一、自动发电控制优化控制策略研究与应用（论文文献综述）
王超[1]（2021）在《高渗透率风电系统直流外送稳定运行及主动防御研究》文中认为我国能源资源与负荷需求呈现出逆向分布的特征,给电网发展格局提出了全新挑战。高压直流输电技术（HVDC,high-voltage direct current）在大规模、长距离输电领域具有天然优势,已成为我国电力工业发展的必经之路。±800k V扎鲁特-广固特高压直流输电工程（以下简称鲁固直流）投运后,东北电网将通过高压/特高压直流通道将区域内火电、风电、核电等多类型能源集中送向山东电网,为电力资源传输与消纳提供了通道。但随着风电渗透率和特高压直流输送容量不断攀升,作为特高压直流送端系统的东北电网将面临严峻频率和电压稳定问题。本文针对高渗透率风电系统直流外送模式下交直流混联电网频率与电压稳定问题,分别从多能源交直流混联系统暂态稳定分析数学模型构建、特高压直流送端电网频率特性分析与控制方法、基于改进型模型预测控制频率主动防御策略研究、电压特性分析与无功优化方法四个方面入手,分析东北电网典型特征下系统频率及电压稳定特性,针对性提出电网频率与电压稳定运行优化控制方法及主动防御策略,为高渗透率风电系统直流外送模式下电网安全稳定运行提供理论参考,为电网安全稳定控制策略制定提供新思路。主要研究内容和成果包括:（1）构建了多能源交直流混联系统模型架构,将多能源系统模型、交直流混联系统模型、综合频率响应模型、电压稳定分析模型纳入其中,通过坐标方程变换方式建立各模型间关联关系,实现对多能源交直流混联系统代数与微分方程的联立求解。该模型架构能够反映出与实际系统一致的频率与电压稳定特性,以及不同控制策略、参数优化后系统响应特性,为后文开展高比例风电电网直流外送稳定运行与主动防御策略研究奠定理论与模型基础。（2）开展了特高压直流送端电网频率特性分析与控制方法研究。本文研究对象—东北电网仅通过高压/特高压直流通道向外输送电力,且送端换流站近区无配套电源,系统频率稳定特征具有一定独特性。仿真分析不同场景东北电网频率稳定差异化特性,通过原理分析揭示特高压送端电网频率稳定特性物理本质,提出特高压直流送端电网频率稳定评价体系,对东北电网频率稳定水平进行综合衡量;研究适用于东北电网典型特征的频率稳定综合控制方法,提出“风-火-核-直流”耦合模式频率优化控制方法,为提升特高压直流送端电网频率稳定水平提供新方法,并仿真验证了该方法的适应性与合理性。（3）开展了基于改进型模型预测控制（Model Predictive control,MPC）的频率主动防御策略研究。在传统的MPC控制理论基础上,提出基于前馈与反馈控制的改进型MPC控制架构,将电力系统频率稳定约束及多优化目标作为输入量,不断优化风电/火电参与系统调频相关参数,对目标控制系统频率稳定进行主动防御控制。在此架构基础上,提出含虚拟权重的风/火联合调频主动防御控制策略,对双馈风机与同步发电机并联运行调频特性进行分析。根据系统频率时空分布特性和当前风速实时变化情况,定义并调整表征风/火联合调频参与度的虚拟权重系数,协调控制风电和火电参与系统调频输出功率,在保证系统频率偏差满足要求的基础上,最大限度发挥风电机组调频能力,分担电网中火电机组调频压力,为电网频率稳定稳定提供主动防御与支撑。（4）开展了特高压直流送端电网电压特性分析与控制方法研究。针对特高压直流系统故障引发的交直流混联系统暂态无功功率失衡及高渗透率风电导致的系统电压稳定水平下降问题,深入分析上述典型场景下东北电网暂态及静态电压稳定特性;定义特高压直流送端电网电压稳定控制域,从系统级层面构建了电压稳定防御控制架构,为后文开展无功电压优化控制研究奠定基础;提出考虑交直流互济的潮流解耦方法和静态电压稳定灵敏度解耦计算方法,建立考虑灵敏度矩阵的多目标无功优化模型,制定了符合东北电网电压稳定特性的综合无功优化控制策略,并通过仿真验证了该控制策略的有效性。本文的研究揭示了风电并网、电力电子器件及交直流系统交互作用等因素对高渗透率风电电网直流外送模式下系统频率、电压稳定性影响机理,制定出适用于特高压直流外送型电网的频率及电压稳定主动防御策略,提升了高渗透率风电电网直流外送模式下系统安全稳定运行水平,为我国能源基地实现大规模电力外送提供技术支持。
李家腾[2]（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》文中研究指明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。
何青波[3]（2021）在《基于源网荷状态的火电机组优化控制研究》文中认为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。
赵源筱[4]（2021）在《含高比例可再生能源电力系统自动发电控制策略研究》文中提出可持续发展与节能环保的战略要求,使可再生能源在很多国家和地区得到越来越高的重视。但是,风电与光伏机组的出力具有波动性和不确定性,水电机组受水锤效应的影响具有一定的反调节特性,上述可再生能源大规模并网将会削弱电力系统频率稳定性,提高电力系统频率控制难度。自动发电控制作为电力系统二次调频的重要手段,也正面临着新的问题和挑战。本文根据自动发电控制（AGC）在一个周期内的时序执行过程,将其主要步骤划分为需求计算、功率分配和机组响应,分别针对上述三个阶段面临的问题开展研究,提出了相应的控制策略,用以提高自动发电控制系统的计算准确性、调节稳定性和响应迅捷性。在需求计算阶段,随着系统遭受不确定性扰动风险的增加,采用传统控制器来计算区域控制需求已经难以取得令人满意的效果,无法有效保障频率控制的灵活性和鲁棒性。针对上述问题,本文研究了基于数据驱动的区域控制需求计算参数实时选取方法。设计了将传统控制方法与深度强化学习相结合的AGC控制器,通过合理设计控制器与电力系统交互模式,使控制器保持对电力系统最新状态的认知,提高自动发电控制系统在面临复杂、不确定性扰动时的调节灵活性和控制鲁棒性。在功率分配阶段,水电渗透率的提高会加剧水锤效应的负面影响,如果AGC调节资源分配不合理,会引发电力系统频率的超低频振荡。针对上述问题,本文研究了抑制超低频振荡AGC信号优化分配策略。在充分考虑水轮机特性的基础上,提出了用于量化评估机组表现性能的频域和时域指标。为了防止调频资源进行无效调节,提出了待调节功率的修正策略。应用所提出的机组表现性能指标建立了基于混合整数线性规划的AGC功率优化分配模型,保证自动发电控制系统较高调节能力的同时,提高了频率稳定性。在机组响应阶段,随着以风电、光伏为代表的可再生能大规模并网,系统遭到的功率扰动不断加剧,而火电机组受其爬坡能力的限制,已经愈发难以高效响应AGC功率调节指令。针对上述问题,本文研究了考虑功率变化速率的储能辅助单台火电机组响应AGC指令的控制策略。提出了储能-火电机组协调动作模式,既减少了储能的不必要动作,又保证了储能优势的充分发挥。提出了储能功率基点设置方案对储能进行必要的能量管理,实现以较小容量的储能,有效地提高火电-储能联合系统的响应能力。
