20、光伏渗透对一次频率控制的影响及解决方案

光伏渗透对一次频率控制的影响及解决方案

1. 引言

近年来,合理的可再生能源(RES)的接入持续增长,预计未来几年也将保持类似趋势。到2022年,在加速发展的情况下,可再生能源装机容量有望达到当前评估值(920GW)的1150GW,增长30%,其中光伏装机容量预计增长59.6%。

随着光伏渗透率的增加,系统惯性会降低,影响系统的阻尼能力,进而影响一次频率控制。与风力涡轮机不同,光伏能源系统由于没有储存的动能,无法提供低频支持,可能导致违反管理要求的故障。因此,需要辅助能源来确保频率控制在管理范围内,避免处罚。电池储能系统(BESS)在危机情况下能提供关键的频率储备,维持电网要求。

2. 频率稳定性标准

相似的电网规范要求发电输出有可用的裕量或远程引入的储能设备具备必要的阻尼能力。发电单元在低频事件时需提供有功功率(至其最大发电极限),在高频事件时提供动态功率(下垂类型)。

3. 控制方法
3.1 频率调节与可再生能源

为保持标称系统频率(在非关键频率工作区域内),发电机需利用储存的动能补偿任何瞬时功率偏差,持续匹配负载需求。n个系统的频率响应可表示为:
[
\frac{df}{dt} = \frac{f_{ref}}{2 \sum H_n} \Delta P_d
]
其中,(\Delta P_d = P_G - P_L),(\Delta P_d)为功率需求调整,(P_G)为发电功率,(P_L)为负载功率需求,(\sum H_n)为所有旋转机械的系统惯性常数总和,(f_{ref})为标称频率。

引入了一种新的超前 - 滞后BESS调

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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