分布式光伏自动发电控制精准化实时建模及调峰策略研究OA

作为新能源电力主体之一的光伏(Photovoltaic,PV)发电,呈现着从集中式为主转向集中式与分布式并举式的多电压等级并网发展态势,分布式光伏参与电网调峰的需求日益紧迫。为解决分布式光伏自动发电控制(Automatic generation control,AGC)难以准确感知建模的问题,本文提出一种基于基准光伏电站直采数据并融合气象信息的低压分布式光伏实时功率数据驱动感知方法,采用基于密度带噪声空间聚类算法(Density‑based spatial clustering algorithm with noise,DBSCAN)和梯度提升决策树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)的方法建立集群功率实时估算模型;其次,基于可行域投影理论,采用闵可夫斯基求和聚合和顶点搜索优化方法确定其可调节功率域边界。在不额外增加采集装置的情况下可提高主站观测频度,实现分布式光伏有功功率分钟级实时感知,提供满足电网运行约束的可调节功率域模型。本文还开展了兼顾安全性(调节速率)与公平性(弃电率、负荷率、装机容量比率)的多维度权重调峰分配策略研究,结合某省级实际电网调度控制主站的应用案例对本文所建模型的有效性和实用性进行了适度验证,在保障电网安全的前提下,兼顾新能源最大化消纳及调节公平。