彭勃[5]（2020）在《提升风电主动调频能力的风-储协同运行策略研究》文中认为随着全球范围内风电渗透率的持续提升,风电机组对传统机组的替代也进一步深入。然而,风电机组通过电力电子变流器并网,其转子与电网频率解耦,并不具备传统同步机组的频率响应能力。在高风电渗透率的区域电网中,大量风电机组对传统机组的替代使该区域电网的总惯量降低,电力系统的调频备用容量与频率稳定性被削弱。因此,如何利用风机自身的调频潜力提升系统频率稳定性需要深入研究。此外,在可再生能源大量接入以及传统机组调频能力存在局限性的背景下,储能系统因其快速功率跟踪能力被认为适用于电力系统的调频控制。然而,其昂贵的投资与运行成本限制了其单独参与调频的可能性。综上,研究如何通过风、储的特性互补,将二者有机结合,构建风-储联合系统的主动频率响应机制,使风电机组具备主动参与电网调频控制的可靠调频能力是亟待解决的问题。在对国内外现有相关研究工作全面总结的基础上,本文结合模糊逻辑算法、模型预测控制理论、电力系统频率控制理论以及变速风电机组控制原理,针对电网调频控制的不同阶段与场景,构建了具备多场景适应性与可靠性的风-储联合系统主动参与电力系统调频控制的技术方案,以提升高风电渗透率电力系统中风电机组的主动调频能力。本文所开展的主要研究工作如下:1)在变速风电机组参与系统惯性频率响应的控制方法层面上,首先,本文对变速风电机组的风力机和转子侧变流器的运行原理进行了详细推导和理论分析,构建了其数学模型,对双馈感应型风电机组有功功率的矢量控制方法进行了论述,为风电机组有功控制环节的改进以及参与系统调频的控制策略提供了理论依据。其次,在此基础上,对基于动态功率追踪的风机惯性响应控制策略进行了研究,在双馈风电机组的有功控制环节中附加惯性响应控制模块,该控制模块根据系统调频需求而对风机功率追踪曲线进行动态修正,构建了风电机组与系统频率波动特征值之间的动态响应机制,使风电机组能够利用其转子动能进行快速频率响应。最后,通过仿真,验证了该控制策略对于提升风电机组惯性响应能力的可行性,为后续风-储联合调频研究的开展奠定了理论基础。2)在风-储联合系统参与电网短期频率响应的控制层面,提出了基于风速分区的风-储短期频率响应控制策略。首先,该控制策略聚焦于变速风电机组的有功控制环节,构建了基于模糊逻辑控制的风-储协同运行机制,通过动态决策风-储系统的短期频率响应有功参考值和风力机转子动能的调频参与系数,建立了风电机组与系统频率的耦合关系以及风、储间的动态配合机制。其次,根据不同风速下的风电机组运行特性,进行风速分区,针对不同的风速区间构建了适应该区间转速-功率特点的运行策略。最后,通过仿真,验证了该控制策略的有效性,不仅有效提了升风-储系统的短期频率响应能力及其对复杂风况的适应性,还缓解了风电机组转速恢复过程中的频率二次跌落问题,改善了高风电渗透率电力系统的频率稳定性。3)在风-储联合系统长期参与电网调频的运行与优化配置层面,提出了考虑风机动态备用水平的风-储频率响应运行与优化配置策略。首先,构建了风-储频率响应的协同运行模型,构建了考虑风机备用水平的调频需求动态分配框架,根据风机实时减载水平以及储能的荷电状态,建立了风-储联合系统的实时频率响应评估体系。基于此,在风-储系统内部进行系统调频需求的动态分配,实现了二者的灵活配合。其次,基于协同运行策略,构建了储能容量与各时段风机备用水平的优化配置模型。从风场运营者角度出发,考虑了储能设备的投资与运行成本,风机减载运行的机会成本以及辅助服务市场的调频收益,以风-储系统的全年运行成本最小为目标进行优化。最后,通过改进的粒子群算法优化求解储能容量与不同时段的风机备用水平,通过与其他运行控制策略的对比,验证了本文所提控制与优化配置策略的有效性,使风-储系统在具备长期参与系统频率响应能力的同时,提升了联合系统参与调频的经济性。4)在多区域互联电力系统AGC层面,提出了基于分布式模型预测控制的风-储系统主动参与多区域互联电网AGC的优化控制策略。首先,基于分布式MPC框架,在互联系统的各子区域中构建了含风-储系统与传统火电机组的AGC联合响应模型,该模型根据当前互联系统的频率特征以及不同类型机组的出力特性,对子区域MPC控制器的优化控制变量进行动态修正。其次,提出了基于模糊逻辑的动态AGC需求分配策略,根据风电场与储能的实时运行状态,在风-储系统内部灵活分配AGC调节需求,从而使风-储系统具备适应时变风速的可靠AGC响应能力。最后,各子区域MPC控制器在每个优化控制间隔与相邻区域交换控制状态与预测信息,并进行滚动优化,在互联系统层面上提升了风-储系统的AGC优化控制效果。算例仿真表明,所提控制策略能够充分利用各区域风-储系统的频率响应潜力,弥补了传统机组的调频特性的不足,提升了多区域互联系统的AGC控制效果。
高志宣[6]（2020）在《铁路机车再生制动能量智能利用系统及其关键技术研究》文中提出铁路是国民经济大动脉、关键基础设施和重大民生工程,是综合交通运输体系的骨干和主要运输方式之一,在我国经济社会发展中的地位和作用至关重要。铁路运输具有运量大、能耗小、排放低等比较优势,是公认的最环保的运输方式之一,但同时也是能源消耗大户。随着全世界范围内人口的增加和电气化铁路的快速发展,铁路行业的能源消耗将进一步持续增加。所以,在当今全球资源需求量日益增加、环境问题日益突出的时代下,实现电气化铁路系统的节能减排和绿色发展至关重要。铁路中的电力机车在制动过程中会产生大量的再生制动能量。我国拥有众多铁路线路且铁路沿线地势复杂,使得我国铁路中蕴含了大量的再生制动能量。如果能将铁路中电力机车产生的再生制动能量在铁路牵引供电网内部得到充分高效地利用,不仅能降低铁路运输能源消耗、保障牵引供电系统经济高效运行,还能降低我国乃至全球铁路运输行业碳排放量,从而为环境友好型社会做出巨大的贡献。为了提高铁路机车再生制动能量的利用率、缓解大电网的压力、降低运输公司的运行成本,本文提出了一种用于铁路机车再生制动能量回收利用的智能系统。该系统可以实时采集牵引电网数据,利用智能优化算法进行分析计算,形成全线路再生制动能量的最优调控决策,协同控制多个双向电力电子变换器的运行,实现再生制动能量在牵引供电系统内的充分利用、降低机车用电成本。此外该系统还可实现兼顾改善牵引供电系统电能质量、削峰填谷、清洁能源利用、接触网主动电压控制和用做铁路应急电源的功能,可以进一步提高铁路牵引供电系统的智能化水平,促进智能铁路电网的建设。首先对课题背景、研究意义和国内外研究现状进行了总结和概括。分析了当前铁路能源消耗水平和铁路机车产生再生制动能量的能力,结果表明铁路机车再生制动能量的回收利用对于电气化铁路的节能降耗具有重要的意义。总结了现有铁路电力机车再生制动能量利用方案类型,并介绍了每种再生制动能量利用方案的优缺点和应用的局限性,在此基础上,针对现有再生制动能量利用方案的瓶颈和铁路牵引供电系统的特点,提出了一种用于铁路机车再生制动能量回收利用的智能系统,该系统具有再生制动能量利用率高、可靠性高、智能化水平高等优势。然后介绍了所提能量利用系统的基本工作原理和工作模态,并建立了能量利用系统的数学模型。对系统的结构组成、工作模态进行了介绍,分析了能量利用系统对于再生制动能量的利用能力。对加入能量利用系统后的牵引供电系统,包括牵引变电所、牵引网及功率传输设备,进行了建模,利用该模型可以分析出再生制动能量传输过程中牵引网电压、谐波电压和各导线上分布的谐波电流情况,从而可以预知再生制动能量在传输过程中对牵引供电系统造成的影响。进而给出了用于再生制动能量调控的功率传输装置（Power Transferring Device,PTD）、储能型功率传输装置（Energy-Storage-Based Power Transferring Device,EPTD）和中央控制器的控制策略。首先给出了低压PTD和EPTD装置的拓扑结构,并设计了低压PTD和EPTD装置调控再生制动能量的控制策略。然后选取了高压PTD和EPTD拓扑,并针对该拓扑中整流侧的级联H桥结构,提出了一种基于电容能量反馈的电容电压平衡控制策略,用于平衡每个桥臂中直流侧电容电压。