一、自动发电控制系统的原理与应用（论文文献综述）
赵陆林[1]（2021）在《基于拒识深度微分动态规划算法的实时发电调度与控制研究》文中进行了进一步梳理随着微电网中各种异构能源与电力用户的不断加入,对电网的稳定运行造成不同程度的冲击,并凸显出传统的控制策略在微电网的频率控制和经济调度方面的不足,因此,非常有必要研究多种分布式新能源接入微电网后的经济调度与频率控制问题。基于拒识操作,本文提出了微电网的实时发电调度与控制框架,取代了传统微电网“经济调度+自动发电控制+下垂控制”框架,建立了用于微电网实时经济调度与频率控制的拒识深度微分动态规划方法。主要工作包括:（1）从微电网的频率控制和经济调度出发,为了获取较好的控制性能和保持系统的稳定性,将经济调度与频率控制集成在微电网的实时发电调度与控制框架中,用以替代传统的调度与控制框架。（2）基于上述设计方法,提出一种基于深度神经网络的微分动态规划方法替代传统的操作方式,考虑到深度微分动态规划算法中的“深度微分评价网1”输出层概率值大小的问题,提出将拒识操作融入深度微分动态规划里面,形成拒识深度微分动态规划算法。拒识操作旨在对深度微分动态规划算法中的“深度微分评价网1”输出层概率值较低带来的不准确动作进行限制性操作,获取正确的发电指令提高系统的控制性能。（3）为了验证本文所提拒识深度微分动态规划算法的有效性性和可行性,以海南电网的微电网为基础,对比了所提算法与25种传统的优化算法和控制算法。数值仿真结果表明,所提出拒识深度微分动态规划算法对实时一体化发电调度控制框架拥有较高的控制性能,可以替代微电网常规的“经济调度+自动发电控制+下垂控制”组合框架。本文表明所提拒识深度微分动态规划算法具有如下特点:1)由于深度神经网络被应用到微分动态规划中,因此深度微分动态规划具有更强的预测性能力;2)在深度微分动态规划中加入拒识操作,当拒识深度微分动态规划中的“深度微分评价网1”的输出层概率值小于或等于系统所设置的概率阈值时,可以将传统控制器的输出设置为输出;3)由于拒识深度微分动态规划算法可以在智能体处于不确定环境中时提供“未知动作”,因此可以用拒识深度微分动态规划控制实时的互联发电调度和控制框架,取代传统的发电控制框架并获取较高的控制性能。因此,本文关于拒识深度微分动态规划算法的实时发电调度与控制研究,其性能主要体现在:由于深度神经网络可以预测系统的状态,并且由拒识操作对控制器的输出进行调节,是一种实现微电网实时发电调度与控制的切实可行的方法。
何青波[2]（2021）在《基于源网荷状态的火电机组优化控制研究》文中进行了进一步梳理随着电网接入新能源的比例越来越高,电网的安全性、稳定性必然会受到影响。为了电网稳定,电力系统的调峰调频就显得异常重要。在电源侧,核电机组基本不参与调峰调频,水电机组调峰调频的能力有限,而风电与光伏机组是不稳定性的电源,基本无法参与调峰调频,火电机组是最能灵活参与电网调峰调频的优质电源;且北方地区水资源贫乏,水电机组稀少,这无疑更加凸显了火电机组调峰调频的作用。在火电机组调峰调频能力足够的情况下,通过改变火电机组的出力可平抑电网波动,减小新能源并网造成的冲击;在火电调节能力不足的情况下,常规的做法是弃风弃光,这无疑会造成能源的损失,不利于电网经济性运行。另外,随着电网负荷越来越丰富,如电动汽车充电桩等的使用,电网负荷必然会有更多无规律的波动,这也加剧了电网的不稳定性。因此,为了电网的安全经济稳定运行,这就要求火电机组具备足够的调节能力,为电网接纳更多新能源提供空间,也为负荷波动提供更多空间。在机组实际运行过程中,因为无法预先得知新能源出力以及电网负荷的变化情况,机组常处于追赶电力系统负荷指令的状态,疲于奔命,无法快速及时地跟踪指令,造成火电机组调频能力不足。基于此,本文首先通过分析电力系统结构,构建源网荷系统模型,并以此为基础进行了储能参与火电机组调频研究;然后,对新能源出力及电网负荷变化进行预测,并将此预测结果作为前馈信息引入到火电机组控制系统中,应用前馈预测控制策略对火电机组进行优化控制,提升机组调峰调频能力。论文研究工作与结论主要包括:（1）分析电力系统结构,构建火电机组调频模型、风电机组出力模型、光伏电站出力模型、联络线模型以及电网负荷频率模型,并将它们组合,构成源网荷系统模型。仿真结果表明,此系统可模拟火电机组的调频过程。（2）利用神经网络算法建立风速校正模型、光伏电站出力预测模型及电力系统负荷预测模型,预测新能源功率输出及电网负荷值。仿真结表明,风速校正模型预测所得的风场风速准确性较高,考虑天气因素及历史负荷数据而进行的电力系统负荷预测趋势相对正确但不够准确,预测得到的光伏电站出力趋势正确但与实际出力存在偏差。（3）对电储能参与火电机组调频进行研究,研究储能参与一次/二次调频控制原理,并对储能容量的选择进行研究计算。仿真结果表明,电储能系统可有效提高机组一次、二次调频能力,建立的储能成本-效益模型可对储能容量进行优化选择。（4）将预测所得的电厂AGC指令进行分配,分配所得的变负荷趋势作为前馈信息引入到火电机组控制系统中,以修正火电机组的AGC指令曲线,并辅以预测控制算法来对机组进行优化控制。仿真结果表明,火电机组前馈预测控制策略能提升火电机组变负荷能力。
杨超杰[3]（2021）在《热电厂灵活性改造控制与优化》文中研究表明近年来,随着新能源技术的快速发展以及各国对环境保护和可持续发展的高度关注,我国也加大了对新能源技术的研发与利用,意欲在新能源技术方向开辟一条环保可持续发展道路。在我国,电能作为其他行业的支柱,影响着所有产业的发展。因此,其规模远超其他行业,但由此带来的环境污染也相对突出。为此,我国将电力产业的中心逐步向风电、光伏发电等清洁能源方向靠拢。然而,随着新能源发电占比的提高,其间歇性严重的问题日益突出。火电机组作为最稳定的发电方式,成为维持电网稳定以及深度调峰调频的关键。在供暖季,为了保证供热量的稳定,绝大多数的火电机组采用以热定电的方式运行,机组无法参与低负荷调峰。因此,热电解耦成为实现供热机组参与电网深度调峰的重要方法。热电解耦,主要是通过储能技术以及改变蒸汽流程等技术,将供热产生的多余供热量储存或者就近消纳,使机组能够压低负荷运行参与电网调峰。某热电厂采用切缸改造技术,在原有的低压缸进汽阀（CV阀）旁并联直径更细的旁路阀（BPV阀）,降低低压缸进汽量,保证机组参与深度灵活性调峰。同时,借助改造后的BPV阀的快开特性,完成机组参与电网的辅助调频任务。现阶段该电厂依旧沿用以前的自动控制逻辑,主要采用高压缸进汽阀（GV阀）控制汽轮机的进汽流量,综合控制热电负荷,同时手动控制CV阀和BPV阀的开度控制低压缸进汽流量,实现辅助控制有功功率调频和控制中压缸排汽压力。热负荷采用热网抽汽阀（LEV阀）多段逐级手动微调,产生的热偏差反应到有功功率偏差,由GV阀自动补偿消除。但由于运行人员操作习惯不同,导致调整热电负荷以及中压缸排汽压力的方法不一致,使调整的精确度与调整效果不统一。本文基于现场操作人员的运行方案,分析及GV阀、BPV阀、CV阀和LEV阀阀门控制特性,构建基于以上4种阀门自动控制下的热电负荷以及中压缸排汽压力的协调控制方案,并通过MATLAB的simulink仿真工具搭建热电负荷与中压缸排汽压力的典型工况仿真模型,进行仿真验证。仿真实验证明该协调方案具有现场试验的可行性。将该协调控制方案中的BPV阀辅助调频方案应用于现场DCS系统,现场试验结果表明,BPV阀参与有功功率的辅助调频,能够实现有功功率的快速跟踪、保证中压缸排汽压力稳定以及减少GV阀的动作频率,提高机组调频质量和实现热电负荷的稳定。进一步证明该控制方案可以应用于现场实际DCS系统,实现火电机组智能协调控制。
