一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统

1.本发明涉及电网调频领域，特别是涉及一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统。


背景技术：

2.近年来，在碳达峰、碳中和国家战略的大力推动下，风光等新能源在新型电力系统中渗透率不断提高。新能源渗透率的增加增大了频率变化的不确定性和调频的复杂性，对传统同步机组调频产生了极大冲击，给电力系统频率安全带来了巨大的挑战。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统，可有效提升电力系统的安全性和稳定性。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.本发明提供了一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，包括：
6.获取电力系统一次调频负荷扰动的频差；
7.当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域建立的模糊模型；
8.根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数；
9.基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。
10.可选的，在获取电力系统一次调频负荷扰动的频差之后，还包括：
11.获取各火电机组的主蒸汽压力；
12.根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差；
13.根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。
14.可选的，所述调频控制方法还包括：
15.采用模糊算法构建所述修正因子预测模型，具体包括：
16.根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}；
17.对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；
18.根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，
基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb；
19.采用重心法，对所述预测修正因子的模糊类型进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子。
20.可选的，所述对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，具体如下：
21.根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型；
22.其中，a1,a2,a3,a4为模糊函数参数，x1为输入的主蒸汽压力偏差，nb1表示负大、ns1表示负小、zo1表示零、ps1表示正小，pb1表示正大；
23.根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；
24.其中，b1,b2,b3,b4为模糊函数参数，x2为输入的主蒸汽压力偏差变化率，nb2表示负大、ns2表示负小、zo2表示零、ps2表示正小，pb2表示正大。
25.可选的，所述根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各火电机组的调差系数，具体包括：
26.根据公式k
gi
＝-20+k
pred i
计算各火电机组的调差系数；
27.其中，k
gi
为第i台火电机组的调差系数，k
pred i
为第i台火电机组的预测修正因子。
28.可选的，所述确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差，具体包括：
29.根据公式δp
t i
＝p
ti-p
tset
计算火电机组的主蒸汽压力偏差；
30.其中，δp
t i
为主蒸汽压力偏差，p
ti
为火电机组第i时刻的主蒸汽压力，i＝1，2
…
m，p
tset
为主蒸汽压力设定值。
31.可选的，所述确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的主蒸汽压力偏差变化率，具体包括：
32.根据公式计算第一时刻和第二时刻之间的主蒸汽压力偏差变化率；
33.其中，δp
tci
为主蒸汽压力偏差变化率，δp
t i
(k)为第k时刻的主蒸汽压力偏差，δp
t i
(k-1)为第k-1时刻的主蒸汽压力偏差，δt为第k时刻与第k-1时刻之间的时间差。
34.本发明还提供了一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制系统，包括：
35.频差获取模块，用于获取电力系统一次调频负荷扰动的频差；
36.预测修正因子计算模块，用于当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率论域建立的模糊模型；
37.调差系数计算模块，用于根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数；
38.功率调整模块：用于基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。
39.可选的，所述系统还包括：
40.主蒸汽压力获取模块，用于获取各火电机组的主蒸汽压力；
41.主蒸汽压力偏差计算模块，用于根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差；
42.主蒸汽压力偏差变化率计算模块，用于根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。
43.可选的，所述控制系统还包括模型构建模块，具体包括：
44.模糊均集确定单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}；
45.模糊类型区分模块，用于对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；
46.修正因子模糊均集计算单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb；
47.修正因子计算单元，用于采用重心法，对所述预测修正因子的模糊类型进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子。
48.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
