技术领域
[0001] 本
发明提供一种基于正弦余弦
算法的用于多源多区域使用的电容式
能量存储和晶闸管控制
移相器的系统频率调节方法。
背景技术
[0002] 随着时间的推移，传统互联电力系统的配置已经转移到解除管制的领域。传统电力系统的放松管制改革了全球现有的电力行业，新的业务实体，如GENCO(发电公司)，DISCO(分销公司)，TRANSCO(传输公司)和独立系统运营商(ISO)，已经在竞争激烈的贸易市场中创造。这些新成立的组织在非常适度和分散的控制环境下具有维护
稳定性，安全性和可靠性的责任。但是，这些新电力实体行业的加入使电力系统运行更加复杂。在这种情形下，电力市场的频率控制对于提供更高可靠性和安全性的电力变得更加必要。此外，分布式
能源(
风/光伏发
电机/小型
水电等)在现有电力网络中的渗透率增加导致了频率稳定性的严峻挑战，这引起了电力系统运营商和监管机构的关注。显而易见，单纯的传统的
发电机组(热-水-气-核)可以减少整个电力系统的整体惯性，但在放松管制的控制
框架中，当间歇发电机组加入时，
电网频率动态变化变得难以控制。因此，频率恒定性成为
智能电网和
可再生能源时代的一个重要考虑因素，必须更好地解决这一问题，以便将更多基于可再生能源的发电纳入现有电网。
发明内容
[0003] 针对上述存在问题，本发明提供一种基于正弦余弦算法的，用于多源多区域使用的电容式能量存储和晶闸管控制移相器的系统频率调节方法。
[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005] 一种电容储能技术用于多源电力系统频率调节优化控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0006] S1建立控制区域模型
[0007] 基于具有六个发电单元的两区域解除管制的电力系统，这六个发电单元通过联络线相互连接，设置热电、水电和燃气发电机组的参与系数值，两个区域都包含电容式能量存储CES单元和晶闸管控制移相器TCPS单元
串联连接线，系统1区由三家发电公司组成，即具有不同容量的GENCO-1、GENCO-2和GENCO-3，GENCO-1表示热力机组，GENCO-2表示水力机组，GENCO-3表示燃气机组，两个配电公司分别为DISCO-1和DISCO-2；2区还包括三台发电机，即GENCO-4、GENCO-5和GENCO-6以及两个配电公司，即DISCO-3和DISCO-4；GENCO-4表示热力机组，GENCO-5表示水力机组，GENCO-6表示燃气机组；
[0008] 具有不同合同参与矩阵cpf的两区域电力系统的分配参与矩阵DPM如下：
[0009]
[0010] cpf矩阵的每个元素都表示配电公司合同总负荷功率的一小部分，并且该需求由参与交易的相应发电公司满足；因此，第ijth个“cpfij”是第i个发电公司向第j个配电公司提供的合同负荷需求；
[0011] 在数学形式中，放开的电力市场中的本地负荷定义如下：
[0012] ΔPD1＝ΔPL1+ΔPL2 (2)
[0013] ΔPD2＝ΔPL3+ΔPL4 (3)
[0014] 其中，ΔPD1和ΔPD2分别是区域1和区域2的本地负载，ΔPL1、ΔPL2、ΔPL3和ΔPL4分别是DISCO 1、2、3和4的单位负载，每个发电公司提供的发电或合同计划电力表示为[0015]
[0016] 其中，ΔPLj是第j个配电公司的负载需求，ΔPGCi表示在稳态条件下的发电功率；同样，如果任何配电公司所需功率超出合同规定功率时，则该未指明的合同需求将反映为未遵照合同的超额负载，并且该需求仅由与配电公司属于同一区域的发电公司实现；基于区域参与因子apf，将未签约的
电力负荷需求分配给发电公司；因此，PFth11、PFhyd12和PFg13被认为是区域1中的apf，而PFth21、PFhyd22和PFg23被认为是区域2中的apf，那么根据每个发电公司的区域参与因子apf和预先定义的合同，每个发电公司的输出功率变化定义为：
[0017]
[0018] 其中，ΔPGci表示第i个发电公司所期望的稳态发电功率变化， 表示第i个区域配电公司的未签约电力需求；在这种情况下，本地未签约负载被定义为：
[0019]
[0020]
[0021] 其中， 和 分别是区域1和区域2中的未签约负荷需求，在联络线中计划功率的突然变化导致了潮流偏差的产生，并构成区域控制误差ACE，这些区域之间的预定联络线电力交换如下所示计算：
[0022]
[0023] 通过联络线的实际功率由等式(9)表示：
[0024]
[0025] 由于在联络线电力中的调度潮流而发生的误差现在表示为等式(10)：
