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    基于寬負(fù)荷調(diào)峰技術(shù)的電網(wǎng)頻率彈性提升方法研究

    2021-01-09 07:53:10李云鵬楊秦敏張志祥
    浙江電力 2020年12期
    關(guān)鍵詞:控制算法燃煤預(yù)設(shè)

    李云鵬,楊秦敏,張志祥,徐 石

    (1.浙江大學(xué) 控制科學(xué)與工程學(xué)院,杭州 310027;2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電有限公司,杭州 311300;3.杭州電力設(shè)備制造有限公司,杭州 311300)

    0 引言

    電力是現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展動(dòng)力和物質(zhì)基礎(chǔ),能源類(lèi)型及其使用方式的革新深刻影響著人類(lèi)[1]。因此,電力基礎(chǔ)設(shè)施在源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)各個(gè)環(huán)節(jié)都需要安全、穩(wěn)定、高效地運(yùn)行與管理,以保障醫(yī)療、通信、運(yùn)輸?shù)汝P(guān)鍵部門(mén)的電力供應(yīng)[2]。然而,中國(guó)廣袤的國(guó)土面積和多變的地理環(huán)境客觀上促成了目前“集中式生產(chǎn)、遠(yuǎn)距離傳輸”大電網(wǎng)的現(xiàn)狀[3],電網(wǎng)頻繁受到自然災(zāi)害影響,具有一定的脆弱性。另一方面,隨著可再生能源的大規(guī)模并網(wǎng),風(fēng)能、光能、潮汐能、地?zé)崮艿瓤稍偕茉垂逃械碾S機(jī)特性和間歇特性在加劇了電網(wǎng)頻率波動(dòng)的同時(shí)也增加了電網(wǎng)的脆弱性,嚴(yán)重阻礙了高質(zhì)量可再生能源及時(shí)消納[4]。因此,為了保證電網(wǎng)逐步向互動(dòng)、自愈、高安全性與高可靠性發(fā)展[5],電網(wǎng)彈性提升技術(shù)的研究受到學(xué)術(shù)界越來(lái)越多的關(guān)注[2,4-8]。

    1 研究現(xiàn)狀

    1.1 電網(wǎng)彈性提升技術(shù)研究現(xiàn)狀

    “彈性電網(wǎng)”的提出和發(fā)展為電網(wǎng)電氣參數(shù)穩(wěn)定性和恢復(fù)力提供了科學(xué)的理論框架和參考[9]。學(xué)術(shù)界引用“彈性”的概念來(lái)衡量電力系統(tǒng)應(yīng)對(duì)突發(fā)災(zāi)害的抵抗能力和恢復(fù)能力?,F(xiàn)有文獻(xiàn)中,為了實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)彈性的有效提升,學(xué)者們分別在源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)等環(huán)節(jié)開(kāi)展深入研究,提出了多種技術(shù)解決方案。

    文獻(xiàn)[2,10-12]系統(tǒng)地研究電網(wǎng)的彈性評(píng)估問(wèn)題,完成了電網(wǎng)脆弱性以及恢復(fù)過(guò)程的建模并結(jié)合模型進(jìn)行電網(wǎng)彈性評(píng)估和優(yōu)化。在文獻(xiàn)[13]中,一種參數(shù)化的控制框架被提出以實(shí)現(xiàn)同步發(fā)電機(jī)在電網(wǎng)偶發(fā)極端情況中的穩(wěn)定控制。文獻(xiàn)[8]則通過(guò)添加冗余線路、斷路器、發(fā)電機(jī)和變壓器并建立了一種易于處理的模型以?xún)?yōu)化改善電力輸送系統(tǒng)。相應(yīng)地,在文獻(xiàn)[14]中,提出了一類(lèi)分布式多智能體微電網(wǎng),用分布式發(fā)電策略提高彈性電力系統(tǒng)的自愈能力。文獻(xiàn)[15]設(shè)計(jì)了一種包含抽水蓄能機(jī)組參與的主動(dòng)發(fā)電控制方法,通過(guò)調(diào)整切換蓄能電站的工作狀態(tài)實(shí)現(xiàn)機(jī)組輸出功率的階躍變化。這一方案使得抽水蓄能機(jī)組與火力發(fā)電燃煤機(jī)組能夠共同參與系統(tǒng)的頻率控制,提高了電網(wǎng)頻率的彈性。文獻(xiàn)[16]研究了微電網(wǎng)與分布式電源在配電網(wǎng)的彈性指標(biāo)與提升方法,提高了配電網(wǎng)在極端事故下的彈性。文獻(xiàn)[17]研究了微網(wǎng)在孤島模式下,電源供電中斷時(shí)引入超級(jí)電容等快速儲(chǔ)能設(shè)備以緩解孤島電網(wǎng)頻率驟然下降,減少低頻低載次數(shù)。此外,運(yùn)用電價(jià)交易手段[18-20]來(lái)引導(dǎo)用戶(hù)用電行為,拓展可控負(fù)荷類(lèi)型和規(guī)模進(jìn)而抑制尖峰負(fù)荷產(chǎn)生也作為一種支撐電網(wǎng)彈性的方式被廣泛研究。

