是控制输入量，
Figure BDA00017453369900000710
是不在合约内的负载需求， 可以看做是扰动输入。
Figure BDA0001745336990000081
是合约内负载需求向量，区域i总 的合约内负载需求为
Figure BDA0001745336990000082
yi是输出，代表了区域i的ACE。
如图1所示，在图1中，将ACE1、ACE2、ACE3的期望值分别作为MPC 控制器的输入。给定三区域互联电网AGC系统动态模型仿真参数，如表2所示。
表1本发明中出现的参数
Table 1The parameters in this article
Figure BDA0001745336990000083
表2三区域互联AGC模型参数
Tabel 2Three area i nterconnected AGC model parameters
Figure BDA0001745336990000084
2、控制策略
将电力市场开放环境下多区域互联AGC系统的合约内和合约外的负荷需求 的负荷频率问题转化问大规模系统在外部扰动和约束条件下的跟踪控制问题， 本发明根据所搭建的三区域互联AGC系统模型，在AGC系统的每个区域中增 加了一个补偿环节，每个区域采用模型预测控制。
设计补偿环节为：
Figure BDA0001745336990000091
该环节的设计具有通用型特征，可根据优化算法进行参数的选择，比如当 选择参数a＝0时，补偿环节等效为一个串联的PID控制器；当参数a＝b＝d＝0时， 补偿环节等效为一个增益环节；当参数a＝b＝c＝0时，补偿环节等效为一个积分 环节。
对于其中的某个区域i，采用分布式MPC控制方式，对其优化问题可以描 述为：
Figure BDA0001745336990000092
根据
Figure BDA0001745336990000093
Figure BDA0001745336990000094
Figure BDA0001745336990000095
Figure BDA0001745336990000096
其中
Figure BDA0001745336990000097
是从时间t的实际状态xi(t)开始并由给定开环输入函数
Figure BDA0001745336990000098
驱动的第i个区域的预测轨迹。xid是第i个区域状态的期望值，Tp是一个有限的 预测范围。
Figure BDA0001745336990000099
和
Figure BDA00017453369900000910
表示对称和正定权重矩阵，可以自由选择。通 过尝试法和误差法选定：
Figure BDA00017453369900000911
3、跨区域调度
情况1：配电网与发电厂自由合同交易，没有额外需求
此时的发电厂和配电网按照合同上的购电交易，即严格遵守DPM矩阵上的 参数进行电力分配，取：
Figure BDA0001745336990000101
设每一个区域配电网合约内所需的负荷变化量为0.06p.u.MW，即
Figure BDA0001745336990000102
情况二：配电网与发电厂自由合同交易，每个配电网有额外负荷需求
此时，配电网与发电厂之间除了严格按照合同上购电交易外，各区域要负责 满足本区域内配电网所需的额外电量，选取：
Figure BDA0001745336990000103
设合约内每个配电网所需负荷的变化量为
Figure BDA0001745336990000104
合约外每个配电网所需额外电量的变化量为：
Figure BDA0001745336990000105
Figure BDA0001745336990000106
Figure BDA0001745336990000107
从图2～图13中可以看出，本发明提出的基于系统串联补偿的MPC控制策 略与传统PID、MPC控制器相比，更适用于复杂的跨区域电网调度AGC系统， 能够有效减少超调，使系统更快达到稳定状态。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与 其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施 例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单， 相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例 的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般 技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。 综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1：在区域互联电网AGC系统中串联一个补偿环节
Figure FDA0003043848300000011
使每个区域在控制器后多一个环节以改变区域互联AGC的系统结构，通过改变补偿环节a、b、c、d参数值，使得MPC控制器更适用于改变后的系统；
步骤2：电网有功功率和负荷的有功功率不平衡时产生频率偏差作为AGC系统的输入；
步骤3：区域控制误差ACE表示区域负荷与发电量之间的功率不匹配，计算各区域之间的联络线功率偏差，ACE可以表示为总的频率偏差△ωi和偏差因子Bi的乘积与联络线功率偏差的和：
Figure FDA0003043848300000012
步骤4：采用一个目标函数J来描述AGC系统的控制器；
步骤5：通过MATLAB程序运行CPSO算法代码对补偿环节的4个参数进行优化，获得全局最优解并代入补偿环节；
步骤6：根据跨区域电网调度的概念，引入配电网参与矩阵DPM和区域参与矩阵APM，用矩阵描述负荷在区域内发电厂分布的问题；