[0026]
[0027] 当联络线中实际潮流达到合同规定调度值时，潮流误差 变为零，这种情况称为稳态条件。ACE可表示为该区域内联络线功率误差和加权
频率偏差的线性化组合：
[0028]
[0029] 在竞争性电力市场中，考虑频率调节的该系统的线性动态行为通过以下状态变量微分方程来说明：
[0030]
[0031] 其中，U、X、D和D′分别表示控制、状态、干扰和未签约负载干扰向量，B、A、λ和λ’为相同维度的常数矩阵，U、X、D和D′可用式(13)-(16)表示：
[0032]
[0033] U＝[U1U2]T (14)
[0034] P＝[ΔPL1ΔPL2ΔPL3ΔPL4]T or P＝[ΔPD1ΔPD2]T (15)[0035]
[0036] S2建立晶闸管控制移相器模型
[0037] 连接区域1和区域2的联络线之间的增量功率流用(17)表示，如下所示：
[0038]
[0039] 在将晶闸管控制移相器TCPS装置加入该系统后，通过区域1和区域2之间的联络线进行的实际功率流交换如下所示：
[0040]
[0041] 其中，扰动值δ1、δ2和 来自额定值δ°1、δ°2和 并遵循小
信号近似方法，联络线之间的潮流扰动由等式(19)给出：
[0042]
[0044]
[0045] 因此，通过采用方程(19)的拉普拉斯变换，得到
[0046]
[0047] 式(21)展现了移相器角度 调节联络线潮流交换，移相器角度 的数学方程由式(22)给出；
[0048]
[0049] 其中，ΔF1为误差信号的区域1中的频率变化， 为稳定增益，TTCPS为晶闸管控制移相器TCPS单元的时间常数，因此，等式(21)改写为
[0050]
[0051] S3.电容储能建模
[0052] 为了提高电力系统动态稳定性和减少频率偏差，分别在所提系统的两个区域中电容式能量存储(CES)单元，电容式能量存储CES的功率的增量变化表示如下：
[0053]
[0054] 其中，其中i＝1、2，T1，T2、T3和T4是两级
相位补偿模
块的时间常数，KCES表示增益，TCES表示CES的时间常数；
[0055] 每个区域的频率偏差信号用作电容式能量存储(CES)单元的输入
控制信号，用于提供与频率变化相对应的所需功率量。设定电容式能量存储(CES)的额定工作点，使得最大允许能量吸收等于最大允许能量放电。如果电力需求超过其额定容量，则存储可能导致不连续控制。因此，CES的输出增加了基于2000MVA系统的限制器ΔPmin≤ΔPCES≤ΔPmax，以评估其在各种合同情况下的性能，如图3所示。在研究中，我们假设了ΔPmax和ΔPmin的值分别为0.01MW(pu)和-0.01MW(pu)，并且如果需求超过其预先设定的下限，CES单元将与电网断开连接。
[0056] S4优化过程如下：
[0057] S41数学公式
[0058] 参数r1表示移动方向或下一个
位置的区域，即解决方案与目的地之间的间隙或在其外部；距离目的地和位置的移动用r2表示；参数r3表示权重，随机强调(r3>1)或去强调(r3<1)终点在定义空间中的作用，最后，参数r4给出正弦分量和余弦分量之间的关系，如等式(27)所示；
[0059] 以下方程用于两个周期：
[0060]
[0061]
[0062] 其中， 是当前解的位置，在iter
迭代后第i个维度中，Pi是目标点在第i个维度中的位置，r1、r2、r3是随机数，||表示绝对值，方程(25)和(26)合并之后如下所示：
[0063]
[0064] 其中，r4是范围在[0，1]之间的随机数。
[0065] 通过在[0,2π]之间的范围内定义r2的随机数来获得外部或内部的随机位置，如等式(27)所示；因此，这种现象分别保证了搜索空间的开发，在方程(25)-(27)中正弦和余弦的范围被自适应地改变，以便使用如下给出的方程式来平衡开发：
[0066]
[0067] r2＝(2*pi)*rand() (29)
[0068] r3＝2*rand() (30)
[0069] r4＝rand() (31)
[0070] 其中，itermax表示最大迭代次数，iter表示当前迭代，p表示常数参数；
[0071] S42目标函数设计一个最优的自动发电控制AGC
控制器[0072] 为了优化目标函数，将时间乘以绝对误差ITAE并积分，如下所示：
[0073]
[0074] 式中，t为仿真总时间，以秒为单位，|ΔPtie|为联络线交换值，ΔF1和ΔF2分别为区域1和区域2增量频率变化的离散值。使用SCA和PSO算法，通过最小化ITAE指数来优化两个区域中PI控制器的参数，但受以下约束:
[0075] Minimize J.