    雖然上述技術(shù)方案均可在一定程度上改善電網(wǎng)頻率彈性,但隨著可再生能源并網(wǎng)比例進(jìn)一步提高,系統(tǒng)仍將面臨頻率波動(dòng)特性大、動(dòng)態(tài)電氣參數(shù)下降、調(diào)頻容量不足等問(wèn)題。結(jié)合我國(guó)現(xiàn)有能源秉性以及燃煤發(fā)電機(jī)組的可觀儲(chǔ)量,選擇從發(fā)電源頭端改進(jìn)提高燃煤發(fā)電機(jī)組的負(fù)荷響應(yīng)速度及范圍,以緩解消納高彈性電網(wǎng)中大規(guī)??稍偕茉唇尤肟赡軐?dǎo)致的頻率波動(dòng)特性大以及動(dòng)態(tài)電氣參數(shù)特性下降等問(wèn)題,具有現(xiàn)實(shí)意義及研究?jī)r(jià)值。

    1.2 燃煤機(jī)組調(diào)峰控制研究現(xiàn)狀

    就燃煤機(jī)組調(diào)峰技術(shù)而言,協(xié)同控制系統(tǒng)的控制是調(diào)節(jié)負(fù)荷的關(guān)鍵,其在現(xiàn)有研究中的控制算法大致可分為兩類(lèi):

    第一類(lèi)是以傳統(tǒng)PID 控制算法及基于PID 的衍生線性算法,包括串級(jí)PID[21]、模糊PID[22]、基于內(nèi)模的PID[23]等,實(shí)現(xiàn)了較好的控制性能,但抗干擾能力較弱。隨著機(jī)組調(diào)峰負(fù)荷指令跨度增大時(shí)效性要求提高,緩慢且不穩(wěn)定的機(jī)組輸出功率調(diào)節(jié)無(wú)法緩解可再生能源隨機(jī)性給電網(wǎng)帶來(lái)的負(fù)面影響。

    第二類(lèi)是以先進(jìn)控制理論為基礎(chǔ)的非線性控制算法,包括魯棒控制[24]、基于無(wú)源控制理論的控制[25]、預(yù)測(cè)控制[26]、自適應(yīng)控制[27]等。這類(lèi)算法雖然一定程度上改善了協(xié)同控制系統(tǒng)的負(fù)荷響應(yīng)性能,但就大范圍快速的負(fù)荷響應(yīng)而言,無(wú)法保證在預(yù)設(shè)收斂時(shí)間內(nèi)快速穩(wěn)定。因此,為了進(jìn)一步提高負(fù)荷響應(yīng)速度進(jìn)而提升電網(wǎng)頻率彈性,需要設(shè)計(jì)預(yù)設(shè)系統(tǒng)性能的先進(jìn)控制算法。

    2 控制系統(tǒng)建模

    2.1 超超臨界燃煤發(fā)電機(jī)組非線性模型

    為更加符合真實(shí)燃煤機(jī)組工作狀態(tài),引入一個(gè)多輸入、多輸出耦合非線性系統(tǒng)模型[28]設(shè)計(jì)控制器,其機(jī)組建模結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

    對(duì)機(jī)組建模得到三階非線性系統(tǒng)[28]:

    圖1 燃煤發(fā)電機(jī)組建模

    式中:c0,c1,c2,j1,j2,l,hfw為系統(tǒng)已知參數(shù);k0,k2為系統(tǒng)未知參數(shù);x1為進(jìn)入直流鍋爐的實(shí)際煤量;x2為汽水分離器出口的蒸汽壓力值;x3為汽水分離器出口的蒸汽熱焓值。

    超超臨界直流爐汽輪機(jī)系統(tǒng)的3 個(gè)控制輸入分別為:u1為磨煤機(jī)給煤指令;u2為總給水量;u3為汽輪機(jī)閥門(mén)開(kāi)度。此外,狀態(tài)空間表達(dá)式中的函數(shù)為:f(v)=43.22v-31.84,g(v)=0.13v0.882,h(v)=-8.96v+3 717.4。系統(tǒng)輸出可描述為:

    式中:y1為主蒸汽壓力;y2為主蒸汽熱焓;y3為汽輪機(jī)輸出功率。

    2.2 控制目標(biāo)

