美国电力需求侧调频实践及其对我国的启示

近年来,在美国出现了应用需求侧电力资源进行电网AGC调频的新技术。本文系统地分析了需求侧调频的概念、可用于调频的负荷类型及特性、需求侧调频对各个环节的关键技术要求和商业模式等。最后,结合中国电力辅助服务市场的发展情况,提出了需求侧调频的推广建议。     

发电厂AGC与储能联合调频特性及仿真

随着新能源在能源系统中占比的逐步提高,储能系统联合火电机组自动发电控制（AGC）调频技术在我国电力行业发展迅猛。本文结合南方市场调频辅助服务补偿规则,研究了机组AGC与储能系统联合调频的特性;从提升机组AGC调频性能的角度,制定了储能充放电控制策略,并通过与机组原AGC联合调频仿真研究了储能功率和储能容量对AGC综合调频性能指标的影响;建立了AGC调频收益评价模型,在此基础上给出了储能容量配置的建议。仿真结果表明,合理配置储能系统可以显著提升常规机组的调频性能,并带来明显的调频收益。     

基于双层模型预测结构的跨区域AGC机组协同控制策略

随着高渗透率风电并入多区域互联的交直流电网,风电渗透区域容易出现自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组调频容量不充足,难以有效抑制风电功率随机性带来的频率波动问题。为此,该文提出基于双层模型预测结构的跨区域AGC机组协同控制策略,实现多区域间共享调频资源。该控制策略在上层采用经济性模型预测控制实现跨区域AGC机组稳态功率优化分配;在下层采用分布式模型预测控制实现多区域AGC机组动态频率优化控制。以含风电场的三区域交直流互联电网为例,仿真结果表明:与传统的AGC控制方式相比较,该文所提出控制策略不仅能有效维持联络线断面安全和抑制频率波动,而且降低了多区域AGC机组联合调频成本。     

降低火电调频损耗的混合储能系统容量优化配置双层模型

针对如何在降低火电机组调频损耗,提高系统调频性能的同时减小储能全寿命周期成本,提出了一种混合储能辅助火电机组参与自动发电控制(automatic generation control, AGC)的双层优化配置模型。上层模型由基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的火电–混合储能间AGC指令分配策略和计及全寿命周期内成本收益之差、AGC综合评判指标Kp的多目标优化配置模型组成,为底层模型提供AGC初步分解指令和功率、容量约束;底层模型由计及储能荷电状态(state of charge, SOC)恢复的混合储能控制策略和火电–混合储能调频响应模型组成,将经过EMD初步分解的AGC指令再次分配给各调频资源,并向上层模型提供各调频资源出力响应曲线和SOC变化曲线;采用基于优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的多目标粒子群算法求解该双层模型,避免了传统多目标粒子群算法在Pareto解集中确定全局最优解的偶然性。基于华北某电厂...     

AGC机组参与电力市场辅助服务的探讨

电力系统频率调整是保证电力系统安全稳定运行的重要任务，也是电力市场中辅助服务的重要部分之一。AGC机组是调频服务的主要提供者，为解决AGC机组参与电力市场辅助服务面临的诸多问题，制定合理的调频市场规则，形成有序竞争的调频市场并保障电力市场环境下系统频率调整的正常进行，作者提出了以下相关问题并进行了探讨：（1）分析AGC机组在电力市场中所面临的调度和交易问题；（2）在分析AGC机组的运行成本的基础上，探讨了对AGC机组的服务进行合理经济补偿的办法以及对AGC机组所提供的辅助服务的质和量进行评估等问题；（3）分别提出在无辅助服务市场的机制下，公平、合理地调度AGC机组的原则和在有辅助服务市场机制下的几种AGC机组竞争模式；（4）为调频服务市场的建立和实施，提出了一些可行性建议。     