为了确保高压PTD和EPTD运行的稳定性,还对PTD和EPTD中每个桥臂间功率传输范围约束进行了理论分析。最后,给出了高压PTD和EPTD调控再生制动能量的的整体控制策略。针对整体牵引供电系统再生制动能量利用的问题,提出了一种集中控制策略,该策略可以控制所有PTD和EPTD的协同运行,实现全线路再生制动能量的高效利用。接下来为了提高能量利用系统的经济性和高效性,最大限度地发挥所提能量利用系统的潜能,进一步提出了优化控制策略并开发了能量利用系统的其它功能。给出了能量利用系统兼顾改善电能质量的控制策略,并分析了不同工况下兼顾改善电能质量的控制方法及补偿电流检测方法。对兼顾改善电能质量时的EPTD容量进行了分析,并讨论了再生制动能量和储能装置对EPTD容量的影响。然后结合能量利用系统的结构,提出了一种利用PTD分担EPTD补偿无功功率的容量优化方法,从而降低EPTD的运行容量。之后,为了提高能量利用系统控制的可靠性,提出了一种集中-分散控制策略,可以在故障时迅速恢复能量利用系统对再生制动能量的利用,从而增强能量利用系统抵御故障的能力。提出了一种基于统计学模型的储能装置容量优化方法,可以合理经济地配置储能装置的容量,实现能量利用系统经济高效运行。开发了能量利用系统的其它功能,包括削峰填谷、清洁能源利用、接触网主动电压控制和用做铁路应急电源,从而进一步提高牵引供电系统的智能化水平。最后对本文所提理论进行了仿真和实验验证。利用Matlab/simulink仿真平台搭建了牵引供电系统、PTD及EPTD的仿真模型,利用上述模型分别对文中所提的PTD和EPTD的再生制动能量调控策略、兼顾改善电能质量控制策略进行了验证。并搭建了小功率实验样机,验证了文中所提的电容电压平衡控制策略和功率传输约束限制范围。此外,还在Matlab中对集中控制策略、集中分散控制策略和储能装置容量配置优化方法进行了验证。仿真和实验结果证明了论文研究成果的正确性。
雷莱[7]（2020）在《风光燃储微电网运行优化控制与差动保护》文中进行了进一步梳理近年来,随着社会与经济的不断发展,能源的需求与环境的污染之间存在着越来越突出的矛盾,采用新能源以减少和替代传统的化石能源,是坚持经济社会可持续发展、保护生态环境的重大举措。各个国家都已将研究的重点由传统电网转向了风电、光伏等组成的分布式发电（DG）。DG包含多种新能源发电方式,可有效地利用能源、保护环境。但它本身随机性较强、能源输出也具有间歇性,而微网可以充分地弥补这些不足,它作为一个可以实现自我管理和控制的微型系统,主要由不同种类的微电源、负荷、储能系统、控制调度系统等组成。微电网之间的可靠运行以及微网的有效保护已成为世界各国纷纷研究的重要和热点课题。本文为了能够有效分析和研究风光燃储微电网运行优化控制与可靠的保护问题,从分布式单元的视角出发,对构成微电网的太阳能光伏发电系统、燃料电池、风力发电机组、超级电容器储能系统以及蓄电池储能系统等微源进行了模型描述。针对风光燃储微网运行的安全和稳定,以及运行的经济性等问题,研宄并提出风光燃储微电网优化运行控制总体框架,即风光燃储微网的二层控制策略。它一方面能够使系统预测输出功率的大小进行优化和调整,另一方面又能够完成针对瞬态功率的波动进行自动分配,改进了整个风光燃储微电网的系统运行的适应能力。文中采用了基于模糊PID下垂控制的风光燃储微网主控层控制策略,通过逆变器进一步提升功率的自动的分配能力,均匀的分配各个微电源的瞬时功率大小。同时提出了基于改进粒子群算法的风光燃储微网功率优化控制策略。采用改进粒子群算法,以发电成本为目标函数,以各微源、设备容量配置,引入蓄电池的充放电特性和充放电次数等运行条件作为其约束条件,进一步地优化各个微电源以及各个设备的输出功率的大小,并通过仿真结果验证了该策略能够使风光燃储微电网的整体经济性得到较大的提升。针对微电网保护与传统电网保护的不同,通过对不同母线特征余弦值的分析,提出基于特征余弦的差动保护方法。利用椭圆方程和最小二乘法对于电压和电流的统一行为进行量化;分析典型微电网在不同位置发生故障时的故障电流方向和特征余弦值,从而得到故障段位置与正常段位置特征余弦值的差值。通过基于特征余弦差动保护方法,定义差分方向,并利用差分方向检测故障截面位置。通过仿真验证该方法的有效性。该方法在不同运行方式、接地电阻、故障类型、故障区段位置、噪声影响等多种情况下均有效地计算差分方向,并具有较高的保护精度。本文设计并搭建了由2个交流微电网和直流微电网组成的3个微网系统,提出了三层控制结构,分别为微电网调度层（上层）、功率优化层（中间层）,以及就地控制层（下层）。其中,微电网调度层（上层）既能保证3个子系统各自独立运行,也可实现3个系统之间的能量优化配置与流动的联网运行,且保证整体系统安全、稳定和可靠的运行。国内外微电网的示范工程相继的建设,使得微电网的运行控制以及微电网的保护等问题得以快速发展和提升,但仍然存在很多难点需要攻克,需要研宄人员不断探索和钻研。
田猛[8]（2019）在《330MW供热机组协调优化控制策略研究和应用》文中研究表明电力在我国国民生产经济发展中起着极为重要的作用,其中火力发电目前依然是我国电力生产的主要方式,占用和消耗着大量的煤炭资源。研究火力发电厂的经济运行,提高电力生产过程能源转换效率,降低生产过程煤耗,对提升企业核心竞争力具有重大意义。协调控制系统是火电厂自动控制系统的重要组成部分,随着机组容量的不断增大和电网对各机组负荷调节性能要求的加强,火力发电机组对协调控制系统的要求也越来越高,协调控制系统目前已经成为现代化火力发电厂自动控制的核心。本文结合江苏淮阴发电有限责任公司的2×330MW亚临界供热机组控制方面的工程实践案例,对330MW供热机组中引入的基本功能和控制策略进行了全面优化,有效的应对了企业当前存在的一些控制方面问题,同时也从一定程度上提升了330MW供热机组的自动化监控水平,为国内同类型供热机组的控制策略的改进提供了可行的建议。具体为:阐述了协调控制系统的任务、组成及相关的运行方式。同时,对一次调频的功能和技术指标、自动发电控制（AGC）的功能、快速减负荷（RB）的功能等进行了分析。对传统的协调控制策略进行了分析,并总结了传统协调控制系统所存在的问题,主要问题包括:控制系统无法适应煤种变化及不能有效消除扰动等。在此基础上,针对淮阴发电有限责任公司的2×330MW亚临界供热机组协调被控对象的具体特点,采用预测控制及神经网络等先进控制技术,提出了基于先进控制技术的330MW亚临界供热机组的协调优化控制方案,并对先进的协调控制系统及相关控制技术进行了分析。介绍了先进协调优化控制系统的现场实施过程,阐述了优化控制系统的软、硬件特点及优化平台的优点。以淮阴发电有限责任公司#3机组为对象,将先进协调优化系统应用于现场实践中,并进行了CCS变负荷试验、AGC变负荷试验及一次调频性能试验等,论文对性能试验结果进行了分析。应用结果表明,先进协调优化控制系统有效提高了机组的变负荷能力及机组的调峰调频能力,明显减小了机组在变负荷过程中其关键运行参数的波动,实现了机组的稳定、经济运行。分七个工况对机组进行了RB现场试验,论文对RB控制逻辑及试验结果进行了分析。
