CN113410850B - 基于mpc的光热风电联合调频模型和调频策略 - Google Patents

Abstract

本发明的基于MPC的光热风电联合调频模型和调频策略，以1min作为时间尺度，将控制时段连续化，结合各个时段内提前获得的电网有功功率不平衡量及各个时段内发电站的各项系统状态参数，推动计算系统在满足各项不等式约束的条件下不断向前滚动，以实现对系统调频能力的持续优化。最后对提出的风电光热联合调频优化控制策略进行了仿真分析，结果表明配置储热罐的光热发电系统确实能够降低电网的调频压力，并有效提升了电网的调频性能。

Description

基于MPC的光热风电联合调频模型和调频策略

技术领域

本发明属于光热风电联合发电领域，尤其涉及基于MPC的光热风电联合调频模型和调频策略。

背景技术

随着全球化石燃料的不断消耗，太阳能发电作为一种可再生的清洁能源发电技术，已成为当今社会发展新能源发电的重要方向之一。目前较为成熟的太阳能发电技术可分为太阳能光伏(photovoltaic，PV)发电和太阳能光热(concentrating solar power，CSP)发电两大类。

太阳能光热发电技术配置储热子系统(thermal energy storage，TES)，因而具有较大的储热容量，并能实现发电量随时间进行平移，具有较好的调节能力和可控性，能更好地利用光热发电的汽轮机组进行快速的出力调节，最快可以每分钟调节20％的装机容量，远远大于普通火电机组每分钟调节2％到5％的装机容量。另外，光热发电站采用的储能装置不但易于规模化，且其储热罐的储热效率可达95％到97％，这是其他储能方式无法与之比较的，并且它具备着储热成本低、可直接产生并网的交流电、易与常规发电模式互补发电、可提供电压支撑能力、可实现连续稳定发电等特点，从而受到了世界各国的重视。另外，太阳能光热发电还可以与风电、水电、光伏发电及其他可再生能源联合输出，提高了可再生能源消纳能力。中国可再生能源学会预计，2030年我国光热发电的装机容量将达到30GW，2050年预计可达180GW，具有非常广阔的发展前景。

电网频率是电力系统中衡量电能质量的重要指标，同时也是影响电力系统稳定的重要参数。随着我国新能源产业的大规模发展，新能源在电网中的渗透率不断提高，单独依靠传统电源进行电网频率的调节已无法达到预期的要求。在这样的发展趋势下，传统的自动发电控制(automatic generation control，AGC)策略已无法继续维持电力系统频率的稳定，因此研究并发展新的优化控制策略来满足电力系统的频率稳定显得尤为重要。

目前已有许多相关研究，文献通过利用储能电池的柔性控制作用，将风电和储能电池相结合，提出了基于模型预测控制的风储联合调频策略，实现了风电和储能电池的协同作用，有效降低了系统频率的稳态偏差。文献提出一种基于动态仿真滚动优化和多目标网格自适应搜索算法的优化控制策略，利用储能系统辅助传统的调频机组进行自动发电控制，不仅稳定了系统的频率，还具有较大的鲁棒性。文献提出了一种适用于孤立电网中风力发电机组的频率调节控制方法，利用模型预测控制(MPC)抑制了负荷和风速引起的扰动，提高了负载变化时的频率响应能力和减少了风速变化引起的波动。文献提出了模拟BESS运行的控制系统模型，不仅满足了实际电网的需求，还优化了预测控制的性能，并增加了电池的寿命。

文献利用分布式模型预测控制的算法将风电场的备用容量与火电机组相结合，从而减少了常规电源的调频压力，实现了电网频率的稳定。但这些研究都是考虑到用风电场和储能系统等单独或联合参与电力系统的频率调节，却没有利用光热发电技术参与调频。而配置储能装置的光热发电是目前唯一有望替代火电作为基础电力的清洁能源形式，不但解决了新能源领域中能量储存这一最大的难题，还实现了电力输出的连续，稳定和可控。同时，光热发电的热交换系统具有与燃气轮机类似的爬坡率，能快速响应电网频率的变化，适应电网的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了基于MPC的光热风电联合调频模型和调频策略。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于MPC的光热风电联合调频系统，包括风电场、太阳能光热发电系统和MPC调频控制器，所述风电场和太阳能光热发电系统通过升压变压器和传输线接入电网，所述太阳能光热发电系统分为太阳能聚光集热子系统、储热子系统和热力循环子系统；所述MPC调频控制器与风电场、太阳能光热发电系统和电网均连接。

