发电控制

在“碳达峰·碳中和”国家能源战略变革背景下，大规模可再生能源的加速并网加剧了电力系统对于快速调频资源需求的迫切性，如何充分发挥以电池储能系统(battery energy storage systems,BESS)为代表的新型快速资源在电网调频中的作用是解决该问题的关键。首先，为满足电网各类型调频资源在自动发电控制(automatic generation control,AGC)系统中的接入监视与分类决策需求，提出“域-群-机”三级控制模型架构；然后，从BESS的荷电状态(state of charge,SOC)主动管理出发，提出基于改进的动态调频容量(dynamic available AGC,DAA)的多元集群协同控制策略，以及引入SOC影响因子的多点BESS功率分配策略；最后,结合实际电网的持续扰动工况及模拟跳机扰动工况进行仿真分析，验证了文中所提控制策略的有效性。文中所提策略不但可以显著改善各单点BESS的SOC一致性，而且能够提升电网调频品质。

北京电力设备总厂有限公司以特高压电网装备、大型电站辅 机设备、工程总包成套服务、备品配件与检修维护服务为主业， 并与清华大学合作建设新能源关键直流装备联合研究中心，研发新型电力系统的电力电子关键设备、智慧能源设备、“风光储氢 ” 设备等高端智能电力装备。2022 年企业综合能源消费量 3816.1 吨标煤，总用电量 1071 万 kWh。北京电力设备总厂有限公司“源 网荷储 ”一体化绿色微电网（简称北京电力设备总厂微电网）自主研发低碳能源管控系统平台，建设 4. 1MW 分布式光伏、1.5MW 交直流混合微网系统架构、直流充电桩以及直流照明等负荷、 4MWh 防爆储能系统，形成光储联合发电控制运行方式和调度模式示范应用。

传统的火电与水电调频机组因其固有特性难以满足电力系统快速发展、新能源发电集中并网等引起的频率稳定控制需求，储能以其灵敏精准的出力特性逐步在电力系统调频领域中实现了规模化应用。针对规模化储能资源响应速度快、跟踪精度高、调节方向易改变及有限的容量等特点展开了其参与电网调频的控制策略研究：首先，建立了区域电网自动发电控制(AGC)系统及包含储能荷电状态(SOC)的储能系统仿真模型；然后，综合考虑储能资源与常规电源的发电特性，提出了计及储能SOC的快慢速调频资源协调控制策略；最后，搭建了4种不同的仿真场景，通过仿真试验对提出的控制策略的有效性进行了验证。

虚拟电厂通常由分布式发电(distributed generator，DG)单元组成，当系统缺少电网支撑时，需要合理的综合运行策略和准确的控制方法保证虚拟电厂平稳运行。 方法 首先，针对虚拟电网发电问题提出了一种基于功率差余值的运行策略。然后，针对系统中DG的发电控制问题设计了一种有限时间分布式控制器。将电压和频率的幅值在有限时间内调整到标称值，并实现了有功功率在各DG单元间的分配。与传统的集中式控制策略不同，所建立的控制方法基于分布式结构，只需要相邻DG单元之间通过稀疏通信网络进行信息交换。 结果 通过仿真实验验证了该控制方法的可行性，以及对模型参数不确定性和负载变化的鲁棒性。 结论 与以往研究相比，所提出的运行策略对系统工况进行了更为详细地划分，有效提高了系统的稳定性和安全性。

随着不确定性可再生能源大规模并网，电网频率特性日益复杂。传统火电机组具有响应时间长、无法准确跟踪指令等问题，亟须利用储能提高火电机组参与自动发电控制（automatic generation control，AGC）调频时的调节性能。首先，针对调频考核规则，建立调频性能指标数学模型，并考虑火储系统出力特性，结合改进层次分析法校正调频子指标权重系数，以此构建以调频性能最优为目标的第一阶段优化模型；在此基础上，为了减少储能荷电状态（state of charge，SOC）越限和深度充放情况，以储能SOC偏差最小为目标构建第二阶段优化模型。仿真验证表明：所提的两阶段调频方法能够提高火储联合系统的调频性能和调频收益，同时有效减少储能深度充放情况和工作寿命损耗，提高储能辅助调频服务的可持续性。

6月8日，国网河北省电力有限公司调度控制中心完成了河北南网电力现货市场优化方案，进一步提升了超短期负荷预测和新能源出力预测的准确率，同时升级了自动发电控制（AGC）调用策略。此前，河北南网电力现货市场完成了首轮调电试运行，实现了电力现货交易与电力生产运行有序衔接。本月底，河北南网电力现货市场将进行第二轮试运行。

近年来电网开始采用控制性能标准变式（transformational control performance standard，TCPS）考核各区域的自动发电控制（automatic generation control，AGC）水平，然而现有研究仅考虑了控制性能标准（control performance standard，CPS）的考核。鉴于此，提出了一种考虑TCPS的AGC机组动态优化模型，该模型以二次调频综合调整费用最小为目标，以系统功率平衡和TCPS考核为约束。针对新模型中TCPS考核约束的分段函数进行线性化，实现了模型的高效求解。基于修改的IEEE算例、工程中的AGC滞后控制策略和CPS标准，仿真验证了模型的有效性。

传统的发电站，例如火电站，在发电时为应对不断频繁波动的负荷，采用了中心化的自动发电控制和自动经济调度技术。通过该技术实现了在一定负荷波动范围内，多个发电站的多个机组可以基于负荷变化自动协调机组发电功率，下调功率的发电厂也会获得相应的补偿，在平衡源荷端的同时保证了各方利益的公平分配。而新能源发电站，例如分布式光伏电站，大多分散且缺乏统一协调，并且在发电时，发电功率依赖于自然现象，受不可控因素的影响，难以主动调节。为保证源荷端的平衡稳定，需要探索通过统一协调新能源发电站和调整用户侧的负荷实现源荷端的平衡，在维持电网稳定运行的同时保证效率和经济性。基于区块链和智能合约技术构建的虚拟电厂，打通多个原本相互割裂的新能源发电站、储能设施和用户端可控负荷，深度感知源网荷储，制定全局最优调控策略，以公平透明的方式促成多个不同能源之间的多能互补、提高可调控容量占比和可再生能源并网友好水平。

高比例新能源电力系统的惯量支撑能力弱、随机波动性强，电网频率质量难以得到保障。引入不同品类调频资源共同参与自动发电控制(automatic generation control, AGC)是应对上述问题的有效手段，但这也要求AGC指令分配能够适配不同品类资源的差异化调节特性。对此，提出面向多源协调互济的AGC指令两阶段分配方法。首先，将不同资源分别安排至与自身调节特性相匹配的超前分配阶段和实时分配阶段。其次，在实时分配阶段提出基于资源调节优先级的AGC指令分配策略，根据不同品类资源的调节特性以及电网频率状况对资源调节优先级进行设定，以互补利用各类资源的调节优势。然后，在超前分配阶段，建立优化分配模型以实现不同品类资源的协调最优利用。同时，嵌入与资源剩余调节裕度相关的惩罚项，以保障资源持续调节能力。最后，基于电网实际数据的算例仿真验证了所提方法的有效性。