李家腾[4]（2021）在《基于机器学习的风电功率超短期预测及AGC动态优化控制研究》文中进行了进一步梳理二氧化碳排放所导致的全球变暖问题给生态环境带来了不可逆的破坏,实现“碳达峰、碳中和”目标已成为世界各国共同努力的方向。努力提升可再生能源发电占比则是持续推进碳减排,助力碳中和最终目标实现的重要手段。风电作为可再生能源发电的主要形式,也必将迎来大规模的发展。然而由于风电自身所固有的间歇性、随机性及波动性特点,其大规模并网会给电力系统带来较大的随机波动功率,对系统频率带来不利影响。自动发电控制（Automatic Generation Control,AGC）作为电网调度中心能量管理系统中的重要组成部分,是维持系统有功功率平衡、确保系统频率质量的主要手段。如何应对风电大规模接入带来的影响,提高系统频率控制能力,是AGC领域一个新的研究热点。本文利用机器学习技术,针对AGC动态优化控制中两个核心问题开展研究,一是分钟级风电功率预测,二是AGC动态优化控制策略。主要研究成果如下:（1）提出了一种基于长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）神经网络的1分钟级风电功率超短期预测方法。首先,对风电场历史数据进行预处理,以定位并修正异常数据,提升数据整体质量;然后,利用Spearman秩相关系数法对影响风电功率的气象因素进行筛选,提升模型计算效率;其次,考虑到风电功率具有短时连续性,通过分析风电功率时间序列的自相关性,确定模型时间步长,以提高模型预测精度;最后,利用LSTM神经网络构建了1分钟级风电功率单步和多步预测模型。采用我国北部地区某风场实际数据对本文所提模型进行验证,结果表明本文所提方法可以有效提高风电功率超短期预测的精度。（2）提出了一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）的AGC动态优化控制策略。首先,将考虑风电并网的AGC动态优化控制转化为马尔可夫决策过程,以最大化累积奖励为控制目标进行多个连续时间断面优化;其次,利用离散型强化学习算法深度竞争Q网络（Dueling Deep Q Network,Dueling DQN）构建AGC动态优化控制模型,并给出其求解策略和工作模式;进一步,考虑到离散化带来的误差以及在求解大规模问题时存在的维数灾难问题,提出基于连续型强化学习算法近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）的AGC动态优化控制策略。最后,利用改进的IEEE-14和IEEE-39节点系统,对所提出的基于深度强化学习的AGC动态优化控制策略的可行性和有效性进行验证。
许迎东[5]（2021）在《基于单片机控制的移动式光伏跟踪系统研究与设计》文中研究说明面对严峻的能源危机和环境问题,各国科研工作者都在加大对新能源的开发和利用。随着我国两会的结束,国家电网围绕“碳达峰、碳中和”的目标,明确提出:到2025年,实现输送清洁能源占比达到50%。到2030年,光伏装机容量总计将达到10亿千瓦。光伏发电作为太阳能开发和利用的主要形式之一,得到了广泛推广和应用,但由于实际安装方式大多采用固定式或单轴跟踪,致使太阳能电池板的辐射接收总量大打折扣。因此,本文结合GPS特点设计出一款以51单片机为控制核心的可移动式光伏跟踪装置,用于提高辐射接收总量,进而提升光伏发电效率。主要工作如下:跟踪方案的确立:通过分析地平坐标系下的太阳运行轨迹规律,结合常用跟踪原理及安装方式特点,确定采用轨迹跟踪和光电跟踪相结合的双轴混合跟踪方案。跟踪模型的设计与调试:首先,进行硬件电路及软件程序的设计,包括控制单元、检测单元及驱动单元等电路的设计和控制程序编写。重点分析和对比传统光电检测方法,最终采用遮光筒和遮光板相结合的改进型四象限光电检测手段;在程序编写中,采用短时断续策略进行跟踪,用以克服系统实时跟踪自身耗能大的弊端。通过PROTEUS进行跟踪电路搭建,并结合Keil编写系统控制程序完成软件仿真。实物模型实验:跟踪模型制作和调试完成后,进行了两天不同天气状况的实验数据采集,通过专业数据处理软件Orgin Pro进行数据对比,分析结果表明:该模型的跟踪精度在±0.5°以内,同等光照条件下,采用跟踪模型太阳能电池板的发电效率相比于固定式最高可以提升近30%。综上所述,采用GPS的双轴混合跟踪装置在提高光伏发电效率的途径方面提供了参考,对未来光伏产业发展具有一定的理论意义和实用价值。
张汝峰[6]（2021）在《飞轮储能辅助火电机组调频技术研究》文中进行了进一步梳理为应对能源安全、气候变化、环境挑战等全球性难题,世界各国加紧推进可持续发展战略,我国于2020年提出“二氧化碳排放力争2030年达到峰值,努力争取2060年实现碳中和”,全面推进能源发展变革,构建多元清洁的能源供应体系,大力发展可再生能源。但是可再生能源大规模并网对电力系统频率质量造成了冲击,电力系统频率是电能质量标准中要求最严格的一项,严重影响着工业生产和人们的日常生活。火力发电仍是我国发电事业主体,在电力调频领域发挥着举足轻重的作用,然而频繁调频会加剧火电机组设备磨损,增加火电机组燃料使用、运营成本、废物排放和系统的热备用容量等问题,导致火电机组蒸汽压力波动剧烈,降低了火电机组的安全性和经济性,亟需新的技术手段去改善电力调频特性。飞轮储能具有快速响应能力、.转换效率高、储能密度高、环保无污染、使用寿命长等突出优势,是一种良好的调频电源,将飞轮储能用于辅助火电机组调频可以改善火电机组超调、欠调、反调的现象,提高火电机组响应速度和调节精度,减少火电机组频繁动作,提高机组的使用寿命,而且更加有利于改善电力系统调频特性,提高电力系统对可再生能源的消纳能力,进而使更多的可再生能源安全并网,实现电力能源高质量发展。本文分析了电力系统调频现状和储能研究概况,阐述了飞轮储能技术研究进展和发展趋势,对飞轮储能辅助火电机组调频技术开展了以下几个方面研究:第一,深入研究火电机组控制系统特性,分析了火电机组一、二次调频的物理过程,建立了调速器及汽轮机、锅炉、协调控制系统模型,并对火电机组参与电力调频进行了仿真分析;第二,建立飞轮储能数学模型,研究飞轮储能电机、网侧和机侧变流器的控制策略,仿真分析飞轮储能充放电控制特性,并且建立电化学储能模型,对比分析飞轮储能和电化学储能响应特性;第三,建立飞轮储能辅助火电机组调频方案,探究飞轮储能辅助火电机组控制策略,并建立飞轮阵列模型及研究相应的控制策略,以实际火电厂AGC数据仿真验证飞轮储能辅助火电机组调频模型的有效性。
