CN110912185A - 一种含风力发电电网自动发电控制系统pid控制器设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，涉及电力系统自动控制领域，该控制器设计方法包括：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，根据自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，针对控制器参数设定约束条件，根据所建立的目标函数和约束条件采用引导烟花算法寻优从而获得控制器参数的整定结果。本发明所设计控制器表现出了良好的控制效果，解决了风力发电波动性对电力系统控制效果的不良影响，同时解决了传统PID控制器参数设置不合适，导致自动发电控制系统的动态响应不理想的技术问题。

Description

一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法

技术领域

本发明属于电力系统自动控制技术领域，涉及一种自动发电控制系统控制器设计方法，具体涉及一种含风电自动发电控制系统PID控制器参数整定方法。

背景技术

自动发电控制(AGC)是现代电力系统的一项重要调节手段。它能使电力系统发电量实时自动跟踪负荷的变化，实现电力系统有功功率平衡，从而将电力系统频率和联络线交换功率保持在额定值。

随着人类对电力需求的增加，电力市场发展迅速，电力系统规模也日渐庞大。当前，电网已经成为由多个控制区域互联组成的大规模复杂电力系统。风能是增长速度最快的一种可再生能源，在近些年已成为新型能源发电方式的重点关注对象。但是自然界风力变化有随机性、间歇性和不可控性的特点，风力发电具有分布不均匀、能量密度较低、波动性强、不可预测性等局限性。大规模风电并网时，因风电机组发出的有功功率并非一个恒定值，所以无法维持电网提供功率与负荷需求功率之间的平衡，对电力系统的电能质量、经济运行等方面产生直接危害，无法确保系统的安全稳定运作。

中国专利CN201711125194.8公开了一种基于风电负荷变化速度的火电机组AGC控制方法及系统，根据区域电网内风力发电负荷变化速度，动态改变电网内火力发电机组AGC控制系统的调节器控制参数，使火电机组AGC的调节能力与风力发电负荷的变化速度密切相关，从而在控制系统稳定的基础上提升电网的快速调节能力。

目前，AGC系统控制采用Ziegler-Nichols(ZN)方法整定的比例积分(PI)方法,该方法系统结构简单，易于硬件实现,但是其动态调节性能有明显的缺陷。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，用以改善含风力发电自动发电控制系统的动态响应。

本发明提供了含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，包括：

建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，包括火电机组、风电机组和PID控制器；

根据所述电力系统自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数；

对所述PID控制器参数设定约束条件；

根据所建立的目标函数和约束条件，采用引导烟花算法寻优，从而获得所述PID控制器参数的整定结果。

进一步地，所述电力系统自动发电控制系统仿真模型包括区域一和区域二，区域一包括火电机组、风电机组和控制器，区域二包括火电机组和控制器。

进一步地，当风速小于额定风速时，所述风电机组进行最大功率捕获，风轮机械功率P_W表示为：

其中，ρ(1.205kg/m²)为空气密度，R(23.5m)为风轮半径；C_p为功率系数，β为桨距角，其值为0，λ为叶尖速比，v为风速；

C_p表示为β、λ的函数：

C_p＝(0.44-0.0167β)sin[π(λ-3)15-0.3β]-0.0184(λ-3)β；

为叶尖速比，w_r为风轮角速度，通过对C_p求导得出最优叶尖速比，此时风电机组进行最大功率捕获；

当风速大于额定风速时，风电机组输出功率恒为额定值。

进一步地，忽略非线性项，所述电力系统的传递函数表示为：

其中，ΔP_WTS为风电机组输出电功率的偏差，ΔP_w为所述风轮机械功率偏差，K_WTS为风电机组增益系数，T_WTS为风电机组时间常数。

进一步地，所述目标函数为时间乘误差绝对值积分性能指标，其具体公式为:

其中，T为所述电网自动发电控制系统仿真模型的仿真时间，t为当前时刻，ΔF₁为所述区域一的频率偏差，ΔF₂为所述区域二的频率偏差，ΔP_t1为所述区域一流向所述区域二的联络线功率偏差。

进一步地，所述PID控制器参数的不等式约束，包括：

其中，KP、KI、KD为所述PID控制器的比例系数、微分系数、积分系数，下标min表示最小值，max表示最大值。

进一步地，通过引导烟花算法获得所述PID控制器参数整定结果的具体步骤包括：

步骤1，成多组所述PID控制器参数的初始值；

步骤2，在Matlab/Simulink仿真软件中搭建所述两区域自动发电控制系统模型，将每一组PID控制器参数的初始值赋给仿真模型中相对应的控制器，通过Simulink仿真计算出相应的ΔF₁、ΔF₂、ΔP_t1的动态响应，进而计算出目标函数的值；

