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    含混合儲能輔助的電網(wǎng)負(fù)荷頻率聯(lián)合控制

    2022-07-04 09:20:36劉可真陸永林代瑩皓蔣懷震
    電力科學(xué)與工程 2022年6期
    關(guān)鍵詞:模型

    劉可真,劉 果,陸永林,代瑩皓,蔣懷震

    (1. 昆明理工大學(xué) 電力工程學(xué)院,云南 昆明 650500;2. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司 德宏供電局,云南 德宏 678400;3. 許繼電氣股份有限公司,河南 許昌 461000)

    0 引言

    構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)是我國電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級的重要方向[1]。可再生能源和電力電子設(shè)備的高比例接入,成為未來電力系統(tǒng)發(fā)展的趨勢。以風(fēng)電、光伏為代表的新能源入網(wǎng),一方面降低了人類對化石能源的依賴和對環(huán)境的污染;另一方面,新能源的間歇性和不可預(yù)測性也對區(qū)域電網(wǎng)頻率穩(wěn)定帶來了新的挑戰(zhàn)[2,3]。

    電網(wǎng)頻率變化作為衡量電能質(zhì)量的重要指標(biāo),對電力系統(tǒng)穩(wěn)定安全運行具有重要意義。負(fù)荷頻率控制(load frequency control,LFC)作為自動發(fā)電控制的基本組成,是實現(xiàn)電網(wǎng)頻率穩(wěn)定的重要手段[4]。

    為解決傳統(tǒng)機組LFC不理想的問題,近年來,以抽水蓄能、儲能電池為代表的快速響應(yīng)調(diào)頻資源在輔助電網(wǎng)調(diào)頻中得到了廣泛的應(yīng)用。

    文獻(xiàn)[5]建立了計及非線性環(huán)節(jié)和調(diào)速器死區(qū)的2區(qū)域汽輪機組LFC模型。在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[6]提出了一種面向抽水蓄能電站區(qū)域負(fù)荷頻率的分?jǐn)?shù)階PID(fractional order PID,F(xiàn)OPID)控制策略,但并未能對控制參數(shù)進行整定。文獻(xiàn)[7]將儲能電池聯(lián)合抽水蓄能電站,共同參與電網(wǎng)二次調(diào)頻,實現(xiàn)了各類調(diào)頻資源優(yōu)勢互補以充分發(fā)揮調(diào)頻潛力。

    儲能資源分為2類:能量型儲能,以各類儲能電池為代表;功率型儲能,以超級電容為代表[8]。前者容量大,但儲能壽命短;后者功率密度大、儲能壽命長,但能量密度偏低。

    將上述2類儲能資源加以互補利用而構(gòu)建的混合儲能系統(tǒng)(hybrid energy storage system,HESS),在起到平抑風(fēng)電波動性作用的同時,可以靈活、高質(zhì)量地為電網(wǎng)提供調(diào)頻輔助服務(wù)[9,10]。

    目前對于HESS輔助電網(wǎng)調(diào)頻已經(jīng)有了初步研究成果。文獻(xiàn)[11]提出了一種由超級電容器和蓄電池構(gòu)成的HESS,并參與了自動發(fā)電控制(automatic generation control,AGC)。為了平抑風(fēng)電出力波動,風(fēng)電HESS也在文獻(xiàn)[12]中被提出。

    抽水蓄能和單一儲能電池系統(tǒng)受限于地理位置和高昂的成本,無法得到大規(guī)模的應(yīng)用。將HESS引入到電網(wǎng)輔助調(diào)頻過程,可以解決上述問題,并使電網(wǎng)獲得良好的調(diào)頻性能。

    目前,對于HESS的研究主要針對的是階躍擾動下LFC系統(tǒng)的聯(lián)絡(luò)線功率頻率偏差;針對實際風(fēng)電場接入下,HESS輔助電網(wǎng)調(diào)頻時儲能電池的出力和荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)變化情況未見相關(guān)研究。

    基于此,本文結(jié)合再熱式汽輪機組、儲能電池和超級電容器的運行特點,對混合儲能輔助電網(wǎng)負(fù)荷頻率聯(lián)合控制的策略開展研究,以期使系統(tǒng)在不同擾動工況下均獲得良好的動態(tài)性能。

