【Advances in Applied Energy最新原创论文】大规模风电并网的电力系统模型预测控制研究

学术   2024-09-27 18:30   美国  

原文信息:

Advances in model predictive control for large-scale wind power integration in power systems

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666792424000155

Highlights

• 全面综述了大规模风电并网的电力系统中的模型预测控制方法

• 为大规模风电并网的模型预测控制制定了分类标准

• 提出了改善风电适应性的多层级控制结构和多目标控制策略

• 提出了大规模风电并网的电力系统的未来研究方向

摘要

风电功率具有较低的可控性,且地理位置分布广泛,在时间和空间上呈现出复杂的耦合和聚合特性。大规模风电并入电网后,会降低电力系统的惯性,增加系统运行的不确定性,给电力系统的功率-频率-电压的安全稳定控制带来了重大技术挑战。同时,模型预测控制(MPC)技术为研究含大规模风电的电力系统的安全稳定控制问题提供了新的机会,受到工业界和学术界的广泛关注。本文首次对MPC在风电领域的应用进行了及时且系统性的研究,创新性地将MPC技术嵌入到多层级(风电机组-风电场-风电集群-电网)以及多目标(功率-频率-电压)控制中。首先,回顾了MPC的基本概念、系统分类,并详细比较了其在风电领域的建模方式。接着,分析了MPC在多层级、多目标控制下的具体应用场景。最后,展示了如何使用多种优化算法(如元启发式算法、二次规划、混合整数线性/非线性规划等)进行模型求解。在此基础上,总结了若干关于预测控制的关键科学问题,并详细讨论了面临的挑战和未来的发展方向。这篇文章系统性地阐述了MPC技术在风电领域多层级和多目标控制中的作用,是同类研究中的开创性工作,旨在展示MPC方法在风电并网中的发展趋势,为解决风电的间歇性问题提供理论支撑,并促进大规模风电的消纳。

更多关于"模型预测控制"的研究详见:

https://www.sciencedirect.com/search?pub=Applied%20Energy&cid=271429&qs=Model%20predictive%20control

Abstract

Wind power exhibits low controllability and is situated in dispersed geographical locations, presenting complex coupling and aggregation characteristics in both temporal and spatial dimensions. When large-scale wind power is integrated into the power grid, it will bring a significant technical challenge: the highly variable nature of wind power poses a threat to the safe and stable control of the power, frequency, and voltage in the power system. Simultaneously, the model predictive control (MPC) technology provides more opportunities for investigating control issues related to large-scale wind power integration in power systems. This paper provides a timely and systematic overview of the applications of MPC in the field of wind power for the first time, innovatively embedding MPC technology into multi-level (e.g., wind turbines, wind farms, wind power cluster, and power grids) and multi-objective (e.g., power, frequency, and voltage) control. Firstly, the basic concept and classification criteria of MPC are developed, and the available modeling methods in wind power are carefully compared. Secondly, the application scenarios of MPC in multi-level and multi-objective wind power control are summarized. Finally, how to use a variety of optimization algorithms to solve these models is discussed. Based on the broad review above, we summarize several key scientific issues related to predictive control and discuss the challenges and future development directions in detail. This paper details the role of MPC technology in multi-level and multi-objective control within the wind power sector, aiming to help engineers and scientists understand its substantial potential in wind power integration in power systems.

Keywords

Model predictive control (MPC)

Uncertainty modeling

Multi-level and multi-objective optimization

Feedback correction

Graphics

图1 风电控制领域中模型预测控制算法发展历程


图2 风电并网的四层机构

团队介绍

本研究由中国农业大学叶林教授团队完成。中国农业大学叶林教授领导的电力系统运行与调度控制团队由1名教授、2名副教授组成。团队主要从事电力系统自动化、考虑大规模新能源接入的电网安全稳定分析、新能源功率预测和时空相关性算法、基于功率预测信息的区域风电场有功功率控制策略、电力系统电磁暂态建模与实时仿真以及区域风电场风能资源精细化评估等领域的科学研究工作。近年来团队成员先后主持国家自然科学基金研究项目8项(其中1项国家自然科学基金重点项目、5项面上项目(4项结题优秀)、1项中国国家自然科学基金委员会NSFC-英国皇家学会RS国际合作交流基金研究项目)、2项国家自然科学基金青年项目、教育部科学技术研究重点项目、教育部博士点基金(博导类)、霍英东青年教师奖励(基金)、北京市自然科学基金、8项全国重点实验室开放基金及国家电网公司总部科技项目等60多项。参与国家重点研发计划项目课题4项。在国内外顶级学术期刊上发表高水平SCI/EI收录论文100余篇,授权国家发明专利30余项,获省部级科技奖励6项,培养博士、硕士50余名。


通信作者简介:

叶林,博士生导师,二级教授德国洪堡学者、教育部新世纪优秀人才、中国农业大学电气工程领域首批领军教授。研究方向为电力系统及其自动化、新能源发电技术。近年来先后主持了国家自然科学基金研究项目、教育部科学技术重点项目以及教育部博士点基金等国家级纵向科研项目和国家电网公司总部项目60余项,并担任国内外多个知名电力期刊编委。在IEEE Trans.、《Applied Energy》、《中国电机工程学报》等国内/外TOP期刊发表SCI/EI论文百余篇,获得授权国家发明专利33项和计算机软件著作权80项。连续入选Elsevier电气工程领域高被引学者、全球前2%顶尖科学家和终身科学影响力全球前2%顶尖科学家榜单。获德国政府最高荣誉Alexander von Humboldt Stiftung/Foundation奖励、教育部新世纪优秀人才资助计划、教育部科学研究优秀成果奖(科学技术)自然科学奖二等奖、中国电力科学技术科技进步二等奖、电工行业正泰科技创新奖(人物奖)。


