控制优化

虚拟同步机(virtual synchronous generator, VSG)技术可以使并网逆变器具有与同步发电机类似的外特性。VSG系统暂态稳定性的主要影响因素是虚拟惯量和阻尼系数，但现有的控制策略在参数调节过程中存在灵活性不足的缺点，不能有效解决系统暂态稳定性和暂态恢复时间的问题。针对这一问题，提出动态调节阻尼补偿量的概念。将阻尼系数和阻尼补偿量共同作为系统的等效阻尼系数，设计了基于径向基函数(radial basis function, RBF)的VSG虚拟惯量和动态阻尼补偿自适应控制策略，实现了参数之间的解耦，使系统的阻尼随着系统频率的变化进行动态调整。通过建立VSG数学模型，确定了参数的具体取值范围。最后，在仿真平台上搭建VSG系统，分别在出力波动和低压穿越两种工况下验证了所提控制策略相较于传统RBF控制策略的优越性。

该技术采用多变量模型预测控制系统技术、系统流阻优化技术，建立从取水、供水、回水、废水的全流程智慧系统，实现恒温、恒压、变流量供水，可降低公辅设备能耗 15%；对全厂水系统实时控制优化运行，工业水系统全流程自适应控制，可降低设备运维工作量。

直流充电桩充电速度快、效率高的优点使得电动汽车负载可以频繁投切，但其作为直流系统具有惯性小、阻尼弱的特点。为降低电动汽车负载投切对直流侧电压扰动的影响，文中提出一种基于改进虚拟惯性(virtual inertia，VI)控制的直流充电桩控制方法。首先，类比虚拟同步机(virtual synchronous machine，VSM)技术推出VI控制，赋予直流系统一定的惯性与阻尼支撑。其次，采用指令滤波反推积分滑模(command filter backstepping integral sliding mode，CFBISM)控制对VI控制进行改进，即采用积分滑模(integral sliding mode，ISM)控制优化VI控制，增强系统的鲁棒性，并采用指令滤波反推控制对其中关键参数进行重构，避免控制器出现计算膨胀现象，同时对电流内环采用改进ISM控制从而进一步提升控制效果。然后，通过Lyapunov稳定性判据证明所提控制方法的稳定性。最后，通过仿真对比验证了文中所提控制方法可将直流侧电压波动限制在2 V以内，动态响应速度提高约0.1 s，关键参数在稳态时的扰动限制在1 V左右，从而验证了其响应速度快、鲁棒性好的特性。

针对暂态稳定预防控制在线计算的快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾，提出一种堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法。首先，构建了基于堆栈式集成深度置信网络的暂态稳定评估器，用以代替暂态稳定判定所需的非线性微分代数方程求解过程；其次，将训练好的暂态稳定评估器作为暂态稳定约束判别器，嵌入帝企鹅启发式优化算法的迭代寻优过程中；最后，以预防控制代价最小为目标，建立集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制启发式优化算法，该算法实现了预防控制中暂态稳定约束的高效判断，提高了发电再调度预防控制决策水平。基于IEEE39节点系统对所提预防控制优化方法进行实验验证，结果表明，该方法在评估准确率和计算效率上都具有良好的效果。

为探究生物质振动炉排炉的炉内燃烧特性，实现机组燃烧过程的控制优化，通过对生物质燃料特性以及燃烧机理的分析，建立炉排炉燃烧过程的机理模型，研究炉排燃料量的动态变化，并预测炉膛温度、烟气含氧量等关键参数，探讨炉排的周期性振动对炉内燃烧状态的影响。结果表明：炉排燃料量与当前给料速度、燃料燃烧速度相关，且燃料在炉排上有较大的存储量，导致燃料着火燃烧与当前给料存在较大的迟延；炉膛温度与烟气含氧量的预测值能较好地跟随实测值的变化，其变化情况与燃烧特性一致；炉排的周期性振动会引起炉内燃烧状态的周期性变化，当炉排振动时，燃料燃烧速度、炉膛温度、炉膛压力都会随之升高，而烟气含氧量则有所降低，随着炉排的停振，这些参数又恢复到稳态水平。

电池储能具有响应速度快、功率密度高、安装地点无要求等特点，是目前十分有前景的储能技术之一。级联变流器用作大容量电池储能变流器时，能够省去工频变压器直接接入中高压电网，即高压直挂式电池储能系统，具备模块化、高电压直挂、单机大容量、多电平输出等优点。然而，目前国内外还缺乏计及电池外特性的高压直挂储能系统的实时仿真模型的研制以及基于实时仿真模型的控保策略研究。首先开发了国内外首个基于CPU和FPGA联合仿真的高压直挂大容量电池储能系统的实时仿真模型。其次以典型的35 kV高压直挂大容量电池储能系统为例，基于OPAL-RT的RT-LAB实时仿真平台，搭建了相应的实时仿真系统，能够支持控制保护系统的闭环接入。最后，多种工况下的测试结果能够验证实时仿真模型和控制保护策略的有效性，为高压直挂大容量电池储能系统的设计和控制优化提供技术支撑。