    1 LFC模型

    1.1 系統(tǒng)頻率響應(yīng)模型

    按計算區(qū)域控制誤差的策略,AGC分為FFC、FTC和TBC 3種模式。TBC模式即聯(lián)絡(luò)線頻率偏差控制模式,是FFC和FTC這2種模式的結(jié)合,可以高效地穩(wěn)定互聯(lián)電網(wǎng)頻率偏差,其表達(dá)式如下:

    式中:ACEi為區(qū)域i的控制誤差;ΔPtie為互聯(lián)區(qū)域的聯(lián)絡(luò)線交換功率偏差;Δfi為系統(tǒng)頻率偏差;βi為響應(yīng)系數(shù);Ri和Di分別為調(diào)差系數(shù)和負(fù)荷阻尼系數(shù)。

    綜上所述,本文采用TBC模式,將ACEi作為LFC控制器的輸出反饋項,以達(dá)到維持互聯(lián)電力系統(tǒng)頻率穩(wěn)定的目的。

    1.2 LFC組成元件模型

    搭建LFC系統(tǒng),對系統(tǒng)中的原動機、調(diào)速器、發(fā)電機-負(fù)荷以及聯(lián)絡(luò)線等組成部分進行建模。

    選擇再熱式汽輪機作為原動機,其模型為:

    式中:Kr為蒸汽在高壓缸產(chǎn)生功率的比例;Tr為再熱器時間系數(shù);Tt為汽室時間系數(shù);s為拉普拉斯變換算子。

    如圖1所示,搭建了考慮發(fā)電機速率約束(generation rate constrains,GRC)的再熱式汽輪機組模型。圖1中,限幅環(huán)節(jié)的限位器值設(shè)置[13]為±0.001 7 MW/s。

    圖1 考慮GRC的再熱式汽輪機組模型Fig. 1 The model of reheat steam turbine units considering GRC

    設(shè)置調(diào)速器死區(qū),可以減少因為電網(wǎng)頻率波動而引起的調(diào)速器頻繁動作。在電力系統(tǒng)中,調(diào)速器死區(qū)一般設(shè)置為±0.017 Hz。對其進行線性化處理,可得到設(shè)有死區(qū)的調(diào)速器模型[5]:

    式中:Tg為調(diào)速器時間常數(shù);N1、N2為線性化系數(shù)。

    發(fā)電機-負(fù)荷模型描述的是互聯(lián)電力系統(tǒng)中功率變化與頻率變化之間的關(guān)系,如下式:

    式中:ΔPm為發(fā)電機的輸出功率;ΔPi為施加的負(fù)荷擾動;Mi為發(fā)電機的慣性常數(shù);Di為負(fù)荷阻尼系數(shù)。

    2 混合儲能聯(lián)合LFC模型

    2.1 儲能電池調(diào)頻模型

    參見文獻(xiàn)[7],得到如圖2所示的儲能電源傳遞函數(shù)模型,其數(shù)學(xué)模型的描述為:

    圖2 儲能電源傳遞函數(shù)模型Fig. 2 Transfer function model of energy storage power

    式中:ΔIb為流經(jīng)電池的電流;Tb為時間常數(shù);ΔUoc、ΔUs、ΔUc、ΔUt和 ΔUb分別為電池的開路電壓、內(nèi)阻電壓增量、連接阻抗電壓增量、暫態(tài)電壓增量和通過將上述增量疊加得到了電池端電壓值;C0和Cp分別為電池的初始容量和額定容量;Rs為電池單體內(nèi)阻;n為串聯(lián)電池數(shù);m為并聯(lián)的子系統(tǒng)數(shù);k為并聯(lián)的儲能單元數(shù);Rc為儲能單元與PCS之間的連接阻抗;Rt為過電壓電阻;Ct為過電壓電容;ΔPb為儲能電池有功功率實際輸出值。

    圖2中,ACEi為輸入的控制信號。本文選用區(qū)域i的誤差信號作為控制信號。在電池內(nèi)部,將電流選作響應(yīng)變量。

    開路電壓Uoc為SOC的函數(shù),常用百分?jǐn)?shù)表示。電池SOC表達(dá)式如下[14]:

