CN117117993B - 一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 - Google Patents
一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117117993B CN117117993B CN202311077568.9A CN202311077568A CN117117993B CN 117117993 B CN117117993 B CN 117117993B CN 202311077568 A CN202311077568 A CN 202311077568A CN 117117993 B CN117117993 B CN 117117993B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- short
- ultra
- unit
- term
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000010248 power generation Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 20
- 102100026422 Carbamoyl-phosphate synthase [ammonia], mitochondrial Human genes 0.000 claims description 9
- 101000855412 Homo sapiens Carbamoyl-phosphate synthase [ammonia], mitochondrial Proteins 0.000 claims description 9
- 101000983292 Homo sapiens N-fatty-acyl-amino acid synthase/hydrolase PM20D1 Proteins 0.000 claims description 9
- 101000861263 Homo sapiens Steroid 21-hydroxylase Proteins 0.000 claims description 9
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N prednisolone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N 0.000 claims description 2
- 230000029087 digestion Effects 0.000 abstract description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/48—Controlling the sharing of the in-phase component
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
- H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/28—The renewable source being wind energy
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，涉及AGC控制领域，本发明在保证电网安全和满足各种约束条件的前提下，获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差，并将偏差量在常规能源机组间分配。利用对日前发电计划修正后实时调度，为风电功率波动可预知部分主动消纳创造了条件，减小系统的有功备用，提高系统运行的经济性。
Description
技术领域
本发明涉及AGC控制领域，具体是一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法。
背景技术
近年来，随着陆上风电机组装机厂址的扩展，在天气突变较多的地区安装的风力发电机组受到气象变化的影响愈发显著。在风况突变时，由于控制系统的滞后性，容易导致机组出现载荷过大，甚至是倒机的情况，造成重大经济损失。同时，现有超短期风功率预测的准确性较差，导致风功率预测系统对电网调度的参考价值不大，并且会导致业主产生大量的发电量计划考核。由于常见的激光雷达等风速测量产品单价高昂、受天气影响较大，难以实现批量化的应用部署，且在大时间空间尺度下仍难以具有可靠的前瞻性。因此，可靠的超短期风况预测迫在眉睫。
发明内容
本发明的目的在于在保证电网安全和满足各种约束条件的前提下，获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差，并将偏差量在常规能源机组间分配。利用对日前发电计划修正后实时调度，为风电功率波动可预知部分主动消纳创造了条件，减小系统的有功备用，提高系统运行的经济性。
其中，一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，包括以下步骤：