陈罗[9]（2019）在《含规模化新能源的区域网频率稳定性分析及控制优化策略研究》文中指出随着风电、光伏等新能源功率大规模并网,区域电网内传统调频机组不仅需要满足内部用电负荷变化带来的调频容量需求,还需要快速跟踪应对间歇性新能源功率波动所额外增添的调频压力,对区域网频率稳定造成了极大的威胁,同样也限制了新能源的接入比例。因此,本文从维持区域网频率稳定的角度出发,以宁夏区域电网为例,通过仿真实例深入研究了风光功率波动对宁夏区域电网频率稳定的影响,并以电网频差不超过±0.1Hz为约束条件,提出了规模化新能源功率并网背景下区域网频率波动控制的有效方法。首先,针对宁夏电网当前面临的大规模新能源就地消纳问题,结合该电网实际电源负荷结构特点,建立了考虑风光功率波动的区域网频率控制分析系统模型,并重点考虑了其主要调频机组—火电机组详细结构与主要控制逻辑、水轮机参与调频模型以及多机并网的系统结构。该系统模型能够真实反映出新能源功率波动及负荷突变时区域网的实际调频动态特性,为后续研究规模化风光功率波动对宁夏区域电网频率稳定性分析和控制优化策略奠定了基础。接着,从扰动源头出发,结合实测数据,分别在秒级和分钟级时间尺度上分析了现有风光功率及负荷的波动特性,提出了将风光发电功率当成“负”负荷的等效负荷研究方式,定性分析了间歇性风光功率接入可能给宁夏电网频率稳定带来的问题,并结合所建区域电网频率控制系统模型,以频差波动限值为约束条件,在不同负荷场景下,定量仿真得到了引起宁夏电网频差波动超限的风光功率突变域,并以此为基础,分别从一二次调频角度分析,得出目前限制规模化新能源接入的制约因素,进而为后文有针对性地制定改善网频波动的控制优化策略奠定基础。然后,针对由电网传统调频能力不足导致网频波动过大的问题,在其原有基础上分别提出了优化策略。对于秒级低幅风光功率波动分量,在保证发电机组安全稳定运行的前提下,采用以电网频差为自变量的变调差系数和以频差变化率作为微分前馈信号的一次调频综合控制优化策略来提高电网内并网机组的一次调频能力;对于分钟级高幅风光功率波动分量,将考虑了预测误差影响的风光功率预测值引入AGC前馈通道,从而提升并网AGC机组的二次调频能力。并分别通过实例仿真,验证了以上两种优化策略的有效性。最后,为进一步抑制由新能源功率波动引起的大频差扰动,本文在以传统调频控制优化为主导的基础上,分别提出了在电网侧配置电池储能参与辅助一次调频控制和在需求侧结合电解铝负荷调节的辅助调频策略,以主辅协调配合的方式最大程度提升电网整体调频性能,并采用模型仿真手段分别验证了以上两种辅助调频方式的有效性。
潘岩[10]（2019）在《火电机组SCR烟气脱硝机理建模与智能控制》文中研究指明随着国家综合实力日渐提升,环保意识逐渐加强,有关燃煤火电污染物排放的限制也日渐严格,新政策对于火电SCR脱硝系统提出了更高的要求,也给发电企业带来了更大的压力。SCR脱硝系统本身属于具有大惯性、大迟延特性的对象,运行过程涉及化学反应,加之脱硝品质还要受到烟气流场分布等因素的影响,本质上看SCR脱硝系统归属复杂系统,控制难度大。当前已实现脱硝改造的老旧机组与新建机组普遍存在自动化投入率不高,脱硝品质有限的问题。对此本文从控制角度出发,充分分析了问题产生的原因,提出了增加调节阀门与测点的分区优化方案。并按照控制系统组成环节分别设计了 SCR脱硝优化控制策略,通过软硬结合的方式实现提高脱硝效率与严格控制氨逃逸量的双重目标,最终实现系统的经济环保运行。主要研究成果包括:1、针对烟道横截面较大,烟气中氮氧化物浓度分布不均匀所引起的NOx控制与氨逃逸相矛盾的问题,提出了基于网格法的脱硝分区优化控制方案。根据网格分区优化计算结果,按区域增设调节阀门与测量装置,即分区优化控制的设备改造方案。一系列优化改造意在不改变系统特性的条件下,为先进控制算法与策略提供更大的实施空间,是进一步优化控制研究的基础。2、以SCR脱硝反应机理为基础,基于质量平衡方程代入现场数据构建了SCR脱硝系统通用传递函数模型。为验证所述模型的合理性,设计阶跃仿真与实际运行数据进行对比,包括喷氨调节阀门阶跃响应时的氮氧化物浓度和氨逃逸量变化对比、烟气流量阶跃响应时的氮氧化物浓度和氨逃逸量变化对比、反应器入口氮氧化物浓度阶跃变化比较,仿真验证了所构建模型与现场情况具有相同的趋势,证实了其有效性。3、以SCR分区优化方案为基础,引入神经网络反馈线性化（Neural Network-feedback Linearization,NNFL）算法控制总喷氨调节阀门,提出单神经元自适应-人工鱼群滚动寻优（Receding horizon-S ingle N euron Adaptive-Artificial Fish Swarm,RSNAAFS）算法对喷氨支管调节阀门进行控制,仿真证实了所述方案能够实现SCR脱硝对象系统的自动运行,且控制品质较常规方案在响应速度、控制精度等方面具有一定优势。4、基于受限玻尔兹曼机结构设计了多输出串级平面场结构优化控制策略,提出单神经元自适应-模拟退火（Single Neuron Adaptive-Simulated Annealing,SNASA）算法,实现了对脱硝对象的优化控制。提出深度粒子群（Deep Particle Swarm,DPSO）算法,实现了脱硝对象的深度控制。仿真结果证实了所设计的控制策略与深度算法拥有较好的鲁棒性,其控制品质优于常规控制方案。5、以SCR烟气脱硝系统精细化调节为目标,提出了考虑执行机构输出限制的滑模变结构优化控制方案。构建了虚拟滑模面优化控制策略,以此为基础设计了引入差分进化算法的快速自适应滑模变结构控制算法。提出了串级差分进化-滑模变结构优化控制算法。所述优化算法均实现了 SCR烟气脱硝系统的仿真优化运行,仿真结果证实了相关控制策略与算法能够满足具有大惯性、大延迟特性工业对象的控制需求,鲁棒性好,优于常规控制方案。
二、自动发电控制优化控制策略研究与应用（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、自动发电控制优化控制策略研究与应用（论文提纲范文）
（1）高渗透率风电系统直流外送稳定运行及主动防御研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 特高压直流送端电网频率稳定研究现状 |
| 1.2.2 特高压直流送端电网电压稳定研究现状 |
| 1.2.3 特高压直流送端电网防御体系研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 论文研究框架 |
| 1.3.2 论文主要工作 |
| 第2章 多能源交直流混联系统暂态稳定分析数学模型 |
| 2.1 多能源交直流混联系统模型架构 |
| 2.2 多能源发电系统模型 |
| 2.2.1 火力发电机模型 |
| 2.2.2 风力发电机模型 |
| 2.2.3 核电发电机模型 |
| 2.3 交直流混联系统潮流计算模型 |
| 2.3.1 特高压直流输电系统模型 |
| 2.3.2 交直流混联系统潮流计算模型 |
| 2.4 交直流混联系统综合频率响应模型 |
| 2.4.1 频率稳定动态模型 |
| 2.4.2 频率响应分析模型 |
| 2.5 交直流混联系统电压稳定分析模型 |
| 2.5.1 静态电压稳定分析数学模型 |
| 2.5.2 动态电压稳定分析数学模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 特高压直流送端电网频率特性分析与控制方法 |
| 3.1 特高压外送型电网频率特性分析 |
| 3.1.1 直流系统故障方式高频特性分析 |
| 3.1.2 损失重要电源方式低频特性分析 |
| 3.1.3 高渗透率风电系统频率特性分析 |
| 3.2 特高压外送型电网频率综合控制方法 |
| 3.2.1 频率控制回路 |
| 3.2.2 含LFC参与系数的频率控制方法 |
| 3.3 特高压外送型电网频率稳定评价体系 |
