风光互补发电系统的分级递阶分布式预测控制

被引：14

作者：

孔小兵 ^{[1
]}

刘向杰 ^{[1
]}

韩梅 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

[2] 北京金风科创风电设备有限公司

来源：

中国科学:信息科学 | 2018年 / 48卷 / 10期

关键词：

风光互补发电系统; 分级递阶控制; 分布式预测控制; 风力发电; 太阳能发电;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM61 [各种发电];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

现代电力系统是可再生能源、清洁能源与信息互联网高度融合的分布式能源网络系统,这其中,风力发电、太阳能发电系统具有间歇性且受到较多外部条件约束.协同优化风力发电、太阳能发电控制可以在满足负荷需求的同时,减少机械损耗,延长机组使用寿命,保证电网的安全经济运行.针对大规模且地理分散的风光互补发电系统,本文提出一种分级递阶分布式预测控制策略.上层优化控制器采用迭代分布式预测控制策略,不仅实现功率优化分配,而且能够实现减少风机低速轴机械损耗、降低系统发电成本的经济性目标.下层控制器采用监督预测控制算法可同时保证子系统的跟踪性能和经济性能.所构造的分级递阶分布式预测控制策略通过各子系统间的协同优化,实现了分布式能源的"即插即用".仿真实验证明,本文提出的分级递阶分布式预测控制策略能够有效地实现微网的安全可靠、优质高效、灵活互动等要求.

引用

页码：1316 / 1332

页数：17

共 10 条

[1] 超超临界机组主汽温分布式监督预测控制 [J].

孔小兵 ;

范昌 ;

刘向杰 .

上海交通大学学报, 2017, (10) :1252-1259

[2] 能源互联网重要基础支撑:分布式储能技术的探索与实践 [J].

慈松 ;

李宏佳 ;

陈鑫 ;

王强文 .

中国科学:信息科学, 2014, 44 (06) :762-773

[3] 大规模风电接入电网的有功分层模型预测控制方法 [J].

张伯明 ;

陈建华 ;

吴文传 .

电力系统自动化, 2014, 38 (09) :6-14

[4]

网络信息模式下分布式系统协调预测控制[J]. 郑毅,李少远.自动化学报. 2013(11)

[5] A Decentralized Model Predictive Control for Operation of Multiple Distributed Generators in an Islanded Mode [J].

Tavakoli, Ahmad ;

Negnevitsky, Michael ;

Muttaqi, Kashem M. .

IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, 2017, 53 (02) :1466-1475

[6]

Nonlinear multivariable hierarchical model predictive control for boiler-turbine system[J] . Xiaobing Kong,Xiangjie Liu,Kwang Y. Lee.Energy . 2015

[7] Nonlinear Model Predictive Control for DFIG-Based Wind Power Generation [J].

Liu, Xiangjie ;

Kong, Xiaobing .

IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING, 2014, 11 (04) :1046-1055

[8] Modeling and Control of a Renewable Hybrid Energy System With Hydrogen Storage [J].

Trifkovic, Milana ;

Sheikhzadeh, Mehdi ;

Nigim, Khaled ;

Daoutidis, Prodromos .

IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, 2014, 22 (01) :169-179

[9]

Architectures for distributed and hierarchical Model Predictive Control – A review[J] . Riccardo Scattolini.Journal of Process Control . 2009 (5)

[10]

Distributed Supervisory Predictive Control of Distributed Wind and Solar Energy Systems .2 Qi,W,Liu,J,Christofides,P. D. Control Systems Technology, IEEE Transactions on . 2013

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