李志強(qiáng),王凡凱,陳 飛,王克飛

(北京華電天仁電力控制技術(shù)有限公司,北京 100039)

0 引言

AGC(Automatic Generation Control,自動發(fā)電控制)系統(tǒng)是指發(fā)電機(jī)組根據(jù)調(diào)度輸出的負(fù)荷指令,自動調(diào)節(jié)機(jī)組出力以維持電網(wǎng)頻率穩(wěn)定[1]。發(fā)電主體可選擇廠級AGC 模式或單機(jī)AGC 模式,區(qū)別在于前者是以全廠作為一個發(fā)電單元而后者是以單機(jī)作為一個發(fā)電單元參與調(diào)頻市場[2]。根據(jù)《新能源產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃》草案,國內(nèi)將建設(shè)7個千萬級風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)[3],到2020年將新增約15 000萬k W 的風(fēng)電裝機(jī)容量,電網(wǎng)調(diào)頻壓力將逐步加大,由火電企業(yè)承擔(dān)的調(diào)頻任務(wù)越來越重[4]。另外以廣東電網(wǎng)調(diào)頻為例,電網(wǎng)負(fù)荷水平高峰時達(dá)1 億k W,且峰谷差大,約3 500 萬k W;部分時段變化速率較大,達(dá)80 萬k W/min。隨著現(xiàn)貨市場的逐步開展,調(diào)頻將從“事前調(diào)節(jié)”為主轉(zhuǎn)為“事后平衡”為主,負(fù)荷快速變化時段的偏差量,按照目前的機(jī)組性能更加無法滿足安全運(yùn)行要求,需繼續(xù)優(yōu)化機(jī)組性能或引入快速調(diào)頻電源。

綜上我國調(diào)頻市場未來的需求將進(jìn)一步增大,吸引更多新興技術(shù)參與到電力調(diào)頻服務(wù)中來,而任何技術(shù)的應(yīng)用都需要在規(guī)劃時對其效果進(jìn)行精準(zhǔn)評估,因此,k 值的準(zhǔn)確計算對于制定控制策略、考察運(yùn)行效果以及分析系統(tǒng)收益都尤為重要。

有文章[5-7]從理論上對“兩個細(xì)則”中k 值的計算方法予以解釋,但并未分析火電機(jī)組在實際運(yùn)行中不能準(zhǔn)確完成AGC調(diào)節(jié)的特殊情況,也未給出如何在算法中實現(xiàn)多種運(yùn)行狀況的實時識別與處理,計算過程存在局限性,而本文將對這些特殊情況進(jìn)行分析并給出詳細(xì)的計算處理方法,提高指標(biāo)計算精度。

1 AGC調(diào)節(jié)曲線分析

2017年11月13日,南方能源市場監(jiān)管局發(fā)布《關(guān)于組織開展廣東調(diào)頻輔助服務(wù)市場模擬運(yùn)行的通知》,規(guī)定AGC 綜合調(diào)頻性能指標(biāo)k 的計算公式如下:

式中:k1為調(diào)節(jié)速率;k2為響應(yīng)時間;k3為調(diào)節(jié)精度[8]。升負(fù)荷調(diào)節(jié)與降負(fù)荷調(diào)節(jié)同理,這里僅就升負(fù)荷調(diào)節(jié)過程進(jìn)行詳述。如圖1所示。

圖1 AGC調(diào)節(jié)曲線

基本一個AGC 調(diào)節(jié)周期為t0至t3間隔內(nèi),當(dāng)下一個AGC 指令到來時刻即t3點,計算得出前一次調(diào)節(jié)性能指標(biāo)k 值。

a.判斷AGC指令到來,記錄AGC 到來時刻Point,滿足公式2:

式中:AGC 為實時值;AGC0為前一個AGC指令值。

b.記錄AGC指令到來時刻機(jī)組出力值。

c.累計AGC指令個數(shù)N,獲得AGC 調(diào)節(jié)周期個數(shù)N-1。

d.判斷AGC-AGC 0 的正負(fù)。若AGCAGC 0為正,則為升負(fù)荷指令,記錄升負(fù)荷指令時間點。

e.將發(fā)電機(jī)組出力可靠的跨出P0死區(qū)的時間點作為發(fā)電機(jī)組開始響應(yīng)AGC 調(diào)節(jié)指令時間點t1。即在當(dāng)前AGC調(diào)節(jié)周期內(nèi),機(jī)組在該周期內(nèi)最后一次滿足公式(3)時,記錄上升響應(yīng)時間點t1,以及此時的機(jī)組上升響應(yīng)功率P1。