史超名[7]（2021）在《含光伏并网的两区域互联电网AGC控制策略研究》文中研究表明自动发电控制（Automatic Generation Control,AGC）是调节现代电网频率偏差和功率的重要途径,对电网的电能质量和稳定起到了重要的作用。在互联电网中,保证电网安全稳定地运行和维持电能质量在较高的标准下至关重要。严重的电网频率偏差将会引起电力事故的发生,小范围的频率波动也会对电网稳定运行造成威胁。持续不正常的频率偏移将会损害设备,影响其运行特性,导致输电线路过负荷以及保护设备误动等,从而影响系统的安全性、稳定性以及运行效率。本文针对两区域自动发电控制系统控制策略展开研究,主要研究内容如下:1.首先介绍了AGC的研究背景及意义。对国内外AGC控制策略研究现状进行阐述,以两区域互联电网自动发电控制系统作为研究对象,对其主要部分进行数学建模,依据其数学模型在MATLAB/Simulink软件中搭建两区域互联电网AGC系统模型。2.针对传统的AGC系统负荷频率控制（Load Frequency Control,LFC）的控制器性能不足的问题,设计了两种控制器用来改善AGC系统的稳定性。第一个控制器采用双环控制的思想,将原有的控制回路分为内环路和外环路两个部分,由PID作为外环路控制器,分数阶PID为内环路控制器。第二个控制器是采用双输入单输出的模糊PID控制。首先进行负荷扰动仿真实验,两种控制器都取得比传统的PID控制器更好的动态性能和稳态性能,其次进行改变AGC系统参数的鲁棒性测试仿真实验,最后进行AGC系统的非线性环节下的负荷扰动仿真实验,三组仿真实验得出,双环控制和模糊PID控制比传统PID控制器更好的控制性能,双环控制的控制性能最佳。3.考虑到AGC系统在信号的传输和检测过程中可能存在噪声干扰的情况,而卡尔曼滤波器具有出色的滤波性能。将卡尔曼滤波应用到AGC系统中,通过卡尔曼滤波器分别与PID控制器、双环控制器、模糊PID控制器相结合,进行三组仿真对照实验,每组实验的AGC系统分为包含卡尔曼滤波器和不含卡尔曼滤波器两种情况。通过三组对照实验得出,在高斯噪声干扰AGC系统的情况下,通过卡尔曼滤波器与负荷频率控制器相结合的控制方法,能有效地对AGC系统进行滤波,提高系统在受到噪声干扰时的稳定性。4.考虑到新能源发电的装机容量逐渐扩大的趋势,研究光伏发电并网对AGC系统的影响。首先对光伏发电原理进行研究,搭建光伏发电系统模型,采取干扰观测法作为最大功率跟踪控制策略,其次将光伏发电作为扰动加入到两区域AGC系统中,AGC系统分别采用PID、双环控制、模糊PID三种控制策略,进行仿真实验,最后在考虑日常负荷的情况下,对含光伏并网的两区域AGC系统进行仿真实验。仿真结果表明,面对光伏并网带来的随机负荷扰动,本文设计的两种控制器依然保持着较好的控制性能,可以有抑制光伏并网带来的功率扰动。
和婧[8]（2021）在《抽水蓄能与电化学储能联合参与电网负荷频率控制技术研究》文中提出可再生能源利用率的逐渐升高,使其装机容量占重也逐步攀升。为近一步完善新能源发电配置,国家鼓励并发行一系列储能政策,储能技术由此开始迅速发展。由于受到地域性、季节性和蓄热性制约,目前,我国常规的发电机组（水电和火电机组）爬坡时间长、响应速度慢,在处理逐步多样化和复杂化的电网系统时暴露出许多缺点。因此,为解决间歇性电源并网瓶颈和对电网波动性的影响,以及改善电网频率指标,为未来电网配备一些合理的储能装置,确保实现可再生能源灵活应用和电网的柔性运行就显得十分重要。首先,本文研究了响应快速、控制灵活且不受风电运行约束的抽水蓄能电站（Pumped-Storage Power Station,PPS）对电网负荷频率控制（Load Frequency Control,LFC）的影响。以两区域再热式汽轮机组LFC模型为基础,并考虑了电网中存在的一些非线性因素,提出了PPS的LFC方法。根据PPS发电和抽水两种工作状态,构建了计及非线性环节的两段式PPS二次频率控制模型。仿真实验结果证明了所建抽水蓄能电站LFC模型的合理性,分析了非线性因素对电网调频的影响,同时也说明了PPS在快速平抑系统负荷扰动,加快电网恢复速度上的积极作用。其次,本文研究了电网二次调频的控制策略优化,设计了一个分数阶自抗扰控制器（Fractional Order Active Disturbance Rejection Control,FOADRC）,做到了分数阶微积分控制和自抗扰控制的充分结合。该控制器具备了响应速率快,精度高和参数范围宽等优势,据此本文提出了一种基于FOADRC的LFC策略,搭建了基于FOADRC技术的抽水蓄能电站LFC模型。不同控制器的仿真实验结果证明了本文设计的FOADRC具备更好的控制效果,其鲁棒性和稳定性更高。最后,针对PPS建造周期长,备用容量不足,动态调节响应速度慢等问题,本文引入电化学储能这一新的辅助调频手段,凭借其快速响应、精确跟踪特性来改善调频效果。基于电化学储能调频特性参数,搭建了电池等效电源模型,提出了基于FOADRC的电化学储能联合PPS的互联电网LFC方法。同时考虑了需求响应对电网调频的影响,搭建了发电和抽水工况下计及需求响应的抽/储联合LFC模型。仿真实验证明了加入电化学储能可使系统二次调频动态响应能力显着提高,为系统安全稳定运行提供有效保障。适当考虑需求响应补充控制,对实现电网的快速稳定也具有一定积极意义。
张伟超[9]（2021）在《含虚拟同步化新能源的电力系统有功功和频率控制》文中研究说明新能源对传统能源的替代给电力系统的频率稳定性带来了严重挑战。新能源一般通过开关频率远高于电网运行频率的电力电子接口装置并网,几乎不具备惯性;工作在最大功率点跟踪模式下不具备出力调节裕量,不能为系统提供频率响应。当以最大化利用可用发电资源为目标时,新能源电源不具备可调度能力,不能主动参与系统有功平衡和频率稳定的动态调节。因此,含高比例新能源的电力系统惯性水平下降、调频资源不足、可调度电源减少,难以维持有功平衡和频率稳定。在此背景下,虚拟同步机控制策略被提出以维持含高比例可再生能源的电力系统的频率稳定性。本文研究基于虚拟同步机的新能源并网技术,一方面,通过全面模拟同步发电机的外特性使新能源通过逆变器控制策略实现惯性和频率响应能力;另一方面,通过出力可调度化使新能源虚拟同步化,使其具备主动参与电力系统有功平衡和经济调度的能力。本文的研究内容如下:（1）研究了完整模拟同步机惯性响应、一次调频、二次调频、三次调频和爬坡特性的虚拟同步机模型,使新能源通过逆变器接口可以为系统提供惯性响应、频率响应并主动参与全局有功平衡控制。首先,介绍了传统同步机的频率响应机制。其次,基于同步机二阶模型建立了虚拟同步机控制策略,比较了虚拟同步机与下垂控制、同步发电机的频率响应特性。第三,通过推导小信号模型,证明了虚拟同步机有功控制回路可独立设计。最后,通过模拟同步机的惯性、频率响应和可调度特性,建立了能够参加多时间尺度多阶段有功功率和频率控制的虚拟同步机模型。（2）研究了虚拟同步机控制下的电压源逆变器提供惯性和一次频率响应时系统频率动态变化的时域特性,并提出满足控制性能指标的自适应随机净负荷扰动的控制参数计算方法。首先,介绍基于虚拟同步机控制的电压源逆变器提供惯性响应和一次频率响应时系统的有功-频率控制框架并指出衡量系统动态控制性能的四个关键指标。其次,基于传递函数和主导零极点,推导出包含惯性响应和一次频率响应的控制性能指标的时域表达式,分析复合参数对频率响应动态过程的影响。然后,考虑系统频率运行标准和新能源响应能力的来源,根据评价指标出现的时间顺序,提出顺序结构的自适应随机扰动的控制参数程序化设计方法。最后,定量分析不同的风电并网运行方式对于不同情景下电网频率稳定性的影响。（3）研究了基于虚拟同步机控制的新能源参与二次频率响应时系统频率动态变化的时域特性,并提出满足电网运行标准的控制参数计算算法。将初始扰动和一次调频稳态作为二次调频的初始状态。通过传递函数和主导零极点简化推导出二次调频阶段频率动态变化过程中性能指标的时域表达式,分析控制参数与控制性能的相关性。然后,通过考虑系统频率运行标准和新能源自身运行稳定性,根据系统性能评价指标的时域表达式,提出顺序结构的二次调频积分系数程序化设计方法。（4）研究了含虚拟同步化新能源的电力系统自动发电控制。首先,介绍了新能源参与自动发电控制的必要性和控制框架。其次,将新能源出力划分为可调度与不可调度两部分并将新能源在可调度区间的出力虚拟同步化。分别建立新能源运行于最大功率点追踪和虚拟同步机两种不同模式下的经济调度模型。然后,将经济调度模型中的不确定约束转变为确定性约束,使其能够通过混合整数规划求解。最后,计算得到不同模式下可调度电源参与自动发电控制的参与因子。（5）研究了高渗透率场景下含虚拟同步化新能源的电力系统经济调度。首先,介绍了新能源参与全局有功功率平衡的必要性和控制框架。其次,根据新能源不确定性的概率分布将其出力分解为可调度与随机两部分,将新能源在可调度区间虚拟同步化。根据风险备用确定原则,推导新能源在最大功率点追踪和虚拟同步机两种模式下上行和下行备用的确定方法。最后,针对两种不同模式分别建立发电-备用联合调度模型,计算发电和备用计划。上述研究成果可应用在含高比例新能源和电力电子化的电力系统,补充系统惯量、调频资源和可调度电源,维持同步系统的有功平衡、频率稳定能力,进一步提高新能源渗透率。
