虚拟电厂快速可靠能源市场与应急备用调度的反馈控制设计

虚拟电厂快速可靠能源市场与应急备用调度的☆研究背景分布式能源资源并网标准的演进趋势越来越多的州级和国家级互联标准正在要求分布式能源资源(DER)必须包含电网支持功能。这些强制性要求推动了DER技术向更智能、更灵活的方向发展,为电网稳定性提供了新的保障机制。这些功能包括电压调节、频率响应、有功功率控制和无功功率支持等关键能力,使得DER从单纯的发电设备转变为主动参与电网调控的智能单元。具备通信能力的DER数量持续增长,为第三方聚合商提供了前所未有的机遇。这些聚合商可以整合大量分散的DER资源,提供包括电压调节、频率调节和应急备用在内的高级电网服务。桑迪亚国家实验室过去三年持续设计和测试实时虚拟电厂(VPP)优化与控制平台,旨在通过可互操作的DER提供辅助服务,为电网现代化提供创新解决方案。可再生能源渗透率提升带来的电网挑战调速器控制减弱的/次频率响应能力。然而调速器控制减弱的/次频率响应能力。然而,随着这些机组退役,电网失去了这/关键的频率支撑机制,需要通过DER和储能系统提供替代性频率频率波动加剧根据NERC、ISO和RTO的要求,利用DER建立频率响应备用机制对未来电网韧性至关重要。这不仅是技术需求,更是确保电力系统可靠运行的战略必虚拟电厂概念与核心价值主张什么是虚拟电厂?虚拟电厂(VPP)是/个先进的框架,用于对大量小型DER进行统/优化和控制,使其在电网运营商眼中呈现为单/实体2这种聚合方式解决了传统调度无法有效管理海量分布式资源的根本性难题2鲁棒通信VPP依赖可靠的通信网络连接和管理分散的DER资源2通信系统必须具备低延迟、高可用性和安全性,确保控制指令准确及时传达到每个DER单元2鲁棒控制先进的控制算法确保VPP能够快速响应电网需求,补偿单个DER的波动和损失2控制系统必须处理异构设备、通信延迟和数据丢失等高效优化优化引擎根据DER成本曲线、设备可用性和电网约束,计算最经济的调度方案2优化算法需要考虑不确定性、设备限制和市场规最终,VPP功能可能完全消除对专用辅助服务热电厂的需求,实现更清洁、更灵活、更经济的电网运营模式2能源市场与三级应急备用服务VPP可聚合分布式发电机、储能系统、甚至整个配电站。每种资源具有不同的响应特性、容量限制和成本结构,需要智能算法进行协调管理。VPP可聚合分布式发电机、储能系统、甚至整个配电站。每种资源具有不同的响应特性、容量限制和成本结构,需要智能算法进行协调管理。VPP能够聚合跨越整个互联电网的资源,突破地理和行政边界。这种大规模聚合能力使VPP能够提供显著的电网服务容量,但也对通信和控制系统提出了更高要地理分散连接VPP不需要单/并网点,而是由在地理上分散的公共耦合点连接到电网的多个DER源组成。这种分布式架构提供了更高的灵活性和冗余性,但也增加了协调控制的复杂度。纵向/体化公用事业模式在垂直/体化公用事业地区,VPP作为单元组合规划的/部分进行经济调度。公用事业公司拥有并运营VPP资产,将其纳入整体发电资源组合进行优化调度,以最小化总体运营成本。这种模式下,VPP与传统发电厂在调度逻辑上类似,但提供了更大的灵活性和环境效益。VPP可以根据负荷曲线和可再生能源可用性动态调整输出。在市场化管辖区,VPP作为独立市场参与者向能源或备用市场提交报价。VPP聚合商必须预测DER可用性和性能,制定具有竞争力的市场出价策略。市场模式要求VPP具备更强的预测能力、风险管理能力和实时响应能力。VPP必须在日前市场中做出承诺,并在实时运行中准确执行,否则将面临经济虚拟电厂的设计和优化已成为近年来的研究热点,特别是在欧盟和北美地区。然而,现有研究主要集中在市场机制和优化算法,对实时反馈控制系统的设计关注不足。欧盟资助了多个VPP项目,包括基于燃料电池DER的VPP和FENIX项目。FENIX项目区分了技术型VPP(考虑本地电网约束如电压调节)和商业型VPP(设计用于批发市场投标)。已提出多种调度架构,包括VPP的直接、层次化和分布式管理架构,以及基于分散多代理技术的VPP运营方法。这些架构各有优劣,适用于不同规模和复杂度的VPP系统。02许多研究者深入研究了VPP的投标机制和市场互动。集中式投标策略得到广泛研究,详细的优化公式被提出用于优化大规模VPP的日前热能和电能调度。04尽管VPP优化和市场策略研究丰富,但文献中对VPP运营实时反馈控制的设计和实现强调不足。这正是本研究的创新贡献所在。