步骤3，通过所述引导烟花算法，结合所述目标函数和所述PID控制器参数的不等式约束，对每组所述PID控制器参数值进行迭代寻优，得到PID控制器参数的整定结果。

进一步地，所述烟花算法基本流程包括：

步骤1：初始化相关参数和t个烟花，维数为n,迭代次数I设为0；

步骤2：计算每个烟花X_i的适应度f(X_i)，即采用当前烟花作为所述PID控制器参数时所得到的性能指标值；

步骤3：对每个烟花X_i产生的火花数目λ_i,适应度最佳的个体X_CF的爆炸幅度A_CF，其它烟花爆炸幅度A_i进行计算，公式为：

其中，Ca、Cr分别为控制火花数目和爆炸幅度的常数，Ca>1,Cr<1；

步骤4：由步骤3的计算值产生火花；

步骤5：将每个火花适应度值按升序排列，选择σλ_i个适应度最好与最差的个体，根据公式，每个烟花产生一个引导向量Δ_i和引导火花G_i；

所述公式为：

G_i＝X_i+Δ_i；

步骤6：计算所有烟花和火花的适应度，并将最佳个体选为下一代的烟花，在其余个体中随机选择t-1个作为下一代的烟花；

步骤7：迭代次数I加1，判断是否达到最大迭代次数I_max，如果I<I_max，返回执行步骤3，否则，结束寻优过程，输出结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于本发明建立了含有风力发电机组的两区域互联电力系统自动发电控制模型，考虑了风电波动性对系统控制的影响；采用引导烟花算法寻优，获得各区域PID控制器参数的优化结果，与传统PI控制方法相比，取得了更为优化的控制器参数的整定结果，从而改善了互联电网自动发电控制系统的动态性能，确保了电力系统的安全稳定运行。

附图说明

图1是本发明实施例的自动发电控制系统PID控制器参数整定方法流程图；

图2为本发明实施例的两区域含风力发电电网自动发电控制系统仿真模型的结构示意图；

图3为本发明实施例引导烟花算法的基本步骤流程图；

图4为本发明实施例区域一频率偏差的响应曲线图；

图5为本发明实施例区域二频率偏差的响应曲线图；

图6为本发明实施例区域一流向区域二联络线功率偏差的响应曲线图。

具体实施方式

下面参照附图来描述发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释发明的技术原理，并非在限制发明的保护范围。

需要说明的是，在发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对发明的限制。

此外，还需要说明的是，在发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在发明中的具体含义。

参阅图1所示，其为本发明提供了的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，包括：

步骤一：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，包括火电机组、风电机组和PID控制器，区域一包括火电机组、风电机组和控制器，区域二包括火电机组和控制器。

当风速小于额定风速时，所述风电机组进行最大功率捕获，风轮机械功率P_W表示为：

其中，ρ(1.205kg/m²)为空气密度，R(23.5m)为风轮半径；C_p为功率系数，β为桨距角，其值为0，λ为叶尖速比，v为风速；

C_p表示为β、λ的函数：

C_p＝(0.44-0.0167β)sin[π(λ-3)15-0.3β]-0.0184(λ-3)β；

为叶尖速比，w_r为风轮角速度，通过对C_p求导得出最优叶尖速比，此时风电机组进行最大功率捕获；

当风速大于额定风速时，风电机组输出功率恒为额定值。

忽略非线性项，所述电力系统的传递函数表示为：

其中，ΔP_WTS为风电机组输出电功率偏差，ΔP_w为所述风轮机械功率偏差，K_WTS为风电机组增益系数，T_WTS为风电机组时间常数。

步骤二：根据所述电力系统自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，目标函数为时间乘误差绝对值积分性能指标，其具体公式为:

其中，T为所述电网自动发电控制系统仿真模型的仿真时间，t为当前时刻，ΔF₁为所述区域一的频率偏差，ΔF₂为所述区域二的频率偏差，ΔP_t1为所述区域一流向所述区域二的联络线功率偏差。

步骤三：对所述PID控制器参数设定约束条件，其不等式约束为：

其中，KP、KI、KD为所述PID控制器的比例系数、微分系数、积分系数，下标min表示最小值，max表示最大值

步骤四：根据所建立的目标函数和约束条件，采用引导烟花算法寻优，从而获得所述PID控制器参数的整定结果，其包括：

1、生成多组所述PID控制器参数的初始值；

2、在Matlab/Simulink仿真软件中搭建所述两区域自动发电控制系统模型，将每一组PID控制器参数的初始值赋给仿真模型中相对应的控制器，通过Simulink仿真计算出相应的ΔF₁、ΔF₂、ΔP_t1的动态响应，进而计算出目标函数的值；