| 3.3.1 频率稳定评价标准 |
| 3.3.2 频率稳定评价指标 |
| 3.3.3 频率稳定评价结果 |
| 3.4 “火-风-核-直流”耦合模式频率优化控制方法 |
| 3.4.1 基于粒子群算法的多源耦合频率优化控制方法 |
| 3.4.2 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进型模型预测控制频率主动防御策略 |
| 4.1 基于前馈与反馈控制改进型MPC控制架构 |
| 4.2 多约束非确定性系统综合频率优化模型 |
| 4.2.1 出力速率与死区约束 |
| 4.2.2 控制信号延时约束 |
| 4.2.3 非结构化不确定性约束 |
| 4.3 含虚拟权重的风/火联合调频主动防御策略 |
| 4.3.1 风/火联合运行模式调频特性分析 |
| 4.3.2 风/火联合系统虚拟权重系数定义 |
| 4.3.3 风/火联合调频主动防御策略设计 |
| 4.3.4 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 特高压直流送端电网电压特性分析与无功优化方法 |
| 5.1 特高压外送型电网电压特性分析 |
| 5.1.1 交直流系统故障方式暂态电压特性分析 |
| 5.1.2 高渗透率风电系统电压稳定特性分析 |
| 5.2 特高压直流送端电网电压稳定协调控制架构 |
| 5.2.1 电压稳定控制域 |
| 5.2.2 电压稳定控制架构 |
| 5.3 特高压外送型电网综合无功优化控制策略 |
| 5.3.1 考虑交直流互济的潮流解耦方法 |
| 5.3.2 静态电压稳定灵敏度解耦计算方法 |
| 5.3.3 考虑灵敏度矩阵多目标无功优化模型 |
| 5.3.4 基于人工神经网络无功优化方法 |
| 5.3.5 仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）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 |
（3）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 |
（4）含高比例可再生能源电力系统自动发电控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 自动发电控制研究综述 |
| 1.2.1 区域控制需求计算方法研究现状 |
| 1.2.2 调度侧功率信号分配策略研究现状 |
| 1.2.3 机组侧调节指令响应模式研究现状 |
| 1.3 本文研究工作概述 |
| 1.3.1 论文研究思路与研究内容 |
| 1.3.2 论文主要工作与章节安排 |
| 第二章 基于数据驱动的区域控制需求计算参数实时选取方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 确定性策略梯度算法 |
| 2.3 基于确定性策略梯度算法的自动发电控制方法 |
| 2.3.1 AGC控制器设计 |
| 2.3.2 智能体与环境交互模式 |
| 2.3.3 算法流程 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 算例介绍 |
| 2.4.2 控制器学习过程分析 |
| 2.4.3 频率控制效果对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 抑制超低频振荡的AGC信号优化分配策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机组性能评估指标 |
| 3.2.1 频域指标 |
| 3.2.2 时域指标 |
| 3.3 AGC信号分配策略 |
| 3.3.1 AGC框架及其通信模式 |
| 3.3.2 机组可接受调度标识定义 |
| 3.3.3 待分配功率修正策略 |
| 3.3.4 基于混合整数线性规划的优化分配模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 对照策略 |
| 3.4.2 基于IEEE10机39 节点系统的仿真分析 |
| 3.4.3 基于云南电网的仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑功率变化速率的储能辅助单机调频控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含储能系统的电力系统有功-频率模型 |
| 4.3 储能辅助火电机组响应AGC信号控制策略 |
| 4.3.1 储能与火电机组协调动作模式 |
| 4.3.2 储能的基点功率设置 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基于风火储联合系统的仿真分析 |
| 4.4.2 基于云南电网的仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）提升风电主动调频能力的风-储协同运行策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电机组参与电力系统调频研究现状 |
| 1.2.2 储能系统参与电力系统调频研究现状 |
| 1.2.3 风-储联合系统参与电力系统调频研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第二章 风电机组参与调频的模型及控制方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电机组的模型与控制原理 |
| 2.2.1 DFIG风机的数学模型 |
| 2.2.2 DFIG风机转子侧变流器控制原理 |
| 2.3 DFIG风机的惯性频率响应控制策略 |
| 2.3.1 DFIG风机的惯性响应控制架构 |
| 2.3.2 DFIG风机的虚拟惯量评估 |
| 2.3.3 基于动态功率追踪的DFIG风机惯性频率响应控制策略 |
| 2.3.4 仿真验证与结果分析 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 基于风速分区的风-储联合系统短期频率响应控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风-储系统的虚拟惯量及短期频率响应能力评估 |
| 3.3 基于模糊逻辑与风速分区的风-储协同控制策略设计与实现 |
| 3.3.1 风速分区方法 |
| 3.3.2 基于风速分区的模糊逻辑控制器设计 |
| 3.3.3 风电机组运行控制策略 |
| 3.3.4 储能系统运行控制策略 |
| 3.3.5 储能系统的有功功率与容量需求分析 |
| 3.3.6 适用于短期调频的风-储系统协同控制流程 |
| 3.4 算例及仿真 |
| 3.4.1 仿真系统介绍 |
| 3.4.2 单风-储系统不同风速下的仿真结果 |
| 3.4.3 多风-储系统不同风速下的仿真结果 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 风-储联合系统参与调频的协同运行与优化配置策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风-储联合系统构架 |
