模糊控制优化下的混合储能系统辅助燃煤机组调频仿真

随着我国并网比例和可再生能源装机容量的逐年增长

，其发电模式固有的随机性与波动性给电力系统调频带来了艰巨的任务

。目前常规调频资源已逐渐不能满足日益增长的调频需求，因此电能储存装置成为了社会广泛研究的热点领域

。

混合储能系统采用不同储能介质和技术来提高整个系统性能，同时还能降低投入和维护成本

。功率型储能例如飞轮，具有响应速度快、短时间充放电功率大和控制精准等优点，承担储能装置的大部分出力，但是成本高、回报周期长；能量型储能例如电化学储能，在储能系统中对功率或能量上进行补充，成本低、寿命短，与飞轮组成混合储能系统能够减少甚至避免电化学储能装置过充过放次数。以此保障机组的运行安全性和灵活性以及双细则下储能装置的经济性。

王建业等

建立了永磁同步电机和全攻略变流器的数学模型，对飞轮储能的充放电及并网进行仿真研究，结果显示其设计的控制策略可高效完成飞轮储能的充放电要求。丁明等

基于蓄电池和超级电容的荷电状态，设计了一种模糊控制理论将超限的功率偏差合理地分配到两种储能介质之间，仿真结果表明其控制方法可有效平抑可再生能源功率波动，避免储能介质出现荷电越限现象。丁冬等

提出了一种基于模糊控制的电池储能辅助AGC 调频方法，其以区域控制偏差和变化率作为输入量，电池储能的参考功率变化量作为输出量，仿真结果显示储能系统能迅速响应负荷扰动，有效降低火电机组系统频率偏差和联络线功率偏差。

本工作针对600 MW供热机组供热期调峰调频性能研究，基于Matlab/Simulink 搭建了含混合储能系统的两区域电网模型，模拟了阶跃扰动和连续扰动下，混合储能系统对机组并网灵活性的影响，并针对混合储能系统中不同储能介质的荷电状态，利用模糊控制逻辑优化混合储能系统功率分配系数，提高了混合储能系统的效率，使整个系统的运行更加灵活稳定。

设第i个粒子的独立位置Xi=(xi1,xi2,…,xiD)和速度Vi=(vi1,vi2,…,viD),每一次迭代中,粒子通过跟踪个体最佳位置pbest和全局极值最优解gbest,按照式(8)、式(9)更新自己的速度和位置。

1 储能控制策略

1.1 飞轮储能

飞轮储能系统由飞轮、永磁同步电机、机侧变流器、网侧变流器、滤波电路五部分组成。飞轮储能系统的控制策略可以简化为电流内环

和功率外环。其中永磁同步电机转速状态方程可表示为

式中，

表示飞轮与电机的等效转动惯量；

表示黏滞摩擦系数；

表示输出转矩，表达式为

分别对享乐价格法的3种模型进行拟合,将变量标准化后代入SPSS19软件进行逐步回归分析,结果表明,对数模型的拟合效果最好,R2为0.413．经过显著性检验,最终有11个变量进入对数模型中(表2),且各变量的膨胀系数(VIF)值均远小于10,表明特征变量间不存在严重的共线性．进入到对数模型的变量分别为建筑面积、至最近公园距离、物业管理、至CBD距离、环境质量、容积率、朝向、公园面积、至最近商圈距离和建筑年龄,各特征变量系数的符号与预期相同,具有较好的解释度．

