基于改进模型预测控制的电气系统新能源功率波动平滑策略

基于改进模型预测控制的电气系统新能
源功率波动平滑策略
摘要：面对日益扩大的风能应用规模，抽水蓄能也将在风电出力消纳上发挥
越来越重要的作用，尤其是在扩大电网接纳风电能力以及保障风电场有功功率平
稳输出等方面更是能起到重要支撑作用。

如何利用抽水蓄能电站平抑快速变化的
风电出力波动，进而缓解系统负荷峰谷矛盾、保障电网安全稳定运行，是现阶段
能源结构转型进程中的一项重要研究内容。

抽水蓄能－风电联合运行系统模型，
不仅可以为优化协调控制策略提供仿真工具，还可研究风力消纳过程中联合系统
的动态响应特性，为实际生产提供技术参考与支持，具有较高的研究意义与工程
价值。

基于此，本篇文章对基于改进模型预测控制的电气系统新能源功率波动平
滑策略进行研究，以供参考。

关键词：基于改进模型预测控制；电气系统；新能源；功率波动平滑策略
引言
减少碳排放已经成为我国未来发展的重要目标，到2030年，我国将完成碳
达峰，到2060年我国将完成碳中和。

在国家节能减排政策的支持下，越来越多
的新能源发电涌入电力系统中，由于新能源发电存在的波动性与不确定性，导致
电力系统复杂程度节节攀升。

近些年，储能系统成为解决新能源发电波动性与不
确定性的重要途径。

储能参与新能源并网主要应用于电源侧，利用储能的快速响
应调节新能源发电的出力，以满足并网要求。

为使新能源发电出力平滑更加优化，混合储能系统被越来越多地应用于新能源发电出力的平滑。

基于此，本文探究基
于改进模型预测控制的电气系统新能源功率波动平滑策略。

1储能电站多功能应用分析
在高渗透率新能源配电网中，光伏出力受太阳辐照度、温度和湿度等因素影响；风电出力与负荷曲线呈反变化趋势，且两者出力具有不确定性，从而影响系
统频率稳定性。

当风速较大时，风力发电机向电网注入大量有功功率，会增大某
些节点的电压幅值，从而违反最大电压约束；当风速较低时，风力发电机从配电
网中吸收大量无功功率，使某些节点不满足最小电压约束。

因此，新能源的高渗
透率对系统的电压和频率影响较大，同时系统的频率和电压波动也直接影响新能
源消纳。

因此，本文主要通过频率和电压调节提高新能源的消纳。

针对系统频率
问题，现阶段调频手段主要有一次调频、二次调频和三次调频。

一次调频主要通
过发电机调速器进行调节，为有差调节。

二次调频利用机组自动发电控制（automaticgenerationcontrol，AGC），为无差调节。

三次调频也称有功功率
经济分配调节。

因此，系统频率调节主要通过AGC和储能协调完成。

对于电压稳
定问题，电池储能电站可同时注入或吸收有功和无功功率来调节配电网电压，当
电压由无功引起时，储能电站可以仅发无功，不影响其他应用场景对有功的需求，因此，在新能源发电渗透率较高的情况下，储能电站可充发挥其辅助调压效益，
提升其多功能作用。

综上，电池储能电站作为一种优质的调频、调压设备，有效
辅助电网快速调频、调压，显著提高电网新能源消纳和降低电网损耗，减小电网
传统机组调频备用容量。

2联合发电控制模式
在碳达峰、碳中和的大背景下，高比例的风电场接入对电网的电力消纳空间、系统调峰需求及电源稳定功率输出等方面提出了更高的要求，此时需充分发挥抽
水蓄能的二次调频和调峰填谷的基本功能，进而支撑间歇性电源应用场景，持续
服务可再生能源发展。