S1. 获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差；
S2. 将偏差量在常规能源机组间分配；
S3. 根据AGC实时获取后续时段的超短期负荷预报结果进行超前控制；
进一步的，所述超前控制包括以下两种方式：
ARR超前分量修正：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动设置ARR的偏置，将预计的负荷变化分配到所有AGC机组；
机组超短期控制：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动调整LDFC模式下的机组发电计划。具体的，计算得到的系统功率偏差，叠加到实时调度机组的日前发电计划，修正系统发电计划，得到实时发电计划，实时调度机组出力调节满足系统中有功功率平衡约束。而对于AGC控制功能基于实时频率及区域控制误差（ACE：Area Control Error）信息进行，是一种反馈控制。AGC可实时获取后续时段的超短期负荷预报结果，并基于此实现AGC的超前控制功能。AGC实现超前控制可通过两种方式实现，一种是在区域调节需求(ARR：arearegulation requirement)上叠加超前控制分量，由可承担调节功率的机组承担；另一种是将部分机组投入超前控制模式，超前控制模式机组的基点功率考虑超前分量。
进一步的所述超短期负荷预测具体包括以下子步骤：
S101. 预测下一个时刻的系统负荷，计算系统下一个时刻的超短期与短期负荷预测的偏差量；
S102. 预测下一时刻的联络线交换功率与计划交换功率的变化量；
S103. 超短期风功率预测预测风电场下一个时刻的风电的发电功率，计算下一时刻的超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量；
S104. 根据超短期与短期负荷预测的偏差量 、交换功率与计划交换功率的变化量/> 、超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量/>，计算系统中参与实时调度机组出力修正为：
；
其中，所述表示系统中按照调度员给定值运行的机组数量，所述/>表示系统中参与实时调度的机组数量，所述/>表示日前计划参与机组的出力变化量；所述/>表示按照给定值运行的某台机组，/>表示参与实时调度的某台机组。
进一步的，所述步骤S2中，机组间分配包括在偏差量分配中执行基于日前计划的分配策略，基于日前计划的分配策略以系统日前计划出力为调节基线，系统增出力时，低于日前计划出力的机组优先上调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的上调比重，即系统出力，取/>（/>），分配因子；系统减出力时，高于日前计划出力的机组优先下调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的下调比重，即系统出力/>，取（/>），分配因子/>；
其中，所述表示系统内机组的日前出力计划；所述/>表示/>时刻机组日前计划出力；/>表示/>时刻机组实际或实时发电计划出力；所述/>表示系数。
进一步的，所述日前计划的分配策略，当单机待调节量小于死区值，则该机组不执行该调节量；当单机待调节量大于机组5 min的最大可调量，则将待调节量强制为5 min最大可调量；为满足死区约束和爬坡率约束而未分配的不平衡量，则再进行一轮分配或对系数进行修正，增加系统参调机组数量，直至分配结束。
进一步的，所述步骤S2中，机组间分配包括机群分配策略，机群分配策略用于根据有功调节量的幅值选择调用机群，确定有功调用优先级顺序，分别对机组进行归并分类，分为优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群。
进一步的，所述机群分配策略还包括增加断面约束条件：
；
；
其中，所述表示实时调度机组/>对支路/>的灵敏度系数；所述/>表示非实时调度机组调节对稳定断面的影响；所述/>表示断面的功率传输上限；所述/>表示断面当前潮流；所述/>表示断面功率输送目标值；
有功偏差量分配采用等可调比例进行分配，避免部分机组运行越限，具体为：
>0，增出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
<0，减出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
其中，所述表示机组/>的最大升出力速率；所述/>表示机组/>的最大减出力速率；所述/>表示优先调节机群的控制门槛值；所述/>表示次优调节机群的控制门槛值；所述/>表示普通调节机群的控制门槛值。
进一步的，所述ARR超前分量修正具体包括以下子步骤：
S301. 根据超短期负荷预测的结果，将前一个5分钟和后两个5分钟的预测负荷增量折算成每分钟的平均负荷变化量，根据当前时段交换计划每分钟的变化量，得到控制区域发电出力应有的爬坡速率（MW/Min），即：
；
其中，所述表示超短期预测每分钟的平均负荷变化量，单位MW/Min；所述/>表示当前时段交换计划每分钟的变化量，送出增加或受电减少为正，单位MW/Min；所述/>表示期望的AGC机组爬坡速率，单位MW/Min；