张舒鹏[10]（2021）在《电池储能参与调频的控制策略研究》文中指出近年来,随着风电、光伏等新能源的大量并网,电网频率稳定受到了新的挑战。一方面,通过电力电子变流器接入电网的新能源缺乏同步机的旋转惯量,当电力系统频率发生波动时无法起到惯量支撑作用。另一方面,新能源出力具有随机性和波动性的特点,容易出现由于发电量和负荷不平衡引起系统频率失稳的情况。目前作为常规调频电源的大型水电机组和火电机组均存在一些不足,而电池储能凭借响应速度快、响应精度高、控制灵活等优势很适合参与电力系统调频。在电网侧储能可以精准跟踪区域控制误差,有效改善调频效果;而在发电侧储能可以改善电厂自动发电控制性能,提升电厂调频收益。因此,为引导电池储能在电力系统调频领域的推广应用,本文在发电侧和电网侧场景下研究电池储能参与调频的控制策略。首先,本文提出了基于变调差系数的储能参与电网一次调频的改进下垂控制策略,下垂调差系数的设置充分考虑了机组有功功率变化率和储能荷电状态对储能充放电功率的影响,使得储能在一次调频过程中能够根据自身电量和系统调频需求自适应调整充放电功率大小。算例仿真验证了该策略能兼顾系统调频效果与储能荷电状态维持效果。然后,本文提出了大规模储能参与电网二次调频的双层控制策略,综合了基于区域控制误差信号分配模式和基于区域调节需求信号分配模式的优点,并通过双层控制策略的功率优化分配层实现储能和机组的功率经济分配,通过频率动态控制层实现多调频电源的协调控制。算例仿真验证了该策略能提升系统调频性能并降低系统调频成本。最后,本文提出了储能辅助火电厂单机调频的控制策略,在考虑储能电量和寿命管理的情况下,通过动作时机判断避免储能因电量越限而做调频无用功,通过变动作时长的功率指令实现储能寿命损耗系数的减小。针对多储能单元之间的功率分配,提出了基于荷电状态均衡的储能功率分配方法。算例仿真验证了该策略能改善电厂调频性能,提高电厂调频积极性。
二、自动发电控制系统的原理与应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、自动发电控制系统的原理与应用（论文提纲范文）
（1）基于拒识深度微分动态规划算法的实时发电调度与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实时发电调控研究现状 |
| 1.2.2 自适应动态规划在电力系统中的应用现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 深度微分动态规划算法 |
| 2.1 DP理论 |
| 2.1.1 离散系统动态规划 |
| 2.1.2 连续系统动态规划 |
| 2.2 ADP算法 |
| 2.2.1 ADP的典型结构与分类 |
| 2.2.2 ADP迭代算法 |
| 2.2.3 ADP使用中的核心问题 |
| 2.3 深度微分动态规划算法基本原理 |
| 2.3.1 强化学习 |
| 2.3.2 深度学习算法分类 |
| 2.3.3 深度强化学习 |
| 2.3.4 深度微分动态规划算法结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 微电网一体化调度与控制算法 |
| 3.1 微电网组合式调度与控制框架 |
| 3.1.1 微电网的下垂控制 |
| 3.1.2 微电网的自动发电控制 |
| 3.1.3 微电网的经济调度 |
| 3.2 微电网的实时一体化发电调度与控制框架 |
| 3.3 对比算法简介 |
| 3.3.1 模拟退火算法 |
| 3.3.2 多元优化算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于拒识深度微分动态规划算法的实时发电调度方法 |
| 4.1 拒识深度微分动态规划结构 |
| 4.2 拒识操作 |
| 4.3 拒识深度微分动态规划算法执行流程 |
| 4.4 稳定性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 算例分析 |
| 5.1 仿真环境介绍 |
| 5.2 仿真对象与算法 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（2）基于源网荷状态的火电机组优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题内容及意义 |
| 1.3 火电机组优化控制国内外研究现状 |
| 1.3.1 源网荷综合研究国内外研究现状 |
| 1.3.2 新能源出力及电力系统负荷预测国外研究现状 |
| 1.3.3 火电厂厂级负荷优化分配国内外研究现状 |
| 1.3.4 火电机组优化控制国内外研究现状 |
| 1.4 论文结构和主要研究内容 |
| 第2章 源网荷系统建模研究 |
| 2.1 电力系统概述 |
| 2.2 汽轮机及其调速系统建模 |
| 2.2.1 汽轮机建模 |
| 2.2.2 汽轮机调速系统建模 |
| 2.3 电力系统功率频率模型 |
| 2.4 联络线模型 |
| 2.5 风电机组建模 |
| 2.5.1 风速模型 |
| 2.5.2 风机模型 |
| 2.6 光伏电站建模 |
| 2.7 源网荷系统建模 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 电力系统源侧出力预测与用电负荷预测研究 |
| 3.1 源侧出力预测与电力系统负荷预测 |
| 3.2 预测方法 |
| 3.3 电网侧用电负荷预测 |
| 3.3.1 电网负荷预测 |
| 3.3.2 电网负荷预测校正 |
| 3.4 电源侧新能源出力预测 |
| 3.4.1 风电机组出力预测 |
| 3.4.2 光伏电站出力预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 储能参与火电机组调频研究 |
| 4.1 火电机组一次/二次调频 |
| 4.1.1 火电机组一次调频 |
| 4.1.2 火电机组二次调频 |
| 4.2 电储能参与火电机组调频控制 |
| 4.2.1 电储能参与机组调频原理 |
| 4.2.2 储能容量选择研究 |
| 4.3 电储能参与火电机组调频仿真 |
| 4.3.1 电储能参与机组一次调频仿真结果 |
| 4.3.2 电储能参与机组二次调频仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于源荷状态预测的火电机组优化控制 |