式中，极对数

取2；

表示永磁磁链；

表示电流内环输出的参考电流值。永磁同步发电机的电磁功率即飞轮系统输出功率补偿可表示为

表示转子角速度。飞轮系统模型如图1。

1.2 电化学储能

燃煤机组在调频过程中要维持主蒸汽参数稳定，因此燃烧指令信号由压力偏差信号经过PID控制器调节获得。汽包锅炉模型如图2。

本工作以飞轮的荷电状态SOC

(

)作为模糊控制器的

(

)，以电化学的荷电状态SOC

(

)作为模糊控制器的

(

)；

(

)作为模糊控制输出量。模糊控制器的输入输出隶属度函数如图9所示。

2 燃煤机组模型

2.1 汽包锅炉模型

汽包锅炉模型是复杂非线性动态特性系统，炉膛内输入的燃料决定燃烧强度，从而改变锅炉受热面的有效吸热量，从燃烧指令

到锅炉有效吸热量

的过程是含有纯延迟的两个惯性环节

，可表示为

式中，

、

为一阶惯性环节时间常数；

为纯延迟时间常数。

首先对该缓控释肥料水稻施肥试验进行合理处理，专门设置了7个处理区，分别为无施肥区（处理1）、常规施肥区（施肥过磷酸钾、氯化钾以及尿素，处理2）、缓控释施肥区1（施肥永笑脲甲醛缓控释肥，配合尿素15kg，处理3）、缓控释施肥区2（施肥“稻坚强”缓释控掺混肥40kg，配合尿素15kg，处理4）、缓控释施肥区3（施肥“好乐耕”有机缓释控掺混肥40kg，配合尿素15kg，处理5）、缓控释施肥区4（施肥“六国网”复合缓释控掺混肥42kg，配合尿素15kg，处理6）、缓控释施肥区5（施肥袁氏专用缓释控掺混肥31kg，配合尿素 15kg，处理 7）[7]。

汽包和过热器在锅炉中的蓄热过程存在延时情况，进入汽包的蒸汽流量(锅炉有效吸热量)

与流出汽包的蒸汽流量

的偏差转化为汽包内蓄热量，引起了汽包压力

的变化，该过程可表示为

式中

表示锅炉蓄热系数。

过热器在蓄热过程具有分布式参数特征，按照一定条件简化，集中管道传热参数和管道阻力，将此过程进行集中参数分析，其中管道传热过程可表示为

由于工业、农业的发展和城镇建设等原因，浊漳河南源上游排放的工业废水和生活污水总量日趋增多，其污染源主要是一些钢铁、煤炭和后续化产品企业，部分企业偷排偷放严重超标的工业废水和生活污水，致使浊漳河水污染加重，河道生态受损，其自净能力直线下降，浊漳河流域生态系统遭受到严重破坏，污染河水的渗透也造成了地下水的严重污染。浊漳河南源监测断面位于工程建设区下游，该控制断面能较好地反映湿地工程建设前的水质状况。

目前，一些企业为节约成本而使用劣质原料，严重威胁人们的身体健康，应用数字PCR技术则可以迅速、精准的进行食品检测。数字PCR技术不受标准曲线、参照样本控制，能够直接检测样品目标基因的绝对拷贝数，未来发展潜力较大。除了鸡肉、猪肉、羊肉等动物源食品，数字PCR技术也可以应用于植物源食品检测，如：橄榄油、香味水稻等。数字PCR技术以高灵敏性检验食品掺假类型，结合材料量、DNA量、基因拷贝数的线性关系判断掺假比重，该优势也是传统检测方法所不具备的。

从图5可以看出，耦合储能系统后，机组的调频能力有了很大的提升，并且耦合了混合储能的系统调频能力提升更明显。相比于仅使用燃机机组进行调频，耦合电化学储能后，系统频率变化量最大值由1.19×10

pu Hz 减少到1.08×10

pu Hz，恢复稳态的时间缩短了1.2 s。加入混合储能后系统频率最大变化值减少至4.9×10

pu Hz，是原频率变化量最大值的41%，恢复稳态时间缩短了10 s，机组调频性能显著提升。

当其他条件相同时，税后净经营利润越大，EVA指标越高。所以企业管理者必须对投资进行有效管理，充分考虑投资成本，把不具投资价值和非核心业务进行剥离，有学者研究表明EVA考核确实提升了企业价值，并且这种提升作用主要是通过抵制企业过度投资而影响的。加大核心业务领域投资，合理规划投资项目组合，有助于企业长远发展，实现企业资源的优化。