基于MPC的光热风电联合调频模型的调频模型，包括：

步骤1，基于MPC的调频控制器根据当前时刻的电网、风电场和光热发电系统的状态进行优化计算，并向风电场和光热发电系统分别发出功率控制指令

和

风电场和光热发电系统接收到控制指令后，风电场和光热发电系统分别向电网增发功率ΔP_w，k，

这里指明上标dis为光热电站汽轮机组放出的功率，且增发功率为正时，表示增加有功出力，增发功率为负时，表示减少有功出力。因此构建的电网频率动态模型如下：

式中f为电网系统的实际频率；ΔP为电网的有功功率不平衡量；f₀为系统的额定功率，50HZ；H为电网惯性时间常数；P_L为负荷功率；P_W为风电场发电功率；P_S为光热电站的发电功率；

步骤2，通过欧拉法将式(1)离散化为：

上式中T_S为离散时间常数；ΔP_k为k时刻有功功率不平衡量；f_k为k时刻的电网频率，且稳定在49.8HZ到50.2HZ之间；ΔP_w，k为k时刻风电站增发的功率；

为k时刻光热发电系统增发的功率；ΔP_L，k为k时刻系统的扰动；

步骤3，结合电网频率波动范围、储热子系统中的储热罐能量平衡、风电场的风电机组爬坡速率和太阳能光热发电系统的光热发电机组的爬坡速率的约束条件，得到如下电网频率动态模型：

其中t_k为当前运行的时刻；Δf_k为当前的电网频率增量；ΔE_k为当前光热电站储热罐内的热量增量；T_s为离散时间常数；H为电网惯性时间常数；

光热电站增发的功率，

为充入光热电站储热罐的功率增量，ΔP_w，k为风电出力增量；η_s为储热罐热损失效率，η_ch为储热罐输入效率，η_dis光热电站输出效率；

采样时间设为1min，故令ΔT_B＝1min/60min＝1/60，且令

则系统的模型的状态空间形式如下：

式中：状态矢量x_k＝[x_1，k x_2，k x_3，k]^T＝[t_k Δf_k ΔE_k]^T；控制输入

干扰w_k＝[ΔP_L，k 1 0]^T；系统输出y_k＝Δf_k，z_k＝ΔE_k；

系统模型中各矩阵如下：

d＝[0 1 0]，t＝[0 0 1]。

基于MPC的光热风电联合调频模型的调频策略，包括如下步骤：

步骤1，选取k时刻为采样时刻，根据当前时刻从电网获得的实时电网频率和有功功率不平衡量，在线求解一个有限时域D的开环优化问题，得到一个长度为时域D的控制序列，其中包含着未来D个时刻的光热发电系统功率的控制信号和风电场的功率控制信号，最后选取控制序列的第一个元素作用于电力系统中；

步骤2，在采样时刻k+1重复和k时刻相同的过程，不断利用新的电网频率和有功功率不平衡量对问题进行优化求解，从而保证电网频率的稳定；

步骤3，设计基于MPC原理的自动发电控制的控制器，控制风电机组和光热机组出力使系统频率和区域间净交换功率维持在额定值；

为了找到最优的控制输入使得电网的频率预测轨迹尽可能接近电网频率参考轨迹，因此建立如下优化目标函数：

式中k+h|k代表在k时刻对k+h时刻控制量参数的预测估计值；α、β、γ和δ分别代表频率偏差、输入光热发电系统功率偏差、光热发电系统输出功率偏差和风电场输出功率偏差的加权系数，其中预测时域和控制时域均为D；

为了保证风电光热联合调频系统的合理、稳定运行，因此还需要添加各项不等式约束来规范目标函数：

1、电网频率给定的波动范围为49.8HZ到50.2HZ，故电网频率约束为：

-0.2≤Δf_k+h|k≤0.2 h＝1，2，…，D

2、光热发电系统实际输出功率、输入储热罐的实际功率和风电站输出实际功率存在最小值和最大值，其约束为：

0≤P_w，k+h|k≤P_w，max h＝1，2，…，D

其中P_s，max为光热发电系统的每小时所能储热的最大功率，P_w，max为风电机组每小时所能释放的最大功率；

3、光热发电系统和风电站都存在着爬坡速率约束：

其中θ_s为光热机组的爬坡速率，取20％；θ_w为风电机组爬坡速率，取10％；

4、光热发电系统储热罐内储热容量也存在约束：

E_min≤E_k+k|h≤E_max h＝1，2，…，D

其中E_k+k|h为实际的储热容量，E_max为储热罐内储热容量的最大值，E_min为储热罐内储热容量最小值。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明虑到配置储热罐的光热电站具有储能时间长，储能调度轻松、快捷，并可以作为承担调峰调频任务的清洁能源这一优势，从而设计了基于MPC的风电光热联合调频策略，在减少电网频率偏差的同时，也考虑了风电站和光热电站所存在的实际约束。此外，还设计了单独光热参与电网调频和单独风电参与电网调频的调频策略，通过仿真后的结果分析，发现了光热电站的存在确实有效的减少了电网频率的偏差，提高了电网的稳定性，对我国发展新能源发电有着重大的意义；