式中:P 為機(jī)組實時出力值;Siqu 為機(jī)組調(diào)節(jié)死區(qū)值,一般為機(jī)組額定功率的0.5%。

這里以機(jī)組跨出機(jī)組出力值的死區(qū)為準(zhǔn),而非跨出前一周期AGC指令值死區(qū),是因為存在特殊情況,如圖2所示。

圖2 機(jī)組出力欠調(diào)/超調(diào)的情況

AGC第二個指令到來時刻機(jī)組出力并未完成前一次AGC指令的調(diào)節(jié),存在過調(diào)或欠調(diào)的情況,機(jī)組出力與AGC 目標(biāo)值并不相等,因此不能準(zhǔn)確反映機(jī)組速率。

t2為機(jī)組出力達(dá)到調(diào)節(jié)死區(qū)的時間點,即機(jī)組結(jié)束調(diào)節(jié)時刻,機(jī)組在該周期內(nèi)最后一次滿足公式(4)時,記錄上升結(jié)束時間點t2,以及此刻的機(jī)組上升結(jié)束功率P2,t2之后直到下一個AGC指令到來之前,機(jī)組出力始終在該調(diào)節(jié)死區(qū)之內(nèi):

其中存在特殊情況:如圖3所示,機(jī)組出現(xiàn)降負(fù)荷調(diào)節(jié)時,也可能滿足公式(4),因此需要附加升負(fù)荷判斷約束公式(5):

圖3 機(jī)組降負(fù)荷調(diào)頻

2 調(diào)頻性能指標(biāo)計算分析

2.1 調(diào)節(jié)速率k 1

k1指發(fā)電單元響應(yīng)AGC 控制指令的速率[9],k1=發(fā)電單元實測速率/控制區(qū)內(nèi)AGC 發(fā)電單元平均標(biāo)準(zhǔn)調(diào)節(jié)速率(p.u.)。

為避免機(jī)組發(fā)電單元響應(yīng)AGC 控制指令時過調(diào)節(jié)或超調(diào)節(jié),k1最大值暫不超過5。由于k1值與當(dāng)前AGC調(diào)節(jié)周期結(jié)束時刻無關(guān),因此獲得t2以及P2值后,可直接計算得到k1值,k1最大值暫不超過5,具體計算方法如公式(6):

式中:Pb為標(biāo)準(zhǔn)調(diào)節(jié)速率,燃煤機(jī)組是機(jī)組額定容量的1.5%/min[10]。

但存在兩種特殊情況,如圖4所示。

圖4 機(jī)組出力未完整AGC調(diào)節(jié)任務(wù)

a.某一調(diào)節(jié)周期內(nèi),機(jī)組出力始終未能跨出響應(yīng)死區(qū)。此次AGC 調(diào)節(jié)過程中不滿足公式(3),無法通過計算得到t1與P1的值,該變量值仍為前一次調(diào)節(jié)時獲得的數(shù)據(jù)值,不能用來反映此次調(diào)節(jié)情況,因此賦值此次調(diào)節(jié)k1=0。

b.某一調(diào)節(jié)周期內(nèi),機(jī)組出力雖然已跨出響應(yīng)死區(qū),但并未到達(dá)調(diào)節(jié)死區(qū)內(nèi),此次AGC 調(diào)節(jié)過程中不滿足公式(4),無法獲得t2,P2值,因此賦值此次調(diào)節(jié)k1為0。

2.2 響應(yīng)時間k 2

k2指發(fā)電單元響應(yīng)AGC控制指令的時間延遲,k2=1-(發(fā)電單元響應(yīng)延遲時間/5 min)。

其中,發(fā)電單元響應(yīng)延遲時間是指發(fā)電單元AGC 動作與發(fā)電單元接到AGC 命令的延遲時間[11]。實際計算時,通常以機(jī)組出力可靠的跨出機(jī)組出力響應(yīng)死區(qū)時的時刻值,減去該調(diào)節(jié)周期內(nèi)AGC指令到達(dá)時刻的差值作為延遲時間。k2具體計算方法如公式(7):

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行情況出現(xiàn)圖4中的出力未跨出響應(yīng)死區(qū)的情況時,則k2=0。

2.3 調(diào)節(jié)精度k 3

k3指發(fā)電單元機(jī)組響應(yīng)AGC 控制指令的精準(zhǔn)度,k3=1-(發(fā)電單元調(diào)節(jié)誤差/發(fā)電單元調(diào)節(jié)允許誤差)。

其中,發(fā)電單元調(diào)節(jié)誤差指發(fā)電單元響應(yīng)AGC控制指令后實際出力值與控制指令值的偏差量,發(fā)電單元調(diào)節(jié)允許誤差為其額定出力的1.5%。

對于實時連續(xù)時間序列,要計算t2至Point之間AGC與P差值的積分,方法如下:

當(dāng)?shù)竭_(dá)Point時刻時,觸發(fā)輸出J1:

k3具體計算方法如公式(8),Pn 為機(jī)組額定功率[11]:

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行情況如圖4所示時,機(jī)組未到達(dá)調(diào)節(jié)死區(qū),則k3=0,此時k=0.25×k2。

3 算法模塊封裝

AGC計算模型的算法流程如圖5所示。

圖5 算法流程

通過采用Matlab提供自定義需求模型的接口函數(shù)S-Function編寫k 值算法,并為該算法模型定制可視化的操作界面,如圖6所示。該模型可根據(jù)需要定義k 值計算的起始點,以獲得某一時間段內(nèi)的k 平均值。通過累計某段時間內(nèi)的升負(fù)荷與降負(fù)荷調(diào)節(jié)k 值之和取平均實現(xiàn)。