| 5.1 基于源荷分析的厂级AGC曲线预测 |
| 5.1.1 厂级AGC曲线预测 |
| 5.1.2 权重分析确定 |
| 5.2 火电厂厂级负荷优化分配研究 |
| 5.2.1 多目标负荷分配研究 |
| 5.2.2 低负荷下考虑机组实际运行状态的负荷分配研究 |
| 5.3 基于源荷预测的机组前馈预测控制 |
| 5.3.1 预测控制 |
| 5.3.2 前馈预测控制 |
| 5.3.3 综合考虑源荷预测的火电机组优化控制仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）热电厂灵活性改造控制与优化（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 灵活性改造方案综述 |
| 2.1 灵活性改造的目的 |
| 2.1.1 机组调峰的概念 |
| 2.1.2 机组调频的概念 |
| 2.2 目前主流灵活性改造方案 |
| 2.2.1 基于电锅炉深度灵活性改造路线 |
| 2.2.2 基于储能的灵活性改造路线 |
| 2.2.3 基于能流分布灵活性改造方案 |
| 2.2.4 基于蒸汽流程灵活性改造方案 |
| 2.3 某热电厂采取的深度灵活性改造方案 |
| 2.4 某热电厂灵活性改造后手动控制效果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 协调控制原理与可行性验证 |
| 3.1 热电负荷协调控制原理 |
| 3.1.1 热负荷控制原理 |
| 3.1.2 有功功率控制原理 |
| 3.1.3 中压缸排汽压力控制原理 |
| 3.2 有功功率调频工况建模 |
| 3.3 中压缸排汽压力控制建模 |
| 3.4 热负荷偏差控制建模 |
| 3.5 BP神经网络预测模型 |
| 3.5.1 BP神经网络模型定义 |
| 3.5.2 BP神经网络预测算法模块的应用 |
| 3.6 协调控制仿真系统搭建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 热电负荷协调控制方案 |
| 4.1 GV阀控制方案 |
| 4.2 BPV阀控制方案 |
| 4.3 CV阀控制方案 |
| 4.4 LEV阀控制方案 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 现场应用效果分析 |
| 5.1 调频工况下负荷跟踪效果 |
| 5.2 阀门开度与调频效果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间参加的科研工作与成果 |
| (一)发表的学术论文 |
| (二)授权的专利 |
| 1、发明专利（3个） |
| 2、实用新型专利（15个） |
| (三)参与的项目 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（4）基于机器学习的风电功率超短期预测及AGC动态优化控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电功率超短期预测 |
| 1.2.2 AGC控制策略 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 风电功率超短期预测和AGC动态优化控制理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于深度学习的风电功率超短期预测理论基础 |
| 2.2.1 深度学习理论 |
| 2.2.2 循环神经网络 |
| 2.3 基于强化学习的AGC动态优化控制理论基础 |
| 2.3.1 AGC性能评价标准 |
| 2.3.2 AGC动态优化控制数学模型 |
| 2.3.3 强化学习理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于LSTM神经网络的风电功率超短期预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预测模型训练样本集构建 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 关键气象因素识别 |
| 3.2.3 训练样本生成 |
| 3.3 基于LSTM神经网络的风电功率预测模型 |
| 3.3.1 LSTM神经网络 |
| 3.3.2 模型超参数确定 |
| 3.3.3 基于LSTM神经网络预测模型设计 |
| 3.3.4 预测模型工作模式 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于深度强化学习的AGC动态优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 马尔可夫决策过程建模 |
| 4.2.1 系统状态空间 |
| 4.2.2 系统动作空间 |
| 4.2.3 系统状态转移 |
| 4.2.4 系统奖励函数 |
| 4.2.5 系统优化目标 |
| 4.3 基于Dueling DQN的 AGC动态优化控制策略 |
| 4.3.1 Dueling DQN算法 |
| 4.3.2 基于Dueling DQN的 AGC动态优化控制工作模式 |
| 4.4 基于PPO的 AGC动态优化控制策略 |
| 4.4.1 PPO算法 |
| 4.4.2 基于PPO的 AGC动态优化控制工作模式 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 IEEE-14 节点测试系统性能分析 |
| 4.5.2 IEEE-39 节点测试系统性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于单片机控制的移动式光伏跟踪系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 内容安排 |
| 第二章 光伏跟踪系统方案设计 |
| 2.1 光伏发电 |
| 2.2 太阳运行轨迹分析 |
| 2.3 跟踪方案选择 |
| 2.3.1 视日运动轨迹跟踪方式 |
| 2.3.2 光电跟踪方式 |
| 2.3.3 混合跟踪方式 |
| 2.4 安装方式 |
| 2.5 跟踪方案确定 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 光伏跟踪系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计 |
| 3.2 控制单元 |
| 3.3 GPS单元 |
| 3.4 光电检测单元 |
| 3.4.1 检测元件 |
| 3.4.2 检测方法 |
| 3.4.3 光强检测 |
| 3.5 驱动单元 |
| 3.5.1 步进电机 |
| 3.5.2 驱动电路 |
| 3.6 电源控制电路 |
| 3.7 模式切换及指示电路 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 光伏跟踪系统软件设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 视日运动轨迹跟踪设计 |