基于改进量子遗传算法的虚拟电厂在多时间尺度下参与AGC优化调度

介绍虚拟电厂参与AGC调频控制过程,建模分析新能源机组及柔性负荷出力特性;提出一种计及传统发电机组、新能源发电机组、储能系统和柔性负荷的虚拟电厂参与AGC调频多时间尺度优化调度方法,使得虚拟电厂整体在多时间尺度下参与AGC调频收益最大、综合调频效果最佳。研究一种引入量子交叉和量子变异的改进量子遗传算法,并与传统AGC分配方法及自适应遗传算法进行仿真对比,结果表明所提算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点。     

先进绝热压缩空气储能发电系统参与调频辅助服务控制优化方法

为实现先进绝热压缩空气储能（AA-CAES）系统在宽负荷段参与AGC调频,且调节速率不超过《广东调频辅助服务市场交易规则》规定（避免产生考核电量）,提出一种多级分段设置PID控制器参数参与机组自动发电控制（AGC）调频的控制策略。通过APROS仿真平台分别对10 MW AA-CAES机组采用单套与3套PID控制器响应AGC控制指令进行仿真。结果表明:AA-CAES发电系统机组采用1套PID控制器在宽负荷段响应AGC控制指令,调频性能指标K1大于5,给储能电站增加考核电量而造成经济损失;机组采用3套不同参数PID控制器能够优化调频性能指标,使调频性能指标K1在要求范围内,从而避免产生考核电量,有效提高AA-CAES发电系统参与辅助调频服务的经济效益。     

储能辅助系统在热电厂的应用

针对电网调频需求增加,对火电机组的AGC调频提出更高要求的现状,对储能辅助调频系统进行了设计,并通过改造DCS系统实现了AGC调频的应用,验证了储能辅助调频系统调频效果.机组AGC调频能力的提升,提高了机组运行的可靠性和安全性.     

考虑风电及可中断负荷一次调频能力的日前调度模型

大规模风电并网使得系统的随机性和波动性进一步增强,传统仅由常规机组参与一次调频的控制方式将使得系统频率可能无法满足安全要求.因此,本文在此基础上考虑大规模风电和需求侧可中断负荷同时参与系统一次调频,建立了稳态-暂态协调优化的日前调度模型.本文选取新英格兰10机39节点系统作为算例,重点分析了风电是否参与一次调频和可中断负荷容量大小对系统机组组合结果及调频效益的影响,研究表明大规模风电及需求侧可中断负荷的参与将使得系统频率安全得到进一步提升.     

互联电网CPS标准下计及一次调频的最优AGC控制模型

分析互联电网环境下机组一次调频的重要性及其对电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)的影响,针对传统AGC控制策略难以计及一次调频的问题,提出AGC与一次调频协同控制的线性增量表达,进而构建互联电网控制性能标准(control performance standard,CPS)下计及一次调频的最优AGC控制的混合整数线性规划模型。在模型中,根据电力系统特性,将AGC机组调节指令状态变量由传统的三态变量转化为两态变量表示;采用线性化手段,将传统非线性最小加减速时间约束线性化。某省实际系统的计算结果表明:新模型显著减少了AGC机组的下令次数,有效提高了CPS考核指标水平,明显降低了系统调节成本,具有良好的应用前景。     

智能楼宇型虚拟电厂参与电力系统调频辅助服务策略

在先进量测技术与调控终端的支持下,智能楼宇中的电动汽车与空调负荷等需求侧灵活资源具有良好的功率实时响应潜力,可通过聚合形成虚拟电厂进而参与系统调频辅助服务。为应对参与调频辅助服务时对用户需求的影响,本文提出智能楼宇型虚拟电厂的控制策略。首先分析了虚拟电厂的调频工作模式,并建立了智能楼宇型虚拟电厂的典型需求侧资源模型和虚拟储能模型。其次考虑调频信号与用户侧的不确定性,建立基于机会约束规划的日前优化调度模型。然后基于成本最优的原则,实现实时的功率分配。最后,通过仿真算例验证了本文提出的虚拟电厂调频策略的有效性和可行性,需求侧资源的联合调度能在保障用户需求的情况下提高虚拟电厂的收益。     