    為保證負(fù)荷響應(yīng)穩(wěn)定性和時(shí)效性,所設(shè)計(jì)控制算法需實(shí)現(xiàn):燃煤機(jī)組控制系統(tǒng)各個(gè)輸出穩(wěn)定有界,且最終收斂至期望值附近的緊集,即yi→yid,i=1,2,3;燃煤機(jī)組各個(gè)輸出在預(yù)設(shè)時(shí)間Ti,i=1,2,3 內(nèi)收斂。

    3 控制器設(shè)計(jì)

    3.1 模型反饋線性化

    定義如下標(biāo)識(shí)符號(hào):b1=1/c0,b2=(hfw-j1)/c1,b3=(hfw-j2)/c2,θ1=k0/c0,θ2=k0/c2,θ3=k2。

    使用狀態(tài)變量拓張技術(shù),令:

    結(jié)合式(1),(2)和(3),將系統(tǒng)改寫(xiě)為:

    其中

    運(yùn)用反饋線性化技術(shù)將系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型轉(zhuǎn)化為精確線性化模型:

    3.2 預(yù)設(shè)時(shí)間收斂的控制算法設(shè)計(jì)

    設(shè)定系統(tǒng)控制目標(biāo)值并定義跟蹤誤差。定義為y1d主蒸汽壓力設(shè)定值;y2d為主蒸汽熱焓期望值;y3d為汽輪機(jī)功率期望值。定義e1=y1-y1d為主蒸汽壓力跟蹤誤差;e2=y2-y2d為主蒸汽熱焓跟蹤誤差;e3=y3-y3d為汽輪機(jī)功率跟蹤誤差。

    設(shè)計(jì)預(yù)設(shè)時(shí)間快速穩(wěn)定時(shí)間軌跡函數(shù)μi(t),i=1,2,3,4,表示為:

    式中:Ti,i=1,2,3,4 為預(yù)設(shè)時(shí)間。

    對(duì)其求導(dǎo)可得:

    設(shè)計(jì)中間轉(zhuǎn)換函數(shù)wi(t),表示為:

    對(duì)其進(jìn)一步求導(dǎo)可得:

    設(shè)計(jì)一類(lèi)時(shí)變非線性K 類(lèi)函數(shù)Ψi(x),i=1,2,3,4 滿(mǎn)足:

    式中:τi為未知有界結(jié)構(gòu)不確定性系數(shù);Ψi為待定連續(xù)正定函數(shù),且=x1,x2,x3,=u1,u2,u3。實(shí)際控制器中選擇:

    首先對(duì)機(jī)組中的給水指令u2和閥門(mén)開(kāi)度u3設(shè)計(jì)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)快速穩(wěn)定的超超臨界燃煤機(jī)組自適應(yīng)控制器為:

    式中:kc2,kc3,λ2,λ3為可調(diào)控制增益。

    接著對(duì)機(jī)組給煤指令設(shè)計(jì)控制器,注意到變量x1,y1的動(dòng)態(tài)可組成嚴(yán)格狀態(tài)反饋系統(tǒng),因此用反步法分別設(shè)計(jì)虛擬控制率α1和實(shí)際控制信號(hào)u1。令e4=x1-α1,得到:

    式中:kc1,kc4,λ1,λ4為可調(diào)控制增益;Ti,i=1,2,3,4 為預(yù)設(shè)收斂時(shí)間;mi,i=1,2,3,4 為可調(diào)時(shí)間函數(shù)軌跡參數(shù)。

    類(lèi)似于文獻(xiàn)[29],根據(jù)李亞普諾夫穩(wěn)定性理論,對(duì)機(jī)組各個(gè)輸出選擇李雅普諾夫函數(shù),i=1,2,3,4,即可定量證明,i=1,2,3,4,并且機(jī)組閉環(huán)系統(tǒng)的信號(hào)有界。最后,所設(shè)計(jì)控制器邏輯如圖2 所示。

    4 仿真分析

    通過(guò)在MATLAB 中搭建的機(jī)組仿真模型,驗(yàn)證所提預(yù)設(shè)收斂時(shí)間的自適應(yīng)控制算法的有效性。為更加貼近機(jī)組真實(shí)工作狀態(tài),分別在x1,x2,x3的動(dòng)態(tài)中加入連續(xù)時(shí)變干擾d1,d2,d3。不同負(fù)荷段為0<t<100;d1=d2=d3=0;100≤t<300;d1=0.001sin0.1t,d2=0.002sin0.1t,d3=0.03sin0.1t;300≤t<500;d1=0.01sin0.1t,d2=0.05sin0.1t,d3=0.03sin0.1t。設(shè)定機(jī)組按照階躍負(fù)荷指令先從720 MW 上升至850 MW,再上升至930 MW。機(jī)組在初始零時(shí)刻y1(0)=20.6,y2(0)=2 712,y3(0)=720。在仿真模型中涉及的燃煤機(jī)組參數(shù)見(jiàn)表1。

    表1 燃煤機(jī)組系統(tǒng)參數(shù)

