CN110397548A - 一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法 - Google Patents

一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及双馈式变速抽水蓄能机组功率控制的技术,具体涉及一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法,利用线性化的系统模型进行预测并进行反馈校正、滚动优化得到DFIM‑VSPS的参考功率指令,控制对象的输出为PCC点的电压及频率,被控系统为包含双馈式变速抽水蓄能机组及风电的电力系统;选取风速为可测量扰动,负荷波动及故障为不可测扰动,根据测量的风速在多个模型预测控制器间进行切换;步骤如下:1、双馈式变速抽水蓄能机组的建模,包括引水系统、水泵水轮机、双馈异步电机、控制系统和电网;2、基于MMPC的双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制。多模型预测控制在系统发生大扰动及平抑风电功率波动时具有更好的控制性能,并且具有较好的鲁棒性。

Description

一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法
技术领域
本发明属于双馈式变速抽水蓄能机组功率控制的技术领域,尤其涉及一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法。
背景技术
由于采用最大功率跟踪和功率解耦控制,风力发电机组表现出来的惯量远小于常规机组,对电网电压和频率的支撑作用弱,且风能具有强随机和弱可控的特点,其大规模消纳一直是世界性难题,利用储能可以提升高风电渗透率电力系统的调节能力。考虑到成本、环境、效益及技术成熟度,抽水蓄能电厂是目前最有效和最实用的大型储能系统,并且具有广阔的应用前景,如沿海地区及海岛有望配备海水抽水蓄能电厂来平衡海上风电出力,三北地区通过建设抽水蓄能电厂协调水力发电以提高电网可靠性。
传统的抽水蓄能电厂主要用于平衡电网中的发电量和负荷需求。风电日波动最大幅度可达装机容量的80%,且呈现一定的反调峰特性,风电的高比例接入增加了系统调节的负担,尤其是在弱电网中(如偏远地区及海岛),风电波动可能造成系统电压及频率越限,具有恒定转速的抽水蓄能设施无法提供电力系统在高风电渗透率情况下所需的高度灵活性。双馈式变速抽水蓄能机组(doubly-fed induction machine based variable-speedpumped storage,DFIM-VSPS)可以提高蓄能机组的效率,并为电力系统带来额外的灵活性,同时提供各种有价值的辅助服务,如参与系统调频、提供电压支撑和紧急功率支援等。
在双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制方面,主流的控制方式为换流器采用有功无功解耦控制,为充分发挥变速抽水蓄能的优势,有功控制还常采用附加频率控制,如通过频率下垂实现虚拟惯量控制,或通过虚拟同步控制等方式加强变速蓄能机组VSPS对系统频率的支撑;无功控制常采用动态电圧控制减少母线电压波动。在高风电渗透率电力系统中,让变速蓄能机组VSPS充分参与电力系统辅助服务可以提高系统安全稳定性及可靠性。
常规控制如比例积分控制(proportional integral,PI)建立在单一的工作点基础上,当系统发生扰动时可能效果变差,且必须等到系统偏离原定工作点时控制系统才会响应。模型预测控制(model predictive control,MPC)利用测量信息进行预测、反馈校正和优化,可以考虑约束及系统的详细信息,对整个动态过程具有更好的鲁棒性。模型预测控制MPC已经被广泛用于提升高风电渗透率电力系统的安全稳定性,其中多模型预测控制MMPC可以在更加广泛的工作范围内保持较好的控制性能。现有技术中存在双馈式变速抽水蓄能电厂未充分参与电网频率及电压支撑的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种将多模型预测控制用于双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制方法,以充分发挥机组变速运行的灵活性,提升联合运行系统的稳定性。