| 4.3 基于运行状态的风-储联合系统动态频率响应控制策略 |
| 4.3.1 基于风、储运行状态的模糊控制器设计 |
| 4.3.2 储能系统能量管理策略 |
| 4.4 风-储联合系统的储能容量与风机备用水平优化模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.4.3 求解算法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 仿真参数设定 |
| 4.5.2 仿真结果分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 基于DMPC与风-储协同运行的多区域互联电网AGC优化控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 整合风-储联合系统的的多区域互联系统AGC模型 |
| 5.2.1 多区域互联系统模型 |
| 5.2.2 整合风-储联合系统的子区域AGC响应模型 |
| 5.3 基于DMPC与风-储协同运行的互联系统AGC优化控制策略 |
| 5.3.1 子区域风-储系统的协同控制策略 |
| 5.3.2 DMPC优化控制算法 |
| 5.3.3 优化控制整体流程 |
| 5.4 算例仿真 |
| 5.4.1 仿真系统及参数介绍 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的科研论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）铁路机车再生制动能量智能利用系统及其关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 能耗型 |
| 1.2.2 储能型 |
| 1.2.3 逆变回馈型 |
| 1.2.4 逆变负载型 |
| 1.3 论文的创新点和结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容和创新点 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 能量利用系统的工作原理及其模型 |
| 2.1 能量利用系统介绍 |
| 2.1.1 系统介绍 |
| 2.1.2 系统工作模态 |
| 2.1.3 再生制动能量的利用 |
| 2.2 能量利用系统数学模型的建立 |
| 2.2.1 牵引变电所建模 |
| 2.2.2 牵引网建模 |
| 2.2.3 再生制动能量利用系统建模 |
| 2.2.4 整体模型及网络求解 |
| 2.3 能量利用系统优势分析 |
| 2.3.1 可靠性高 |
| 2.3.2 再生制动能量利用率高 |
| 2.3.3 智能水平高 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 能量利用系统的控制策略研究 |
| 3.1 低电压等级功率传输装置的再生制动能量传输控制策略 |
| 3.1.1 低电压等级PTD的控制策略 |
| 3.1.2 低电压等级EPTD的控制策略 |
| 3.2 高电压等级功率传输装置的再生制动能量传输控制策略 |
| 3.2.1 高电压功率传输装置的拓扑选择 |
| 3.2.2 整流侧控制策略 |
| 3.2.3 逆变侧储能侧功率控制策略 |
| 3.2.4 高电压功率传输装置整体控制策略 |
| 3.3 能量利用系统的集中控制策略 |
| 3.3.1 集中控制策略优化调控算法规则 |
| 3.3.2 集中控制策略优化调控算法步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 能量利用系统的优化控制策略 |
| 4.1 能量利用系统的兼顾改善电能质量控制策略 |
| 4.1.1 改善电能质量的控制策略 |
| 4.1.2 改善电能质量控制时的补偿电流检测 |
| 4.2 EPTD容量优化控制 |
| 4.2.1 EPTD容量分析 |
| 4.2.2 再生制动能量对EPTD容量的影响 |
| 4.2.3 储能装置对EPTD容量的影响 |
| 4.2.4 EPTD容量优化控制策略 |
| 4.3 能量利用系统的集中-分散控制策略 |
| 4.3.1 集中控制策略 |
| 4.3.2 分散控制策略 |
| 4.3.3 集中-分散控制策略的负载功率检测及调控功率计算 |
| 4.4 储能装置容量优化设计 |
| 4.4.1 列车能耗模型 |
| 4.4.2 储能装置容量优化方法 |
| 4.5 能量利用系统的其它辅助功能 |
| 4.5.1 削峰填谷 |
| 4.5.2 清洁能源的利用 |
| 4.5.3 接触网主动电压控制 |
| 4.5.4 铁路应急电源 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 仿真和实验验证 |
| 5.1 功率传输装置的再生制动能量传输控制策略仿真和实验验证 |
| 5.1.1 低电压等级功率传输装置的再生制动能量控制仿真验证 |
| 5.1.2 高电压等级功率传输装置的整流侧控制实验验证 |
| 5.1.3 高电压等级功率传输装置的功率传输约束范围实验验证 |
| 5.1.4 高电压等级功率传输装置的再生制动能量控制仿真验证 |
| 5.2 系统集中控制策略仿真验证 |
| 5.2.1 集中控制策略仿真验证 |
| 5.2.2 集中控制策略优势仿真验证 |
| 5.2.3 优化调控结果仿真验证 |
| 5.3 改善电能质量功能仿真验证 |
| 5.3.1 改善电能质量功能仿真验证 |
| 5.3.2 容量优化控制策略仿真验证 |
| 5.4 系统集中-分散控制策略仿真验证 |
| 5.5 储能装置容量优化配置仿真验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）风光燃储微电网运行优化控制与差动保护（论文提纲范文）
| 详细摘要 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外微电网研究现状 |
| 1.3 风光燃储微电网运行优化控制的国内外研究现状 |
| 1.3.1 风光燃储微电网控制策略研究现状 |
| 1.3.2 风光燃储微电网系统稳定性研究现状 |
| 1.4 风光燃储微电网保护的国内外研究现状 |
| 1.5 文本的主要工作 |
| 2 微电网微源建模与控制性能分析 |
| 2.1 光伏发电系统 |
| 2.1.1 光伏电池数学模型 |
| 2.1.2 光伏发电系统运行控制 |
| 2.1.3 光伏发电最大功率跟踪策略 |
| 2.2 燃料电池发电系统 |
| 2.2.1 燃料电池的数学模型 |
| 2.2.2 燃料电池发电系统运行控制 |
| 2.3 风力发电系统 |
| 2.3.1 风力发电系统的数学模型 |
| 2.3.2 风力发电系统运行控制 |
| 2.3.3 风力发电二次出力模型 |
| 2.4 储能系统 |
| 2.4.1 超级电容储能系统 |
| 2.4.2 蓄电池储能系统 |
| 2.5 风光燃储微电网对控制的要求 |
| 2.6 风光燃储微电网对保护的要求 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 风光燃储微网优化运行控制策略 |
| 3.1 风光燃储微网优化运行控制总体框架 |