3、通过所述引导烟花算法，结合所述目标函数和所述PID控制器参数的不等式约束，对每组所述PID控制器参数值进行迭代寻优，得到PID控制器参数的整定结果。

参阅图2所示，其为本发明实施例的两区域含风力发电电网自动发电控制系统仿真模型的结构示意图，图中上半部分为区域一，下半部分为区域二，ΔF₁为区域一的频率偏差，ΔF₂为区域二的频率偏差；ΔP_t1是区域一流向区域二的联络线功率偏差；β₁为区域一的频率偏差系数，β₂为区域二的频率偏差系数；ACE₁为区域一的区域控制偏差，ACE₂为区域二的区域控制偏差；R₁为区域一中火电机组的调差系数，R₂为区域二中火电机组的调差系数；T_g1为区域一中调速器时间常数，T_g2为区域二中调速器时间常数；T_T1为区域一中汽轮机时间常数，T_T2为区域二中汽轮机时间常数；ΔP_T1为区域一中机组出力变化量，ΔP_T2为区域二中机组出力变化量；ΔX_g1为区域一中汽轮机阀门变化量，ΔX_g2为区域二中汽轮机阀门变化量；ΔP_L1为区域一中负荷变化量，ΔP_L2为区域二中负荷变化量；K_P1为区域一中电力系统增益系数，K_P2为区域二中电力系统增益字数；T_P1为区域一电力系统时间常数，T_P2为区域二电力系统时间常数；T₁₂为区域一与区域二的联络线同步系数；α₁₂为区域一和区域二的联络线功率转换系数；v为风速；P_w为风轮机械功率，P₀为基准风轮机械功率，ΔP_WTS风电机组输出电功率偏差，ΔP_w为风轮机械功率偏差；K_WTS为风电机组增益系数，T_WTS为风电机组时间常数。

参阅图3所示，其为本发明实施例引导烟花算法的基本步骤流程图，包括：

步骤1：初始化相关参数和t个烟花，维数为n,迭代次数I设为0；

步骤2：计算每个烟花X_i的适应度f(X_i)，即采用当前烟花作为所述PID控制器参数时所得到的性能指标值；

步骤3：对每个烟花X_i产生的火花数目λ_i,适应度最佳的个体X_CF的爆炸幅度A_CF，其它烟花爆炸幅度A_i进行计算，公式为：

其中，Ca、Cr分别为控制火花数目和爆炸幅度的常数，Ca>1,Cr<1；

步骤4：由步骤3的计算值产生火花。

步骤5：将每个火花适应度值按升序排列，选择σλ_i个适应度最好与最差的个体，根据公式，每个烟花产生一个引导向量Δ_i和引导火花G_i；

所述公式为：

G_i＝X_i+Δ_i；

步骤6：计算所有烟花和火花的适应度，并将最佳个体选为下一代的烟花，在其余个体中随机选择t-1个作为下一代的烟花；

步骤7：迭代次数I加1，判断是否达到最大迭代次数I_max，如果I<I_max，返回执行步骤3，否则，结束寻优过程，输出结果。

参阅图4所示，其为区域一的频率偏差。

参阅图5所示，其为区域二的频率偏差。

参阅图6所示，其为区域一流向区域二的联络线功率偏差。

图4、图5、图6中的ZN-PI曲线为传统的整定方法效果曲线，GFWA-PID曲线为采用本发明后的效果曲线。

下面将结合具体实施例对本发明进行进一步说明。

在Matlab/Simulink仿真软件中搭建如图2所示的两区域自动发电控制系统模型，为了简化分析，设定两区域系统参数完全相同，PID控制器的参数也完全一致。

KP、KI、KD的取值范围设置为[0,2]。

GFWA初始参数的取值如下:

n＝3,t＝2,λ＝100,A＝1,C_a＝1.2,C_r＝0.9,σ＝0.2

两区域自动发电控制系统参数如下：

T_g1＝T_g2＝0.08s，T_T1＝T_T2＝0.3s，T_P1＝T_P2＝20s，K_P1＝K_P2＝120Hz/p.u.,T₁₂＝0.0866p.u./Hz，β₁＝β₂＝0.425p.u./Hz，R₁＝R₂＝2.4Hz/p.u.，

K_WTS＝1,T_WTS＝1.5s。

区域一中风电渗透率为25％，假设区域二在0s时加入负荷扰动0.1p.u.,在10s时，风速由10m/s降至9m/s；分别采用传统ZN方法整定PID控制器和引导烟花算法整定PID控制器算法对互联电力系统进行控制，参数寻优最大迭代次数设为70次，具体优化过程如下：