    式中:S(t)和S(t0)分別為儲能電池在t時刻和初始t0時刻的SOC,SOC∈[0.2,0.8];C為電池額定容量;ηbat為電池沖放電效率。

    2.2 超級電容調(diào)頻模型

    超級電容器最常用的等效方式是電阻和電容的并聯(lián)電路[15]。在考慮電容初始電壓的情況下,這種電路很難保證電容電壓穩(wěn)定。

    為了解決這個問題,引入傳遞函數(shù)模型如圖3所示的電壓反饋環(huán),其數(shù)學(xué)描述為:

    圖3 超級電容器傳遞函數(shù)模型Fig. 3 Transfer function model of super capacitors

    式中:ΔId、ΔUd和ΔPsc分別為超級電容器的電流、電壓和有功功率實際輸出值;TC為時間常數(shù);KCA為控制信號ACEi增益系數(shù);Kvd為電壓反饋環(huán)增益系數(shù);R為等效電阻;C為等效電容;Ud0為超級電容器的初始電壓。

    2.3 混合儲能聯(lián)合調(diào)頻模型

    結(jié)合以上所提出的輔助調(diào)頻模型,可得到混合儲能參與下的聯(lián)合調(diào)頻模型如式(17)(18)所示。

    式中:ΔPhess為HESS有功功率實際輸出值。

    將儲能電池和超級電容器電源模型分別接入IEEE標(biāo)準(zhǔn)2區(qū)域LFC模型中,得到混合儲能參與下的聯(lián)合調(diào)頻模型如圖4所示。

    圖4 混合儲能參與下的聯(lián)合調(diào)頻模型Fig. 4 Combined frequency regulation model with hybrid energy storage

    HESS參與電網(wǎng)二次調(diào)頻的方法如圖5所示。

    圖5 HESS參與二次調(diào)頻的方法Fig. 5 A method for HESS participation in secondary frequency modulation

    圖5中,假設(shè)初始狀態(tài)時的負(fù)荷頻率特性曲線為PL1。當(dāng)負(fù)荷突然增加時,負(fù)荷頻率特性曲線將移動至PL2。此時,傳統(tǒng)電源進行一次調(diào)頻。電網(wǎng)運行點將由穩(wěn)定運行點a移至不穩(wěn)定點b,同時產(chǎn)生頻率偏差Δf1(其為負(fù)值),一次調(diào)頻結(jié)束。

    傳統(tǒng)電源進行二次調(diào)頻。假設(shè)其備用容量不足。功率頻率特性曲線將由PG1移至PG2,二次調(diào)頻出力為ΔPG,電網(wǎng)運行點將由b點移至c點,即頻率偏差從Δf1回升至Δf2。此時頻率偏差仍未完全消除。在此情景下,功率指令控制HESS放電,輸出有功功率Phess,頻率偏差將逐步恢復(fù)至0。通過對ACE信號的合理分配,傳統(tǒng)電源聯(lián)合HESS參與二次調(diào)頻,使得傳統(tǒng)電源的出力為 ΔPG,HESS的出力為Phess,最終實現(xiàn)頻率的無差調(diào)節(jié)。

    3 控制器設(shè)計

    在 HESS并網(wǎng)參與聯(lián)合調(diào)頻時,為使各控制單元協(xié)同運行以達(dá)到最優(yōu)的控制效果,需要選擇合適的LFC控制器。

    本文選擇FOPID控制器[16],并采用CPSO算法對其控制參數(shù)進行整定優(yōu)化。

    3.1 FOPID控制

    通常定義連續(xù)的FOPID算子如式(19)所示:

    式中:α為微積分的階次;t和a分別為微積分的上下限。

    FOPID在PID控制的基礎(chǔ)上增加了2個可調(diào)參數(shù)(λ和μ),使其擁有更寬泛的調(diào)節(jié)范圍。傳遞函數(shù)表達(dá)式為:

    式中:Kp、Ki、Kd分別為比例、積分以及微分系數(shù);λ和μ分別為積分階次和微分階次。

    結(jié)合機組模型,可得FOPID控制系統(tǒng)模型如圖6所示。

    圖6 FOPID控制系統(tǒng)模型Fig. 6 The model of FOPID control system

    圖6中:ri和yi分別為控制系統(tǒng)的輸入、輸出信號;ui為控制器的輸出信號;ACEi=ri-yi為區(qū)域控制誤差信號,作為輸出反饋項以維持互聯(lián)電力系統(tǒng)穩(wěn)定。