| 4.3 光电跟踪设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 跟踪系统的仿真、调试及模型测试 |
| 5.1 跟踪系统仿真 |
| 5.2 跟踪模型制作 |
| 5.3 跟踪模型调试 |
| 5.4 跟踪模型测试与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人攻读学位期间取得的研究成果 |
（6）飞轮储能辅助火电机组调频技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 储能技术概况 |
| 1.3 电力系统调频研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 电力系统调频国外研究现状与发展趋势 |
| 1.3.2 电力系统调频国内研究现状与发展趋势 |
| 1.4 飞轮储能技术研究现状与发展趋势 |
| 1.4.1 飞轮储能国外研究现状与发展趋势 |
| 1.4.2 飞轮储能国内研究现状与发展趋势 |
| 1.5 研究目标及主要研究内容 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 第2章 火电机组调频 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 火电机组调频原理 |
| 2.2.1 电力系统频率变化机理 |
| 2.2.2 火电机组一次调频原理 |
| 2.2.3 火电机组二次调频原理 |
| 2.2.4 调频技术指标 |
| 2.3 火电机组调频控制系统建模 |
| 2.3.1 火电机组控制系统概述 |
| 2.3.2 汽轮机模型 |
| 2.3.3 锅炉系统模型 |
| 2.3.4 DEH模型 |
| 2.3.5 CCS模型 |
| 2.4 前馈控制 |
| 2.5 火电机组调频建模仿真 |
| 2.5.1 单区域调频建模仿真 |
| 2.5.2 两区域调频建模仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 飞轮储能单元建模及充放电控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 飞轮储能系统模型 |
| 3.2.1 飞轮储能充放电控制过程 |
| 3.2.2 飞轮储能系统数学模型 |
| 3.3 飞轮储能控制策略 |
| 3.3.1 永磁同步电机控制策略 |
| 3.3.2 飞轮储能机侧变流器控制策略 |
| 3.3.3 飞轮储能网侧变流器控制策略 |
| 3.4 飞轮储能控制系统仿真研究 |
| 3.5 飞轮储能与电化学电池储能对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 飞轮储能辅助火电机组调频仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方案设计 |
| 4.2.1 工作机理 |
| 4.2.2 工作结构 |
| 4.3 建模仿真 |
| 4.3.1 基于分频原理的控制策略 |
| 4.3.2 变比例分配控制策略 |
| 4.3.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 飞轮阵列储能辅助火电机组调频研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方案设计 |
| 5.3 建模仿真 |
| 5.3.1 等比例阵列控制 |
| 5.3.2 SOC均衡阵列控制 |
| 5.4 300MW火电机组实际仿真示例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）含光伏并网的两区域互联电网AGC控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 自动发电控制系统发展概况 |
| 1.2.1 自动发电控制系统控制策略研究现状 |
| 1.2.2 适应新能源并网的自动发电控制系统研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 自动发电控制的数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统频率调节类型 |
| 2.3 自动发电控制原理 |
| 2.3.1 负荷频率控制 |
| 2.3.2 LFC的数学模型 |
| 2.3.3 负荷频率控制模式 |
| 2.3.4 频率偏差系数确定方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 互联电网AGC的双环控制及并级模糊控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双环控制原理 |
| 3.2.1 分数阶PID控制概述 |
| 3.2.2 分数阶微积分定义 |
| 3.2.3 积分器与微分器算法选取 |
| 3.3 并级模糊PID控制器 |
| 3.3.1 模糊控制器 |
| 3.3.2 并级模糊PID控制器 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 鲁棒性测试 |
| 3.6 非线性环节 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的两区域互联电网AGC控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卡尔曼滤波理论 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.3.1 基于卡尔曼滤波器的AGC控制器设计 |
| 4.3.2 基于卡尔曼滤波器的传统PID控制AGC系统仿真 |
| 4.3.3 基于卡尔曼滤波的PID-FOPID双环控制AGC系统仿真 |
| 4.3.4 基于卡尔曼滤波器的模糊PID并级控制AGC系统仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 含光伏的两区域互联电网自动发电控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 光伏电池数学模型 |
| 5.2.1 光伏电池理论模型 |
| 5.2.2 光伏阵列的输出特性 |
| 5.3 最大功率跟踪原理及其控制策略 |
| 5.3.1 最大功率跟踪原理 |
| 5.3.2 MPPT干扰观测法 |
| 5.4 光伏并网分析 |
| 5.4.1 光伏发电系统的输出功率 |
| 5.4.2 光伏发电并入两区域AGC系统 |
| 5.4.3 日常负荷下的含光伏两区域互联电网AGC |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）抽水蓄能与电化学储能联合参与电网负荷频率控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展 |
| 1.2.1 抽水蓄能研究现状与发展 |
| 1.2.2 电化学储能研究现状与发展 |
| 1.2.3 多类型储能系统联合调频研究现状与发展 |
| 1.2.4 LFC策略研究现状与发展 |