2、本发明的调频策略通过采用预测型控制的方法，以1min作为时间尺度，将控制时段连续化，结合各个时段内提前获得的电网有功功率不平衡量及各个时段内发电站的各项系统状态参数，推动计算系统在满足各项不等式约束的条件下不断向前滚动，以实现对系统调频能力的持续优化。最后对提出的风电光热联合调频优化控制策略进行了仿真分析，结果表明配置储热罐的光热发电系统确实能够降低电网的调频压力，并有效提升了电网的调频性能。

附图说明

图1为实施例一中风电光热联合调频系统结构图；

图2为实施例二中MPC在AGC中的控制思路图；

图3为实施例三中某地区的三种仿真模型下的电网频率特性图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本发明的描述中，需要理解的是，术语“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的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，“第一”、“第二”等并不表示零部件的重要程度，因此不能理解为对本发明的限制。本实施例中采用的具体尺寸只是为了举例说明技术方案，并不限制本发明的保护范围。

实施例一

本发明提供一种基于MPC的光热风电联合调频系统，如图1所示，包括风电场、太阳能光热发电系统和MPC调频控制器，所述风电场和太阳能光热发电系统通过升压变压器和传输线接入电网，所述太阳能光热发电系统分为太阳能聚光集热子系统、储热子系统和热力循环子系统；所述MPC调频控制器与风电场、太阳能光热发电系统和电网均连接。

实施例二

本发明还提供一种基于MPC的光热风电联合调频模型的调频模型，包括：

步骤1，基于MPC的调频控制器根据当前时刻的电网、风电场和光热发电系统的状态进行优化计算，并向风电场和光热发电系统分别发出功率控制指令

和

风电场和光热发电系统接收到控制指令后，风电场和光热发电系统分别向电网增发功率ΔP_w，k，

这里指明上标dis为光热电站汽轮机组放出的功率，且增发功率为正时，表示增加有功出力，增发功率为负时，表示减少有功出力。因此构建的电网频率动态模型如下：

式中f为电网系统的实际频率；ΔP为电网的有功功率不平衡量；f₀为系统的额定功率，50HZ；H为电网惯性时间常数；P_L为负荷功率；P_W为风电场发电功率；P_S为光热电站的发电功率；

步骤2，通过欧拉法将式(1)离散化为：

上式中T_S为离散时间常数；ΔP_k为k时刻有功功率不平衡量；f_k为k时刻的电网频率，且稳定在49.8HZ到50.2HZ之间；ΔP_w，k为k时刻风电站增发的功率；

为k时刻光热发电系统增发的功率；ΔP_L，k为k时刻系统的扰动；

步骤3，结合电网频率波动范围、储热子系统中的储热罐能量平衡、风电场的风电机组爬坡速率和太阳能光热发电系统的光热发电机组的爬坡速率的约束条件，得到如下电网频率动态模型：

其中t_k为当前运行的时刻；Δf_k为当前的电网频率增量；ΔE_k为当前光热电站储热罐内的热量增量；T_s为离散时间常数；H为电网惯性时间常数；

光热电站增发的功率，

为充入光热电站储热罐的功率增量，ΔP_w，k为风电出力增量；η_s为储热罐热损失效率，η_ch为储热罐输入效率，η_dis光热电站输出效率；

采样时间设为1min，故令ΔT_B＝1min/60min＝1/60，且令

则系统的模型的状态空间形式如下：

式中：状态矢量x_k＝[x_1，k x_2，k x_3，k]^T＝[t_k Δf_k ΔE_k]^T；控制输入

干扰w_k＝[ΔP_L，k 1 0]^T；系统输出y_k＝Δf_k，z_k＝ΔE_k；

系统模型中各矩阵如下：

d＝[0 1 0]，t＝[0 0 1]。

实施例三

本发明还提供一种基于MPC的光热风电联合调频模型的调频策略，包括如下步骤：

步骤1，选取k时刻为采样时刻，根据当前时刻从电网获得的实时电网频率和有功功率不平衡量，在线求解一个有限时域D的开环优化问题，得到一个长度为时域D的控制序列，其中包含着未来D个时刻的光热发电系统功率的控制信号和风电场的功率控制信号，最后选取控制序列的第一个元素作用于电力系统中；