    仿真驗(yàn)證了所提預(yù)設(shè)時(shí)間快速收斂的自適應(yīng)控制器可保證燃煤機(jī)組各個(gè)輸出的穩(wěn)定控制,不僅對(duì)建模精度的要求進(jìn)一步降低,且可抵抗一定的非結(jié)構(gòu)性不確定性。為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提算法在預(yù)設(shè)時(shí)間收斂以及抵抗干擾方面的優(yōu)越性,增加傳統(tǒng)的基于模型的FL(反饋線性化控制)[30]以及PID 算法作為對(duì)比,各控制器增益見(jiàn)表2。圖3為機(jī)組輸出的負(fù)荷響應(yīng)對(duì)比,圖4 是機(jī)組實(shí)際狀態(tài)變量對(duì)比,圖5 是跟蹤誤差對(duì)比。從仿真結(jié)果中看出由于PID 算法不基于系統(tǒng)模型僅根據(jù)誤差設(shè)計(jì),在對(duì)多變量耦合的復(fù)雜多輸入、多輸出系統(tǒng)中的控制效果最差,在瞬態(tài)響應(yīng)初期甚至反方向調(diào)節(jié)造成超調(diào)量進(jìn)一步增大。并且抵抗外部干擾的能力較差。對(duì)于基于模型的FL 算法而言,雖然其控制精確度得到提高,但是依然無(wú)法實(shí)現(xiàn)較好的干擾抵抗效果及預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)收斂。然而,在本文所設(shè)計(jì)控制算法作用下,機(jī)組可在系統(tǒng)部分動(dòng)態(tài)參數(shù)未知且存在外部干擾的情況下快速地對(duì)大范圍階躍變負(fù)荷指令的工況下實(shí)現(xiàn)高精度穩(wěn)定輸出控制。機(jī)組各狀態(tài)變量及輸出變量有界穩(wěn)定,既保證了變負(fù)荷工況的控制效果,又能在規(guī)定的預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)收斂,提升負(fù)荷響應(yīng)精度和對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷指令響應(yīng)的時(shí)效性,進(jìn)而提升電網(wǎng)彈性。

    圖2 控制器框圖

    表2 控制器增益

    圖3 機(jī)組變負(fù)荷輸出響應(yīng)

    圖4 機(jī)組變負(fù)荷狀態(tài)變量響應(yīng)

    圖5 機(jī)組變負(fù)荷輸出跟蹤誤差

    為進(jìn)一步分析電網(wǎng)頻率彈性的提升,結(jié)合文獻(xiàn)[30]中所用同步發(fā)電機(jī)簡(jiǎn)化模型分析機(jī)組輸出功率快速響應(yīng)對(duì)電網(wǎng)頻率的改善。引入=k(PMPE-PL),其中fg表示電網(wǎng)頻率,k=9.615 385×10-11為發(fā)電機(jī)固有參數(shù),PM,PE,PL分別表示總電機(jī)機(jī)械功出力,電網(wǎng)總耗電功率和由于災(zāi)害、故障導(dǎo)致的部分可再生能源發(fā)電端發(fā)電出力。假設(shè)由于災(zāi)害或故障導(dǎo)致電網(wǎng)頻率瞬時(shí)下降至59.5 Hz,故障造成PL=65 MW。故障發(fā)生后電網(wǎng)立即下達(dá)指令要求火力發(fā)電端立即以130 MW 功率增量補(bǔ)償直至頻率恢復(fù)正常。機(jī)組面臨的外界干擾及參數(shù)選擇與之前仿真相同,得出不同機(jī)組控制算法下電網(wǎng)頻率變化對(duì)比曲線如圖6 所示。相較于傳統(tǒng)反饋線性化算法和PID 算法,所提算法在105 s附近即可恢復(fù)至額定功率,而相同時(shí)間內(nèi)其它對(duì)比算法由于功率補(bǔ)償不充分并不能及時(shí)提升電網(wǎng)頻率。相同條件電網(wǎng)頻率的彈性得到有效提升。

    5 結(jié)論

    圖6 頻率響應(yīng)對(duì)比

    為改善大規(guī)??稍偕茉唇尤胂码娋W(wǎng)頻率的彈性,本文針對(duì)超超臨界燃煤機(jī)組協(xié)同控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種可預(yù)設(shè)收斂時(shí)間的自適應(yīng)控制算法實(shí)現(xiàn)機(jī)組快速變負(fù)荷指令下的精確調(diào)峰。仿真對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了機(jī)組輸出功率可在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)精確響應(yīng)調(diào)峰負(fù)荷指令并具有抵抗外界干擾的能力。隨后結(jié)合簡(jiǎn)化電力系統(tǒng)頻率模型驗(yàn)證了電網(wǎng)頻率彈性得到有效提升。

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