为提高浅层地热能利用效率，亟须对影响地源热泵系统性能的地埋管换热器结构和控制开展优化设计。 方法 建立了一种竖进平出型地埋管群换热器模型，研究其换热系统性能，探究其最佳结构及运行方式。 结果 管群布置横纵比越低，单位面积换热量越大，横纵比超过0.15后对系统影响较小；换热器间距越小，土壤利用率越高，但热短路损失越大；双列双出型埋管每延米换热量相较于双列单出型结构提升7%以上；负荷较大工况下叉排布置结构的换热效果更好；整个夏季优化结构的平均出口温度下降2.28 ℃，换热器周围土壤温度下降1 ℃以上；实际运行过程中应优先考虑采用流速随负荷变化控制模式。 结论 研究结果可为地源热泵换热器的设计、制造提供理论依据。

山西作为能源大省，新能源装机容量已突破1000万千瓦大关，占到山西省调装机容量的17%，消纳新能源面临巨大挑战。山西电网传统电源以火电为主、冬季风电大发、负荷低谷时热电厂需要以热定电：仅有的抽蓄电站受电压控制限制难以全投入，这些问题加剧了山西电网调峰能力的不足，是新能源消纳的最大瓶颈。如何快速准确地评估电网新能源消纳水平、辩识出可提升新能源消纳的关键因素，弱化热电耦合、提高抽水蓄能电站的调峰能力，扩大电网调峰裕度，是解决电网大规模消纳的关键技术。 本项目立足自主创新，结合多年的生产实践经验，从新能源消纳评估建模、抽蓄机组运行控制策略、供热机组调峰性能策略等三个方面展开研究；项目突破了新能源消纳多变量综合评估及关键可控因素辩识、抽蓄电站无功电压及调速控制优化、供热机组系统改造及运行优化等一系列提升新能源消纳的关键技术，并取得广泛的实践应用。

针对暂态稳定预防控制在线计算的快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾，提出一种堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法。首先，构建了基于堆栈式集成深度置信网络的暂态稳定评估器，用以代替暂态稳定判定所需的非线性微分代数方程求解过程；其次，将训练好的暂态稳定评估器作为暂态稳定约束判别器，嵌入帝企鹅启发式优化算法的迭代寻优过程中；最后，以预防控制代价最小为目标，建立集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制启发式优化算法，该算法实现了预防控制中暂态稳定约束的高效判断，提高了发电再调度预防控制决策水平。基于IEEE39节点系统对所提预防控制优化方法进行实验验证，结果表明，该方法在评估准确率和计算效率上都具有良好的效果。

由于超（超）临界机组容量大、控制参数多、系统复杂，需要较高的自动化水平。随着特高压的接入，网调越来越需求机组具备AGC深度调峰的能力。机组在AGC运行时，通常将负荷下限设置在50%额定负荷，各辅机均能正常运行。如果要使机组具备深度调峰能力，需要将负荷下限设置在30%额定负荷左右，此时对机组辅机的正常运行是一个严重的考验。根据国家能源局关于火力发电机组科技发展十三五规划，随着特高压电网的发展，火电机组需要参与电网深度调峰，具备灵活发电能力。如果火电机组能够将AGC运行范围扩大至20%~100%BMCR，则能够大大加强火电机组参与电网调峰的能力。 本课题是在上述背景下进行的，首先分析了机组的基本情况，包括燃烧系统、给水系统和启动系统等。其次在分析了该机组的各种控制系统，包括协调控制系统、给水控制系统和启动控制系统；根据具体控制系统特点，设计相应的优化控制策略，保证机组在深度调峰时能够获得较好的控制品质。本成果给出了具体的优化方法，主要包括滑压曲线优化、给水再循环阀控制优化、煤水基准线优化和湿态给水优化等方面。在深度调峰变负荷试验时，分别进行了千态变负荷和湿态变负荷试验，千态变负荷试验最低负荷至200MW；湿态变负荷试验最低负荷至120MW。 通过大型火电机组深度调峰运行优化及控制研究项目可以有效扩大机组的AGC调节范围和提升机组的调节品质，根本解决了机组的低负荷段机组调峰能力差的问题，有助于提高机组安全稳定运行。项目的实施对于稳定机组运行水平有着显著效应，尤其是在大规模特高压电接入情况下保证电网的安全性有着积极深远的意义，可以有效减少了电网事故造成的经济损失和社会影响，维护了社会安定，保证了工农业生产和人民生活的正常运转，因此本项目具有很好的社会效益。