S302. 判断AGC机组爬坡速率，当，自动偏置=；当/>， 自动偏置= />，其中，自动偏置每5分钟变化一次；
S303. 计算ARR偏置，所述ARR偏置/>为手动偏置与自动偏置之和。
进一步的，所述步骤S303，还包括对ARR偏置进行数据处理，具体包括以下两种方式：
受给定的最大幅值的限制；
对进行修正；
其中，所述对进行修正具体流程为：
S3031. 定义瞬时CPS1指标，利用ACE和△F的瞬时值进行计算，即：
；
其中，所述表示电网联络线功率与频率偏差控制的指标；所述/>表示；所述表示当前电网实际频率值与标准频率50Hz之间的差值；所述/>表示控制区的频率偏差系数；所述/>表示电网对全年一分钟频率平均偏差的均方根的控制目标；
S3032. 判断、/>与/>，当/>与/>同号时，/>与/>也同号，则瞬时CPS1不小于指定的门槛值，反之则下发控制命令；
修正后的总偏置为：
；
其中，所述表示分钟数；所述/>表示ARR静态死区门槛，其中，当/>时，/>前取负号；当/>时，/>前取正号；当/>改变了/>的符号，令/>；当/>超过了/>的幅值，令/>。
进一步的，所述机组超短期控制具体包括以下子步骤：
S311. 计算LDFC模式下的机组需要承担的出力增量，即：
；
S312. 计算机组下一时刻实际可承担的出力增量/>，即：
；
其中，所述表示上升和下降方向的调节速率；所述/>表示调节上限；所述/>表示当前实际出力；所述/>表示当前时刻与下一个指令下发时刻的时间差；
S313. 当有n台机组被指定为LDFC模式，最大可承担的出力增量为：
；
当大于/>时，表示n台机组不足以承担预计的负荷增量，令机组下一时刻的出力增量/>，未能分配的发电功率即为下一时刻预计的不匹配功率；
当小于/>时，按机组实际可承担的出力增量/>分配/>，即：
；
则机组下一时刻的计划值 />表示为：
；
设当前时间为，机组实际出力为/>；/>时刻，机组出力达到/>，则当时，机组的基本功率/>按线性插值：
。
本发明的有益效果是：
本发明在保证电网安全和满足各种约束条件的前提下，获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差，并将偏差量在常规能源机组间分配。利用对日前发电计划修正后实时调度，为风电功率波动可预知部分主动消纳创造了条件，减小系统的有功备用，提高系统运行的经济性。
附图说明
图1为本发明实施例提供一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法的方法流程框图；
图2为本发明实施例提供一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法的短期与超短期风电功率预测示意图；
图3为本发明实施例提供一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法的机组调节次序的划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
而且，术语“包括”，“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程，方法，物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程，方法，物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程，方法，物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。
如图1所示，一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，包括以下步骤：
S1. 获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差；
S2. 将偏差量在常规能源机组间分配；
S3. 根据AGC实时获取后续时段的超短期负荷预报结果进行超前控制；
进一步的，所述超前控制包括以下两种方式：
ARR超前分量修正：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动设置ARR的偏置，将预计的负荷变化分配到所有AGC机组；
机组超短期控制：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动调整LDFC模式下的机组发电计划。具体的，计算得到的系统功率偏差，叠加到实时调度机组的日前发电计划，修正系统发电计划，得到实时发电计划，实时调度机组出力调节满足系统中有功功率平衡约束。而对于AGC控制功能基于实时频率及区域控制误差（ACE：Area Control Error）信息进行，是一种反馈控制。AGC可实时获取后续时段的超短期负荷预报结果，并基于此实现AGC的超前控制功能。AGC实现超前控制可通过两种方式实现，一种是在区域调节需求(ARR:arearegulation requirement)上叠加超前控制分量，由可承担调节功率的机组承担；另一种是将部分机组投入超前控制模式，超前控制模式机组的基点功率考虑超前分量。
进一步的所述超短期负荷预测具体包括以下子步骤：
S101. 预测下一个时刻的系统负荷，计算系统下一个时刻的超短期与短期负荷预测的偏差量；