步骤1：在[0,2]范围内随机产生100个初始个体，每一个个体代表一组控制器参数KP、KI、KD的取值。

步骤2：将仿真时间设置为20秒。把每一个个体的取值赋给Matlab/Simulink所搭建的两区域自动发电控制系统PID控制器，通过仿真计算出每一个体对应的目标函数值。

步骤3：采用本发明实施例中提供的利用引导烟花算法对目标函数进行寻优的方法，对种群个体进行迭代计算。

步骤4：判断是否达到收敛条件，若是，则输出最优结果；若否，则转到步骤2进行下一次迭代寻优。

步骤5：计算采用整定结果作为控制器参数时自动发电控制系统的动态时域响应。

Claims (8)

1.一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，包括：

建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，包括火电机组、风电机组和PID控制器；

根据所述电力系统自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数；

对所述PID控制器参数设定约束条件；

根据所建立的目标函数和约束条件，采用引导烟花算法寻优，从而获得所述PID控制器参数的整定结果。

2.根据权利要求1所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，所述电力系统自动发电控制系统仿真模型包括区域一和区域二，区域一包括火电机组、风电机组和控制器，区域二包括火电机组和控制器。

3.根据权利要求1所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，

当风速小于额定风速时，所述风电机组进行最大功率捕获，风轮机械功率P_W表示为：

其中，ρ(1.205kg/m²)为空气密度，R(23.5m)为风轮半径；C_p为功率系数，β为桨距角，其值为0，λ为叶尖速比，v为风速；

C_p表示为β、λ的函数：

C_p＝(0.44-0.0167β)sin[π(λ-3)15-0.3β]-0.0184(λ-3)β；

为叶尖速比，w_r为风轮角速度，通过对C_p求导得出最优叶尖速比，此时风电机组进行最大功率捕获；

当风速大于额定风速时，风电机组输出功率恒为额定值。

4.根据权利要求1所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，忽略非线性项，所述电力系统的传递函数表示为：

其中，ΔP_WTS为风电机组输出电功率偏差，ΔPw为所述风轮机械功率偏差，K_WTS为风电机组增益系数，T_WTS为风电机组时间常数。

5.根据权利要求1所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，所述目标函数为时间乘误差绝对值积分性能指标，其具体公式为:

其中，T为所述电网自动发电控制系统仿真模型的仿真时间，t为当前时刻，ΔF₁为所述区域一的频率偏差，ΔF₂为所述区域二的频率偏差，ΔP_t1为所述区域一流向所述区域二的联络线功率偏差。

6.根据权利要求1所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，所述PID控制器参数的不等式约束，包括：

其中，KP、KI、KD为所述PID控制器的比例系数、微分系数、积分系数，下标min表示最小值，max表示最大值。

7.根据权利要求1-6任一项所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，通过引导烟花算法获得所述PID控制器参数整定结果的具体步骤包括：

步骤1，生成多组所述PID控制器参数的初始值；

步骤2，在Matlab/Simulink仿真软件中搭建所述两区域自动发电控制系统模型，将每一组PID控制器参数的初始值赋给仿真模型中相对应的控制器，通过Simulink仿真计算出相应的ΔF₁、ΔF₂、ΔP_t1的动态响应，进而计算出目标函数的值；

步骤3，通过所述引导烟花算法，结合所述目标函数和所述PID控制器参数的不等式约束，对每组所述PID控制器参数值进行迭代寻优，得到PID控制器参数的整定结果。

8.根据权利要求1-6任一项所述的含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，其特征在于，所述烟花算法基本流程包括：

步骤1：初始化相关参数和t个烟花，维数为n,迭代次数I设为0；

步骤2：计算每个烟花X_i的适应度f(X_i)，即采用当前烟花作为所述PID控制器参数时所得到的性能指标值；

步骤3：对每个烟花X_i产生的火花数目λ_i,适应度最佳的个体X_CF的爆炸幅度A_CF，其它烟花爆炸幅度A_i进行计算，公式为:

其中，Ca、Cr分别为控制火花数目和爆炸幅度的常数，Ca>1,Cr<1；

步骤4：由步骤3的计算值产生火花；

步骤5：将每个火花适应度值按升序排列，选择σλ_i个适应度最好与最差的个体，根据公式，每个烟花产生一个引导向量Δ_i和引导火花G_i；

所述公式为：

G_i＝X_i+Δ_i；

步骤6：计算所有烟花和火花的适应度，并将最佳个体选为下一代的烟花，在其余个体中随机选择t-1个作为下一代的烟花；

步骤7：迭代次数I加1，判断是否达到最大迭代次数I_max，如果I<I_max，返回执行步骤3，否则，结束寻优过程，输出结果。

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