售电侧开放条件下我国需求侧资源参与电力市场的运营机制建议

需求响应在维持系统的经济稳定运行中具有重要作用,且具有效率高、成本低、响应速度快、环保效益好等特点。需求侧资源的应用和管理是智能电网建设的重要内容。我国需求侧资源的研究尚处于初级阶段,但电力市场的发展,售电侧开放为其提供了广阔的发展前景。概述我国目前的需求侧资源和需求响应现状,并分析了售电侧开放对其可能产生的影响。在借鉴国外需求侧资源应用和管理经验的基础上,从理论、技术和政策3个方面提出了售电侧开放条件下我国需求侧资源参与电力市场的相关运营机制建议,指出应在加强对需求侧资源特性的研究和智能电网设备建设的同时,对需求侧资源给予政策性激励以鼓励促进其发展。     

含多类型资源虚拟电厂鲁棒竞标模型研究

虚拟电厂(virtual power plants, VPP)能有效聚合分散的多类型需求侧资源时,是需求侧资源参与电力市场的有效方式。但是VPP的市场行为无法直接采用传统的火电竞价模型进行描述,线路输电约束等出清过程中考虑的物理条件也会对虚拟电厂内部资源管理策略产生影响,基于此,文章以风电、储能、燃气轮机及需求响应负荷组成虚拟电厂为研究对象,考虑VPP内部风电出力不确定性以及聚合对象的调节能力,建立市场环境下 VPP 多类型资源鲁棒竞标模型。该模型采用库恩-塔克 (Karush-Kuhn-Tucker,KKT) 条件等值市场出清模型,并将其作为约束条件在VPP决策中进行考虑。算例表明该模型可以根据市场现状优化VPP内部多类型资源组合出力,提供经济可靠的竞标策略,有效提高VPP经济效益。     

Determination of AGC capacity requirement and dispatch considering performance penalties

A continuous and near instantaneous balance between generation supply and load demand must be maintained in power system operation. As a kind of regulation reserve, automatic generation control (AGC) is widely employed for maintaining system security and reliability, especially for controlling frequency deviation and supporting commercial transactions. In a competitive electricity market, AGC services are either contracted via negotiations between the market operator and generation companies concerned, or procured via a certain form of auction. A new framework to determine AGC capacity requirement and to deal with regulation dispatch under uncertain demand in a competitive electricity market is presented in this paper. First, the stochastic characteristics of AGC capacity requirement and services are analyzed. A stochastic optimization decision-making model for determining optimal AGC capacity requirement is then developed, followed by a pricing analysis which reveals that a trade-off between economic efficiency and system security must be made by the market operator. Finally, an optimal AGC dispatch algorithm is suggested. A numerical study is given to further demonstrate the essential features of the proposed model and method.     

电力现货市场环境下电动汽车充换电站的优化调控策略

在构建新型电力系统的战略目标下,电力现货市场不断对电动汽车充换电站等需求侧资源提出新的需求与要求。基于南方电力现货市场系列试点规则,考虑现货电能量、调频辅助服务、多阶段需求响应等交易品种,建立了电动汽车充换电站的调控模型,设计了日前-日内-实时多阶段优化调控策略。日前阶段针对换电需求、调频调用电量和各交易品种价格的不确定性构建鲁棒优化问题,并采用二阶锥规划算法进行求解;日内阶段构建基于模型预测控制的滚动优化环节,实现对需求响应日内邀约的有效响应,同时改善日前调控计划的保守性;实时阶段以调控成本最低为目标,考虑需求响应实时邀约和电价波动,求解电池功率分配策略。仿真算例表明,所提策略可充分发挥充换电站的调节潜力,提升其经济效益。     