管道阻力过程可表示为

教育部印发的《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》中提及要“立足国情建设在线开放课程和公共服务平台，加强课程建设与公共服务平台运行监管，推动信息技术与教育教学深度融合”。这些战略目标明确提出要建立终身学习网络和服务平台。

式中

为管道集中阻力系数。

电池模型主要由PCS 环节和响应延迟环节组成。由于内部电流响应时间常数远小于调频研究的时间间隔，因此忽略换流器开关和内部电流闭环控制的动态响应，将PCS环节等效为一阶惯性环节，该过程时间常数为

；响应延迟环节表示电池储能电源的响应延迟，利用一阶惯性环节描述，该过程时间常数为

T

。该过程可表示为

2.2 汽轮机模型

汽轮机运行中，中压调节阀处于全开状态，高压调节阀开度由调速器指令控制。来自锅炉的高温高压蒸汽经过高中低压缸做工，最终排入凝汽器冷却。

根据国内学者所提出的汽轮机理论模型，建立的仿真模型如图3。针对高压缸在调频过程中容易出现的过调现象，提出自然过调系数λ以表征此现象

；图中

、

、

分别代表高压、再热、低压蒸汽容积时间常数；

、

、

为高中低压缸的功率系数，表征各缸在汽轮机运行中对输出功率的贡献度。

2.3 电力系统AGC模型

火电机组参与电力系统自动发电控制的模型采用典型的两区域模型，控制方式为联络线功率频率偏差控制(tie-line bias control，TBC-TBC)，此时ACE

=Δ

+

Δ

；ACE

=Δ

+

Δ

，其中

表示系统频率偏差系数；Δ

为联络线功率交换误差,可近似表示为

式中，

为飞轮最高、最低转速；

为电池最高电能；

为电池已释放电能。

2.2 两组患者的血清钙、磷水平比较 治疗前，两组患者的血钙、血磷水平比较，差异无统计学意义(P>0.05)，治疗后均有所改善，研究组显著优于手术组，差异有统计学意义(P<0.05)。见表2。

式中，

表示联络线同步系数；Δ

为非频率敏感负荷变化量；

为负荷单位调节率；

为机组惯性常数之和

。建立的仿真模型如图4，其中

为机组调差系数。部分仿真参数如表2。

3 仿真分析

在前文的基础上，利用Matlab/Simulink 建立混合储能辅助燃煤机组调频的仿真模型。燃煤机组额定功率为

=600 MW，

=50 Hz。分别选取6 MW的飞轮与15 MW 的电池组成的混合储能系统

和20 MW 电池辅助燃煤机组调频，研究电化学储能和混合储能在外界扰动下机组参与电网调频的效果。模型中相关参数采用标幺值。

在区域a 和区域b 分别加入幅度0.04 pu MW[pu 或p.u.(per unit)，可视其为无量纲，为标幺值的单位，是相对单位制的一种，常用于电力系统分析和计算的数值标记方法]和0.02 pu MW的负荷阶跃扰动，仿真结果如图5。

式中，

表示机前压力；

表示管道蓄热系数；

表示进入汽轮机的蒸汽流量，可以表示为

=

，

为汽轮机主气门开度信号。

记

(

)为

时刻混合储能系统功率补偿，

(

)＞0 表示系统放电，

(

)＜0 表示系统充电，飞轮和电化学的功率补偿可表示为

从图7可以看出，增加储能系统同样对维持主蒸汽压力的稳定有明显的作用。在负荷扰动后，电化学储能与飞轮系统均可以减少锅炉系统主蒸汽压力变化量，同时加快主蒸汽压力恢复至原稳态值，相比于不耦合储能系统，电化学储能和飞轮储能系统使主蒸汽压力变化量的峰值由1.5×10

