Дискретная оптимальная квадратичная минимизация функционала стоимости на основе АРУ для взаимосвязанных энергосистем

Dec 03, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 2752 (2023) Цитировать эту статью

488 Доступов

Подробности о метриках

Возрастающая сложность и трудность проблемы автоматического управления выработкой (АРУ) является результатом увеличения масштаба взаимосвязанных энергетических сетей и изменения ежедневных потребностей. Основными целями АРУ являются контроль изменений частоты на номинальных уровнях и отклонений мощности соединительной линии на запланированных уровнях. Чтобы эффективно справиться с трудностями управления АРУ, в этом исследовании представлено дискретное оптимальное квадратичное автоматическое управление генерацией (OQAGC). Одним из преимуществ этого метода является дифференцирование результатов квадратичной функции стоимости в линейные члены при минимизации управляющих воздействий и минимизации отклонений состояния. Разработанный метод управления приводит к простому и легкому дискретному закону управления, который можно реализовать как для линейных, так и для нелинейных систем. Для оптимизации регулятора в данной исследовательской работе использована теорема оптимального управления с использованием множителей Лагранжа, а метод функциональной минимизации используется для систематического выбора весовых матриц состояния и управления в дискретной форме для N областей управления (где N — количество взаимосвязанных энергосистем). ). Потребности в дискретной функции стоимости получаются с использованием этого метода с точки зрения ошибок управления площадью, интегральных ошибок управления площадью и затрат энергии на управление. Были проанализированы четыре взаимосвязанные энергосистемы с/без нарушений и ошибок регулирования территории, каждая из которых имеет по одному тепловому, гидро- и газогенерирующему агрегату. Энергосистема с двумя зонами и множеством источников с возобновляемыми источниками энергии в зоне управления 2 анализируется на предмет производительности предлагаемого контроллера с ограничениями скорости генерации (GRC). Метод функциональной минимизации упрощает и облегчает выбор весовых матриц. Кроме того, результаты моделирования показывают, что разработанный подход к минимизации стоимостного функционала на основе дискретного оптимального квадратичного управления АРУ улучшает динамику энергосистемы с точки зрения стабильности, установившихся характеристик и устойчивости системы управления с обратной связью к входным возмущениям нагрузки. В результате недавно разработанный подход OQAGC демонстрирует значимость дискретного контроллера LQR для N многозональных энергосистем.

Контроль активной мощности является основным требованием в повседневном управлении любой современной энергосистемой1. Основными целями этого контроля являются поддержание отклонений частоты на номинальном значении, поддержание изменений мощности соединительной линии между участками на запланированном значении и обеспечение возврата отклонений частоты к нулю2,3,4. Другими словами, потери мощности и нагрузки чувствительны к скорости и частоте генератора. Следовательно, для удовлетворительной работы механическая мощность и электроэнергия, подаваемая потребителям, должны быть согласованы. Частота системы зависит от баланса активной мощности. Следовательно, несоответствие активной мощности отражает изменение частоты. Как только к энергосистеме добавляется нагрузка, несоответствие мощности первоначально компенсируется за счет извлечения кинетической энергии из инерционного накопителя системы, что приводит к падению частоты энергосистемы. Снижение частоты приводит к уменьшению мощности, потребляемой нагрузками. В равновесии частота будет постоянной или номинальной5,6. Напротив, распределенные ресурсы ведут себя совершенно иначе по сравнению с классическими генераторами, поскольку они связаны через силовые электронные устройства7. В результате отсутствует связь между скоростью вращения генератора и частотой системы8, и, следовательно, генераторные агрегаты, подключаемые к инвертору, по своей сути не вносят вклад в общую инерцию системы9. Таким образом, распределенные энергетические ресурсы, интегрированные в энергосистемы, действуют как дополнительные возмущения в рассматриваемой энергосистеме. В связи с этим увеличение требований к нагрузке усложняет задачу управления. Кроме того, объединенные энергосистемы растут в размерах из-за интеграции новых распределенных ресурсов, таких как ветряные электростанции и фотоэлектрические системы, в основную сеть, принятие новых концепций, таких как интеллектуальная сеть и оцифровка энергетических систем, делает этот контроль еще более сложным и сложный10.