49.本发明提供了一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统，方法包括：获取电力系统一次调频负荷扰动所造成的频差；当频差小于第一设定值时，将电力系统中的各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率输入至模糊控制器中，得到各主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的预测修正因子；根据各火电机组的预测修正因子，确定各火电机组的调差系数；基于各火电机组的调差系数，调整各火电机组的功率输出。本发明基于修正因子预测模型，针对不同工作状态的火电机组进行出力调整，使各个机组在不同状态下均能获得较好的响应结果，能够快速地稳定一次调频负荷扰动所造成的频差，提升了电力系统的安全性和稳定性。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
51.图1为本发明实施例提供的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法流程图；
52.图2为本发明实施例提供的输入变量δp
t i
隶属度函数结果图；
53.图3为本发明实施例提供的输入变量δp
tci
隶属度函数结果图；
54.图4为本发明实施例提供的输出变量k
pred i
隶属度函数结果图；
55.图5为本发明实施例提供的m台火电机组与n台风电机组的整体框架图；
56.图6为本发明实施例提供的改进前后的频差变化示意图；
57.图7为本发明实施例提供的改进前后的系统输出功率变化示意图。
具体实施方式
58.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
59.本发明的目的是提供一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统，可有效提升电力系统的安全性和稳定性。
60.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
61.如图1所示，本发明提供了一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，包括：
62.步骤1：获取电力系统一次调频负荷扰动的频差。
63.步骤2：当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域建立的模糊模型。
64.步骤3：根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数。
65.步骤4：基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。
66.在一些实施例中，在获取电力系统一次调频负荷扰动所造成的频差之后，还可以包括：
67.获取各火电机组的主蒸汽压力。
68.根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差。
69.根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。
70.具体的，由火电机组dcs系统获取m台火电机组实时主蒸汽压力p
t1
…
p
tm
。从火电机组设计手册中获取火电机组锅炉主蒸汽压力设定值p
tset
。
71.其中，根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差，具体可以如下：
72.根据公式δp
t i
＝p
ti-p
tset
计算火电机组的主蒸汽压力偏差，式中δp
t i
为主蒸汽压力偏差，p
ti
为火电机组第i时刻的主蒸汽压力，i＝1，2
…
m，p
tset
为主蒸汽压力设定值。
73.其中，根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率，具体可以如下：
74.由上一时刻主蒸汽压力偏差以及当前时刻主蒸汽压力偏差可得主蒸汽压力偏差变化率δp
tci
，计算公式为：式中，δp
tci
为主蒸汽压力偏差变化率，δp
t i
(k)为第k时刻的主蒸汽压力偏差，δp
t i
(k-1)为第k-1时刻的主蒸汽压力偏差，δt为第k时刻与第k-1时刻之间的时间差。
75.在本实施例中，当频差小于零时，电力系统应该增大出力值，即需要火电风电同时出力以抑制频率的变化。此时若火电机组的主蒸汽压力偏差δp
t
大于零且主蒸汽压力偏差变化率δp
t
c大于零，则代表火电机组状态好，火电机组响应效率高；若主蒸汽压力偏差δp
t
大于零且主蒸汽压力偏差变化率δp
t
c小于零，则代表火电机组状态较好；若主蒸汽压力偏差δp
t
小于零且主蒸汽压力偏差变化率δp
t
c大于零，则代表火电机组状态较差；若主蒸汽压力偏差δp
t
小于零且主蒸汽压力偏差变化率δp
t
c小于零，则代表火电机组状态差，火电机组响应效率低。因此，火电机组实时状态分为了五种情况，即“响应效率很低”、“响应效率低”、“响应效率中等”、“响应效率高”和“响应效率很高”。
76.在一些实施例中，所述当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域建立的模糊模型，具体可以包括：
77.根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}。
78.对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型。
79.根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb。
80.采用重心法，对所述预测修正因子模糊均集进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的预测修正因子。
81.其中，根据单台火电机组实时状态，对电力系统的实际出力进行修正，保证在机组各个状态均能获得较好的响应结果。本发明设计的模糊控制器的输入为锅炉当前主蒸汽压力偏差δp
t i
以及锅炉当前主蒸汽压力偏差变化率δp
tci
，输出为火电机组的预测修正因
子k
pred i
。
82.具体的，获取根据当前的火电机组的主蒸汽压力偏差δp
t i
以及锅炉当前主蒸汽压力偏差变化率δp
tci
的论域。本发明以输入量δp
t i
的论域为[-0.8，0.8]，δp
tci
的论域为[-0.6，0.6]为例。
[0083]
当输入量δp
t i
的论域为[-0.8，0.8]，δp
tci
的论域为[-0.6，0.6]。输出量机组的预测修正因子k
pred i
的论域由输入量δp
t i
和δp
tci
决定，其论域为[-1.5，1.5]。将输入量的模糊均集分为nb(负大)，ns(负小)，zo(0)，ps(正小)，pb(正大)。输出量的模糊均集与输入模糊均集一致。
[0084]
将当前的火电机组的主蒸汽压力偏差δp
t i
以及锅炉当前主蒸汽压力偏差变化率δp
tci
输入至模糊控制器(修正因子预测模型)。
[0085]
修正因子预测模型根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型。