pu MPa分别减少至7×10

pu MPa，6×10

pu MPa，恢复稳态时间也大大缩短。

深入研究发现，飞轮在长期充放中存在过充过放等情况，影响了系统灵活性，对此提出优化方案。

4 负荷分配控制策略优化

4.1 功率分配优化

降低电厂在并网过程中受频率波动的影响，采用飞轮-电化学混合储能系统以平抑目标，为维持系统频率稳定，在调频过程中尽可能调用混合储能系统，并针对混合储能系统中，两种不同的储能介质的荷电状态(state of charge，SOC)在充放电过程中需要兼顾的特点，采用模糊控制算法对不同储能介质的功率分配比例系数进行优化。其中SOC是以储能容量为基准的荷电状态标幺值(标幺值＝某物理量的实际值/该物理量的基值)，飞轮与电化学储能的荷电状态为

图6为DDR2控制器的框图,图中的4个模块均为ddr2_top模块的子模块。控制器接受用户命令,将其解码,然后生成对DDR2 SDRAM存储器的读取、写入和刷新命令。数据通路模块负责向存储器发送数据并接收其发出的数据。基础架构模块会生成时钟和复位信号,通过数字时钟管理器(DCM)生成时钟及其反相时钟。所有DDR2存储器接口的输入输出信号皆由输入输出缓冲系统产生。

发电机负荷模型可表示为：

在应对电网波动时，混合储能系统补偿要在飞轮和电化学之间进行分配，为充分利用飞轮毫秒级响应速度，做出如下分配规则：放电时，优先考虑由飞轮放电，仅当飞轮荷电状态过低或电化学荷电状态过高时，由电化学储能优先放电；充电时，优先考虑由飞轮充电，仅当飞轮荷电状态过高或电化学荷电状态过低时，由电化学储能优先充电。在分配过程中，由于精确的分配系数难以确定，模糊控制是良好的解决方案

。系统控制策略如图8所示。

从图6可以看出，燃机机组在调频过程中汽轮机最大功率变化量可以达到0.067 pu MW，同时受扰动的影响，汽轮机输出功率在稳定时要比扰动前高出0.04 pu MW。在耦合电化学储能和混合储能后，汽轮机最大功率变化量分别为0.044 pu MW和0.013 pu MW，同时储能系统承担一部分增发功率，因此恢复稳态后，汽轮机输出功率维持在0.007 pu MW。

式中

(

)为

时刻混合储能系统功率分配系数。

式中，

表示实际功率输出；

表示理论功率需求。

当混合储能系统放电时，优先考虑由飞轮进行放电，仅当飞轮荷电状态过低或电化学荷电状态过高时，由电化学储能分配放电；当混合储能系统充电时，仍然优先对飞轮进行充电，仅当飞轮荷电状态过高或电化学荷电状态过低时，对电化学储能进行分配充电。根据以上原则，指定充放电时的模糊控制规则如表3～4所示。

给定输入输出的隶属度函数和模糊控制规则后，根据飞轮和电化学的荷电状态计算得到功率分配系数的模糊值，还需进行输出解模糊化(defuzzifica-tion)。本工作采用面积中心法，控制量的精确值由下式给出

式中，

[

(

)]对应

时刻

(

)的第

个隶属度值；

[

(

)]对应

时刻

(

)的第

个隶属度值；

A

为对应的输出量。

飞轮初始电荷状态设置为50%，设置其荷电状态SOC

(

)的上限和下限分别为20%和85%；电化学初始荷电状态设置为50%，为了避免深度充放对电化学的损害，设置其荷电状态SOC

(

)的上限和下限分别为20%和80%。为验证控制可行性，在100 s时对区域a分别输入±0.015 pu MW的阶跃负荷扰动，仿真结果如下，图10 为SOC

(

)和SOC

(

)随时间的变化曲线。

和才让相识的那一天，我们依旧在茶馆里歇脚，画速写和拍照片。一个二十来岁的藏族青年走近我们，他灰头土脸，戴一顶黑红相间的“公牛”帽子，腰间别一根打狗棒，消瘦的脸仿佛只能用直线来画，布满血丝的眼睛里，浅咖啡色的眼珠透亮。他递过来一张很破的纸条说：“你们认识这个人吗？”纸上模糊的字迹：“张伟，广州美术学院工艺系……”后面几个字让人眼前一亮：好亲切！我抬头说：“不认识，但可以帮你找，我们也是广州美术学院的！”