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种双馈式变速抽水蓄能电厂的多模型预测控制方法,利用线性化的系统模型进行预测并进行反馈校正、滚动优化得到DFIM-VSPS的参考功率指令,控制对象的输出为PCC点的电压及频率,被控系统为包含双馈式变速抽水蓄能机组及风电的电力系统;选取风速为可测量扰动,负荷波动及故障为不可测扰动,根据测量的风速在多个模型预测控制器间进行切换;包括以下步骤:
步骤1、双馈式变速抽水蓄能机组的建模;
步骤1.1、考虑弹性水柱,输水管道的流量与水头的传递函数为:
式中,Zp为输水管道的规格化水力阻抗,为摩擦系数,发电工况下可以近似为0,水泵工况下取决于导叶开度,Tep为输水管道的弹性时间;(1)表示分布式参数系统,其中:
步骤1.2、水泵水轮机及其控制部分的模型包括速度与阀门优化器、调速器、导叶、输水管道及水泵水轮机模型;
步骤1.2.1、通过优化VSPS的转速和导叶开度来追踪最大效率,对应不同水头和功率,转速和开度可以通过线性关系进行近似,其表达式为
其中ωref和Gref分别为转速和导叶开度的参考值,Pset和H0为功率设定点和水头扬程;
水泵水轮机的效率η为:
其具体系数αij根据水泵水轮机测试数据拟合;
水泵工况下水头扬程为:
式中,A0,A1和A2为系数,根据水泵型号确定,Qd为动态流量,dω为转子转速偏差;
忽略双馈感应电机的损耗,有Pmech=Pelec=Pset,其中Pelec从潮流计算得到;
发电工况下水轮机通过式(6)进行初始化:
(6)式中,Qnl为空载流量,Trate为水轮机与双馈异步电机功率额定值的比值;
同理,水泵工况下VSPS由(5),(7)和(8)进行初始化;
步骤1.2.2、转子采用单质块模型;发电机/换流器模型同风力发电机,发电机/换流器模型采用DFIM-VSPS的高电压穿越及低电压穿越,模拟不同扰动下的DFIM-VSPS动态特性;
步骤1.2.3、DFIM的电气控制包括有功和无功控制,无功控制采用动态电压及无功指令两种控制方式,通过无功控制标志位varflg切换;
DFIM的有功控制包括发电工况和水泵工况,发电工况下换流器控制功率,调速器控制转速;在换流器的有功控制中引入转速回拉控制;水泵工况下换流器对转速进行精确控制;引入辅助频率控制,对VSPS的功率进行调制,实现惯量支撑及调频;
步骤2、基于MMPC的双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制;
离散线性时不变系统见(9)式,其中xp是状态变量,yp是被控对象的输出,u,v和d分别是操作变量、可测量扰动和不可测量扰动,Ap,Bp,Cp和Dp分别是对应的系数;
MPC控制器通过状态观测器估计来预测所需的未测量状态变量的值,并且预测操作变量调整给被控对象输出带来的影响,状态估计通过卡尔曼滤波及神经网络实现;基于状态观测器可以预测系统起始于yj(k)的未来一段时间内的模型输出yj(k+i+1|k),i=0,…p-1,p为预测时域;在控制时域m内,通过求解优化问题(10)确定该控制间隔内的操作变量;
Δu(k+h|k)=0,h=m...,p-1
ε≥0
i=0,...p-1
(10)
式中,r(k)是参考输出,Δu是输入的增量,ε是松弛变量,w为各项的权重,ny和nu分别是输出和输入的维数,目标函数的第一项为输出参考跟踪,第二项为操作变量移动抑制,第三项为操作变量跟踪,第四项为约束处理;优化问题(10)属于二次规划,每个控制间隔需要求解一次。
本发明的有益效果:将多模型预测控制用于双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制,在出现三相短路这样的大扰动时,由于大扰动下操作变量会达到边界约束,但模型预测控制具有显式处理约束的能力,所以模型预测控制的控制性能优于比例积分控制。在扰动可以测量时,模型预测控制可以提前进行响应,采取模型预测控制时的电压及频率波动会小于比例积分控制,通过此控制方法变速抽水蓄能机组可以提供更好的电压及频率支撑,由于采用了多模型预测控制,可以建立多个线性工作点,控制器的鲁棒性较好。可以在各种扰动下减小联合运行系统的电压及频率波动,提升系统可靠性,与常规控制相比,多模型预测控制在系统发生大扰动及平抑风电功率波动时具有更好的控制性能。
