Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Điều Chỉnh Tần Số Trong Các Microgrid Thông Minh Dựa Trên Ước Tính Tải
Tóm tắt
Tần số mong muốn được duy trì trong Microgrid Thông Minh (SMG) khi công suất phát được khớp với tải của lưới điện. Biến động của năng lượng gió và sự dao động của tải là những trở ngại chính cho việc cải thiện hiệu suất điều chỉnh tần số trong SMG. Dịch vụ Kiểm Soát Công Suất Chủ Động (APC) do các máy phát điện năng gió cung cấp là một trong những nguồn chính cho việc cải thiện hiệu suất điều chỉnh tần số. Kiến trúc APC phối hợp mới, trong đó có các hành động kiểm soát tốc độ và góc nghiêng đồng thời, cung cấp công suất mong muốn cho lưới điện bất chấp sự biến động đáng kể của năng lượng gió. Một bộ công cụ với các thuật toán ước tính đầu vào theo thời gian rời rạc, ước tính số lượng đầu vào dựa trên các phép đo đầu ra được trình bày. Các dao động tải không thể đo lường được được ước tính bằng phương pháp ước tính đầu vào sử dụng các phép đo độ lệch tần số lưới. Công suất mong muốn cho APC được xác định bởi các tải được ước tính và biết trước. Phương pháp điều khiển dựa trên quan sát này giảm thiểu nguy cơ vượt mức và dao động trong vòng điều chỉnh tần số so với các bộ điều khiển PID được điều khiển trực tiếp bởi sự lệch tần số. Sự ổn định của hệ thống điều khiển tần số vòng kín được chứng minh, và kết quả mô phỏng cho thấy kiến trúc điều khiển dựa trên quan sát cung cấp sự cải thiện đáng kể trong việc điều chỉnh tần số trong SMG.
Từ khóa
#Microgrid thông minh #điều chỉnh tần số #kiểm soát công suất chủ động #năng lượng gió #mô phỏng điều khiển.Tài liệu tham khảo
Aho, J., et al. (2012). A tutorial of wind turbine control for supporting grid frequency through active power control. In 2012 American control conference, Fairmont Queen Elizabeth, Montreal, June 27–June 29 (pp. 3120–3131).
Berkel, F., et al. (2013). Load-frequency control, economic dispatch and unit commitment in smart microgrids based on hierarchical model predictive control. In 52-nd IEEE CDC, Florence, Dec 10–13 (pp. 2326–2333).
Fan, L. (2017). Control and dynamics in power systems and microgrids. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis.
Farhangi, H. (2010). The path of the smart grid. IEEE Power & Energy Magazine, 8, 18–28.
Fleming, P., et al. (2016). Effects of power reserve control on wind turbine structural loading. Wind Energy, 19, 453–469.
Ljung, L. (1999). System identification: Theory for the user. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.
Pao, L., & Johnson, K., (2009). A tutorial on the dynamics and control of wind turbines and wind farms. In Proceedings of American control conference, St. Louis, MO, 10–12 June (pp. 2076–2089).
Pipattanasomporn, M., et al. (2014). Load profiles of selected major household appliances and their demand response opportunities. IEEE Transactions on Smart Grid, 5(2), 742–750.
Stotsky, A. (2013). Harmonic regressor: Robust solution to least-squares problem. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Sytems and Control Engineering, 227(8), 662–668.
Stotsky, A. (2014). Wind turbine model validation: Fusion of simulation and measurement data. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 228(9), 734–737.
Stotsky, A. (2016a). Towards accurate estimation of fast varying frequency in future electricity networks: The transition from model-free methods to model-based approach. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 230(10), 1164–1175.
Stotsky, A. (2016b). Nonlinear speed and yaw control for wind turbine powered vessels. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 230(3), 255–265.
Stotsky, A., & Egardt, B. (2013). Data-driven estimation of the inertia moment of wind turbines: A new ice detection algorithm. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I: Journal of Sytems and Control Engineering, 227(6), 552–555.
Stotsky, A., Egardt, B., & Carlson, O. (2013). An overview of proactive wind turbine control. Energy Science & Engineering, 1, 1–10.
Stotsky, A., & Kolmanovsky, I. (2002). Application of input estimation techniques to charge estimation and control of automotive engines. Control Engineering Practice, 10, 1371–1383.
Ulbig, A., Borsche, T., & Andersson, G. (2014). Impact of low rotational inertia on power system stability and operation. arXiv:1312.6435v4 [math.OC]
Undrill, J., (2010). Power and frequency control as it relates to wind-powered generation, PhD Thesis, Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory
Wang-Hansen, M., Josefsson, R., & Mehmedovic, H. (2012). Frequency controlling wind power: Modeling of control strategies. Elforsk Report, 12, 43.
Yingcheng, X., & Nengling, T. (2011). Review of contribution to frequency control through variable speed wind turbine. Renewable Energy, 36, 1671–1677.