步骤2，在采样时刻k+1重复和k时刻相同的过程，不断利用新的电网频率和有功功率不平衡量对问题进行优化求解，从而保证电网频率的稳定；

步骤3，设计基于MPC原理的自动发电控制的控制器，控制风电机组和光热机组出力使系统频率和区域间净交换功率维持在额定值；

为了找到最优的控制输入使得电网的频率预测轨迹尽可能接近电网频率参考轨迹，因此建立如下优化目标函数：

式中k+h|k代表在k时刻对k+h时刻控制量参数的预测估计值；α、β、γ和δ分别代表频率偏差、输入光热发电系统功率偏差、光热发电系统输出功率偏差和风电场输出功率偏差的加权系数，其中预测时域和控制时域均为D；

为了保证风电光热联合调频系统的合理、稳定运行，因此还需要添加各项不等式约束来规范目标函数：

1、电网频率给定的波动范围为49.8HZ到50.2HZ，故电网频率约束为：

-0.2≤Δf_k+h|k≤0.2 h＝1，2，…，D

2、光热发电系统实际输出功率、输入储热罐的实际功率和风电站输出实际功率存在最小值和最大值，其约束为：

0≤P_w，k+h|k≤P_w，max h＝1，2，…，D

其中P_s，max为光热发电系统的每小时所能储热的最大功率，P_w，max为风电机组每小时所能释放的最大功率；

3、光热发电系统和风电站都存在着爬坡速率约束：

其中θ_s为光热机组的爬坡速率，取20％；θ_w为风电机组爬坡速率，取10％；

4、光热发电系统储热罐内储热容量也存在约束：

E_min≤E_k+k|h≤E_max h＝1，2，…，D

其中E_k+k|h为实际的储热容量，E_max为储热罐内储热容量的最大值，E_min为储热罐内储热容量最小值。

仿真试验：

本发明为了验证所建立的风电光热联合调频控制策略的可行性和观察其电网频率调节效果，在MATLAB环境下建立了包含风电场和光热电站的电网频率特性仿真系统。其中，风电场是由10台5MW的风机组成，其额定功率为50MW；光热发电系统中热盐罐温度为565℃，冷盐罐温度为290℃，且冷热盐罐内径为25m，罐壁高度为12.5m(不考虑拱顶高度)，罐内最高液位为10.05m，最低液位为0.95米，初始罐内储热量为最大储热量的50％；电网惯性时间常数设为1.9^[5]，其汽轮机额定功率也为50MW。为了更好的阐述配置储热罐的光热发电系统对电网频率的调节能力，在同等仿真环境下分别建立了含风机的风电场调频的仿真模型和含储热罐的光热发电系统调频的仿真模型。

本发明以某地区的负荷数据为例，图3为三种仿真模型下仿真一分钟的电网频率曲线。从图中可以看出风电光热联合调频仿真模型下，在第一秒增加6.33MW的负荷，电网频率会在开始的第一秒内急剧下降，在达到最小值后开始急剧上升至50HZ左右，并在之后的时间里维持稳定；至于单独风电参与电网频率调节，可以清晰的看到在前半段时间内和后半段时间内，其电网频率重合于单独光热调频的电网频率，且在中间时段的几分钟内出现较大的频率偏差；至于单独光热参与电网频率调节，可以看到其频率特性曲线从始至终都没有出现较大的频率偏差，这对于维护电网频率的稳定，提升电能质量有着较大的意义。

有益效果：

本发明考虑到配置储热罐的光热电站具有储能时间长，储能调度轻松、快捷，并可以作为承担调峰调频任务的清洁能源这一优势，从而设计了基于MPC的风电光热联合调频策略，在减少电网频率偏差的同时，也考虑了风电站和光热电站所存在的实际约束。此外，还设计了单独光热参与电网调频和单独风电参与电网调频的调频策略，通过仿真后的结果分析，发现了光热电站的存在确实有效的减少了电网频率的偏差，提高了电网的稳定性，对我国发展新能源发电有着重大的意义。

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以再不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (2)

1.基于MPC的光热风电联合调频系统的调频模型，其特征在于：调频系统包括风电场、太阳能光热发电系统和MPC调频控制器，所述风电场和太阳能光热发电系统通过升压变压器和传输线接入电网，所述太阳能光热发电系统分为太阳能聚光集热子系统、储热子系统和热力循环子系统；所述MPC调频控制器与风电场、太阳能光热发电系统和电网均连接；