圖6 k值計算模型

4 計算實例

廣東省某電廠由于其機(jī)組本身性能的劣勢導(dǎo)致AGC調(diào)節(jié)效果差,輔助服務(wù)中標(biāo)率低,因此考慮聯(lián)合儲能以提升電廠的AGC調(diào)節(jié)性能。

取電廠裝機(jī)容量為350 MW 的2號機(jī)組2018年2月份連續(xù)15日內(nèi)的綜合調(diào)頻性能指標(biāo)k 值數(shù)據(jù)繪制圖7,計算得平均k 值為0.589 8。

圖7 實際機(jī)組的綜合調(diào)頻性能指標(biāo)曲線

a.分別建立鍋爐、DEH、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)各部分模型構(gòu)成火電機(jī)組[12],取機(jī)組2018年2月22日16:06:40 至18:19:59,共計7 980 s時長的AGC數(shù)據(jù)與機(jī)組出力數(shù)據(jù),給定機(jī)組模型同樣的AGC指令,獲得的響應(yīng)曲線如圖8所示。

圖8 機(jī)組模型AGC響應(yīng)曲線

選取判定系數(shù)R-square,它是度量擬合優(yōu)度的一個統(tǒng)計量,可以判定兩條曲線的相關(guān)度。大小區(qū)間為[0,1],指標(biāo)越接近1,曲線相關(guān)度越高:

其中SSE(和方差):該統(tǒng)計參數(shù)計算的是擬合數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)對應(yīng)點的誤差的平方和,計算公式為[13]:

式中:wi為權(quán)重系數(shù),這里取值為1。

SST 為原始數(shù)據(jù)和均值之差的平方和[14],公式為:

計算得出,模型得到的機(jī)組響應(yīng)曲線和現(xiàn)場機(jī)組響應(yīng)曲線相關(guān)度為:R-square=0.983 4,模型準(zhǔn)確度較高。

b.建立儲能系統(tǒng)仿真模型,包含電池、DC/AC逆變器、濾波器、控制器等部分。儲能系統(tǒng)的功率在實際工程項目中一般按照機(jī)組裝機(jī)容量的3%配置,滿功率放電時間持續(xù)0.5 h,因此本例中儲能系統(tǒng)配置為10 MW/5 MWh。

系統(tǒng)控制采用電壓外環(huán)電流內(nèi)環(huán)的雙環(huán)PI控制方案。電流內(nèi)環(huán)可擴(kuò)大逆變器控制系統(tǒng)的帶寬,使得逆變器動態(tài)響應(yīng)加快,輸出電壓的諧波含量減小,非線性負(fù)載適應(yīng)能力加強(qiáng)[15]?？刂茀?shù)采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化。先優(yōu)化電流內(nèi)環(huán)參數(shù),再優(yōu)化電壓外環(huán)參數(shù)。目標(biāo)函數(shù)如公式(14)所示:

優(yōu)化算法流程如圖9所示。

圖9 粒子群優(yōu)化算法流程

最終優(yōu)化結(jié)束得到控制參數(shù)如表1所示。

表1 控制參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

c.儲能系統(tǒng)與機(jī)組模型構(gòu)成聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng),如圖10所示,儲能逆變器交流側(cè)輸出為380 V 電壓,經(jīng)過變壓器升壓并入6.3 k V 高廠變低壓側(cè),模擬儲能輔助火電機(jī)組運(yùn)行過程,不影響機(jī)組原本的運(yùn)行。

圖10 火儲聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)模型

以AGC與機(jī)組差值作為儲能系統(tǒng)的輸入,系統(tǒng)運(yùn)行曲線如圖11所示。

圖11 機(jī)組聯(lián)合儲能AGC響應(yīng)曲線

計算電廠加入儲能前后AGC綜合性能指標(biāo),取其中幾個AGC調(diào)節(jié)周期詳細(xì)數(shù)據(jù)見表2。

表2 k值計算結(jié)果

未加入儲能時,機(jī)組模型綜合調(diào)頻指標(biāo)k 值均值為0.572 9,實際機(jī)組k 均值為0.589 8,由于機(jī)組模型擬合度達(dá)到0.983 4,說明本文所述的k值計算方法精確度較高,誤差小于0.02。而加入儲能后,在不超過儲能調(diào)節(jié)能力的前提下,k 值達(dá)到2.9,幫助機(jī)組快速跨出響應(yīng)死區(qū)并完成AGC調(diào)節(jié),大大提升了系統(tǒng)的AGC綜合調(diào)頻性能。

5 結(jié)論

通過分析機(jī)組在AGC 調(diào)頻過程中可能出現(xiàn)的欠調(diào)、超調(diào)等特殊工況,詳述了在算法中如何實現(xiàn)不同運(yùn)行狀況的實時識別以及相應(yīng)的計算處理方法,并以實際電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)證明了該方法的準(zhǔn)有效性和準(zhǔn)確性。本文所述的k 值計算模型為研究各種諸如儲能等新興技術(shù)參與機(jī)組調(diào)頻性能優(yōu)化提供了重要的參考依據(jù)。