负荷聚合商多类型需求侧资源激励价格制定一般模型及应用

负荷聚合商通过整合需求侧可调资源参与系统运行交易获利,是开展电力需求响应的专业机构。实现多类型需求响应资源的个性化激励定制对进一步灵活管理需求侧资源和增加需求响应效益至关重要,是负荷聚合商核心业务。基于主从博弈原理建立了负荷聚合商激励价格定制通用模型,选取了电动汽车用户及楼宇空调用户,考虑舒适度价格随削减负荷变化情况,在主从博弈架构下构建了含不同舒适度价格需求的楼宇空调用户优化模型和电动汽车充放电行为优化模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶定理和线性松弛等方法,在负荷聚合商经济损失最小基础上推导出含楼宇空调和电动汽车需求响应激励价格制定的单层混合整数线性规划优化模型。算例表明,所提出的模型可用于负荷聚合商定制楼宇空调用户和电动汽车用户动态激励价格,为负荷聚合商开展需求响应提供参考。     

基于AGC调频分区控制的光储联合系统参与市场投标策略

为充分发挥光储联合系统提供调频辅助服务的能力、提高联合系统的收益,提出了一种基于自动发电控制(automatic generation control,?AGC)调频分区控制的光储联合系统参与市场的投标策略。首先,考虑了光储系统运行特性和电网频率波动不确定性,提出了光储系统参与能量-调频市场的日前-实时两阶段交易方法。其次,提出了光储系统参与AGC的实时调频控制方法,根据区域控制偏差所处控制域动态分配光储系统所承担的调节量。然后,构建了光储联合系统参与电力市场的多时间尺度投标优化模型,其中日前市场考虑了潜在的实时能量偏差,实时市场利用滚动优化方法反馈校正多种不确定因素。最后,通过算例分析验证了该策略在充分考虑电力系统频率安全稳定的前提下,使利润增加了14.9%,显著提高了光储联合系统的收益。     

考虑电动汽车充放电的输配协同能量-灵活性市场出清机制

为应对输电网对灵活性资源的迫切需求,挖掘配电网分布式资源的灵活性支撑潜力,首先,构建市场环境下电动汽车的车-网互动响应模型,分析不同充放电方式下电动汽车的需求响应能力,为电动汽车参与市场环境下电网调度控制提供模型基础;然后,计及配电网运营商对需求侧灵活性资源的聚合作用,以购买电力和灵活性资源总成本最低为目标,构建考虑电动汽车充放电方式的输配协同能量-灵活性市场出清模型,通过协调控制输配电网中各类灵活性资源来满足输电网的灵活性需求;最后,通过修改的IEEE 33节点输电网与2个IEEE 33节点配电网耦合的测试系统对所提输配协同能量-灵活性市场出清方法的有效性进行分析与验证。结果表明,所提方法可提升电力系统的运行经济性和灵活性。     

基于OPF的互联电网AGC优化模型

提出了一种基于OPF的互联电网AGC优化模型。该模型在传统OPF模型的潮流安全约束基础上,考虑了发电机组和负荷的静态频率特性,增加了机组的爬坡速率约束、频率质量约束和互联断面的传输有功约束,同时以AGC机组的辅助调节费用最小为目标函数。所建模型扩展了OPF模型的应用范围,使其由发电计划的决策方法扩展为实时发电控制的决策方法,并避免了传统AGC策略的区域偏差和潮流安全约束的越限风险。采用预测-校正原对偶内点法求解所建模型,并通过对IEEE 39节点修正系统的仿真分析,验证了新模型的正确性和有效性。     

Design of performance-based frequency regulation market and its implementations in real-time operation

The importance of the performance of frequency regulation has already been acknowledged by regulators and Independent System Operators (ISOs). A performance-based frequency regulation market model considering both regulation capacity and regulation mileage constraints is proposed in this paper. In the proposed market, high-performance regulation resources have higher priorities to be selected in the market. Market clearing prices are derived with Lagrange relaxation. The analysis of the components of market clearing prices accurately indicates the correlation between regulation capacity and regulation mileage. To accommodate the proposed regulation market design, AGC allocation algorithm is adjusted based on the market clearing results. The clearing procedure of the market model is demonstrated on an illustrative case. The proposed market design is tested and verified with market simulations and system dynamic simulations. Simulation results are discussed and compared to show the effectiveness of the proposed market design.