| 3.2 基于模糊PID下垂控制的风光燃储微网主控层控制策略 |
| 3.2.1 基于模糊PID下垂控制的风光燃储微网拓扑结构 |
| 3.2.2 光伏和风电的PQ控制原理 |
| 3.2.3 燃料电池和蓄电池的模糊PID下垂控制策略 |
| 3.3 基于改进粒子群算法的风光燃储微网第二层功率优化控制策略 |
| 3.3.1 风光燃储微网功率优化模型建立 |
| 3.3.2 改进粒子群算法优化 |
| 3.3.3 基于改进粒子群算法的二层功率优化流程 |
| 3.3.4 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于特征余弦的差动保护方法 |
| 4.1 母线中一个相位的特征余弦的引用 |
| 4.1.1 数学背景 |
| 4.1.2 余弦特性 |
| 4.2 特征余弦引用原因 |
| 4.2.1 微型智能电网拓扑 |
| 4.2.2 特征余弦引用原因 |
| 4.3 微电网故障特征分析 |
| 4.3.1 线路1故障时故障特征分析 |
| 4.3.2 线路2故障时故障特征分析 |
| 4.3.3 线路3故障时故障特征分析 |
| 4.4 微电网保护方法 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.5.1 不同接地电阻时仿真结果 |
| 4.5.2 不同故障类型时验证结果 |
| 4.5.3 不同故障位置时验证结果 |
| 4.5.4 并网发电运行方式时的判定结果 |
| 4.5.5 不平衡负载时仿真结果 |
| 4.5.6 噪声影响 |
| 4.5.7 闭合微电网 |
| 4.5.8 示例微电网 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 微电网系统构建及仿真验证 |
| 5.1 多微网实验平台搭建 |
| 5.2 微电网分层结构设计 |
| 5.3 子微电网之间的能量调度 |
| 5.3.1 系统拓扑 |
| 5.3.2 各子微网的管理策略 |
| 5.3.3 子微电网之间的能量调度 |
| 5.4 微电网系统实验分析 |
| 5.4.1 监控平台 |
| 5.4.2 风光燃储微网优化运行控制实验结果分析 |
| 5.4.3 微网优化调度及其与主网交换功率的实验结果分析 |
| 5.4.4 基于特征余弦的差动保护实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文主要工作总结及结论 |
| 6.2 本文的主要创新点 |
| 6.3 对今后工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）330MW供热机组协调优化控制策略研究和应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 电网需求分析 |
| 1.1.2 供热机组运行分析 |
| 1.2 协调控制系统研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 协调控制系统研究中的相关问题 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 第二章 协调控制系统理论分析 |
| 2.1 协调控制系统 |
| 2.1.1 协调控制系统概述 |
| 2.1.2 协调控制系统的组成 |
| 2.1.3 协调控制系统的运行方式 |
| 2.2 一次调频 |
| 2.2.1 一次调频含义 |
| 2.2.2 一次调频技术指标 |
| 2.2.3 一次调频功能 |
| 2.3 自动发电控制 |
| 2.3.1 自动发电控制概念 |
| 2.3.2 自动发电控制功能 |
| 2.4 RB功能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 协调控制系统策略优化 |
| 3.1 传统协调控制策略分析 |
| 3.1.1 机炉主控制器 |
| 3.1.2 负荷指令控制回路 |
| 3.1.3 RB功能 |
| 3.1.4 传统协调控制策略存在的问题 |
| 3.2 基于先进技术的协调系统优化分析 |
| 3.2.1 基于先进技术的协调系统优化方案及特点 |
| 3.2.2 协调系统优化的预测控制技术 |
| 3.2.3 协调系统优化的神经网络技术 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 先进协调控制系统的现场实践和性能分析 |
| 4.1 工程概况 |
| 4.2 协调系统优化实施 |
| 4.2.1 协调实时优化控制系统的软、硬件平台 |
| 4.2.2 协调实时优化系统平台与DCS接口 |
| 4.2.3 协调系统优化平台的优点及实施 |
| 4.2.4 协调优化系统的投用 |
| 4.3 协调系统优化后现场应用 |
| 4.3.1 CCS变负荷试验控制性能分析 |
| 4.3.2 一次调频试验性能分析 |
| 4.3.3 AGC试验性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 330MW机组RB试验和分析 |
| 5.1 RB控制逻辑功能修改 |
| 5.2 RB试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究生在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（9）含规模化新能源的区域网频率稳定性分析及控制优化策略研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 考虑新能源功率波动的区域网频率控制分析模型研究现状 |
| 1.2.2 新能源功率波动对区域网频率稳定性影响的研究现状 |
| 1.2.3 规模化新能源接入下抑制网频波动控制方法的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 考虑风光波动宁夏电网频率控制分析模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 宁夏电网电源情况简介 |
| 2.3 调频发电机组模型 |
| 2.3.1 单元机组模型 |
| 2.3.2 水电机组模型 |
| 2.4 含风光功率波动的区域网频率控制分析刚性集结系统模型 |
| 2.4.1 区域多机并网系统的刚性集结模型 |
| 2.4.2 考虑风光功率波动的区域网一二次调频分析模型 |
| 2.5 用于宁夏电网频率波动控制分析的仿真模型及特性分析 |
| 2.5.1 用于宁夏电网频率波动控制分析的仿真模型 |
| 2.5.2 模型特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 风光功率波动对宁夏电网频率影响实例分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 宁夏电网风光功率及负荷的波动特性分析 |
| 3.2.1 风电功率波动特性分析 |
| 3.2.2 光伏功率波动特性分析 |
| 3.2.3 负荷波动特性分析 |
| 3.2.4 等效负荷波动特性分析 |
| 3.3 风光接入对宁夏电网频率影响实例仿真分析 |
| 3.3.1 风光接入给宁夏电网安全稳定运行带来的问题 |
| 3.3.2 引起宁夏电网频率偏差超限的风光功率突变域仿真 |