附图说明
图1为本发明一个实施例DFIM-VSPS模型框图;
图2(a)为本发明一个实施例水泵水轮机发电工况框图;
图2(b)为本发明一个实施例水泵水轮机水泵工况框图;
图3(a)为本发明一个实施例转子模型;
图3(b)为本发明一个实施例发电机/换流器模型;
图4为本发明一个实施例双馈感应电机DFIM的无功控制;
图5(a)为本发明一个实施例DFIM的发电工况下有功控制;
图5(b)为本发明一个实施例DFIM的水泵工况下有功控制;
图5(c)为本发明一个实施例DFIM的辅助频率控制;
图6为本发明一个实施例DFIM-VSPS的模型预测控制示意图;
图7为本发明一个实施例嵌入了联合运行系统的四机两区域系统;
图8为本发明一个实施例DFIM-VSPS模型预测控制在发电工况下出现负荷阶跃示意图;
图9为本发明一个实施例DFIM-VSPS模型预测控制在水泵工况下出现三相短路示意图;
图10为本发明一个实施例DFIM-VSPS模型预测控制在发电工况下风速波动示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本实施例通过以下技术方案来实现;一种双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制方法,包括以下步骤:
(一)双馈式变速抽水蓄能机组的建模
在DFIM-VSPS中,变速操作可以通过如下三种模式实现:1.电功率由换流器控制,转速由涡轮调速器通过调节阀门位置控制。2.转速由换流器控制,电功率由涡轮调速器控制。3.以上两种模式的结合。在目前的双馈式变速抽水蓄能机组中,如日本的Yagisawa,第三种控制方式被采用,发电工况下由换流器控制功率,电动工况下由换流器控制转速。这种控制方式减少了导叶的运动和水轮机组转速的调节,同时仍能保持在其他条件下快速响应的能力,保证变速抽水蓄能机组的高效稳定运行,DFIM-VSPS的模型框图如图1所示。
考虑弹性水柱,输水管道的流量与水头的传递函数如(1′)式:
式中,Zp为输水管道的规格化水力阻抗,为摩擦系数(发电工况下可以近似为0,水泵工况下取决于导叶开度),Tep为输水管道的弹性时间。(1′)表示的是分布式参数系统,其中:
水泵水轮机及其控制部分的模型主要包括速度与阀门优化器、调速器、导叶、输水管道及水泵水轮机模型,如图2(a)所示,为水泵水轮机发电工况框图;如图2(b)所示,为水泵水轮机水泵工况框图。
通过优化VSPS的转速和导叶开度来追踪最大效率,对应不同水头和功率,转速和开度可以通过线性关系进行近似,其表达式如(3)所示。
其中ωref和Gref分别为转速和导叶开度的参考值,Pset和H0为功率设定点和水头扬程。为了优化VSPS的运行,需要根据水头随时间的变化来调整闸门位置和转速,这种类型的调整可以通过软件和预先编制的查找表来完成。
机械功率与电磁功率的传递还与水泵水轮机的效率η有关,η取决于水泵水轮机的工作点,与Pset和H0有关,通过一个四次多项式表示,其具体系数αij根据水泵水轮机测试数据拟合。
水泵工况下扬程由转速和流量决定,通过一个二次多项式(5′)表示。
式中,A0,A1和A2为系数,由水泵型号确定,Qd为动态流量,dω为转子转速偏差。
水泵水轮机的工况点由两条特性曲线水泵水轮机特性曲线和管路系统特性曲线所决定。忽略双馈感应电机的损耗,有Pmech=Pelec=Pset,其中Pelec从潮流计算得到。发电工况下水轮机由式(6′)进行初始化。
式中,Qnl为空载流量,Trate为水轮机与双馈感应电机功率额定值的比值。同理,水泵工况下VSPS由(5′),(7′)和(8′)初始化。
转子采用单质块模型,其模型框图如图3(a)所示。发电机/换流器模型与风力发电机类似,如图3(b)所示。发电机/换流器模型可以考虑DFIM-VSPS的高电压穿越及低电压穿越,模拟不同扰动下的DFIM-VSPS动态特性。
DFIM的电气控制包括有功和无功控制,无功控制采用动态电压及无功指令两种控制方式,通过无功控制标志位varflg切换,如图4所示。