第一作者简介:

路朋,博士,中国农业大学高层次引进优秀人才,副教授,清华大学电机系博士后(优秀出站)。清华大学新型电力系统运行与控制全国重点实验室访问学者,清华四川能源互联网研究院高级研究员,IEEE Senior Member。主要从事源-网-荷-储协同优化研究、新能源电力系统运行与控制等领域研究,主持国家自然科学基金、中国博士后基金面上项目、新型电力系统运行与控制全国重点实验开放基金、电网安全全国重点实验开放基金、新能源电力系统国家重点实验室开放基金、教育部重点实验室开放课题等项目;以第一/通讯作者身份发表/录用SCI一区期刊论文11篇,EI期刊论文5篇,授权中国专利8项;获省部级科技进步二等奖1项;担任《Protection and Control of Modern Power Systems》、《电力系统保护与控制》、《电力自动化设备》、《中国电力》、《电力建设》等杂志青年编委。


第二作者简介:

张宁,清华大学长聘副教授,博导,入选教育部青年人才计划,中国科协青年托举计划,清华四川能源互联网研究院智慧城市能源系统实验室主任,低碳城市能源系统研究所所长,清华大学碳中和研究院新型电力系统研究中心副主任。IET Fellow,IEEE高级会员,IEEE PES中国委员会综合能源系统规划、运行与商业模式分委会秘书长,CIGRE C1.47综合能源系统对电力系统规划影响工作组召集人,CIGRE C1中国专委会副秘书长。作为负责人承担国家自然科学基金项目3项,其中2项已结题并获优秀,作为国家重点研发计划青年科学家项目负责人承担“面向碳达峰碳中和的新型电力系统结构形态及演进路径”项目,参与国家重点研发计划2项,省级重点研发计划课题1项。近五年发表学术论文100余篇,其中SCI论文60余篇(其中IEEE Trans论文50篇)。SCI论文总引用6000余次,H指数44,ESI高被引Top 0.1% 1篇,Top1% 10篇。论文总被引12000余次,H指数62(Google Scholar),入选2021、2022爱思唯尔中国高被引学者。出版专著《Analytics and Optimization for Renewable Energy Integration》《强不确定环境下的电力系统优化规划》《高比例可再生能源接入的输电网规划方法与应用》,获授权发明专利40余项,登记软著10余项,获日内瓦国际发明展金奖3项(第1, 1, 2完成人),参编标准5项。获世界工程组织联合会(WFEO)联合国可持续发展目标青年工程师奖、中国电力优秀青年科技人才奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、IEEE PES中国区优秀青年工程师奖。科研成果获省科技进步一等奖3项、二等奖2项,行业奖多项。


第四作者简介:

杜尔顺,清华大学低碳能源实验室,研究系列副教授,清华四川能源互联网研究院,低碳城市能源研究所,副所长。2018年获清华大学工学博士学位,2016-2017年赴美国国家可再生能源实验室做访问学者。入选2018全国博士后创新人才计划,主持和参与多项自然科学基金、企业咨询、政府与国际组织项目合作。主要研究方向为电力系统规划、高比例新能源消纳、低碳能源政策等。


第五作者简介:

康重庆,清华大学电机系系主任、清华大学能源互联网创新研究院院长、清华四川能源互联网研究院院长。IEEE Fellow,IET Fellow,中国电机工程学会会士,中国电工技术学会会士。入选国家杰青、万人计划,北京市教学名师。主要研究方向为电力系统规划、电力系统优化运行、可再生能源、低碳电力技术、负荷预测、电力市场。先后主持国家重点研发计划项目2项、国家自然科学基金重点项目3项。担任IEEE PES中国专业分会联合会(PCCC)主席、IEEE PES长期战略委员会委员(Long-Range Planning Committee)、CIGRE SC C1战略委员会委员、CIGRE SC C1中国国家专委会主任委员。担任中国电机工程学会副秘书长、教育与青年委员会主任委员、国际合作委员会副主任委员,担任北京电机工程学会副理事长。出版中英文专著7部,发表论文400余篇,其中IEEE Transactions文章130余篇,连续多年入选Elsevier中国高被引学者榜单。被评为IEEE PES杰出讲座学者,获得IEEE PES全球电力能源预测竞赛优胜奖、2018年中国电力杰出贡献奖、2021年IEEE PES Roy Billinton电力系统可靠性奖、2021年度IET成就奖章。


关于Applied Energy

本期小编:张硕;审核人:王桥

《Applied Energy》是世界能源领域著名学术期刊,在全球出版巨头爱思唯尔 (Elsevier) 旗下,1975年创刊,影响因子10.1,CiteScore 21.2,本刊旨在为清洁能源转换技术、能源过程和系统优化、能源效率、智慧能源、环境污染物及温室气体减排、能源与其他学科交叉融合、以及能源可持续发展等领域提供交流分享和合作的平台。开源(Open Access)姊妹新刊《Advances in Applied Energy》影响因子13.0,CiteScore 23.9。全部论文可以免费下载。在《Applied Energy》的成功经验基础上,致力于发表应用能源领域顶尖科研成果,并为广大科研人员提供一个快速权威的学术交流和发表平台,欢迎关注!

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