| 1.2.5 需求响应策略研究现状与发展 |
| 1.3 本文的研究工作 |
| 第二章 抽水蓄能电站负荷频率控制研究 |
| 2.1 电网调频概述 |
| 2.1.1 电力系统一次调频 |
| 2.1.2 电力系统二次调频 |
| 2.2 电网调频动态模型 |
| 2.2.1 原动机及其调速器模型 |
| 2.2.2 发电机-电力系统模型 |
| 2.2.3 联络线模型 |
| 2.2.4 区域控制误差 |
| 2.2.5 非线性环节 |
| 2.3 抽水蓄能电站LFC研究 |
| 2.3.1 抽水蓄能电站等效模型 |
| 2.3.2 两区域抽水蓄能电站LFC模型 |
| 2.3.3 抽水蓄能电站LFC仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 负荷频率控制器设计及仿真分析 |
| 3.1 分数阶PID控制 |
| 3.1.1 分数阶微积分 |
| 3.1.2 分数阶PID控制器设计 |
| 3.1.3 分数阶微积分算子的近似 |
| 3.2 自抗扰控制 |
| 3.2.1 自抗扰控制器结构 |
| 3.2.2 线性自抗扰控制器设计 |
| 3.3 分数阶自抗扰控制器设计 |
| 3.4 控制器稳定性及鲁棒性仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 抽/储联合参与电网负荷频率控制研究 |
| 4.1 电化学储能参与电网调频的可行性分析及其原理 |
| 4.1.1 电化学储能参与电网调频的可行性分析 |
| 4.1.2 电化学储能调频原理 |
| 4.2 电化学储能与抽水蓄能联合LFC模型构建 |
| 4.2.1 储能电池调频特性参数选择 |
| 4.2.2 电化学储能等效电源模型构建 |
| 4.2.3 计及需求响应的抽/储联合系统LFC模型 |
| 4.3 抽/储联合系统LFC仿真分析 |
| 4.3.1 发电和抽水工况下抽/储联合LFC仿真 |
| 4.3.2 电化学储能阶段LFC仿真 |
| 4.3.3 考虑需求响应的抽/储联合LFC仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A (攻读硕士学位期间成果) |
| 1、攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 2、攻读硕士学位期间受理的发明专利 |
| 3、攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（9）含虚拟同步化新能源的电力系统有功功和频率控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 电网的未来发展趋势 |
| 1.1.2 传统电力系统有功频率调整框架 |
| 1.1.3 科学问题 |
| 1.1.4 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于电压源型逆变器的微网多层级控制 |
| 1.2.2 新能源与同步机的比较 |
| 1.2.3 模拟惯量和一次调频的典型控制策略 |
| 1.2.4 含新能源不确定性的电力系统自动发电控制 |
| 1.2.5 含新能源不确定性的电力系统经济调度 |
| 1.2.6 当前技术空白 |
| 1.3 研究思路、主要工作、创新点和文章结构 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要工作 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.3.4 论文章节安排 |
| 第2章 虚拟同步机建模 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 基于反馈控制的电压源逆变器 |
| 2.2.1 附加控制器 |
| 2.2.2 电压外环-电流内环控制器 |
| 2.3 传统电力系统惯性和一次调频特性 |
| 2.3.1 发电机惯性响应和负荷的频率响应 |
| 2.3.2 一次频率响应 |
| 2.3.3 调速器-汽轮机特性 |
| 2.3.4 同步机惯性、一次频率响应和负荷频率响应特性 |
| 2.4 基于同步机二阶模型的VSG控制策略的设计 |
| 2.4.1 同步发电机的二阶模型 |
| 2.4.2 虚拟同步机模型的建立 |
| 2.4.3 附加控制器的线性化 |
| 2.4.4 虚拟同步机与同步发电机、下垂控制的等效 |
| 2.5 有功控制回路的自定义设计 |
| 2.5.1 小信号模型的建立 |
| 2.5.2 有功无功回路的解耦 |
| 2.6 考虑爬坡性质的虚拟同步机控制 |
| 2.6.1 惯性响应 |
| 2.6.2 一次频率响应 |
| 2.6.3 二次频率响应 |
| 2.6.4 三次频率响应 |
| 2.7 仿真结果 |
| 2.7.1 惯性与一次频率响应特性的模拟 |
| 2.7.2 二次频率响应特性的模拟 |
| 2.7.3 不同参数对系统频率响应特性的影响 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 惯性和一次频率响应控制参数的自适应设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 频率稳定性范畴下惯性和一次调频模型 |
| 3.2.1 频率稳定性范畴下电力系统建模 |
| 3.2.2 惯性和一次调频阶段频率控制模型 |
| 3.2.3 多机场景惯性和一次调频控制框架 |
| 3.3 频率稳定性指标的时域分析 |
| 3.3.1 频率稳定评价指标 |
| 3.3.2 频率指标的时域表达式 |
| 3.3.3 频率指标与控制参数的关系 |
| 3.4 控制参数自适应设计 |
| 3.4.1 电力系统频率运行标准 |
| 3.4.2 考虑新能源调节能力的参数设计原则 |
| 3.4.3 自适应参数调节的程序化设计 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.5.1 仿真参数 |
| 3.5.2 自适应参数的计算 |
| 3.5.3 仿真结果 |
| 3.6 新能源不同并网方式对电网频率稳定性的影响 |
| 3.6.1 新能源在一次能源消费市场的发展趋势 |
| 3.6.2 电网运行参数的估计 |
| 3.6.3 最坏场景下的有功不平衡估计 |
| 3.6.4 不同情景下的对频率稳定指标的评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 虚拟同步机的二次频率响应控制策略 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 新能源参与二次调频与电力系统频率稳定 |
| 4.2.1 新能源参与二次调频的必要性 |
| 4.2.2 二次调频阶段系统的有功-频率控制模型 |
| 4.2.3 多机结构下电力系统二次调频框架 |
| 4.3 二次调频阶段频率稳定指标的时域分析 |
| 4.3.1 二次调频阶段评价指标的选取 |
| 4.3.2 初始状态 |
| 4.3.3 二次调频指标的时域表达式 |
| 4.3.4 控制参数与时域指标的关系 |
| 4.4 二次调频阶段自适应参数程序化设计 |
| 4.4.1 二次调频阶段电力系统频率运行标准 |