S102. 预测下一时刻的联络线交换功率与计划交换功率的变化量；
S103. 超短期风功率预测预测风电场下一个时刻的风电的发电功率，计算下一时刻的超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量；
S104. 根据超短期与短期负荷预测的偏差量 、交换功率与计划交换功率的变化量/> 、超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量/>，计算系统中参与实时调度机组出力修正为：
其中，所述表示系统中按照调度员给定值运行的机组数量，所述/>表示系统中参与实时调度的机组数量，所述/>表示日前计划参与机组的出力变化量；所述/>表示按照给定值运行的某台机组，/>表示参与实时调度的某台机组。具体的，上述公式计算得到的系统功率偏差，叠加到实时调度机组的日前发电计划，修正系统发电计划，得到实时发电计划，实时调度机组出力调节满足系统中有功功率平衡约束。
进一步的，作为优选的具体实施方案，提出其他约束条件，其中，在实时调度中还需要考虑系统中的其他约束条件：
（1）控制区功率（断面潮流）增量约束，/>为控制区增量限值；（/>：控制区功率（断面潮流）增量，/>为控制区增量限值）；
（2）机组的调节上下限约束，/>为机组的调节死区，/>为机组的最大调节速率，/>为调节周期（一般为10min或15min）；
（3）机组最大最小出力约束；/>为机组最大出力值，/>为机组最大出力值；
（4）线路潮流约束，/>为预计划出力下线路l的潮流，/>为线路调整后的潮流值，/>为线路允许的最大潮流值；
需要说明的是，图2描述了超短期与短期风功率预测偏差，图中，虚线表示短期风电功率预测曲线，实现表示超短期风电功率预测曲线，为实时调度中偏差量的主要来源，实时调度中风电功率预测的偏差量，最后得到机组对日前计划修正的调节量/>，这部分叠加到机组日前出力计划/> (/>：系统内机组的日前出力计划)；从而得到修正后的计划出力。
进一步的，所述步骤S2中，机组间分配包括在偏差量分配中执行基于日前计划的分配策略，基于日前计划的分配策略以系统日前计划出力为调节基线，系统增出力时，低于日前计划出力的机组优先上调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的上调比重，即系统出力，取/>（/>），分配因子；系统减出力时，高于日前计划出力的机组优先下调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的下调比重，即系统出力/>，取（/>），分配因子/>；
其中，所述表示系统内机组的日前出力计划；所述/>表示/>时刻机组日前计划出力；/>表示/>时刻机组实际或实时发电计划出力；所述/>表示系数。其中，对初始偏差量的分配都是按一定的比例权重进行分配，同时为了更好的跟踪日前发电计划完成系统的电量交易计划，在偏差量分配中执行基于日前计划的分配策略，以其他分配策略作为辅助分配手段。
进一步的，所述日前计划的分配策略，当单机待调节量小于死区值，则该机组不执行该调节量；当单机待调节量大于机组5 min的最大可调量，则将待调节量强制为5 min最大可调量；为满足死区约束和爬坡率约束而未分配的不平衡量，则再进行一轮分配或对系数进行修正，增加系统参调机组数量，直至分配结束。进一步的，提出一种优选的具体实施方式，当所有机组都分配到5 min最大可调量却还有未分配完的负荷，则给出告警。当采用此种策略不足以分配不平衡量时，采用其他方法进行分配，如等可调容量比例，发电计划完成率等进行分配。
进一步的，所述步骤S2中，机组间分配包括机群分配策略，机群分配策略用于根据有功调节量的幅值选择调用机群，确定有功调用优先级顺序，分别对机组进行归并分类，分为优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群。
进一步的，所述机群分配策略还包括增加断面约束条件：
；
；
其中，所述表示实时调度机组/>对支路/>的灵敏度系数；所述/>表示非实时调度机组调节对稳定断面的影响；所述/>表示断面的功率传输上限；所述/>表示断面当前潮流；所述/>表示断面功率输送目标值；需要说明的是/>和/>为参数变量，在具体语境中代表的含义不同，在/>中/>是某台实时调度机组，/>是某条支路。在/>中，/>表示非实时调度机组调节对第/>个稳定断面的影响
有功偏差量分配采用等可调比例进行分配，避免部分机组运行越限，需要说明的是，机组调节优先级是实时变化的，需要动态调整。如图3所示，具体为：
>0，增出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
<0，减出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
其中，所述表示机组/>的最大升出力速率；所述/>表示机组/>的最大减出力速率；所述/>表示优先调节机群的控制门槛值；所述/>表示次优调节机群的控制门槛值；所述/>表示普通调节机群的控制门槛值。
进一步的，所述ARR超前分量修正具体包括以下子步骤：
S301. 根据超短期负荷预测的结果，将前一个5分钟和后两个5分钟的预测负荷增量折算成每分钟的平均负荷变化量，根据当前时段交换计划每分钟的变化量，得到控制区域发电出力应有的爬坡速率（MW/Min），即：