[0076]
[0077]
[0078] 其中 和 表示第i个区域的PI控制器的积分和比例增益，i＝1,2；两个区域增益都在范围限制(-5,5)中进行了优化；
[0079] S43正弦余弦算法的实现
[0080] 使用以等式(32)形式导出的目标函数，通过对SCA进行设定次迭代，搜索PI控制器的最佳增益，实现最优解。
[0081] 进一步，所述步骤S1中，热电、水电和燃气发电机组的参与系数值分别设置为0.60,0.30和0.10。
[0082] 本发明的有益效果主要表现在：实现频率调节优化控制。
附图说明
[0083] 图1是具有电容式能量存储(CES)单元和晶闸管控制移相器(TCPS)系统的两区多源电力系统的线性化模型。
[0084] 图2是用于串联补偿的TCPS单元线性化模型。
[0085] 图3是CES作为频率稳定器的线性化模型。
[0086] 图4是一种电容储能技术用于多源电力系统频率调节优化控制方法的
流程图。
具体实施方式
[0087] 下面结合附图对本发明作进一步描述。
[0088] 参照图1～图4，一种电容储能技术用于多源电力系统频率调节优化控制方法，包括以下步骤：
[0089] S1建立控制区域模型。
[0090] 大规模电力系统需要许多互连的控制区域，这些控制区域具有通过连接线彼此连接的常规电源以及可再生的电源，基于具有六个发电单元(热-水-气)的两区域解除管制的电力系统，这六个发电单元通过联络线相互连接，如图1所示；在放开管制的电力市场中，各机组的参与因素和其他制约因素涉及其概况、发电贡献、投标价格和容量；热电、水电和燃气发电机组的参与系数值分别设置为0.60,0.30和0.10分，两个区域都包含电容式能量存储(CES)单元和晶闸管控制移相器(TCPS)单元串联连接线，研究中的拟建系统1区由三家发电公司组成，即具有不同容量的GENCO-1(热力机组)、GENCO-2(水力机组)和GENCO-3(燃气机组)，两个配电公司分别为DISCO-1和DISCO-2，同样，2区还包括三台发电机，即GENCO-4(热力机组)、GENCO-5(水力机组)和GENCO-6(燃气机组)以及两个配电公司，即DISCO-3和DISCO-4。
[0091] 在自由的电力市场中，发电公司根据其预定合同以有竞争力的价格向其所在地区的配电公司以及位于其他地区的配电公司出售电力。在这种竞争环境中，配电公司可以灵活和自由地与不同的发电公司签订合同，或者根据由市场运营商运营的投标计划从不同的发电公司购买电力，根据分配参与矩阵(DPM)的概念，发电公司与配电公司在实际供电中有不同于合同的安排，在DPM矩阵中，行数
指定的是的发电公司的数量，列数指定的是配电公司的数量，具有不同合同参与矩阵(cpf)的两区域电力系统的分配参与矩阵(DPM)如下：
[0092]
[0093] cpf矩阵的每个元素都表示配电公司合同总负荷功率的一小部分，并且该需求由参与交易的相应发电公司满足。因此，第ijth个“cpfij”是第i个发电公司向第j个配电公司提供的合同负荷需求
[0094] 在数学形式中，放开的电力市场中的本地负荷定义如下：
[0095] ΔPD1＝ΔPL1+ΔPL2 (2)
[0096] ΔPD2＝ΔPL3+ΔPL4 (3)
[0097] 其中，ΔPD1和ΔPD2分别是区域1和区域2的本地负载。ΔPL1、ΔPL2、ΔPL3和ΔPL4分别是DISCO 1、2、3和4的单位负载。每个发电公司提供的发电或合同计划电力可以表示为：
[0098]
[0099] 其中，ΔPLj是第j个配电公司的负载需求，ΔPGCi表示在稳态条件下的发电功率。同样，如果任何配电公司所需功率超出合同规定功率时，则该未指明的合同需求将反映为未遵照合同的超额负载，并且该需求仅由与配电公司属于同一区域的发电公司实现。基于区域参与因子(apf)，将未签约的电力负荷需求分配给发电公司。因此，PFth11、PFhyd12和PFg13被认为是区域1中的apf，而PFth21、PFhyd22和PFg23被认为是区域2中的apf。那么根据每个发电公司的区域参与因子(apf)和预先定义的合同，每个发电公司的输出功率变化可以定义为：
[0100]