    本文研究頻段為[10-3,103]。采用改進型Oustaloup濾波算法對FOPID算子進行近似。在原本Oustaloup近似算法的基礎(chǔ)上增添一個濾波器,以實現(xiàn)在頻帶內(nèi)和端點處較好的逼近。

    3.2 優(yōu)化模型

    3.2.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

    作為一種具有很好工程實用性和選擇性的控制系統(tǒng)性能評價指標(biāo),時間乘以誤差絕對值積分(ITAE)得到了廣泛的應(yīng)用[17]。

    將ITAE設(shè)為目標(biāo)函數(shù),區(qū)域i的ACE作為瞬時誤差,建立系統(tǒng)的優(yōu)化模型:

    由于式(21)中含有2個變量ACE和t,所以存在難以判斷系統(tǒng)中出現(xiàn)誤差的正、負(fù)方向,以及因犧牲超調(diào)量而減少系統(tǒng)的上升時間的問題。因此,對式(21)中的目標(biāo)函數(shù)進行修改,加入懲罰環(huán)節(jié),規(guī)避超調(diào)過大的情況發(fā)生。修改后的目標(biāo)函數(shù)為如式(22)所示。

    式中:tr為上升時間;ξ1,ξ2為權(quán)重系數(shù)。

    采用懲罰功能實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整。當(dāng)式(22)中ξ1>>ξ2時,犧牲系統(tǒng)的上升時間,來減小或消除系統(tǒng)的超調(diào)量;當(dāng)式(22)中ξ1<<ξ2時,系統(tǒng)的超調(diào)量增大,但系統(tǒng)的上升時間減小。

    3.2.2 優(yōu)化流程

    粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法在工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。作為一種概率型全局優(yōu)化算法[18],PSO算法分別從個體和全局的角度來搜索粒子的運動狀態(tài),并不斷地迭代更新粒子速度和位置,最終得到局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。

    式中:ω為慣性權(quán)重;分別表示粒子的速度、位置、個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解;c1、c2為加速因子;r1、r2為[0,1]之間的隨機數(shù)[19]。

    傳統(tǒng)PSO算法存在易陷入局部最優(yōu)解。粒子停滯導(dǎo)致算法早熟等問題?;煦缌W尤簝?yōu)化(CPSO)算法利用混沌變量的遍歷性,有效防止了上述問題發(fā)生,并且在處理FOPID中的高維參數(shù)優(yōu)化問題方面具有適用性好、收斂速度快等優(yōu)勢。該算法將xgk,best映射到Logistic方程的定義域上,如式(25)—(27)所示:

    利用CPSO算法對FOPID控制參數(shù)進行在線優(yōu)化步驟如下。

    步驟1:初始化粒子群。設(shè)置粒子群規(guī)模、最大迭代次數(shù)K等相關(guān)參數(shù)。

    步驟 2:根據(jù)粒子位置,賦值Kp、Ki、Kd或者Kp、Ki、Kd、λ和μ。

    步驟3:運行2區(qū)域LFC模型,返回目標(biāo)函數(shù)值Jg,best。

    步驟4:對粒子群全局最優(yōu)解xg,best進行混沌優(yōu)化。

    (5)將混沌序列中得到的最優(yōu)粒子群隨機替代當(dāng)前粒子群中的任一粒子群。

    步驟5:根據(jù)個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解,更新粒子速度和位置。令k=k+1。若k<K,則返回步驟2;否則,所得到的即為全局最優(yōu)解。

    步驟 6:輸出相對應(yīng)的參數(shù)即為最優(yōu)控制參數(shù),求解結(jié)束。

    4 仿真實驗分析

    在MATLAB/Simulink中搭建2區(qū)域LFC模型。在此基礎(chǔ)上,搭建混合儲能輔助調(diào)頻模型。模型系統(tǒng)容量為1 GW。

    4.1 階躍負(fù)載擾動

    4.1.1 控制器性能驗證

    首先在傳統(tǒng)2區(qū)域LFC系統(tǒng)下對控制器性能進行驗證?;緟?shù)為:Tgi=0.08 s,Tri=10 s,Mi=0.167 s,Di=0.08 s,Kri=0.5,Tij=0.545,aij= -1。2個區(qū)域的機組參數(shù)值設(shè)置一致。