；
其中，所述ΔPLC表示超短期预测每分钟的平均负荷变化量，单位MW/Min；所述ΔPTC表示当前时段交换计划每分钟的变化量，送出增加或受电减少为正，单位MW/Min；所述ΔPGC表示期望的AGC机组爬坡速率，单位MW/Min；
S302.判断AGC机组爬坡速率，当ΔPGC＞0，自动偏置＝ΔPG×上升方向超前控制时间；当ΔPGC＜0，自动偏置＝ΔPGC×下降方向超前控制时间，其中，自动偏置每5分钟变化一次；
S303.计算ARR偏置ΔPSK0，所述ARR偏置ΔPSK0为手动偏置与自动偏置之和。
进一步的，所述步骤S303，还包括对ARR偏置进行数据处理，具体包括以下两种方式：
受给定的最大幅值的限制；
对进行修正；
其中，所述对进行修正具体流程为：
S3031. 定义瞬时CPS1指标，其中，当与/>的方向相同时，将不利于CPS1指标（电网联络线功率与频率偏差控制的指标），要对/>进行修正。修正时考虑两个因素：如果直接令/>，体现不出超前控制的目的；如果/>的幅值过大，会严重恶化当时的CPS1指标，利用ACE和/>的瞬时值进行计算，即：
；
其中，所述表示电网联络线功率与频率偏差控制的指标；所述/>表示；所述表示当前电网实际频率值与标准频率50Hz之间的差值；所述/>表示控制区的频率偏差系数；所述/>表示电网对全年一分钟频率平均偏差的均方根的控制目标；
S3032. 判断、/>与/>，当/>与/>同号时，/>与/>也同号，则瞬时CPS1不小于指定的门槛值，反之则下发控制命令；其具体原理为：总的偏置取值原则是：当与/>同号时，假设ACE和/>也同号，则要保证瞬时CPS1不小于指定的门槛值（如1.5），否则就要下发控制命令。本实施例中/>，/>是控制区的频率偏差系数。
修正后的总偏置为：
；
其中，所述表示分钟数；所述/>表示ARR静态死区门槛，其中，当/>时，/>前取负号；当/>时，/>前取正号；当/>改变了/>的符号，令/>；当/>超过了/>的幅值，令/>。
其中，AGC根据超短期负荷预报的结果，自动设置ARR的偏置，将预计的负荷变化分配到所有AGC机组。
ARR的手动偏置是调度员干预AGC控制的有效手短，既可以修正自动交换计划偏置，也可以为某种特殊的目的增加或减少AGC机组的出力。
进一步的，所述机组超短期控制其具体原理说明如下：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动调整LDFC模式（LDFC模式：机组的基本功率由超短期负荷预报值确定）下的机组发电计划。AGC机组和非AGC机组都可以设置为LDFC模式，AGC机组可以在AGC的控制下执行新的发电计划。非AGC机组的发电计划经修改后自动下发到电厂，机组在电厂的控制下执行新的发电计划。由于种种原因，电网中大量机组不具备AGC控制能力，调整发电计划仍需调度员临时通知。置为LDFC模式后，非AGC机组也可以根据系统负荷变化趋势提前增减负荷，减轻了AGC机组的调节负担，达到合理使用AGC资源的目的。
进一步的，超短期负荷预报预测的是下一时刻（如=15分钟）的系统负荷，从而可以计算出下一时刻系统用电负荷的变化量/>。由于联络线交换功率将按预定的计划运行，因此要考虑下一时刻的联络线计划交换功率的变化量/>。根据用电负荷的变化量/>和交换功率的变化量/>，可以得到系统中需要调整的总的发电出力的变化量/>。另外，系统中的一部分机组（设总数为m）可能是按日计划或调度员给定值运行，从总的发电出力的变化量/>中扣除这类机组预期的出力变化量/>，即为LDFC模式下的机组需要承担的出力增量/>，具体包括以下子步骤：
S311. 计算LDFC模式下的机组需要承担的出力增量，即：
；
S312. 计算机组下一时刻实际可承担的出力增量/>，即：
；
其中，所述表示上升和下降方向的调节速率；所述/>表示调节上限；所述/>表示当前实际出力；所述/>表示当前时刻与下一个指令下发时刻的时间差；
S313. 当有n台机组被指定为LDFC模式，最大可承担的出力增量为：
；
当大于/>时，表示n台机组不足以承担预计的负荷增量，令机组下一时刻的出力增量/>，未能分配的发电功率即为下一时刻预计的不匹配功率，需要说明的是，该数据所提供的信息可以帮助调度员提前采取相应的措施；
当小于/>时，按机组实际可承担的出力增量/>分配/>，即：
；
则机组下一时刻的计划值 />表示为：
；/>
设当前时间为，机组实际出力为/>；/>时刻，机组出力达到/>，则当时，机组的基本功率/>按线性插值：
。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 获取超短期风电预测和短期风电预测中风电场出力偏差；
S2. 将偏差量在常规能源机组间分配；
S3. 根据AGC实时获取后续时段的超短期负荷预报结果进行超前控制；
其中，所述超前控制包括以下两种方式：
ARR超前分量修正：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动设置ARR的偏置，将预计的负荷变化分配到所有AGC机组；
机组超短期控制：AGC根据超短期负荷预报的结果，自动调整LDFC模式下的机组发电计划。
