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含大規(guī)模風電的互聯(lián)系統(tǒng)的負荷頻率控制

來源:論文學術網
時間:2024-08-18 19:08:29
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含大規(guī)模風電的互聯(lián)系統(tǒng)的負荷頻率控制【摘要】:隨著能源的日益枯竭和環(huán)境的不斷惡化,風能得到了大力的發(fā)展,它所產生的大量風電并入電力系統(tǒng),成為一種重要的消納方式。由于風電功率具有波動

【摘要】:隨著能源的日益枯竭和環(huán)境的不斷惡化,風能得到了大力的發(fā)展,它所產生的大量風電并入電力系統(tǒng),成為一種重要的消納方式。由于風電功率具有波動特性,其大規(guī)模接入電網易引起系統(tǒng)頻率的波動,進而增加了調頻和運行調度等的負擔。為確保系統(tǒng)頻率的穩(wěn)定性和安全性,有必要研究風電大規(guī)模并網給系統(tǒng)頻率帶來的影響并設計出能適應波動性風電接入的負荷頻率控制器。本文主要從以下幾個方面進行了研究。 1)在分析風速模型、風機模型的基礎上,模擬了一段時間內的風速變化和風電場輸出特性,并將該風電場輸出作為負的負載波動接入系統(tǒng)中,實現(xiàn)了風電與系統(tǒng)的結合。 2)研究了系統(tǒng)各部分的動態(tài)數(shù)學模型,確定了系統(tǒng)的控制對象和控制模式,并且通過仿真討論了控制系統(tǒng)的參數(shù)、模式組合及非線性特性對負荷頻率控制效果的影響,從而構建了一個較合理的兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)的LFC模型。 3)鑒于智能控制策略較好的自適應和處理非線性系統(tǒng)的能力,將粒子群算法和模糊控制引入到傳統(tǒng)的控制器中,其中對標準的粒子群算法進行了改進,提高了該算法性能;將模糊控制與比例積分控制相結合,充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。 在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境中,針對一個構建的含風電的兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng),在不含負荷頻率控制、含傳統(tǒng)的負荷頻率控制和含改進后的負荷頻率控制三種情況下進行了仿真,通過觀察兩區(qū)域的頻率和聯(lián)絡線交換功率變化等動態(tài)響應情況,一方面驗證了負荷頻率控制的必要性,及其在含大規(guī)模風電接入的系統(tǒng)中的頻率控制能力和作用,’另一方面顯示了改進后控制器在抑制頻率波動方面的可行性和優(yōu)越性。 【關鍵詞】:風電接入 頻率穩(wěn)定 負荷頻率控制器 粒子群算法 模糊控制 仿真
【學位授予單位】:北京交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:TM76;TM614
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-8
  • 目錄8-10
  • 1 引言10-22
  • 1.1 課題研究的背景及意義10-15
  • 1.1.1 可再生能源的發(fā)展10-11
  • 1.1.2 風力發(fā)電的優(yōu)勢和發(fā)展概況11-13
  • 1.1.3 大規(guī)模風電場并網對電力系統(tǒng)的影響13-15
  • 1.2 國內外研究現(xiàn)狀15-20
  • 1.3 本文的主要研究內容20-22
  • 2 負荷頻率控制原理22-34
  • 2.1 電力系統(tǒng)的頻率調整22-26
  • 2.2 自動發(fā)電控制(AGC)原理26-27
  • 2.3 互聯(lián)電力系統(tǒng)的負荷頻率控制27-34
  • 2.3.1 控制區(qū)的頻率控制模式27-29
  • 2.3.2 控制區(qū)頻率控制模式的配合29-34
  • 3 含風電的互聯(lián)系統(tǒng)的負荷頻率控制模型34-60
  • 3.1 風力發(fā)電系統(tǒng)模型34-43
  • 3.1.1 風速模型34-37
  • 3.1.2 風機模型37-41
  • 3.1.3 負荷模型41-43
  • 3.2 互聯(lián)系統(tǒng)模型結構43-49
  • 3.2.1 系統(tǒng)各部分的動態(tài)數(shù)學模型43-46
  • 3.2.2 兩區(qū)域系統(tǒng)的LFC模型46-47
  • 3.2.3 系統(tǒng)非線性特性研究47-49
  • 3.3 系統(tǒng)參數(shù)對頻率控制效果的影響49-56
  • 3.3.1 一次調頻參數(shù)的影響49-53
  • 3.3.2 二次調頻參數(shù)的影響53-56
  • 3.4 控制模式組合對仿真結果的影響56-59
  • 3.5 本章小結59-60
  • 4 負荷頻率控制的仿真研究60-84
  • 4.1 MATLAB/Simulink仿真軟件簡介60
  • 4.2 基于改進粒子群算法的PI控制器的設計60-74
  • 4.2.1 粒子群算法的原理61-63
  • 4.2.2 粒子群算法的改進63-65
  • 4.2.3 仿真分析65-74
  • 4.3 基于模糊自適應控制器的設計74-82
  • 4.3.1 模糊控制原理與應用74-77
  • 4.3.2 仿真分析77-82
  • 4.4 本章小結82-84
  • 5. 總結與展望84-86
  • 5.1 總結84-85
  • 5.2 展望85-86
  • 參考文獻86-90
  • 作者簡歷90-94
  • 學位論文數(shù)據集94


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