【两区域系统的自动发电控制】任何区域突然负荷变化的情况下，如何测量两个区域共享的功率研究（Simulink）

最新推荐文章于 2025-07-23 22:43:34 发布

大龙不吃小鱼干

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文章标签：人工智能

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

一、共享功率的测量原理与方法

1. 测量位置与设备

2. 关键测量技术

3. 测量误差控制

二、负荷突变时的控制策略与功率协调

1. AGC控制目标

2. 负荷突变的响应流程

3. 跨区域协调机制

三、仿真与实验验证

1. 典型仿真模型

2. 性能对比

四、工程实践建议

五、研究前沿

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Simulink实现

💥1 概述

在Simulink中的两区域系统的自动发电控制，这个两区域电力系统模型是在Matlab/Simulink软件中设计的。此外，还讨论了在任何区域突然负荷变化的情况下，如何测量两个区域共享的功率，以每单位百分比和兆瓦为单位。

在两个区域系统的自动发电控制中，测量两个区域共享的功率是非常重要的。以下是一种可能的方法来测量两个区域共享的功率：

1. 安装功率测量仪器：在每个区域的发电机输出端安装功率测量仪器。这些仪器可以测量发电机的输出功率。

2. 连接通信系统：将每个区域的功率测量仪器连接到一个通信系统，以便它们可以相互通信并共享数据。

3. 数据共享：通过通信系统，每个区域的功率测量仪器可以共享实时功率数据。这样，两个区域就可以了解彼此的功率状况。

4. 负荷变化检测：通过监测功率数据的变化，可以检测到任何区域的负荷变化。当负荷突然变化时，功率数据将显示出明显的变化。

5. 自动发电控制：一旦检测到负荷变化，自动发电控制系统可以根据共享的功率数据来调整发电机的输出功率。这样，两个区域的发电机可以根据需要自动调整功率输出，以满足负荷需求。

一、共享功率的测量原理与方法

1. 测量位置与设备

联络线直接测量：在连接两个区域的联络线（tie-line）上安装功率测量装置（如高精度互感器、数字式功率变送器），直接获取实时功率数据（单位：MW或标幺值）。
发电机端间接测量：通过测量各区域发电机输出功率与本地负荷功率，计算净交换功率：

2. 关键测量技术

SCADA系统：提供秒级精度的功率数据，通过远程终端单元（RTU）采集各节点功率，计算区域间功率交换。
PMU（同步相量测量单元） ：利用GPS时钟同步技术，实现毫秒级高精度测量，尤其适用于暂态过程（如负荷突变瞬间）的功率振荡捕捉。
功率谱密度分析：通过FFT算法将时域功率信号转换为频域分布，量化功率波动的频率特性（如突变导致的低频振荡）。

3. 测量误差控制

间接测量误差主要来源于仪表精度（电压/电流互感器误差约0.2%~1%）和计算模型简化。例如：
- 减小误差策略：采用PMU同步测量、定期校准设备、使用冗余传感器。

二、负荷突变时的控制策略与功率协调

1. AGC控制目标

维持系统频率 f 为额定值（如50Hz）；
确保联络线功率 ΔP12 等于计划值；
实现区域内部发电-负荷平衡。

2. 负荷突变的响应流程

AGC调整区域B的发电机出力，使 ACEB→0ACEB→0，恢复 ff 和 ΔP12ΔP12 至计划值。
- 阶段3：三次调节（经济调度）
  按经济性原则重新分配各机组出力，如通过PSO算法优化PID控制器增益。

3. 跨区域协调机制

功率支援协议：若区域A储备不足，区域B通过联络线输送过剩功率补偿，使 ACEA→0ACEA→0。
通信系统：实时交换ACE信号和负荷预测数据，确保协同响应。
先进控制策略：
虚拟同步机（VSG） ：通过调节虚拟惯量 J 和阻尼 D 抑制频率波动（图6, 图10）；
改进LADRC控制：在负荷突变时缩短恢复时间30%以上（图14）；
分布式协同控制：基于微分博弈理论优化各区域调频资源（如储能、燃气轮机）的出力分配。

三、仿真与实验验证

1. 典型仿真模型

Simulink两区域模型（图3, 图13）：
输入：负荷阶跃扰动 ΔPL1(s)；
输出：频率偏差 Δω1(s)、交换功率 ΔP12(s)；
控制器：PID或PSO优化的积分控制器（KI）。
- 改进IEEE两区域LFC模型（图3）：整合风电、储能等异构电源，验证多能源协调控制效果。

2. 性能对比

控制策略	频率恢复时间	功率波动幅度	适用场景
传统PID	>20 s	大	基础负荷平稳系统
PSO优化PID	<10 s	减少40%	高比例可再生能源系统
无源控制（PBC-VSG）	<5 s	最小	微网/储能系统

四、工程实践建议

测量系统设计：
- 联络线配置双冗余PMU，采样率 > 60 fps；
- 采用IEEE C37.118标准确保数据同步。
控制参数优化：
- 使用PSO、遗传算法等优化 KIKI、BB 值，减少调节时间（图4）；
- 自适应参数调整：如VSG中根据 ΔfΔf 动态调节 JJ 和 DD（图12）。
容错机制：
- 通信中断时切换至本地频率偏差控制模式（ACE=B⋅ΔfACE=B⋅Δf）；
- 预留旋转备用容量（通常 ≥ 最大单机容量）。

五、研究前沿

人工智能应用：
- 深度强化学习（DRL）优化AGC指令 ΔPordΔPord，适应风光出力波动（图3）；
- LSTM预测负荷突变趋势，预调整机组出力。
新型功率控制设备：
- 统一潮流控制器（UPFC）调节联络线阻抗，平滑功率波动；
- 构网型储能（GFM-BESS）提供快速惯量支撑。

结论：负荷突变下两区域共享功率的测量需依赖高精度同步监测（PMU+SCADA）和动态ACE控制，并通过协调策略（如功率支援、VSG调频）维持 ΔP12 稳定。未来研究将聚焦于人工智能与新型电力电子设备的融合应用，以提升高比例新能源系统的抗扰动能力。