充电过程中，飞轮在工作的正常区时优先进行充电，在此期间

(

)=1；在达到过充警戒区0.7 ＜SOC

(

)＜0.85时，

(

)值逐渐减小，电化学储能开始充电，以此防止飞轮出现过充状况。从图10可以看出，在165 s时SOC

(

)= 0.7，飞轮达到过充警戒区，模糊控制能有效地减缓飞轮在此区间的充电速度，在连续充电的过程中防止了飞轮出现过充的状况。放电过程中，仍然选择飞轮在工作的正常区时优先进行放电，在此期间

(

)=1；在达到过放警戒区0.3 ＞SOC

(

)＞0.2 时，

(

)值逐渐减小，电化学开始放电，以此防止飞轮出现过放状况。从图10可以看出，165 s时SOC

(

)= 0.3，飞轮达到过放警戒区，模糊控制能有效地减缓飞轮在过放警戒区的放电速度，在连续放电的过程中防止了飞轮出现过放的状况。

4.2 连续扰动下的仿真分析

为了模拟系统的连续扰动情况，在Matlab/Simulink 中利用信号叠加的方法生成随机扰动信号。该信号扰动幅值范围在[-0.045，0.04] pu MW内，单向最大幅值为0.015 pu MW，扰动信号如图11。将此信号作为区域a的负荷变动，加入仿真。

扰动后结果如图12，可以看出，在使用模糊控制负荷分配系统后，在630～1020 s期间，飞轮储能装置的SOC 达到飞轮系统的过充警戒区，飞轮充电速度减缓，甩出部分负荷由电化学储能系统进行调节，对应电化学储能系统充电速度加快，从而实现对混合储能功率分配系数优化，使飞轮SOC 在连续充电的工况下有一定的调节能力又不会过度充电；在1700～2025 s期间，飞轮储能装置的SOC达到过放警戒区，这时飞轮放电速度减慢，甩出部分负荷调节由电化学储能进行调节，对应此时图12 中电化学放电速度加快，而飞轮在连续放电期间仍具有一定的调节能力又不会过度放电。

RFC接口技术的主要功能是远程操控。RFC技术是BAPI接口技术与IDoc接口技术的基础，能利用RFC技术进行通信的不仅有SAP系统，外部程序亦可以如此，也就是说它是一个双向的接口技术。

图13 为有无模糊控制的情况下，频率变化量随时间的变化。对比飞轮与电化学储能的SOC，在750～980 s 期间，无模糊控制混合储能系统的飞轮荷电状态超过充电警戒区，该时刻下电化学储能充电速度提升，而模糊控制下的飞轮系统还有一定的调节能力，对比该期间的频率变化量，模糊控制能够降低机组的频率波动；在1850～2050 s 期间，无模糊控制混合储能系统的飞轮荷电状态超过放电警戒区，该时刻下电化学储能放电速度提升，而模糊控制下的飞轮系统还具备一定调节能力，在应对持续放电状况下，能够降低系统频率波动。

课堂教学质量预警指标体系也应该分层、分类反映学校、专业、课程三个层面的基本情况。在设计课堂教学质量预警指标体系时，要充分考虑后期的数据分析，上一级的预警需求和目标决定了下一级预警要素的细分和关联，下一级的数据采集又影响着上一级数据状态的呈现。所以只有分层递阶考虑课堂教学预警指标设计，预警才能做到精确、及时、全面。