| 4.4.2 考虑新能源特性的参数选取原则 |
| 4.4.3 二次调频阶段自适应参数的程序化设计 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.5.1 固定参数 |
| 4.5.2 自适应参数 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 含虚拟同步化新能源的电力系统自动发电控制 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 新能源与电力系统自动发电控制 |
| 5.2.1 新能源参与自动发电控制的必要性 |
| 5.2.2 单一同步区域自动发电控制过程 |
| 5.2.3 含虚拟同步化新能源的自动发电控制框架 |
| 5.3 含新能源电源的电力网络模型 |
| 5.3.1 电力网络模型 |
| 5.3.2 系统不确定性模型 |
| 5.3.3 多机场景下自动发电控制模型 |
| 5.3.4 线路潮流的计算 |
| 5.4 新能源运行于MPPT和VSG模式下的经济调度 |
| 5.4.1 新能源处于MPPT模式的经济调度 |
| 5.4.2 新能源的可调度化 |
| 5.4.3 含虚拟同步化新能源的经济调度 |
| 5.5 调度模型的求解 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 场景设置 |
| 5.6.2 计算结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 高渗透率场景下含虚拟同步化新能源的电力系统经济调度 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于虚拟同步机的三次频率调整 |
| 6.2.1 新能源参与三次频率调整的必要性 |
| 6.2.2 频率响应与备用的关系 |
| 6.2.3 含三次频率调整的电力系统有功频率控制框架 |
| 6.3 新能源出力模型 |
| 6.3.1 基于分布函数的出力模型 |
| 6.3.2 求取分布函数的一般方法 |
| 6.3.3 新能源出力的可调度化 |
| 6.4 风险备用确定方法 |
| 6.4.1 典型场景 |
| 6.4.2 最大功率点追踪运行方式下备用需求 |
| 6.4.3 虚拟同步化新能源运行方式下备用需求 |
| 6.5 发电备用联合调度模型 |
| 6.5.1 最大功率点追踪模式 |
| 6.5.2 虚拟同步化新能源模式 |
| 6.6 算例及结果分析 |
| 6.6.1 场景设置 |
| 6.6.2 计算结果 |
| 6.6.3 结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）电池储能参与调频的控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电池储能参与调频的可行性 |
| 1.2.2 电池储能参与调频的示范应用 |
| 1.2.3 电池储能参与调频的控制策略 |
| 1.3 本文主要研究工作与章节安排 |
| 第二章 储能参与电网一次调频的改进下垂控制策略 |
| 2.1 储能参与电网一次调频的原理与模型 |
| 2.1.1 储能参与电网一次调频的原理 |
| 2.1.2 储能参与一次调频的电网频率动态响应模型 |
| 2.2 储能参与电网一次调频的改进下垂控制策略 |
| 2.2.1 传统下垂控制策略 |
| 2.2.2 基于变调差系数的改进下垂控制策略 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.3.1 算例概况 |
| 2.3.2 阶跃负荷扰动工况下的结果与分析 |
| 2.3.3 长期连续负荷扰动工况下的结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大规模储能参与电网二次调频的双层控制策略 |
| 3.1 储能参与电网二次调频的原理和模型 |
| 3.1.1 储能参与电网二次调频的原理 |
| 3.1.2 大规模储能参与二次调频的电网频率动态响应模型 |
| 3.2 大规模储能参与二次调频的调频信号分配模式 |
| 3.3 大规模储能和火电机组协调参与二次调频的双层控制策略 |
| 3.3.1 双层控制框架 |
| 3.3.2 上层功率经济分配层策略 |
| 3.3.3 下层频率动态控制层策略 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例概况 |
| 3.4.2 调频信号分配模式结果与分析 |
| 3.4.3 双层控制策略结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 储能辅助火电厂单机调频控制策略 |
| 4.1 火电厂储能辅助单机调频的等效控制模型和AGC性能指标 |
| 4.1.1 火电厂储能辅助单机调频的等效控制模型 |
| 4.1.2 AGC性能指标 |
| 4.2 考虑电量和寿命管理的储能辅助单机调频控制策略 |
| 4.2.1 考虑主动预测SOC的储能动作时机 |
| 4.2.2 考虑变动作步长的储能功率指令生成方法 |
| 4.3 考虑储能SOC均衡的多储能单元功率分配策略 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例概况 |
| 4.4.2 储能辅助电厂单机调频性能结果与分析 |
| 4.4.3 多储能单元功率分配结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究成果总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
四、自动发电控制系统的原理与应用（论文参考文献）
- [1]基于拒识深度微分动态规划算法的实时发电调度与控制研究[D]. 赵陆林. 广西大学, 2021
- [2]基于源网荷状态的火电机组优化控制研究[D]. 何青波. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]热电厂灵活性改造控制与优化[D]. 杨超杰. 山西大学, 2021(12)
- [4]基于机器学习的风电功率超短期预测及AGC动态优化控制研究[D]. 李家腾. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于单片机控制的移动式光伏跟踪系统研究与设计[D]. 许迎东. 河北大学, 2021(09)
- [6]飞轮储能辅助火电机组调频技术研究[D]. 张汝峰. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]含光伏并网的两区域互联电网AGC控制策略研究[D]. 史超名. 兰州理工大学, 2021(01)
- [8]抽水蓄能与电化学储能联合参与电网负荷频率控制技术研究[D]. 和婧. 昆明理工大学, 2021(01)
- [9]含虚拟同步化新能源的电力系统有功功和频率控制[D]. 张伟超. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [10]电池储能参与调频的控制策略研究[D]. 张舒鹏. 浙江大学, 2021(08)