[0086]
根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型。
[0087]
式中，a1,a2,a3,a4为模糊函数参数，x1为输入的主蒸汽压力偏差，nb1、ns1、zo1、ps1和pb1为所述主蒸汽压力偏差的模糊均集，b1,b2,b3,b4为模糊函数参数，x2为输入的主蒸汽压力偏差变化率，nb2、ns2、zo2、ps2和pb2为所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集。
[0088]
如图2和图3所示，当输入量δp
t i
在[-0.8～-0.6)区间时，t1的模糊类型为ns1，在[-0.6～-0.2)区间时，对应的模糊类型为nb1，在[-0.2～0.2)区间时，对应的模糊类型为zo1，在[0.2～0.6)区间时，对应的模糊类型为ps1，在[0.6～0.8)区间时，对应的模糊类型为zo1，在[0.2～0.6)区间时，对应的模糊类型为pb1。输入量δp
tci
的区间划分原理同上。
[0089]
例如，当输入量δp
t i
为0.4，输入量δp
tci
为0.3时，根据图2和图3可知，δp
t i
的模糊类型为ps1，δp
tci
的模糊类型为ps2，修正因子预测模型根据控制规则，输出的k
pred i
的模糊类型为ps。
[0090]
其中，模糊控制器(修正因子预测模型)的控制规则见下表1：
[0091]
表1模糊控制器控制规则
[0092][0093]
在一些实施例中，根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各火电机组的调差系数，具体可以包括：
[0094]
根据公式k
gi
＝-20+k
pred i
计算各火电机组的调差系数；
[0095]
其中，k
gi
为第i台火电机组的调差系数，k
pred i
为第i台火电机组的预测修正因子。
[0096]
在一些实施例中，基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出，具体可以如下：
[0097]
如图4所示，当电力系统受到一次调频负荷扰动所造成的频差后，将需要增加的功率中的一部分由风电来增加，另一部分由火电机组来增加，m台火电机组根据各自当前工作状态，得出每一个火电机组的调差系数，各个机组按各自调差系数运行，得到各火电机组输出p
gi
。最终由火电总输出与风电机组总输出之和构成电力系统总输出。
[0098]
改进前后的频差如图5所示。由于所提出的预测修正策略可以针对不同机组状态进行有效调整，因此对频率偏差有着较好的改善。从图4可以看出，改进后稳态偏差和最大偏差均有所减小，证明了所提策略可以有效提升电力系统的安全性、稳定性。
[0099]
改进前后的电力系统输出总功率变化如图6所示。由于所提策略可以充分利用电力系统中机组的能力，根据不同状态设置不同出力，因此改进后电力系统总输出有着明显提升。
[0100]
本发明还提供了一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制系统，包括：
[0101]
频差获取模块，用于获取电力系统一次调频负荷扰动的频差。
[0102]
预测修正因子计算模块，用于当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率论域建立的模糊模型。
[0103]
调差系数计算模块，用于根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数。
[0104]
功率调整模块：用于基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。
[0105]
在一些实施例中，所述系统还包括：
[0106]
主蒸汽压力获取模块，用于获取各火电机组的主蒸汽压力。
[0107]
主蒸汽压力偏差计算模块，用于根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差。
[0108]
主蒸汽压力偏差变化率计算模块，用于根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。
[0109]
在一些实施例中，所述控制系统还包括模型构建模块，具体包括：
[0110]
模糊均集确定单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}。
[0111]
模糊类型区分模块，用于对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型。
[0112]
修正因子模糊均集计算单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb。
[0113]
修正因子计算单元，用于采用重心法，对所述预测修正因子的模糊类型进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子。
[0114]
综上所述，本发明具有以下优点：
[0115]
本发明提供的一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统，采用了基于模糊控制的方法，将每台火电机组主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率输入到模糊控制器中，得到对应的预测修正因子，然后根据调差系数调整每台机组的出力。这种方法可以充分利用电力系统中各台火电机组的能力，根据不同状态设置不同出力，从而有效地稳定一次调频负荷扰动所造成的频差，提升了电力系统的安全性和稳定性。
[0116]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0117]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，包括：获取电力系统一次调频负荷扰动的频差；当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域建立的模糊模型；根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数；基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。2.根据权利要求1所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，在获取电力系统一次调频负荷扰动的频差之后，还包括：获取各火电机组的主蒸汽压力；根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差；根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。3.根据权利要求1所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，所述调频控制方法还包括：采用模糊算法构建所述修正因子预测模型，具体包括：根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}；对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb；采用重心法，对所述预测修正因子的模糊类型进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子。4.根据权利要求3所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，所述对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，具体如下：根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型；