可以看出，在过充过放区，模糊控制能有效降低频率的变化。在过充区750～1000 s时，频率变化量标注差由4.41×10

pu Hz降低至4.19×10

pu Hz；在过放区1850～2050 s 时，频率变化量标准差由5.74×10

pu Hz 降低至5.48×10

pu Hz。在所研究的时间内，模糊控制能够对功率分配系数进行优化，避免了在连续充放过程中飞轮系统频繁过充过放，也使电化学储能合理地参与到调节过程中，并提升系统的稳定性。

图14 为有无模糊控制下，输出功率变化量随时间的变化。750～980 s 期间，无模糊控制混合储能系统的飞轮荷电状态达到充电警戒区，该时刻下电化学储能充电速度提升，飞轮减少充电速度以保持功率性，在后续的持续充电过程中，模糊控制下的飞轮系统还有一定调节能力，对比该期间的输出功率变化量，模糊控制能够降低机组的输出功率的波动；在1850～2050 s 期间，无模糊控制混合储能系统的飞轮荷电状态超过放电警戒区，失去放电调节能力，而电化学储能放电速度提升，而模糊控制下的飞轮系统还具备一定调节能力，在应对持续放电状况下，能够有效调节输出功率的波动。

图15 为有无模糊控制下，主蒸汽压力随时间的变化。在750～980 s 期间储能系统达到过充警戒区，由于模糊控制的功率分配优化，会先降低飞轮储能充电速度以保留一定的调节能力，而无模糊控制下的混合储能系统在达到过充区后飞轮储能系统失去调节能力，对比该时刻内的主蒸汽压力，模糊控制能够对主蒸汽压力进行一定调节；在1850～2050 s期间储能系统达到过放警戒区，无模糊控制的混合储能系统会优先完全利用飞轮进行调节，但很快由于飞轮达到过放区失去调节能力，在持续的放电情况下不利于系统稳定，而模糊控制很好地保持了飞轮储能的功率性特点，能够持续对系统进行调节。

综合图12～15，在系统达到过充警戒区及过放境界区时，模糊控制开始优化储能系统的功率分配系数，优化初期降低了飞轮储能的充/放电功率，但保证了飞轮储能在随后的连续充/放电过程中，仍留有一定的对负荷变动的调节能力，避免系统波动出现较大峰值。对比有无模糊控制优化的系统，模糊控制在优化处理功率分配系数后，使波动中出现的连续大峰值波动，化解为数个小波动，充分利用了飞轮储能的功率性特点，维持了系统的稳定。具体情况下系统的标准差如表5。

5 结 论

本工作综合考虑了飞轮和电化学储能各自的特点，为实现两者优势互补，建立了基于Matlab/Simu-link 的燃煤机组含混合储能系统的两区域电厂模型，并利用模糊控制逻辑对混合储能系统进行了优化。

（1）混合储能系统具有高功率密度、较高能量密度和快速跟踪负荷能力的特点，可以减少调频响应时间，极大地提高调频质量。当外界符合阶跃扰动为12 MW 时，混合储能系统可以将电网频率变化峰值减少至原机组的41%，汽轮机输出功率变化峰值减少至原机组的1/5，主蒸汽压力变化量峰值减少至原机组的4%，有效降低了电力系统频率与汽轮机输出功率的波动以及保持主蒸汽压力的稳定，保障机组安全经济运行。

目前，中国正处在高速城镇化的进程中，成千上万的农民因城镇化失去了土地而成为失地农民。据估计，到2020年，我国失地农民预计将超过1个亿。［1］对于这部分人而言，尽管在土地被征用的过程中会获得一定额度的安置补偿款，但是“仅仅依靠安置补偿款无法保障失地农民的可持续生计”［2］。要解决长远生计，对于那些尚在劳动年龄段的失地农民而言，最好要能以非农就业方式重新就业。

（2）利用基于荷电状态的模糊控制系统对混合储能系统中功率分配系数进行优化，优化结果表明，模糊控制能够保持储能系统良好的功率性特点，避免了连续充放电情况下出现大峰值波动，有效降低了系统波动过程中的标准差。模糊控制极大地提高了飞轮储能的利用率，同时也减少了系统对飞轮储能的容量要求。

[1] TUSHAR W, YUEN C, SAHA T K, et al. Peer-to-peer energy systems for connected communities:A review of recent advances and emerging challenges[J]. Applied Energy, 2021, 282: doi:10.1016/j.apenergy.2020.116131.

[2] 赵炜. 新能源并网对电网的影响及对策[J]. 河北电力技术, 2018,37(5):25-27.ZHAO W. Discussions on influences and countermeasures of new energy access to power gride[J]. Hebei Electric Power, 2018,37(5):25-27.

[3] 李斌, 陈吉玲, 李晨昕, 等. 压缩空气储能系统与火电机组的耦合方案研究[J].动力工程学报,2021,41(3):244-250.LI B, CHEN J L, LI C X, et al. Research on coupling schemes of a compressed air energy storage system and thermal power unit[J].Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2021, 41(3):244-250.

[4] 徐骏.风电混合储能系统容量配置及控制策略的研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2016.XU J. Research on capacity configuration and control strategy of wind power hybrid energy storage system[D]. Shenyang: Shenyang University of Technology,2016.

[5] XIONG R, CHEN H, WANG C, et al. Towards a smarter hybrid energy storage system based on battery and ultracapacitor-A critical review on topology and energy management[J]. Journal of Cleaner Production,2018,202:1228-1240.

[6] 王建业.大功率飞轮储能系统转子设计与充放电控制研究[D].北京:华北电力大学(北京),2019.WANG J Y. Research on rotor design and charge and discharge control of high power flywheel energy storage system[D]. Beijing:North China Electric Power University,2019.

[7] 丁明,林根德,陈自年,等.一种适用于混合储能系统的控制策略[J].中国电机工程学报,2012,32(7):1-6,184.DING M, LIN G D, CHEN Z N, et al.A control strategy for hybrid energy storage systems[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(7):1-6,184.

[8] 丁冬,刘宗歧,杨水丽,等.基于模糊控制的电池储能系统辅助AGC调频方法[J].电力系统保护与控制,2015,43(8):81-87.DING D, LIU Z Q, YANG S L, et al. Battery energy storage aid automatic generation control for load frequency control based on fuzzy control[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(8):81-87.

[9] 闫飞朝.锅炉蓄热系数计算方法研究[D].北京:华北电力大学,2013.YAN F C. Research on calculation method of boiler heat storage coefficient[D].Beijing:North China Electric Power University,2013.

[10]田云峰, 郭嘉阳, 刘永奇, 等. 用于电网稳定性计算的再热凝汽式汽轮机数学模型[J].电网技术,2007,31(5):39-44.TIAN Y F, GUO J Y, LIU Y Q, et al. A mathematical model of rehear turbine for power grid stability calculation[J]. Power System Technology,2007,31(5):39-44.

[11]吴天宇. 基于模糊控制理论的两区域互联电网AGC 的研究[D]. 长沙:长沙理工大学,2016.WU T Y. Research on AGC of two area interconnected power grid based on fuzzy control theory[D]. Changsha: Changsha University of Science&Technology,2016.

[12]顾洁, 王承民, 冯小珊. 含分布式电源的配电网中混合储能优化配置[J].浙江电力,2020,39(2):71-76.GU J, WANG C M, FENG X S. Optimal configuration of hybrid energy storage in distribution network with distributed generation[J].Zhejiang Electric Power,2020,39(2):71-76.

[13]王天堃. 火电厂主蒸汽温度UMDA 整定模糊PID 控制算法[J]. 动力工程学报,2017,37(7):546-551,557.WANG T K. Fuzzy self-tuning PID control of main steam temperature in thermal power boilers based on UMDA[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering,2017,37(7):546-551,557.