    設(shè)置階躍信號以模擬系統(tǒng)在負(fù)荷波動時的動態(tài)響應(yīng)。在2 s時,對區(qū)域i施加0.01的階躍信號作為接入負(fù)荷;45 s時切除該負(fù)荷。各優(yōu)化參數(shù)的取值為:Kp∈[0,200]、Ki∈[0,100]、Kd∈[0,100]、λ∈[0,2]、μ∈[0,2][20]。表1為優(yōu)化后的控制器基本參數(shù)。

    階躍擾動仿真曲線如圖7所示。

    圖7 控制器性能階躍響應(yīng)對比曲線Fig. 7 Curves for step response comparison of controller performance

    由圖7可知,負(fù)荷突然增加后:若采用經(jīng)PSO算法對參數(shù)優(yōu)化后PID控制器,最大頻率偏差為0.080 26 Hz,恢復(fù)時間為28.5 s;若采用經(jīng)PSO算法或CPSO算法對參數(shù)優(yōu)化后FOPID控制器,最大頻率偏差分別減少了23.47%和30.54%,恢復(fù)時間分別縮短了約41.51%和50.46%。

    總體來看:相比于傳統(tǒng)PID控制器,F(xiàn)OPID控制器在最大頻率偏差和恢復(fù)時間方面優(yōu)勢明顯,體現(xiàn)出了良好的控制性能;相比于PSO-FOPID控制器,CPSO-FOPID控制器雖然在恢復(fù)時間未能體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢,但在最大頻率偏差以及超調(diào)量等方面均體現(xiàn)出了更好的調(diào)節(jié)性能。

    同樣,切除該負(fù)荷后的控制過程中,采用CPSO-FOPID控制器的LFC系統(tǒng)也展現(xiàn)出了良好的調(diào)頻性能。

    4.1.2 階躍負(fù)載擾動

    仿真前提:(1)儲能電池與超級電容器均具備并網(wǎng)輔助電網(wǎng)調(diào)頻的能力;(2)儲能電池和超級電容器擁有充足的可調(diào)用容量和備用容量;(3)儲能電池以及超級電容器壽命等影響因素暫不考慮到優(yōu)化模型中。

    仿真參數(shù):電池單體為50 Ah的磷酸鐵鋰電池,配置容量為 1 MW·h;初始SOC值為 0.5,

    SOC∈[0.2,0.8];超級電容器配置容量為0.5 MW·h;HESS中其余電源模型參數(shù)如表2所示。

    表2 HESS各電源模型參數(shù)Tab. 2 Power model parameters of HESS

    共設(shè)置3種運行模式,分別為:(1)儲能系統(tǒng)不參與的傳統(tǒng)發(fā)電機組調(diào)頻模式——傳統(tǒng)調(diào)頻模式。(2)鋰電池參與的BESS單一儲能輔助調(diào)頻模式——BESS輔助調(diào)頻模式。(3)本文所提鋰電池-超級電容器參與的混合儲能輔助調(diào)頻模式。

    控制器采用本文所提CPSO-FOPID控制器,控制參數(shù)不變。

    圖8所示,為對區(qū)域i施加階躍擾動后,不同運行模式的頻率偏差仿真結(jié)果。圖8中,傳統(tǒng)調(diào)頻、BESS輔助調(diào)頻以及本文調(diào)頻模式的最大頻率偏差分別為0.060 72 Hz、0.028 34 Hz和0.019 72 Hz,調(diào)節(jié)時間分別為22.19 s、13.54 s和11.95 s。

    圖8 階躍擾動下頻率偏差曲線Fig. 8 Frequency deviation curves under step disturbance

    相比于傳統(tǒng)調(diào)頻模式,后2種模式最大頻差分別少了約53.33%和67.52%,調(diào)節(jié)時間分別縮短了38.98%和46.15%。由此可知,相比于傳統(tǒng)調(diào)頻模式,本文所提出的混合儲能調(diào)頻模式大大縮小了擾動范圍,大幅度縮短了恢復(fù)時間,具有較好的調(diào)頻性能。

    圖9為階躍擾動下,聯(lián)絡(luò)線傳輸功率變化曲線。從圖9可以看出:若系統(tǒng)無儲能系統(tǒng)輔助調(diào)頻,則在負(fù)荷突然增加后,聯(lián)絡(luò)線傳輸功率峰值可達(dá)8.762 kW。在采用本文所提輔助調(diào)頻方法后,聯(lián)絡(luò)線傳輸功率峰值僅有 4.221 kW,降低了51.8%;同時,單一儲能系統(tǒng)參與調(diào)頻時恢復(fù)時間長、頻率振蕩導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定的問題得以解決。