| 3.3.3 现有规模化风光接入对宁夏电网频率的影响的仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 宁夏电网传统一二次调频控制优化策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一次调频优化控制策略 |
| 4.2.1 变调差系数的一次调频控制策略 |
| 4.2.2 结合电网频差变化率的一次调频微分前馈控制策略 |
| 4.2.3 两种策略协调配合仿真分析 |
| 4.3 结合风光功率预测值的二次调频前馈控制 |
| 4.3.1 提升AGC调节性能的前馈控制仿真分析 |
| 4.3.2 考虑风光功率预测误差的前馈控制仿真分析 |
| 4.4 一二次调频协调配合仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑风光功率波动的宁夏电网辅助调频策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结合电池储能的一次网频波动辅助控制优化 |
| 5.2.1 储能系统辅助参与一次网频波动控制的机理分析 |
| 5.2.2 电池储能参与一次网频波动辅助控制的模型 |
| 5.2.3 电池储能参与一次网频波动辅助控制优化策略及仿真分析 |
| 5.3 考虑电解铝负荷参与的需求侧响应调频控制优化 |
| 5.3.1 电解铝负荷的调节特性 |
| 5.3.2 考虑电解铝负荷参与的需求侧响应调频模型 |
| 5.3.3 抑制网频波动的需求侧响应仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（10）火电机组SCR烟气脱硝机理建模与智能控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 火电SCR脱硝国内外研究现状 |
| 1.2.1 火电SCR脱硝被控系统研究动态 |
| 1.2.2 火电SCR脱硝控制系统研究动态 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 SCR脱硝系统分区优化方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SCR烟气脱硝系统简介 |
| 2.2.1 火电SCR烟气脱硝原理 |
| 2.2.2 火电SCR烟气脱硝控制任务 |
| 2.3 SCR脱硝分区优化的必要性 |
| 2.4 SCR脱硝分区优化设计与改造 |
| 2.4.1 网格法烟道截面分区优化 |
| 2.4.2 脱硝执行系统优化改造 |
| 2.4.3 脱硝分区测量优化改造 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 SCR脱硝系统传递函数模型构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SCR烟气脱硝反应系统建模 |
| 3.2.1 催化剂表面NH_3质量平衡方程 |
| 3.2.2 SCR脱硝反应器内NO质量平衡方程 |
| 3.2.3 SCR脱硝反应器内NH_3质量平衡方程 |
| 3.2.4 SCR脱硝系统喷氨控制阀及管道方程 |
| 3.2.5 SCR脱硝反应系统方程 |
| 3.3 SCR烟气脱硝系统模型仿真与分析 |
| 3.3.1 喷氨调节阀门阶跃变化 |
| 3.3.2 烟气流量阶跃变化 |
| 3.3.3 反应器入口氮氧化物浓度阶跃变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 SCR脱硝系统喷氨自适应优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 反应器入口烟气预处理脱硝优化策略 |
| 4.2.1 SCR烟气脱硝系统常规控制策略 |
| 4.2.2 喷氨支管调节阀门控制策略 |
| 4.3 SCR脱硝自适应优化控制方案 |
| 4.3.1 基于RSNAAFS算法的反应器入口烟气预处理 |
| 4.3.2 基于NNFL算法的SCR反应器出口NO_x浓度控制 |
| 4.4 SCR脱硝自适应优化控制仿真分析 |
| 4.4.1 基于RSNAAFS算法的反应器入口喷氨优化 |
| 4.4.2 基于NNFL算法的NO_x浓度优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 SCR脱硝深度控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 大数据深度学习优势 |
| 5.2.1 大数据理论用于SCR脱硝的优势 |
| 5.2.2 深度学习用于SCR脱硝的优势 |
| 5.3 基于深度控制的SCR烟气脱硝优化系统 |
| 5.3.1 多输出串级平面场优化控制结构 |
| 5.3.2 单神经元自适应-模拟退火(SNASA)算法 |
| 5.3.3 深度粒子群(DPSO)算法 |
| 5.3.4 SCR脱硝系统深度控制 |
| 5.4 仿真与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 SCR脱硝滑模变结构优化控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 滑模变结构控制 |
| 6.2.1 滑模变结构控制原理简述 |
| 6.2.2 滑模变结构控制的抖振问题 |
| 6.2.3 滑模变结构抖振处理方法 |
| 6.3 控制输出前馈补偿SMC优化脱硝控制 |
| 6.4 无差自适应滑模变结构优化控制 |
| 6.5 仿真结果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 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 |
四、自动发电控制优化控制策略研究与应用（论文参考文献）
- [1]高渗透率风电系统直流外送稳定运行及主动防御研究[D]. 王超. 沈阳工业大学, 2021(02)
- [2]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)
- [3]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)
- [4]含高比例可再生能源电力系统自动发电控制策略研究[D]. 赵源筱. 浙江大学, 2021(08)
- [5]提升风电主动调频能力的风-储协同运行策略研究[D]. 彭勃. 山东大学, 2020(09)
- [6]铁路机车再生制动能量智能利用系统及其关键技术研究[D]. 高志宣. 中国矿业大学(北京), 2020(01)
- [7]风光燃储微电网运行优化控制与差动保护[D]. 雷莱. 中国矿业大学(北京), 2020
- [8]330MW供热机组协调优化控制策略研究和应用[D]. 田猛. 东南大学, 2019(05)
- [9]含规模化新能源的区域网频率稳定性分析及控制优化策略研究[D]. 陈罗. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [10]火电机组SCR烟气脱硝机理建模与智能控制[D]. 潘岩. 华北电力大学(北京), 2019(01)