步骤6中根据跨区域电网调度的概念，引入配电网参与矩阵DPM和区域参与矩阵APM，其中：DPM是一个矩阵，它的行数等于发电厂的数量，列数等于配电网的数量，在DPM中的每一个数值，都是合同参与因子cpf，代表了某个配电网与某个发电厂之间的合约电量的系数，则有
Figure FDA0003043848300000013
其中n为发电厂的数量，q为配电网的数量，同时也根据配电合同的概念，超出合同的负荷就由同区域的发电厂来供应，所以提出区域参与矩阵APM，矩阵中的每一个数值为矩阵参与因数apf，由此来解决超出负荷在区域内发电厂分布的问题。
2.根据权利要求1所述的基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，其特征在于，步骤1中所述的补偿环节将其看成串联一个
Figure FDA0003043848300000014
环节，该环节能够根据优化算法进行参数的选择，当选择参数a＝0时，补偿环节等效为一个串联的PID控制器；当参数a＝b＝d＝0时，补偿环节等效为一个增益环节；当参数a＝b＝c＝0时，补偿环节等效为一个积分环节。
3.根据权利要求1所述的基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，其特征在于，步骤5中采用CPSO算法对补偿环节的4个参数进行优化，寻得全局最优解，CPSO的优化过程为：初始化参数→初始化一群粒子，产生随机位置和速度→评价每个粒子的适应度值，更新个体极值Pi和全局极值Pg→计算粒子的平均粒距D(t)和适应度方差σ2→混沌搜索→新粒子的位置和速度，其中初始化参数包括：学习因子c1和c2，最大惯性权重ωmax和最小惯性权重ωmin，最大进化代数Tmax，速度上线Vmax，阈值ε以及混沌搜索迭代次数M。
4.根据权利要求1所述的基于系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，其特征在于，根据所述系统串联补偿的跨区域电网调度AGC方法，选用三区域互联电网AGC系统为实验平台，结合跨区域电网调度的情况，利用MATLAB中Simulink中的模块，构建出三区域互联电网AGC系统的模型，将ACE作为各区域控制器的输入。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109861249B (zh) * 2019-03-06 2022-06-17 昆明理工大学 一种电力市场区域互联agc调频机组变化的修正方法
CN110545312B (zh) * 2019-08-12 2020-05-08 中国南方电网有限责任公司 电力监控系统跨区互联检测方法与装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103618339A (zh) * 2013-11-21 2014-03-05 大连理工大学 自动发电控制中总调节功率分配方法
CN105914779A (zh) * 2016-04-20 2016-08-31 国家电网公司 一种风电机组参与电力系统自动发电控制的协调控制方法
CN106786807A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 电子科技大学 一种基于模型预测控制的风电场有功功率控制方法
CN107918282A (zh) * 2017-11-30 2018-04-17 湖北工业大学 用于互联电网自动发电控制的可变域mpc方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10333308B2 (en) * 2016-08-15 2019-06-25 Nec Corporation Two-level predictive based reactive power coordination and voltage restoration for microgrids

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103618339A (zh) * 2013-11-21 2014-03-05 大连理工大学 自动发电控制中总调节功率分配方法
CN105914779A (zh) * 2016-04-20 2016-08-31 国家电网公司 一种风电机组参与电力系统自动发电控制的协调控制方法
CN106786807A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 电子科技大学 一种基于模型预测控制的风电场有功功率控制方法
CN107918282A (zh) * 2017-11-30 2018-04-17 湖北工业大学 用于互联电网自动发电控制的可变域mpc方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Distributed MPC Strategies With Application to Power System Automatic Generation Control;Aswin N. Venkat et al.;《IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY》;20081130;第16卷(第6期);第1192-1206页 *
基于分布式模型预测控制的主动配电网区域协同控制;林威等;《南方电网技术》;20161231;第10卷(第12期);第10-15、23页 *
基于模型预测控制的两区域互联电网AGC系统研究;周念成等;《电力系统保护与控制》;20121116;第40卷(第22期);第46-51页 *

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