摘要：风电的大规模并网导致系统等效惯量下降、不确定性增加,给电力系统的负荷频率控制(loadfrequency control,LFC)带来新的挑战。考虑到柔性直流输电系统(voltage source converter based high voltage DC,VSC-HVDC)具有的潜在调频能力,对此展开研究,针对风电场经VSC-HVDC并网的情形提出了一种虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)变参数负荷频率控制策略。首先,在风电场经VSC-HVDC并网的LFC模型及拓扑结构分析基础上,为了提高VSC-HVDC的可控性,对换流器的控制环节进行了VSG控制方法的设计;然后,对VSG控制参数与频率变化的关联性进行分析,并基于分数阶梯度下降法(fractional-order gradient descent method,FOGDM),利用频率的分数阶导数提取频率深层变化特征,以优化VSG控制参数;在此基础上,考虑到系统的不确定性,设计触发机制对VSG变参数优化模式进行调整,以降低VSG参数的变换频次,提高系统频率控制的针对性。仿真结果表明:所提控制方法能有效改善电网负荷频率控制效果,具有良好的适应性。

摘要：针对含不确定建模误差和新能源接入的孤岛微电网,提出了一种结合有界L2增益基线控制和扰动补偿的综合负荷频率控制(LFC)方法。首先,推导了微电网的全驱模型,将建模误差和新能源的影响总结成一个综合扰动。为提高系统的鲁棒性,该综合扰动被定义成控制信号的对手玩家。进一步,关于扰动抑制的有界L2增益问题被等价成求解综合扰动和控制信号的零和博弈Nash均衡,由此推导出有界L2增益基线控制器。为改善频率的二次控制,设计了基于五阶广义积分观测器的扰动补偿控制,并在此基础上引入了一种针对发电速率约束(GRC)的新型抗发电速率约束(anti-GRC)措施。最后,搭建了16 MW的新能源-柴油混合微电网仿真模型,并在多种工况下对所提出的综合LFC方法进行测试,验证了其有效性。

摘要：针对风电介入下的多区域互联电力系统,提出一种分布式经济模型预测负荷频率控制策略.通过将大规模互联电力系统分解成若干个动态耦合的子系统,这些子系统能够利用网络交流并共享信息,使得各区域的控制器实现各自优化问题的求解.同时,在满足状态约束和控制输入约束的前提下,遵循传统火力发电优先、风力发电配合的原则,通过在线求解优化问题,实现风电介入下的多区域互联电力系统的负荷频率控制.为了提高系统整体运行经济性,所提出的分布式经济模型预测控制器将负荷调频成本、燃料消耗成本以及风力发电成本等经济性指标考虑在内.仿真结果表明,在阶跃负荷扰动下,所设计的控制器不仅可以满足调频要求,在降低计算负担和提高经济性能方面也具有一定优势.

摘要：针对高比例可再生能源并入微电网带来的负荷频率控制问题,提出基于预期动态方程的比例-积分-微分(PID)控制策略.在分析微电网负荷频率控制模型和控制难点的基础上,设计基于预期动态方程的PID控制策略,采用单一变量法分析控制器参数对控制效果的影响,总结了简单、实用的参数整定流程,并在微电网负荷频率控制系统中应用.在不同工况下与多种控制器进行仿真对比,结果表明:所提控制策略能够在保证鲁棒性的前提下取得最佳控制效果,展现出很高的工程应用价值.

摘要：针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。

摘要：随着风电渗透率不断提高,其不确定性严重影响了电力系统频率稳定。基于此问题,建立了含风电的互联电力系统负荷频率控制模型,其中风机通过附加下垂与虚拟惯性控制参与频率调节。在此基础上,为解决风电接入系统引起的频率波动问题,提出变论域云PI负荷频率控制策略,对云模型输入和输出论域动态调整。为避免增加控制器的复杂程度,基于函数形式设计论域的伸缩因子。最后,仿真结果表明,所设计的控制器能进一步提高云PI控制器的自适应能力,更好地处理风电不确定性对系统频率的影响。

摘要：随着新能源及数字化技术在电力系统中的广泛应用,系统的随机性、波动性、分散性明显增强,给电网频率安全稳定带来巨大挑战。针对DoS攻击对光伏发电及火力发电混合电力系统带来的负荷频率失稳影响,首先,设计网络化电力负荷频率控制系统模型,并提出了一种带有缓存的模型预测控制方法;其次,考虑DoS攻击方能量受限情况,设计具有约束的DoS攻击模型;再次,通过设计的最优目标成本函数,构造增广矩阵,利用基于DoS攻击模态的分类讨论方法对火电-光伏电力系统进行渐进稳定性分析;最后,仿真结果表明,相较于之前负荷频率控制方法,所提出的模型预测控制可以有效减少DoS攻击对系统负荷频率异常波动的影响。

摘要：在互联电力系统中存在未建模动态和非线性特性,这些因素都会对频率控制器的设计带来困难。针对上述问题,基于特征模型理论提出了一种数据驱动的负荷频率控制方案。首先,使用二阶特征模型来描述互联电力系统,将系统的非线性动态压缩到时变特征参数中,既不丢失模型信息,又可以降低模型复杂程度。其次,设计投影算法对特征参数进行在线估计,并且通过定义滑模面和滑模趋近率来设计控制算法,使用李雅普诺夫理论证明了闭环电力系统的稳定性。最后分别在三区域和四区域互联电力系统中进行仿真分析,仿真数据验证了特征建模的有效性,表明提出的方案能够较好完成频率控制任务。

摘要：针对含新能源的多区域电力系统频率稳定问题,提出一种考虑控制信号更新周期变化的采样负荷频率控制(load frequency control,LFC)方案。首先,在充分考虑系统采样特性的基础上,建立新型电力系统采样LFC模型,并将模型转化为一个采样数据网络控制系统。然后,利用整个采样区间[t_(k),t_(k+1))信息,构建一个新的双边闭环型Lyapunov泛函。结合所提出的泛函与自由矩阵不等式,导出系统的低保守性稳定准则。基于这个准则,提出确保系统镇定的采样控制器设计方法。最后,通过实例仿真验证了所提方法的有效性与优越性。

摘要：针对不确定性传输时滞、系统参数、负荷扰动以及新能源间歇性功率,引发系统调频性能下降的问题,该文提出一种考虑控制信号变周期采样的采样比例积分(proportion integration,PI)负荷频率控制(sampling PI load frequency control,SPI-LFC)方案。首先,基于采样网络的静态输出反馈方法,构建电力系统SPI-LFC模型。然后,利用新的双边闭环型Lyapunov泛函,并结合自由矩阵不等式,得到系统的低保守性稳定准则与SPI控制器设计方法。仿真结果表明,提出的负荷频率控制(load frequency control,LFC)方案对电力系统参数和通信网络的不确定性、负荷扰动和新能源的间歇功率具有较强的鲁棒性。