其中，a1,a2,a3,a4为模糊函数参数，x1为输入的主蒸汽压力偏差，nb1表示负大、ns1表示负小、zo1表示零、ps1表示正小，pb1表示正大；根据确定所述火电机组的主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；其中，b1,b2,b3,b4为模糊函数参数，x2为输入的主蒸汽压力偏差变化率，nb2表示负大、ns2表示负小、zo2表示零、ps2表示正小，pb2表示正大。5.根据权利要求1所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，所述根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各火电机组的调差系数，具体包括：根据公式k
gi
＝-20+k
pred i
计算各火电机组的调差系数；其中，k
gi
为第i台火电机组的调差系数，k
pred i
为第i台火电机组的预测修正因子。6.根据权利要求2所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，所述确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差，具体包括：根据公式δp
ti
＝p
ti-p
tset
计算火电机组的主蒸汽压力偏差；其中，δp
ti
为主蒸汽压力偏差，p
ti
为火电机组第i时刻的主蒸汽压力，i＝1，2
…
m，p
tset
为主蒸汽压力设定值。7.根据权利要求1所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法，其特征在于，所述确定所述第一时刻和所述第二时刻之间的主蒸汽压力偏差变化率，具体包括：根据公式计算第一时刻和第二时刻之间的主蒸汽压力偏差变化率；其中，δp
t
c
i
为主蒸汽压力偏差变化率，δp
ti
(k)为第k时刻的主蒸汽压力偏差，δp
ti
(k-1)为第k-1时刻的主蒸汽压力偏差，δt为第k时刻与第k-1时刻之间的时间差。8.一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制系统，其特征在于，包括：频差获取模块，用于获取电力系统一次调频负荷扰动的频差；预测修正因子计算模块，用于当所述频差小于零时，根据所述电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各所述主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；所述修正因子预测模型为基于所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率论域建立的模糊模型；调差系数计算模块，用于根据各所述火电机组的预测修正因子，确定各所述火电机组的调差系数；功率调整模块，用于基于各所述火电机组的调差系数，调整各所述火电机组的功率输出。9.根据权利要求8所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制系统，其特征在于，所述系统还包括：主蒸汽压力获取模块，用于获取各火电机组的主蒸汽压力；
主蒸汽压力偏差计算模块，用于根据各所述火电机组的主蒸汽压力以及主蒸汽压力设定值，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差；主蒸汽压力偏差变化率计算模块，用于根据当前时刻和上一时刻的主蒸汽压力偏差，确定所述主蒸汽压力偏差变化率。10.根据权利要求8所述的基于模糊控制的预测修正电网调频控制系统，其特征在于，所述控制系统还包括模型构建模块，具体包括：模糊均集确定单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的论域以及所述主蒸汽压力偏差变化率的论域，确定所述主蒸汽压力偏差的模糊均集和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集；所述主蒸汽压力偏差的模糊均集为a＝{nb1，ns1，zo1，ps1，pb1}，所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊均集为b＝{nb2，ns2，zo2，ps2，pb2}；模糊类型区分模块，用于对输入的各所述火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率进行模糊量化，确定各所述火电机组的主蒸汽压力偏差的模糊类型以及主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型；修正因子模糊均集计算单元，用于根据所述主蒸汽压力偏差的模糊类型和所述主蒸汽压力偏差变化率的模糊类型，基于模糊控制规则，确定所述预测修正因子的模糊类型，所述预测修正因子的模糊类型包括nb、ns、zo、ps和pb；修正因子计算单元，用于采用重心法，对所述预测修正因子的模糊类型进行解模糊处理，确定所述主蒸汽压力偏差和主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子。

技术总结
本发明公开一种基于模糊控制的预测修正电网调频控制方法及系统，涉及电网调频领域，方法包括：获取电力系统一次调频负荷扰动的频差；当频差小于零时，根据电力系统中各火电机组的主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率，采用修正因子预测模型，对各主蒸汽压力偏差以及主蒸汽压力偏差变化率下的火电机组的修正因子进行预测；根据各火电机组的预测修正因子，确定各火电机组的调差系数；基于各火电机组的调差系数，调整各火电机组的功率输出。本发明使用模糊控制器来对不同工作状态的机组进行出力调整，在不同状态下均能获得较好的响应结果，能够有效地稳定一次调频负荷扰动所造成的频差，提升了电力系统的安全性和稳定性。性。性。


技术研发人员：洪烽 逄亚蕾 陈磊 陈群 王玮 房方
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/14