【MPCE】天津大學 王明深,賈宏傑等:基於統一狀態模型的需求側資源平抑控制策略

電力系統自動化2018-07-12 07:07:26

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該文20185月發表於MPCE 6卷第3


引文信息:

Mingshen WANG, Yunfei MU, Tao JIANG, et al. Load curve smoothing strategy based on unified state model of different demand side resources[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2018, 6(3): 540-554


Load curve smoothing strategy based on unified state model of different demand side resources

基於平抑控制策略

DOI: 10.1007/s40565-017-0358-0

作者:王明深,穆雲飛,姜濤,賈宏傑,李雪,侯愷,等


隨著可再生能源在需求側的不斷饋入,用電區域的功率波動將會對電網的穩定運行產生影響。傳統發電機在響應功率波動時,由於爬坡率及響應速度的限制,很難滿足需求;而藉助快速發展的需求側響應技術,以集群(Aggregator)為整體的大規模需求側資源,如電動汽車、、分佈式電源等,具有響應容量大、響應速度快的優勢,能夠作為平抑功率波動的重要手段。


1

為何針對需求側資源提出統一狀態模型?

目前,需求側資源(如電動汽車、溫控負荷等)由於種類多、差別大,增加了Aggregator統一管控和調配的難度。現有文獻在對不同需求側資源進行調控時,主要採用針對各類資源進行獨立建模的方法,然後按照既定的響應順序確定各集群的調度方式,該方法由於未採用統一的建模方法,不能充分利用不同資源的響應特性,忽略了各類資源在時間尺度上的相互配合能力,無法達到對需求側資源響應能力的最充分利用。因此,本文針對電動汽車、溫控負荷、分佈式電源的運行及響應特性,提出了針對不同需求側資源的統一狀態模型,並在該模型的基礎上,提出了有效的平抑控制策略,並將結果與傳統方法進行對比分析。平抑控制實現框架如圖1所示。                           

1  平抑控制實現框架


2
統一狀態空間模型建模方法

  2.1 需求側資源狀態模型

1) 分佈式電源狀態模型:

2) 電動汽車狀態模型:

3) 溫控負荷狀態模型:

分佈式電源、電動汽車、溫控負荷運行區域如圖2所示。

(a)  

(b)

(c)

2 分佈式電源、電動汽車、溫控負荷運行區域

 

2.2 統一狀態模型

通過對不同類型的需求側資源進行建模,通過變換,能夠得到統一的狀態模型: 


3
基於統一狀態模型的平抑控制策略

可用來評估功率波動的嚴重程度,時段T內的功率波動率以及實時功率波動率的定義如下所示:

                             

基於統一狀態模型的平抑控制策略主要通過如下步驟來實現。

步驟1:確定目標平抑功率 

步驟2:確定響應順序以及需求側資源的響應容量

得到修正後的統一狀態模型,然後利用響應約束獲取需求側資源的響應容量:

步驟3:確定統一狀態模型的控制矩陣

從而可以得到控制矩陣B*,以及實現平抑控制後的統一狀態模型:


4
仿真結果及對比分析

為驗證基於統一狀態空間模型的協同控制策略的有效性,圖3給出了功率波動的平抑控制效果,由8:00~15:00的平抑效果可以看出,功率波動得到有效的平抑。                              

功率波動的平抑控制效果圖


為了對比分析該控制策略的有效性,本文選取4種仿真場景:①不採用平抑控制策略;②採用協同平抑控制策略;③採用平抑控制策略(僅使用電動汽車)④採用平抑控制策略(僅使用溫控負荷)。在此基礎上,得到的功率波動率的控制效果如圖4所示,可以看出,採用本文的平抑控制策略,功率波動率可以降低到設定值之下。同時可以看出一些問題,以僅採用溫控負荷為例,該場景下,功率波動率在12:00~13:00之間,甚至超過了場景即不採用任何控制策略的情況,主要原因就是,在參與控制過程中,由於溫度死區的限制,有可能存在大量關閉的溫控負荷強迫開啟,或者大量開啟的溫控負荷強迫關斷,因此,造成了功率的“二次擾動”問題。

功率波動率的控制效果


為了對比分析協同控制策略的優勢,本文選取3種仿真場景:場景I,基於統一狀態模型的協同控制方法;場景II,控制順序“溫控負荷-電動汽車-分佈式電源”;場景III,控制順序“電動汽車-溫控負荷-分佈式電源”。在此基礎上,以一天內溫控負荷的關斷次數,以及電動汽車的放電量為指標,3種仿真場景的對比結果如圖5所示。由於控制順序決定了參與平抑控制的先後,可以看出,關斷次數由少到多的分別為“場景III<場景I<場景II”,而放電量由少到多的分別為“場景I<場景II<場景III”,可以看出場景I反而有比場景II更低的放電量,從而說明,通過有效合理的協同控制策略,能夠有效的減少電動汽車的放電過程,同時保證溫控負荷的關斷次數在合理的範圍內,也就揭示了本文所提出的協同控制策略的意義。  

5  3種仿真場景的結果對比


主要作者介紹

王明深:天津大學電氣自動化與信息工程學院博士研究生,主要研究方向包括需求側響應、電動汽車入網調控。

穆雲飛:博士,天津大學電氣自動化與信息工程學院副教授,博士生導師,主要研究方向包括電力系統安全性與穩定性、綜合能源集成與應用、電動汽車併網規劃與運行控制。

姜濤:博士,東北電力大學電氣工程學院副教授,博士生導師,主要研究方向包括電力系統安全性與穩定性、可再生能源集成、綜合能源系統。

賈宏傑:博士,天津大學電氣與自動化工程學院教授,博士生導師,主要研究方向包括電力系統安全性與穩定性、綜合能源系統、分佈式發電微網、負荷需求響應技術。

李雪:博士,東北電力大學電氣工程學院副教授,碩士生導師,主要研究方向包括電力系統高性能計算、電力市場、功耗敏感計算。

侯愷:博士,天津大學電氣與自動化工程學院講師,主要研究方向包括電力系統可靠性評估、綜合能源系統可靠性評估、電動汽車集成。


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