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李卫东,礼晓飞,王海鑫,李云路,葛维春,杨俊友.基于MPC的柔性负荷与储能系统超短期调控策略*[J].电测与仪表,2020,57(10):64-70.
Li Weidong,Li Xiaofei,Wang Haixin,Li Yunlu,Ge Weichun,Yang Junyou.Ultra-short-term Dispatch Strategy of Flexible Load and Storage Energy Based on Model Predictive Control[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(10):64-70.
基于MPC的柔性负荷与储能系统超短期调控策略*
Ultra-short-term Dispatch Strategy of Flexible Load and Storage Energy Based on Model Predictive Control
DOI:DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.10.010
中文关键词:  超短期调控  柔性负荷  储能系统  模型预测控制(MPC)  动态矩阵控制  
英文关键词:ultra-short-term  dispatch, flexible  load, energy  storage system, model  predictive control (MPC), dynamic  matrix control
基金项目:辽宁省高等学校创新团队项目(LT2016009)
                 
作者中文名作者英文名单位
李卫东Li Weidong沈阳工业大学 电气工程学院
礼晓飞Li Xiaofei中国电力科学研究院有限公司
王海鑫Wang Haixin沈阳工业大学 电气工程学院
李云路Li Yunlu沈阳工业大学 电气工程学院
葛维春Ge Weichun国网辽宁省电力有限公司 辽宁 沈阳
杨俊友Yang Junyou沈阳工业大学 电气工程学院
摘要点击次数: 2049
中文摘要:
      为解决风机、光伏出力不确定性导致的弃风、弃光问题,提出一种超短期时间尺度内基于模型预测控制(MPC)的负荷调控策略。通过对柔性可调负荷与储能系统的超短期调控,对风电、光伏不确定性出力进行快速响应,减少风电、光伏大幅骤变时的弃风、弃光。所提出的基于MPC超短期调控策略以风电、光伏纳入比例最高为优化目标,并在考虑系统可靠性与储能系统寿命的基础上增加柔性负荷可调量的约束,以保证用户舒适度。以某工业园区为研究对象,通过推导目标函数以及约束条件的状态方程并应用动态矩阵控制算法对MPC最优目标进行求解。结果表明:与未采用超短期调控方法相比,采用超短期调控策略时可再生能源消纳比例提高了5.37%,验证了所提出调控策略的有效性。
英文摘要:
      In order to improve the accommodation of renewable energy, this paper proposes a load control strategy based on model predictive control (MPC) in ultra-short-term. This strategy not only considers the reliability of the power system and the life of the energy storage system, but also increases the constraint of adjustable power of flexible load. Based on the ultra-short-term regulation of flexible load and energy storage, the capability of rapid response to large fluctuations of the wind turbine and photovoltaic (PV) is improved, which increases renewable energy accommodation. Considering the constraints, the ultra-short-term dispatch strategy based on MPC aims to acquire the maximum proportion of renewable energy. In the simulation example, an industrial park is taken as the research object, and optimal objective of MPC is solved by the dynamic matrix control algorithm. Compared with the non-short-term regulation method, the proportion of renewable energy consumption is increased by 5.37% when the ultra-short-term regulation strategy is adopted, which proves the effectiveness of the proposed regulation strategy.
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