2.如权利要求1所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述超短期负荷预测具体包括以下子步骤：
S101. 预测下一个时刻的系统负荷，计算系统下一个时刻的超短期与短期负荷预测的偏差量；
S102. 预测下一时刻的联络线交换功率与计划交换功率的变化量；
S103. 超短期风功率预测预测风电场下一个时刻的风电的发电功率，计算下一时刻的超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量；
S104. 根据超短期与短期负荷预测的偏差量 、交换功率与计划交换功率的变化量 、超短期风功率预测与短期风功率预测出力偏差量/>，计算系统中参与实时调度机组出力修正为：
；
其中，所述表示系统中按照调度员给定值运行的机组数量，所述/>表示系统中参与实时调度的机组数量，所述/>表示日前计划参与机组的出力变化量；所述/>表示按照给定值运行的某台机组，/>表示参与实时调度的某台机组。
3.如权利要求1所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，机组间分配包括在偏差量分配中执行基于日前计划的分配策略，基于日前计划的分配策略以系统日前计划出力为调节基线，系统增出力时，低于日前计划出力的机组优先上调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的上调比重，即系统出力，取（/>），分配因子 />；系统减出力时，高于日前计划出力的机组优先下调，并且在机组出力可调节范围内承担较大的下调比重，即系统出力/>，取/>（/>），分配因子；
其中，所述表示系统内机组的日前出力计划；所述/>表示/>时刻机组日前计划出力；/>表示/>时刻机组实际或实时发电计划出力；所述/>表示系数。
4.如权利要求3所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述日前计划的分配策略，当单机待调节量小于死区值，则该机组不执行该调节量；当单机待调节量大于机组5 min的最大可调量，则将待调节量强制为5 min最大可调量；为满足死区约束和爬坡率约束而未分配的不平衡量，则再进行一轮分配或对系数进行修正，增加系统参调机组数量，直至分配结束。
5.如权利要求1所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，机组间分配包括机群分配策略，机群分配策略用于根据有功调节量的幅值选择调用机群，确定有功调用优先级顺序，分别对机组进行归并分类，分为优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群。
6.如权利要求5所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述机群分配策略还包括增加断面约束条件：
；
；
其中，所述表示实时调度机组/>对支路/>的灵敏度系数；所述/>表示非实时调度机组调节对稳定断面的影响；所述/>表示断面的功率传输上限；所述/>表示断面当前潮流；所述/>表示断面功率输送目标值；有功偏差量分配采用等可调比例进行分配，避免部分机组运行越限，具体为：
>0，增出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
<0，减出力时，优先调节机群、次优调节机群和普通调节机群的控制门槛值分别为：
；
；
；
其中，所述表示机组/>的最大升出力速率；所述/>表示机组/>的最大减出力速率；所述/>表示优先调节机群的控制门槛值；所述/>表示次优调节机群的控制门槛值；所述/>表示普通调节机群的控制门槛值。
7.如权利要求1所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述ARR超前分量修正具体包括以下子步骤：
S301. 根据超短期负荷预测的结果，将前一个5分钟和后两个5分钟的预测负荷增量折算成每分钟的平均负荷变化量，根据当前时段交换计划每分钟的变化量，得到控制区域发电出力应有的爬坡速率（MW/Min），即：
；
其中，所述表示超短期预测每分钟的平均负荷变化量，单位MW/Min；所述/>表示当前时段交换计划每分钟的变化量，送出增加或受电减少为正，单位MW/Min；所述/>表示期望的AGC机组爬坡速率，单位MW/Min；
S302. 判断AGC机组爬坡速率，当，自动偏置=/>；当/>， 自动偏置= />，其中，自动偏置每5分钟变化一次；
S303. 计算ARR偏置，所述ARR偏置/>为手动偏置与自动偏置之和。
8.如权利要求7所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述步骤S303，还包括对ARR偏置进行数据处理，具体包括以下两种方式：
受给定的最大幅值的限制；
对进行修正；
其中，所述对进行修正具体流程为：
S3031. 定义瞬时CPS1指标，利用ACE和△F的瞬时值进行计算，即：
；
其中，所述表示电网联络线功率与频率偏差控制的指标；所述/>表示；所述/>表示当前电网实际频率值与标准频率50Hz之间的差值；所述/>表示控制区的频率偏差系数；所述/>表示电网对全年一分钟频率平均偏差的均方根的控制目标；