[0101] 其中，ΔPGci表示第i个发电公司所期望的稳态发电功率变化， 表示第i个区域配电公司的未签约电力需求。在这种情况下，本地未签约负载被定义为：
[0102]
[0103]
[0104] 其中， 和 分别是区域1和区域2中的未签约负荷需求，在联络线中计划功率的突然变化导致了潮流偏差的产生，并构成区域控制误差(ACE)。这些区域之间的预定联络线电力交换可以如下所示计算：
[0105]
[0106] 通过联络线的实际功率可由等式(9)表示。
[0107]
[0108] 由于在联络线电力中的调度潮流而发生的误差现在可以表示为等式(10)。
[0109]
[0110] 当联络线中实际潮流达到合同规定调度值时，潮流误差 变为零，这种情况称为稳态条件。ACE可表示为该区域中联络线功率误差和加权频率偏差的线性化组合：
[0111]
[0112] 在竞争性电力市场中，考虑频率调节的该系统的线性动态行为通过以下状态变量微分方程来说明：
[0113]
[0114] 其中，U、X、D和D′分别表示控制、状态、干扰和未签约负载干扰向量，B、A、λ和λ’为相同维度的常数矩阵，U、X、D和D′可用式(13)-(16)表示：
[0115]
[0116] U＝[U1U2]T (14)
[0117] P＝[ΔPL1ΔPL2ΔPL3ΔPL4]T or P＝[ΔPD1ΔPD2]T (15)[0118]
[0119] S2建立晶闸管控制移相器模型
[0120] 晶闸管控制移相器(TCPS)是现代电力系统中广泛用于输电线路串联补偿电平的FACTS控制器之一。它用于通过阻尼来自局部和区域间振荡的功率摆动来增强传输线的功率传输能力。晶闸管控制移相器(TCPS)通过在多个运行环境下提供灵活的电力规划来确保电网的可靠性和稳定性极限。晶闸管控制移相器(TCPS)单元在紧急情况下维持传输线(通常为联络线)中的实际功率流，缓解高频异常，并通过改变它们之间的相对相位角来控制系统
电压。
[0121] 连接区域1和区域2的联络线之间的增量功率流可用(17)表示，如下所示：
[0122]
[0123] 在将晶闸管控制移相器(TCPS)装置加入该系统后，通过区域1和区域2之间的联络线进行的实际功率流交换如下所示：
[0124]
[0125] 其中，扰动值δ1、δ2和 来自额定值δ°1、δ°2和 并遵循小信号近似方法，联络线之间的潮流扰动可由等式(19)给出：
[0126]
[0127] 其中 此外，角度偏差可以如下所示给出：
[0128]
[0129] 因此，通过采用方程(19)的拉普拉斯变换，我们得到了
[0130]
[0131] 式(21)展现了移相器角度 调节联络线潮流交换，移相器角度 的数学方程由式(22)给出：
[0132]
[0133] 其中，ΔF1为区域1中误差信号的频率变化， 为稳定增益，TTCPS为晶闸管控制移相器(TCPS)单元的时间常数。因此，等式(21)可以改写为：
[0134]
[0135] 使用TCPS的串行补偿方案如图2所示，频率的变化被反馈到晶闸管控制移相器TCPS单元；
[0136] S3.电容储能建模
[0137] 电容式能量存储(CES)器件由于其在现代电力系统应用中的巨大潜力，在理论和实验上受到越来越多的关注。该设备非常适合功率额定值高达20MW的应用。针对自动发电控制(AGC)在二区电力系统和风柴油
混合动力系统中的应用，研究了一种具有3.8MJ最大存储容量的小额定常规电容式能量存储(CES)。
[0138] 各种主要特性，如快速响应时间、快速充放电速率而不损失数千次循环的效率、高功率
密度、长使用寿命，以及具有向电网供应高和频繁的电力需求的丰富能力，使得它适合在储能系统(ESS)中使用。
[0139] 电容式能量存储(CES)单元的主要部件是用于存储能量的电容器(低温超级电容器或超级电容器)、功率转换器模块(PCM)和一些保护装置。电容式能量存储(CES)单元在正常运行条件下以静电荷的形式将能量储存在电容器板中，并在任何突然的负载扰动期间立即将其储存的能量释放到电网中。因此，调速器和其他控制装置开始工作以将电力系统调节到新的平衡状态。系统稳定并恢复到稳定状态。电容式能量存储(CES)单元再次利用系统内剩余能量的一部分将其初始电压值恢复到电容器板中。电容式能量存储(CES)的能量效率约为95％。唯一要考虑的损耗是功率转换系统引起的能量损耗、内部