调频模型包括以下步骤：

步骤1，基于MPC的调频控制器根据当前时刻的电网、风电场和光热发电系统的状态进行优化计算，并向风电场和光热发电系统分别发出功率控制指令

和

风电场和光热发电系统接收到控制指令后，风电场和光热发电系统分别向电网增发功率ΔP_w，k，

这里指明上标dis为光热电站汽轮机组放出的功率，且增发功率为正时，表示增加有功出力，增发功率为负时，表示减少有功出力；因此构建的电网频率动态模型如下：

式中f为电网系统的实际频率；ΔP为电网的有功功率不平衡量；f₀为系统的额定功率，50HZ；H为电网惯性时间常数；P_L为负荷功率；P_W为风电场发电功率；P_S为光热电站的发电功率；

步骤2，通过欧拉法将电网频率动态模型离散化为：

上式中T_S为离散时间常数；ΔP_k为k时刻有功功率不平衡量；f_k为k时刻的电网频率，且稳定在49.8HZ到50.2HZ之间；ΔP_w，k为k时刻风电站增发的功率；

为k时刻光热发电系统增发的功率；ΔP_L，k为k时刻系统的扰动；

步骤3，结合电网频率波动范围、储热子系统中的储热罐能量平衡、风电场的风电机组爬坡速率和太阳能光热发电系统的光热发电机组的爬坡速率的约束条件，得到如下电网频率动态模型：

其中t_k为当前运行的时刻；Δf_k为当前的电网频率增量；ΔE_k为当前光热电站储热罐内的热量增量；T_s为离散时间常数；H为电网惯性时间常数；

光热电站增发的功率，

为充入光热电站储热罐的功率增量，ΔP_w，k为风电出力增量；η_s为储热罐热损失效率，η_ch为储热罐输入效率，η_dis光热电站输出效率；

采样时间设为1min，故令ΔT_B＝1min/60min＝1/60，且令

则系统的模型的状态空间形式如下：

式中：状态矢量x_k＝[x_1，k x_2，k x_3，k]^T＝[t_k Δf_k ΔE_k]^T；控制输入

干扰w_k＝[ΔP_L，k 1 0]^T；系统输出y_k＝Δf_k，z_k＝ΔE_k；

系统模型中各矩阵如下：

d＝[0 1 0]，t＝[0 0 1]。

2.基于权利要求1所述的基于MPC的光热风电联合调频模型的调频策略，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1，选取k时刻为采样时刻，根据当前时刻从电网获得的实时电网频率和有功功率不平衡量，在线求解一个有限时域D的开环优化问题，得到一个长度为时域D的控制序列，其中包含着未来D个时刻的光热发电系统功率的控制信号和风电场的功率控制信号，最后选取控制序列的第一个元素作用于电力系统中；

步骤2，在采样时刻k+1重复和k时刻相同的过程，不断利用新的电网频率和有功功率不平衡量对问题进行优化求解，从而保证电网频率的稳定；

步骤3，设计基于MPC原理的自动发电控制的控制器，控制风电机组和光热机组出力使系统频率和区域间净交换功率维持在额定值；

为了找到最优的控制输入使得电网的频率预测轨迹尽可能接近电网频率参考轨迹，因此建立如下优化目标函数：

式中k+h|k代表在k时刻对k+h时刻控制量参数的预测估计值；α、β、γ和δ分别代表频率偏差、输入光热发电系统功率偏差、光热发电系统输出功率偏差和风电场输出功率偏差的加权系数，其中预测时域和控制时域均为D；

为了保证风电光热联合调频系统的合理、稳定运行，因此还需要添加各项不等式约束来规范目标函数：

1、电网频率给定的波动范围为49.8HZ到50.2HZ，故电网频率约束为：

-0.2≤Δf_k+h|k≤0.2 h＝1，2，…，D

2、光热发电系统实际输出功率、输入储热罐的实际功率和风电站输出实际功率存在最小值和最大值，其约束为：

0≤P_w，k+h|k≤P_w，max h＝1，2，…，D

其中P_s，max为光热发电系统的每小时所能储热的最大功率，P_w，max为风电机组每小时所能释放的最大功率；

3、光热发电系统和风电站都存在着爬坡速率约束：

-P_w，max*θ_w≤ΔP_w，k+h|k-ΔP_{w，k-1+h|k-1}≤P_w，max*θ_w h＝1，2，…，D

其中θ_s为光热机组的爬坡速率，取20％；θ_w为风电机组爬坡速率，取10％；

4、光热发电系统储热罐内储热容量也存在约束：

E_min≤E_k+k|h≤E_max h＝1，2，…，D

其中E_k+k|h为实际的储热容量，E_max为储热罐内储热容量的最大值，E_min为储热罐内储热容量最小值。

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