S3032. 判断、/>与/>，当/>与/>同号时，/>与/>也同号，则瞬时CPS1不小于指定的门槛值，反之则下发控制命令；
修正后的总偏置为：
；
其中，所述表示分钟数；所述/>表示ARR静态死区门槛，其中，当/>时，/>前取负号；当/>时，/>前取正号；当/>改变了/>的符号，令/>；当/>超过了的幅值，令/>。
9.如权利要求1所述的一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法，其特征在于，所述机组超短期控制具体包括以下子步骤：
S311. 计算LDFC模式下的机组需要承担的出力增量，即：
；
S312. 计算机组下一时刻实际可承担的出力增量/>，即：
；
其中，所述表示上升和下降方向的调节速率；所述/>表示调节上限；所述/>表示当前实际出力；所述/>表示当前时刻与下一个指令下发时刻的时间差；
S313. 当有n台机组被指定为LDFC模式，最大可承担的出力增量为：
；
当大于/>时，表示n台机组不足以承担预计的负荷增量，令机组下一时刻的出力增量/>，未能分配的发电功率即为下一时刻预计的不匹配功率；
当小于/>时，按机组实际可承担的出力增量/>分配/>，即：
；
则机组下一时刻的计划值 />表示为：
；
设当前时间为，机组实际出力为/>；/>时刻，机组出力达到/>，则当时，机组的基本功率/>按线性插值：
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311077568.9A CN117117993B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311077568.9A CN117117993B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117117993A CN117117993A (zh) | 2023-11-24 |
| CN117117993B true CN117117993B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=88807100
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311077568.9A Active CN117117993B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117117993B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103187730A (zh) * | 2012-01-10 | 2013-07-03 | 浙江省电力公司 | 一种关于自动发电控制的超前控制方法 |
| CN106356899A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-01-25 | 北京恒泰实达科技股份有限公司 | 适用于大规模风电控制过程的分层优化模型 |
| JP2017022975A (ja) * | 2015-06-19 | 2017-01-26 | 株式会社日立製作所 | 風力発電所の運転制御装置、運転制御方法及び風力発電システム |
| CN106505635A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-03-15 | 北京恒泰实达科技股份有限公司 | 弃风最小的有功调度模型及调度系统 |
| KR20190024034A (ko) * | 2017-08-31 | 2019-03-08 | 주식회사 하이메틱스 | 전력부하 전력소모량 시뮬레이션 장치 및 방법 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021211680A1 (en) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | The Catholic University Of America | Systems and methods for improving load energy forecasting in the presence of distributed energy resources |
-
2023
- 2023-08-25 CN CN202311077568.9A patent/CN117117993B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103187730A (zh) * | 2012-01-10 | 2013-07-03 | 浙江省电力公司 | 一种关于自动发电控制的超前控制方法 |
| JP2017022975A (ja) * | 2015-06-19 | 2017-01-26 | 株式会社日立製作所 | 風力発電所の運転制御装置、運転制御方法及び風力発電システム |
| CN106356899A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-01-25 | 北京恒泰实达科技股份有限公司 | 适用于大规模风电控制过程的分层优化模型 |