泄漏和自放电。因此，电容式能量存储(CES)是增强任何混合动力系统的稳定性的极好的储能装置。
[0140] 图3描述了作为频率稳定器的电容式能量存储(CES)单元的传递函数模型。为了保证电力系统动态稳定性和减少频率偏差，分别在所提系统的两个区域中电容式能量存储(CES)单元。电容式能量存储(CES)的功率的增量变化表示如下：
[0141]
[0142] 其中，其中i＝1、2，T1，T2、T3和T4是两级相位补偿模块的时间常数，KCES表示增益，TCES表示CES的时间常数。
[0143] 每个区域的频率偏差信号用作电容式能量存储(CES)单元的输入控制信号，用于提供与频率变化相对应的所需功率量。设定电容式能量存储(CES)的额定工作点，使得最大允许能量吸收等于最大允许能量放电。如果电力需求超过其额定容量，则存储可能导致不连续控制。因此，CES的输出增加了基于2000MVA系统的限制器ΔPmin≤ΔPCES≤ΔPmax，以评估其在各种合同情况下的性能，如图3所示。在研究中，我们假设了ΔPmax和ΔPmin的值分别为0.01MW(pu)和-0.01MW(pu)，并且如果需求超过其预先设定的下限，CES单元将与电网断开连接。
[0144] S4优化方法
[0145] S41数学公式
[0146] 在正弦余弦算法(SCA)中，有四个最重要的参数——r1、r2、r3和r4。参数r1表示移动方向或下一个位置的区域，即解决方案与目的地之间的间隙或在其外部。距离目的地和位置(向内或向外)的移动用r2表示。参数r3表示权重，并且随机地强调(r3>1)或去强调(r3<1)终点在定义空间中的作用。最后，参数r4给出正弦分量和余弦分量之间的关系，如等式(27)所示。
[0147] 以下方程用于两个周期：
[0148]
[0149]
[0150] 其中， 是当前解的位置，在iter迭代后第i个维度中，Pi是目标点在第i个维度中的位置，r1、r2、r3是随机数，||表示绝对值，方程(25)和(26)合并之后如下所示：
[0151]
[0152] 其中，r4是范围在[0，1]之间的随机数。
[0153] 通过在[0,2π]之间的范围内定义r2的随机数来获得外部或内部的随机位置，如等式(27)所示；因此，这种现象分别保证了搜索空间的开发，在方程(25)-(27)中正弦和余弦的范围被自适应地改变，以便使用如下给出的方程式来平衡开发：
[0154]
[0155] r2＝(2*pi)*rand() (29)
[0156] r3＝2*rand() (30)
[0157] r4＝rand() (31)
[0158] 其中，itermax表示最大迭代次数，iter表示当前迭代，p表示常数参数。文献[48]详细描述了具有基本伪随机码的正弦余弦算法(SCA)算法和标准基准函数的性能。
[0159] S42目标函数设计一个最优的自动发电控制(AGC)控制器
[0160] 为了优化目标函数，将时间乘以绝对误差ITAE并积分，如下所示：
[0161]
[0162] 式中，t为仿真总时间，以秒为单位，|ΔPtie|为联络线交换值，ΔF1和ΔF2分别为区域1和区域2增量频率变化的离散值。使用SCA和PSO算法，通过最小化ITAE指数来优化两个区域中PI控制器的参数，但受以下约束:
[0163] Minimize J.
[0164]
[0165]
[0166] 其中 和 表示第i个(i＝1,2)区域的PI控制器的积分和比例增益。两个区域增益都在范围限制(-5,5)中进行了优化。
[0167] S43正弦余弦算法的实现
[0168] SCA程序都是用matlab编写的。
优化算法中使用了以等式(32)形式导出的目标函数。图4给出了所提出的SCA算法的流程图，该算法可以提供所提出技术的执行步骤的信息。通过对SCA进行300次迭代的大量实验，搜索PI控制器的最佳增益，实现最优解。然而，在SCA算法中，找到全局最优的可能性随着足够的迭代次数而增加。拟合值随迭代次数的不同而变化，最终得到最佳解。