而风电场具有独立运行和互为补充的特点，在联合系统中，因电网调度要求的不同，其控制目标也会有所区别。

本节主要就联合运行系统有
功控制下的动态响应特性进行研究，设计了功率跟踪和功率平滑两种控制模式，
以探究电气系统新能源功率调节补偿性能。

功率平滑模式：在此模式下，通过控制电气系统新能源的输出功率平滑风电
出力波动，使得控制电气系统新能源系统的打捆出力输出能满足电网的有功变化
率的要求。

为了通过控制电气系统的出力调节补偿实现对高频风电功率波动的抑制，本文采用基于一阶低通滤波算法的功率平滑策略，如图1所示。

图1中，PP
－C为控制电气系统参与调节时恒定发出的有功功率;PΔP为一阶低通滤波算法
计算得到控制电气系统功率整值;PW－S为经滤波平滑后的风电有功功率;Ts为一阶低通滤波时间常数。

图1功率平滑控制框图
假设抽水蓄能电站功率平滑控制框图担系统发电任务，恒定发出有功功率PP －C，只利用空闲容量进行系统有功调节，则在功率平滑模式下抽水蓄能电站的目标输出为
P
P－ref (s)=P
P－C
+PW(s)·（－1)
3应用于电－气互联系统新能源功率波动平滑的改进MPC方法
3.1传统MPC工作原理
传统MPC控制流程一般分为预测模型、滚动优化、反馈控制3步，对于功率控制问题，在k时刻，预测模型可描述为:
P(k+1|k)=g［P(k)，u(k+1|k)］(1)式中:P(k)为k时刻实际测量的功率值;u(k+1|k)为k时刻作用于k+1时刻的控制量;P(k+1|k)为k时刻通过预测模型得到的k+1时刻的功率预测值。

同时通过式(2)可得到预测步长内所有采样点的功率预测值。

（2）
式中:P(k+i|k)为k时刻通过预测模型得到的k+i时刻的功率预测值;Np为预
测步长。

在k时刻，对成本函数的优化可表示为:
2（3）
min
Q
式中:Pf(k+i)为k+i时刻的功率参考值;Q为权重系数。

优化可得k时刻一组
控制量{u(k+1|k)，u(k+2|k)，…，u(k+Np|k)}，取u(k+1|k)作为最优控制量作
用于k+1时刻。

由于输出功率预测难免存在误差，可将输出功率反馈到MPC，对
预测模型进行优化，完成反馈校正。

但传统MPC存在不足之处，一方面，每一次
迭代都需优化计算，且对每个采样时间的预测值还需进行成本函数评估，尤其是
在较长的预测时间尺度和较高的采样频率下，将其应用于新能源功率波动平抑会
面临计算量较大、寻优时间较长的问题;另一方面，传统MPC无法保证控制的稳
定性。

3.2改进MPC的优势
在ATCLs功率控制中，利用Lyapunov函数直接推导出控制律式，得到优化
控制量，在MT功控制中，利用Lyapunov函数直接推导出控制律式，得到优化控
制量，并将得到的优化控制量作用于下一时刻，省去了传统MPC的复杂优化过程。

因此，基于Lyapunov函数的MPC方法避免了传统MPC通过滚动优化对每个采样
点的预测值评估成本函数的过程，提升了计算速度，并且更为重要的是，还能保
证控制的稳定性。

4算例分析
根据所提模型进行储能配置，新能源出力数据采用2018年中国某风电场实
际历史数据，风电机组装机容量50MW。

选取其中典型日出力曲线（图2）进行波
动平滑。

该风电场风电出力具有明显的峰谷特性，和典型日负荷对比还具有反调
峰特性。

出力平滑。

本文通过滑动平均法对风电出力进行平滑，平滑后的出力波
动明显减小，风电的原始出力和平滑后的对比如图3所示，风电平滑前后的波动
数据见表1。

图2风电场典型日出力曲线
图3储能加入前后风电出力对比
从表1可以看出平滑后的风电出力各个波动数据都优于平滑前，3项指标明
显下降，其中最大波动率下降47％，功率标准差也下降了3.5％。

平后的风电出
力更有利于电网的优化运行。

结束语
综上所述，1）随着渗透率的增大，平抑波动备用容量增大，因此储能容量
及调压成本也增大，但网损成本会相对降低。

2）在渗透率相同的情况下，储能
数量对电压调节影响不大，但对网损的影响较大，这主要是电压的调节受容量影响，而多个储能电站分散布置时，将大大降低电能传输路径，从而降低网损损耗。

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