DFIM的有功控制在发电工况和水泵工况下有所区别,发电工况下换流器主要控制功率,转速由调速器进行控制,但是在换流器的有功控制中也引入了转速回拉控制,以防止转速偏差过大;如图5(a)所示。水泵工况下换流器对转速进行精确控制,如图5(b)所示。此外为了提升VSPS对频率的支撑能力,还引入了辅助频率控制,如图5(c)所示。辅助频率控制可以对VSPS的功率进行调制,起到惯量支撑及调频的作用。
(二)基于MMPC的双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制
DFIM-VSPS系统与传统抽水蓄能系统类似,是一个复杂的非线性、时变和非最小相位系统,采用常规控制如PI控制难以保证发生扰动时控制系统的鲁棒性。MPC可以充分利用测量信息对未来时窗的整体性能进行最优控制,并且具有较好的鲁棒性,其基本原理如下:
对于离散线性时不变系统(9′),其中xp是状态变量,yp是被控对象的输出,u,v和d分别是操作变量、可测量扰动和不可测量扰动,Ap,Bp,Cp和Dp分别是对应的系数。
MPC控制器可以通过状态观测器估计用来预测所需的未测量状态变量的值,并且预测操作变量调整给被控对象输出带来的影响,状态估计可以通过卡尔曼滤波及神经网络等实现。基于状态观测器可以预测系统起始于yj(k)的未来一段时间内的模型输出yj(k+i+1|k),i=0,…p-1,p为预测时域。在控制时域m内,通过求解优化问题(10′)可以确定该控制间隔内的操作变量。
式中,r(k)是参考输出,Δu是输入的增量,ε是松弛变量,w为各项的权重,ny和nu分别是输出和输入的维数,目标函数的第一项为输出参考跟踪,第二项为操作变量移动抑制,第三项为操作变量跟踪,第四项为约束处理。该优化问题属于二次规划,每个控制间隔需要求解一次。
多模型预测控制的基本思想是在非线性系统的多个平衡点附近的线性化模型来替代真实非线性系统,根据每个模型的预测误差来选择与受控对象最适配的模型作为预测模型,从而选择相应预测控制器,再对局部区域实施传统的预测控制算法系统。本实施例选取风速为多模型预测控制的切换信号,DFIM-VSPS的模型预测控制示意图如图6所示。利用线性化的系统模型进行预测并进行反馈校正、滚动优化即可得到DFIM-VSPS的参考功率指令,控制对象的输出为PCC点的电压及频率,被控系统即为包含双馈式变速抽水蓄能机组及风电的电力系统。选取风速为可测量扰动,负荷波动及故障为不可测扰动,根据测量的风速在多个模型预测控制器间进行切换。
具体实施时,如图7所示,在四机两区域系统中加入DFIM-VSPS与风电联合运行系统,其中VSPS与风电容量都为200MW,初始工作点为风机出力120MW,VSPS发电工况下出力180MW,水泵工况下吸收功率180MW,风电采用直驱风机机电暂态模型,3号发电机为平衡机。仿真平台为基于MATLAB/Simulink的机电暂态仿真工具箱MATTRANS,基于此系统测试双馈式变速抽水蓄能机组多模型预测控制的控制性能。
对比的控制策略包括三种:恒功率控制,PI控制(即有功控制为辅助频率控制,无功控制为动态电压控制)和MPC。为了更好地说明MPC的控制效果,不考虑火电机组的自动发电控制,加大了联合运行系统的容量,DFIM-VSPS和风电的容量都设定为800MW,发电工况下1号和2号同步机出力减少至300MW。MPC通过MATLAB中的Model Predictive ControlToolbox实现,MPC采样时间为1s,预测时域为10,控制时域为4。
扰动起始时刻为第5秒,一共选用三个实施例进行验证。
实施例1:发电工况下9号母线的负荷出现阶跃,增加100MW。
从图8可以看到,MPC控制的性能在负荷阶跃的情形下显著优于恒功率控制。
实施例2:水泵工况下9号母线和11号母线之间的线路出现三相短路,故障线路0.1s后切除。
从图9可以看到,在出现三相短路这样的大扰动时,MPC的性能也显著优于恒功率控制。
实施例3:发电工况下风速出现波动,风速波动设置为阵风与随机风的叠加。
