news 2026/2/2 19:23:55

simulink 储能二次调频,风储调频,风火水储联合二次调频,传统两区域互联模型基础上加入风...

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
simulink 储能二次调频,风储调频,风火水储联合二次调频,传统两区域互联模型基础上加入风...

simulink 储能二次调频,风储调频,风火水储联合二次调频,传统两区域互联模型基础上加入风电储能机组,进行AGC调频。 储能出力受SOC影响,跟随系统ACE变化。 对比了储能是否参与,储能参与后ACE变化导致储能出力变化。

电网调频这事儿现在越来越有意思了。最近给老张他们厂做二次调频改造,传统火电带着风电一起玩,结果发现风电机组惯性响应差的问题比想象中还严重。刚好手头有个两区域互联的Simulink祖传模型,干脆拿它开刀搞点新花样。

先看基础模型结构(图1),传统火电机组带着调速器和锅炉模型,区域间联络线功率偏差ΔP_tie早就用上了PI控制器。重点在于怎么把风电和储能这两祖宗塞进去。风电机组我用了个带变桨控制的详细模型,储能部分直接上了锂电模型库里的Generic Battery,但SOC监控模块得自己动手:

function [P_ess_max, P_ess_min] = soc_limit(SOC) if SOC >= 0.9 P_ess_max = 0; P_ess_min = -0.2; elseif SOC <= 0.2 P_ess_max = 0.2; P_ess_min = 0; else P_ess_max = 0.5; P_ess_min = -0.5; end end

这代码看着简单,实际调参时差点要命。当SOC冲到90%以上时不让充电,跌到20%以下禁止放电,中间段的出力范围得跟着电池特性走。后来发现直接把电池参数里的Peukert系数设成动态变量更科学,不过那是后话了。

重点在AGC控制环里加了个动态分配模块。传统机组出力固定占60%,剩下40%给新能源。储能出力指令跟着ACE信号跑,但得套三层约束:

ESS_power = ACE * K_ess; ESS_power = min(ESS_power, P_ess_max); ESS_power = max(ESS_power, P_ess_min); // 注意这里要乘以时间步长做积分 SOC = SOC_initial + cumtrapz(time, -ESS_power)/Capacity;

仿真跑起来之后明显看到,没储能时区域频率偏差能飙到±0.3Hz,加上储能后直接压到±0.15Hz以内。但有意思的是储能出力曲线会出现"阶梯状"突变,这其实是SOC越限时出力被硬性截断导致的。后来改成斜坡限制才解决,不过响应速度降了约15%。

最要命的是联合调频时的协调问题。当风电突然出力暴跌时,火电机组爬坡速率跟不上,这时候储能必须得在5秒内顶上去。实测发现把储能的响应系数K_ess设为火电的3倍效果最好,但代价是SOC下降速度加快20%。这时候要是水电机组能快速切入,储能压力能小不少——不过这次项目里水电部分没给预算,只能作罢。

调完模型后对比数据,储能参与后ACE均方根值降了42%,不过SOC波动幅度比预期大得多。后来在控制环里加了个SOC反馈修正项,ACE指令值乘以(1 - |SOC-0.5|),相当于SOC越靠中间出力权重越大。这招挺管用,储能的日均充放电次数从86次降到了52次,电池寿命问题算是缓解了点。

搞完这项目最大的感受是,调频这活儿就像走钢丝。新能源比例越高,对储能响应精度的要求越变态。下次打算试试把LSTM预测塞进前馈控制里,不过估计又得和MATLAB的深度学习工具箱死磕好几天——这玩意儿的代码生成功能,谁用谁知道有多酸爽。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/1 11:29:29

TensorFlow在量化交易策略回测中的应用

TensorFlow在量化交易策略回测中的应用 金融市场正以前所未有的速度演进。随着高频数据的普及、多因子模型的复杂化以及监管对可解释性和审计能力的要求日益严格&#xff0c;传统的量化研究方式——依赖线性回归、简单移动平均或基于脚本的手动回测——已经难以应对现实挑战。尤…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/22 7:10:13

Mac用户必看:Open-AutoGLM安装全流程(附自动化脚本提升效率80%)

第一章&#xff1a;Open-AutoGLM在Mac平台的核心价值Open-AutoGLM 作为新一代开源自动语言建模框架&#xff0c;在 Mac 平台展现出卓越的本地化推理能力与开发友好性。其核心价值在于实现高性能模型运行与轻量化开发体验的完美结合&#xff0c;尤其适配苹果芯片架构&#xff0c…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/24 14:40:40

还在手动部署大模型?Open-AutoGLM autodl让你效率提升10倍,省时又省力

第一章&#xff1a;还在手动部署大模型&#xff1f;你可能错过了效率革命在人工智能飞速发展的今天&#xff0c;大模型的训练与部署已从实验室走向生产环境。然而&#xff0c;仍有不少团队依赖手动脚本和临时配置完成部署任务&#xff0c;这种方式不仅耗时易错&#xff0c;更难…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/31 5:35:28

TensorFlow在金融情绪分析中的另类数据挖掘

TensorFlow在金融情绪分析中的另类数据挖掘 在华尔街的交易大厅里&#xff0c;一个基金经理可能正盯着屏幕上的股价波动&#xff0c;但真正影响他决策的&#xff0c;或许是一小时前某财经博主发的一条推文。今天&#xff0c;市场不再只由财报和经济指标驱动——一条社交媒体帖…

作者头像 李华