| CN106505635A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-03-15 | 北京恒泰实达科技股份有限公司 | 弃风最小的有功调度模型及调度系统 |
| KR20190024034A (ko) * | 2017-08-31 | 2019-03-08 | 주식회사 하이메틱스 | 전력부하 전력소모량 시뮬레이션 장치 및 방법 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 消纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调度系统设计;张伯明;吴文传;郑太一;孙宏斌;;电力系统自动化;20110110(第01期);全文 * |
| 风电与水电AGC联合精确调度控制系统研究;李群;郭希海;徐峥;赵宇民;金元;;电气时代;20181110(第11期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117117993A (zh) | 2023-11-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102751737B (zh) | 一种含风电的电力系统自动发电控制仿真分析方法 | |
| CN107404127B (zh) | 考虑多时间尺度协调的风电鲁棒区间轨迹调度方法 | |
| US9634508B2 (en) | Method for balancing frequency instability on an electric grid using networked distributed energy storage systems | |
| CN102097828B (zh) | 一种基于功率预测的风电优化调度方法 | |
| CN109492861B (zh) | 一种梯级水电站群中期电量交易计划分解方法 | |
| CN102969740B (zh) | 一种电厂实时发电计划修正方法 | |
| CN109765787B (zh) | 一种基于日内-实时滚动控制的配电网源荷快速跟踪方法 | |
| CN113364055B (zh) | 一种源网荷储网络化协调频率控制方法 | |
| CN109245184B (zh) | 适应多类型约束与多控制区间的多源协同有功控制方法 | |
| CN104143839B (zh) | 基于功率预测的风电场集群限出力有功功率分配方法 | |
| CN107453411A (zh) | 一种风电场有功功率控制方法及其系统 | |
| CN112821416B (zh) | 一种火储联合调频储能功率分配方法 | |
| JP2013212044A (ja) | 需給制御装置 | |
| Fang et al. | Secondary frequency regulation from variable generation through uncertainty decomposition: An economic and reliability perspective | |
| CN102570509B (zh) | 一种blr型agc机组基点功率偏置整定方法 | |
| CN117117993B (zh) | 一种基于超短期发电和负荷预测的超前控制方法 | |
| CN106251074B (zh) | 一种协同的电网超前调度模型的建立方法及其计算方法 | |
| CN104578174A (zh) | 一种基于指令的主站agc机组控制方法 | |
| Vrdoljak et al. | Optimal distribution of load-frequency control signal to hydro power plants | |
| CN109301817B (zh) | 一种考虑需求响应的多时间尺度源网荷协调调度方法 | |
| US20230352937A1 (en) | Power regulation method and power regulation device | |
| CN113381457B (zh) | 一种风电集群有功功率波动的抑制方法及系统 | |
| Ando et al. | A Planned Power Generation for Battery-Assisted Photovoltaic System Using Short-Term Forecast | |
| CN114123248A (zh) | 以新能源一次调频优先的电网调频运行控制方法及系统 | |
| Zhu et al. | Hierarchical cluster coordination control strategy for large-scale wind power based on model predictive control and improved multi-time-scale active power dispatching |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |