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330MW 供热机组AGC 和一次调频控制策略分析及优化

2023-02-01潘国传王保富龚苏平杨凯王雪武

中国设备工程 2023年24期
关键词:火电调频出力

潘国传,王保富,龚苏平,杨凯,王雪武

(浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂,浙江 台州 318016)

本文首先介绍了AGC 和一次调频控制技术的概念和意义,以及它们在电力系统中的作用和关系。接着,详细介绍330MW 供热机组的AGC 和一次调频控制策略,包括组成部分和工作原理。然后,将对案例机组的AGC 和一次调频控制策略进行分析和优化,包括调节参数的设定、控制算法的改进等方面。本文将为电力和供热行业的相关从业者和研究人员提供有益的参考和借鉴价值,为相关领域的技术创新和发展提供新的思路和方法。

1 供热机组AGC 和一次调频控制

1.1 供热机组AGC

供热机组的AGC 由3 个主要部分组成:测量和采集系统、控制系统和执行系统。测量和采集系统通过传感器和数据采集设备,对发电机组和电网的状态和参数进行实时监测和采集。控制系统对采集到的数据进行处理和分析,根据预设的控制策略,计算出发电机组的出力设定值。执行系统通过控制发电机组的调节阀门、燃油喷射等设备,实现对发电机组出力的控制。供热机组的AGC 工作原理是基于反馈控制原理实现的。采集系统通过传感器和数据采集设备实时获取发电机组和电网的状态和参数,将这些数据传输给控制系统。控制系统对采集的数据进行处理和分析,计算出发电机组的出力设定值,并将这个设定值传输给执行系统。执行系统通过控制发电机组的调节阀门、燃油喷射等设备,实现对发电机组出力的控制,并通过采集系统获取实际出力值,将其传输回控制系统,形成一个闭环控制系统。这样AGC可以实现对发电机组出力的精确控制,保证电力系统的稳定性和可靠性。

1.2 一次调频控制

一次调频控制系统由发电机转速测量和信号采集模块、控制器和执行机构三个主要部分组成。发电机转速测量和信号采集模块用于实时监测发电机的转速,并将采集的数据传输给控制器。控制器对采集的数据进行处理和分析,计算出发电机的调整量,并将其传输给执行机构。执行机构通过控制调速器等设备,调整发电机的转速,实现对发电机的控制。一次调频控制的工作原理是基于频率的负反馈控制原理实现的。当电网负荷发生变化时,电网的频率也会发生变化。发电机的转速和频率是有一定关系的,因此,一次调频控制系统通过监测电网频率的变化,计算出发电机需要调整的转速量,并实现对发电机的调整,使得发电机输出的电力能够适应电网的负荷需求,从而保持电网的稳定性和可靠性。

2 一种储能联合火电机组参与AGC 调频的控制

传统燃煤机组由于响应时滞长、机组爬坡速率低、启停磨煤机所致断点段以及命令死区内震荡等问题,在参与AGC 调频时,不能准确跟踪电网的调频指令。随着大规模的风电、光伏等间歇式新能源的并网,区域控制偏差ACE 信号中的高频分量增加,机组AGC 指令波动加剧,导致现有调频容量不足的问题日益突出,亟需新的手段来弥补火电机组的调频缺陷。

本案例说明了一种储能联合火电机组参与AGC 调频的控制方法,其特征在于,包括判断储能系统是否需要动作;若储能系统需要动作,则根据状态空间理论确定火电机组出力和储能出力的动态模型建立状态空间方程;通过所述状态空间方程,以调频效果和储能系统的能量管理效果确定目标函数;在对所述目标函数求解的过程中,构造火电机组出力和储能出力为约束条件的优化模型,使用所述优化模型对储能系统出力进行实时优化。解决了目前储能辅助火电机组参与AGC调频的过程中,储能系统采取满功率补偿策略,缺乏能量管理的问题。

2.1 控制方法及装置

本案例中的控制方法,其特征在于:(1)判断储能系统是否需要动作;(2)若储能系统需要动作,则根据状态空间理论确定火电机组出力和储能出力的动态模型建立状态空间方程;(3)通过所述状态空间方程,以调频效果和储能系统的能量管理效果确定目标函数;(4)在对所述目标函数求解的过程中,构造火电机组出力和储能出力为约束条件的优化模型,使用所述优化模型对储能系统出力进行实时优化。

根据状态空间理论,选取火电机组出力PG(k)、储能系统的充放电功率PB(k)、储能SOC 状态SOC(k)以及火电机组与储能系统的联合出力PGB(k)作为状态变量;以火电机组短期预测出力增量△PG(k)和储能系统的短期预测出力增量△PB(k)作为控制变量;以火电机组和储能系统联合出力和储能SOC 作为输出变量,创建的状态空间方程如下:

式中,△t 为数据的采样间隔,Erate为储能系统的额定容量,τ 为储能系统的自放电率,η 为储能系统的充放电效率,满足下式:

式中,ηcharge为储能系统的充电效率,ηdischarge为储能系统的放电效率。

所述状态空间方程,以调频效果和储能系统的能量管理效果确定目标函数,包括在确定状态空间方程的基础上,建立两个指标RFRErms 和RSOCrms,用于分别反映调频效果和对储能系统的能量管理效果:

式中,SOCref为储能系统的中位参考值,可以取0.5;由于两个指标的量纲不一样,对两个指标进行归一化处理,处理后为:

式中,RFRErmsmax为RFRErms的最大值,RFRErmsmin为RFRErms的最小值,RSOCrmsmax为RSOCrms的最大值,RSOCrmsmin为RSOCrms的最小值。

根据指标归一化,将确定的综合评价指标J 作为目标函数:

式中,α ∈[0,1]为权重系数,可根据两指标的相对重要性选取。

在对所述目标函数求解的过程中,构造火电机组出力和储能出力为约束条件的优化模型,使用所述优化模型对储能系统出力进行实时优化,基于目标函数在求解的过程中,综合考虑火电机组和储能系统的各种约束,通过选取控制增量的第一个数值作为本次控制命令的下达,再以本次结果对下一次预测进行校正,从而修正控制增量实现滚动优化。

火电机组和储能系统的各种约束,包括火力机组出力约束,PGmin ≤PG ≤PGmax;火力机组爬坡率约束,其中PGmin 和PGmax 分别为火电机组出力的下限和上限,和分别为火电机组在t 时间内爬坡能力的下限和上限。

储能系统SOC 约束,SOCmin ≤SOC ≤SOCmax、SOC(k) =SOC(k-1)+PB(k)η △t,其中SOCmin 和SOCmax 分别为储能系统SOC 的下限和上限。

储能系统充放电功率约束,Pdmin ≤PB ≤Pdmax或Pcmin ≤PB ≤Pcmax。

与本案例提供的方法相对应的,同时提供一种储能联合火电机组参与AGC 调频的控制装置,其特征在于判断单元,用于判断储能系统是否需要动作;方程建立单元,用于若储能系统需要动作,则根据状态空间理论确定火电机组出力和储能出力的动态模型建立状态空间方程;目标函数确定单元,用于通过所述状态空间方程,以调频效果和储能系统的能量管理效果确定目标函数;优化单元,用于在对所述目标函数求解的过程中,构造火电机组出力和储能出力为约束条件的优化模型,使用所述优化模型对储能系统出力进行实时优化。

2.2 具体实施方式

步骤1,判断储能系统是否需要动作。设定储能系统的容量、额定功率和动作死区Pallow,读入机组的AGC指令PAGC 和机组出力PG,判断火电机组出力与AGC指令之间的偏差与储能系统动作死区之间的关系;若|PAGC-PG|<Pallow,则储能系统不动作,输出储能功率PB =0;若|PAGC-PG|≥Pallow,则储能系统需要动作,接着执行下面的步骤。

步骤2,若储能系统需要动作,则根据状态空间理论确定火电机组出力和储能出力的动态模型建立状态空间方程。在上一个步骤中,若储能系统需要动作,则根据状态空间理论,选取火电机组出力PG(k)、储能系统的充放电功率PB(k)、储能SOC 状态SOC(k)以及火电机组与储能系统的联合出力PGB(k)作为状态变量;以火电机组短期预测出力增量△PG(k)和储能系统的短期预测出力增量△PB(k)作为控制变量;以火电机组和储能系统联合出力和储能SOC 作为输出变量,创建的状态空间方程如下:

式中,△t 为数据的采样间隔,Erate 为储能系统的额定容量,τ 为储能系统的自放电率。

步骤3,通过所述状态空间方程,以调频效果和储能系统的能量管理效果确定目标函数。在确定状态空间方程的基础上,建立两个指标RFRErms和RSOCrms,用于分别反映调频效果和对储能系统的能量管理效果:

式中,SOCref 为储能系统的中位参考值,可以取0.5,且一般情况下也取0.5;由于两个指标的量纲不一样,对两个指标进行归一化处理,处理后为:

式中,RFRErmsmax为RFRErms的最大值,RFRErmsmin为RFRErms的最小值,RSOCrmsmax为RSOCrms的最大值,RSOCrmsmin为RSOCrms的最小值;根据指标归一化,将确定的综合评价指标J 作为目标函数,J =min(αR′FRErms+(1-α)R′SOCrms)。

式中,α ∈[0,1]为权重系数,可根据两指标的相对重要性选取。步骤4,在对所述目标函数求解的过程中,构造火电机组出力和储能出力为约束条件的优化模型,使用所述优化模型对储能系统出力进行实时优化。基于目标函数在求解的过程中,综合考虑火电机组和储能系统的各种约束,通过选取控制增量的第一个数值作为本次控制命令的下达,再以本次结果对下一次预测进行校正,从而修正控制增量实现滚动优化。

3 结语

综上所述,本文旨在分析330MW 供热机组的AGC 和一次调频控制策略,并对其进行优化研究。研究结果表明,优化后的控制策略可以提高电力系统的稳定性和可靠性,降低机组燃料成本和维护成本,推动电力系统向智能化、自适应化方向发展。本文对AGC 和一次调频控制技术进行了详细介绍,并分析了其在电力系统中的作用。在AGC 技术方面,本文介绍了传统PID 控制器和模糊控制器的实现原理,并比较了2 种控制器的优缺点。在一次调频控制技术方面,本文介绍了发电机组在不同负荷下的调频特性,并提出了一种基于区间型模糊控制的一次调频控制策略。本文分析了330MW 供热机组的AGC 和一次调频控制策略,并对其进行了优化研究。研究结果表明,优化后的控制策略可以提高电力系统的稳定性和可靠性,降低机组燃料成本和维护成本,推动电力系统向智能化、自适应化方向发展。

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