    圖9 階躍擾動下聯(lián)絡(luò)線傳輸功率曲線Fig. 9 Transmission power curves of tie-line under step disturbance

    4.2 計及風(fēng)電不確定性的連續(xù)擾動

    通過仿真實驗,進一步驗證本文所提控制方法在風(fēng)電入網(wǎng)情況下的控制性能。

    根據(jù)文獻(xiàn)[21]中的方法,產(chǎn)生隨機風(fēng)電序列,用于模擬風(fēng)電實際場景。風(fēng)電場輸出功率波動曲線如圖10所示。

    圖10 風(fēng)電場隨機功率波動曲線Fig. 10 Random power fluctuation curve of wind farms

    由圖10可知,該風(fēng)電場輸出功率整體發(fā)展趨勢是向上調(diào)頻,所以更需要儲能系統(tǒng)消納風(fēng)電場發(fā)出的多余功率。

    在風(fēng)電隨機擾動情況下,比較不同控制模式對電網(wǎng)頻率控制效果。

    區(qū)域i的頻率偏差曲線如圖11所示。從圖11中可以看到,傳統(tǒng)控制模式下,系統(tǒng)受風(fēng)電隨機擾動的影響嚴(yán)重:區(qū)域頻率偏差波動幅度較深,偏差值達(dá)到0.028 72 Hz;系統(tǒng)在靠近穩(wěn)定點時持續(xù)出現(xiàn)震蕩,難以保持穩(wěn)定。

    圖11 風(fēng)電擾動下頻率偏差曲線Fig. 11 Frequency deviation curves under wind power disturbance

    相比于其他2種控制模式,采用本文的輔助調(diào)頻模式時,系統(tǒng)的頻率偏差得到了明顯的改善:頻差最大值僅為0.008 9 Hz;在靠近穩(wěn)點時曲線更為平穩(wěn),系統(tǒng)能夠有效跟蹤風(fēng)電隨機功率擾動。這說明該模式具有優(yōu)秀的抗擾動能力和動態(tài)性能。

    在隨機波動的風(fēng)電功率被接入系統(tǒng)后,互聯(lián)系統(tǒng)之間聯(lián)絡(luò)線傳輸功率變化如圖12所示。

    圖12 風(fēng)電擾動下聯(lián)絡(luò)線傳輸功率曲線Fig. 12 Transmission power curve of tie-line under wind power disturbance

    由圖12可以看出,HESS參與調(diào)頻后,系統(tǒng)功率變化曲線較為平緩。本文控制策略對系統(tǒng)整體穩(wěn)定起到了良好的作用。

    在不同儲能結(jié)構(gòu)情況下,儲能電池出力和SOC變化情況分別如圖13、圖14所示。

    圖13 不同系統(tǒng)下儲能電池出力Fig. 13 The power output of energy storage batteries under different systems

    圖14 不同系統(tǒng)下儲能電池SOC變化Fig. 14 Changes of energy storage battery SOC under different systems

    綜合圖13、圖14可以看出,相比于單一儲能輔助電網(wǎng)調(diào)頻模式,本文成功地利用了儲能電池與超級電容器2種電源不同的發(fā)電特性,實現(xiàn)了優(yōu)勢互補。

    5 結(jié)論

    本文對含儲能電池和超級電容器 HESS輔助調(diào)頻模型進行了研究,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計出基于混沌粒子群優(yōu)化的FOPID控制器。

    仿真結(jié)果表明:

    (1)與傳統(tǒng)的PID控制器相比,F(xiàn)OPID控制器擁有更好的動態(tài)性能。將改進 ITAE作為目標(biāo)函數(shù),通過混沌粒子群算法對其控制參數(shù)進行的優(yōu)化效果明顯。

    (2)在利用階躍負(fù)荷擾動模擬電網(wǎng)中負(fù)荷的投切以及在風(fēng)電功率隨機擾動情況下,混合儲能聯(lián)合調(diào)頻模型體現(xiàn)出了控制能力方面的優(yōu)越性。

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