基于遗传算法的风水协同发电控制

北京信息科技大学自动化学院、中国电力科学研究院的研究人员李大鹏、杨秀媛、张芳、宋墩文，在2017年第10期《电气技术》杂志上撰文指出，风电和水电是最具前景的可再生能源，风电的随机性和波动性使大规模的风电接纳成为当前电力系统面临的重要问题，而利用水电机组的调峰作用可以补偿风电输出的随机性，使水电厂和风电场能够按计划的输出。

针对水轮机的特点，利用遗传算法对水轮机的调速器参数进行整定，仿真结果表明，整定后的PID比常规PID具有更好的控制效果。水电的输出很好的对风电输出功率进行有效的补偿，减少对电网的冲击，有利于电网的长期稳定运行。

随着风力发电的持续发展，风电大规模接入电网给电力系统带来了巨大的冲击，在发电侧引入随机性明显，波动性强的不可控电源，给电力系统维持发电负荷的稳定带来挑战。风电具有了波动性与间歇性的缺点,这给电网的稳定运行以及电能质量带来了较大的影响,同时也给风电场发电和运行计划的制定带来很多困难[1-2]。我国幅员辽阔，水能丰富，水电作为另一种清洁能源也广泛的应用在我国的电力结构当中[3]。因此，风电水电协同发电是未来新能源的发展方向。

利用水电的调节能力将随机的风电转化成可以参与电力系统运行计划的电源，使水电厂和风电场向电力系统可以按照计划提供的功率的输出，这种方式称之为风电场和水电厂的协同运行(coordinatedhydropower wind power generation，CHWG)[4-5]。

目前国内外已经有许多将风电与抽水蓄能水电站相结合的研究，文献[6-10]基于成本利益效益最大化的角度，构建风电和抽水蓄能电站的数学模型，考虑约束条件，结合不同电价时段，从经济性和可靠性的角度进行了仿真和验证。但是，当前的电力系统中，绝大部分的水电都是常规水电，若仅仅为了风电并网而建造抽水蓄能电站不符合系统的经济效益。

文献[11-15]根据结合西北和东北等风能水能充足地区，通过风电与常规水电站的结合，减少风电负荷在跟踪时间上的波动性，以保证经济效益为目标，建立了风水联合调度的数学模型。所以本文考虑风水协同发电在电网得以运行的理想条件下，主要研究如何将水电机组的控制精度提高和响应时间减少。

根据文献[16-17]，目前的水轮机组的调控主要传统的PID控制，但是传统的PID控制不能快速响应被控对象的实时变化，尤其在风水协同控制中不能应对风电功率快速的变化情况[18-19]，因此，本文提出用遗传算法对水轮机的PID参数进行优化，以满足水轮机在补偿风电过程中的快速准备调节的要求。

图2 基于遗传算法的风水协同运行

结论

本文在风水协同运行的背景和研究的基础上，考虑风电的波动性和随机性，采取用水电互补的发电方式，将风电并网时的差额功率作为水电的输出功率，通过对水轮机PID调速器的控制，实现了水轮机对风电功率的补偿，并使用遗传算法对水轮机的常规PID参数进行了进化整定，通过仿真对比，得出结论如下：

1）通过对水轮机组PID的有效调节，水电的输出功率可以有效的跟着风电的输出功率，做到对风电的波动性和不稳定性进行有效的补偿，最终达到理想的输出功率，达到风水协同发电的目的。

2）通过实际数据的仿真的对比，利用遗传算法对水轮机常规PID参数进行整定，可以有效的提高水轮机输出功率对风电跟随的速度，精确度，减小超调量，达到更好的风水协同发电的目的。

本文采用的风功率为实际确定的数据，而在实际的应用过程中，风速和风功率都会在预测的过程中产生误差，影响水电的跟随和输出的功率补偿。水轮机作为非线性，时变的系统，目前的研究状态也大都采用简化的理想模型。今后的研究中，也应从以上条件考虑，达到更理想的效果。