从图10可以看到,由于风速在本实施例中被定义为可测量误差,并被用于模型预测与反馈校正,因此风速出现波动时,MPC可以提前进行响应,而不像PI控制必须等到PCC频率及电压产生偏差时才能响应,从有功和无功指令可以看出,MPC的控制信号会超前于PI控制,并且波动会更小。从PCC电压及频率来看,采取MPC时的波动幅值会小于PI控制,可以提供更好的电压及惯量支撑,VSPS转速的变化也会更加平滑,且MPC对于随机的风速波动具有较好的鲁棒性。
本实施例控制方法同样适用于在各个场景下用于减小电压及频率波动的双馈式变速抽水蓄能机组的多模型预测控制。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式,但是本领域普通技术人员应当理解,这些仅是举例说明,可以对这些实施方式做出多种变形或修改,而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (1)

1.一种双馈式变速抽水蓄能电厂的多模型预测控制方法,其特征是,利用线性化的系统模型进行预测并进行反馈校正、滚动优化得到DFIM-VSPS的参考功率指令,控制对象的输出为PCC点的电压及频率,被控系统为包含双馈式变速抽水蓄能机组及风电的电力系统;选取风速为可测量扰动,负荷波动及故障为不可测扰动,根据测量的风速在多个模型预测控制器间进行切换;包括以下步骤:
步骤1、双馈式变速抽水蓄能机组的建模;
步骤1.1、考虑弹性水柱,输水管道的流量与水头的传递函数为:
式中,Zp为输水管道的规格化水力阻抗,为摩擦系数,发电工况下可以近似为0,水泵工况下取决于导叶开度,Tep为输水管道的弹性时间;(1)表示分布式参数系统,其中:
步骤1.2、水泵水轮机及其控制部分的模型包括速度与阀门优化器、调速器、导叶、输水管道及水泵水轮机模型;
步骤1.2.1、通过优化VSPS的转速和导叶开度来追踪最大效率,对应不同水头和功率,转速和开度可以通过线性关系进行近似,其表达式为
其中ωref和Gref分别为转速和导叶开度的参考值,Pset和H0为功率设定点和水头扬程;
水泵水轮机的效率η为:
其具体系数αij根据水泵水轮机测试数据拟合;
水泵工况下水头扬程为:
式中,A0,A1和A2为系数,根据水泵型号确定,Qd为动态流量,dω为转子转速偏差;
忽略双馈感应电机的损耗,有Pmech=Pelec=Pset,其中Pelec从潮流计算得到;
发电工况下水轮机通过式(6)进行初始化:
(6)式中,Qnl为空载流量,Trate为水轮机与双馈异步电机功率额定值的比值;
同理,水泵工况下VSPS由(5),(7)和(8)进行初始化;
步骤1.2.2、转子采用单质块模型;发电机/换流器模型同风力发电机,发电机/换流器模型采用DFIM-VSPS的高电压穿越及低电压穿越,模拟不同扰动下的DFIM-VSPS动态特性;
步骤1.2.3、DFIM的电气控制包括有功和无功控制,无功控制采用动态电压及无功指令两种控制方式,通过无功控制标志位varflg切换;
DFIM的有功控制包括发电工况和水泵工况,发电工况下换流器控制功率,调速器控制转速;在换流器的有功控制中引入转速回拉控制;水泵工况下换流器对转速进行精确控制;引入辅助频率控制,对VSPS的功率进行调制,实现惯量支撑及调频;
步骤2、基于MMPC的双馈式变速抽水蓄能机组的功率控制;
离散线性时不变系统见(9)式,其中xp是状态变量,yp是被控对象的输出,u,v和d分别是操作变量、可测量扰动和不可测量扰动,Ap,Bp,Cp和Dp分别是对应的系数;
MPC控制器通过状态观测器估计来预测所需的未测量状态变量的值,并且预测操作变量调整给被控对象输出带来的影响,状态估计通过卡尔曼滤波及神经网络实现;基于状态观测器可以预测系统起始于yj(k)的未来一段时间内的模型输出yj(k+i+1|k),i=0,…p-1,p为预测时域;在控制时域m内,通过求解优化问题(10)确定该控制间隔内的操作变量;
Δu(k+h|k)=0,h=m,...,p-1
ε≥0
i=0,...p-1 (10)
式中,r(k)是参考输出,Δu是输入的增量,ε是松弛变量,w为各项的权重,ny和nu分别是输出和输入的维数,目标函数的第一项为输出参考跟踪,第二项为操作变量移动抑制,第三项为操作变量跟踪,第四项为约束处理;优化问题(10)属于二次规划,每个控制间隔需要求解一次。
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