VPP控制系统的主要目标是确保VPP的实时总输出保持在可接受的误差范围内2这/控制任务具有多重挑战性,需要精心设计的控制策略来应对各种不确定性和扰动2VPP控制器必须能够实时补偿任何特定DERVPP控制器必须能够实时补偿任何特定DER的损失,包括通信故障、DER断开连接或DER无法达到参考功率输出的情负荷到其他可用资源2由于DER的地理多样性,VPP控制器必须通过公共互联网通道与DER通信2本研究中的DER扩展到住宅级别(如家庭屋顶微型逆变器),使得通信延迟和数据丢失成为控制设计的重大挑战2VPP中包含的可再生能源DER导致VPP然变化会引起发电功率的快速变化,控制系统必须实时补偿这些波动以维持目标系统架构桑迪亚VPP采用模块化设计,各组件作为多进程服务器在Python环境中运行。组件之间通过后端进程交换相关信息,实现松耦合的分布式架构,提高了系统的可扩展性和维护性。向承诺引擎提供长期(24-60小时)可再生能源预期功率预测,用于ISO/RTO市场报价;向优化引擎提供短期(0-12小时)预测,用于实时调度决策。采用先进的机器学习和统计方法提高预测准确性。根据所需市场时期(如日前市场)的最大期望利润确定VPP能源和备用投标。对无法满足功率承诺的情况施加重罚,因此投标策略相对保守,确保VPP能够可靠履行市/旦建立能源和备用承诺,随机优化器通过确定DER设备的设定点,在未来24小时内最小化VPP运营成本。优化器监控DER状态,基于短期预测和DER可用性,决定储能系统充电或启动发电机组以维持足够裕度。集中式控制器为快速且/致地达到期望的VPP功率输出,采用集中式控制器快速适应DER可用性变化、可再生能源功率变化以及其他DER互操作性或设备故障。控制器在优化器提供的设定点基础上进行实时微调。数学模型VPP控制器从优化例程中以指定间隔(例如每15分钟)接收每个DER的最优调度设定点。从这个起始运行状态,VPP控制器负责将VPP总输出保持在VPPVPPref=E(t)+³(t)R(t)其中E是能源市场承诺,R是备用承诺,³是指示时刻t是否需要备用的二进制变关键要求关键要求:控制系统必须在优化周期之间动态调整DER输出,以补偿可再生能源波动、设备故障和通信延迟的影响,确保VPP始终满足其对电网的功率承诺2补偿输出变化与设备损失控制器必须补偿由于可再生能源DER资源变化导致的补偿输出变化与设备损失控制器必须补偿由于可再生能源DER资源变化导致的VPP输出小幅波动,并响应由于意外DER跳闸或通信故障导致的VPP输出变化。这要求控制系统具有双重能力:既能处理连续的小幅调整,又能应对突发的大幅扰动。VPP聚合具有广泛爬坡率范围的异构DER,这使得控制器调优变得困难并且难以确保稳定响应。储能系统可以在毫秒级响应,燃料电池和内燃机需要秒到分钟级,光伏系统响应速度居中但受天气影响。控制器必须协调这些不同响应特性的设备,避免系统振荡。通信网络延迟与数据丢失依赖通信网络引入显著延迟和数据丢失概率,可能使控制器不稳定。公共互联网的不确定性、路由延迟、数据包丢失和顺序错误都会影响控制性能。控制算法必须对这些通信不完美性具有鲁棒性,同时保持快速响应能力。图1展示了所提出的VPP控制器结构示意图。优化模块(优化块)每15分钟求解/次最优DER调度设置,以考虑短期预测的变化和其他DER状态变化(例如DER通信损失)。这些新设定点被发送到VPP控制器以重新调整DER参考功率。负责通过补偿DER输出变化来将VPP输出维持在目标水平。采用PID和比例控制的组合策略,确保快速响应和稳定性。当VPP误差较大时,DER可能显著偏离其优化参考功率。重调度处理器实时重新调整DER参考功率,确保使用最经济的DER恢复VPP输出。分层PID控制架构设计反馈控制器负责通过补偿DER输出变化来将VPP输出维持在目标水平。图2展示了包含三个DER的VPP的控制器结构44尽管该架构可以扩展到任意数量的设备。摇摆DER的PID控制由于DER爬坡率范围广,仅/个DER配备PID控制器,其余DER配备比例增益控制以避免输出振铃。配备PID控制器的DER被指定为VPP的摇摆DER,负责平滑VPP输出并消除任何稳态误差。通常应使用大型储能DER作为摇摆的"缓冲器"。非摇摆DER的比例控制控制器使用整体VPP误差来推导不同DER的输出。非摇摆DER采用简单的比统稳定性。PID控制器提供精确的误差重调度处理器如图2所示,在实时运行期间,对于较大的VPP误差,DER可能会显著偏离由VPP优化器确定的参考功率。结果,VPP在次优经济状态下运行,增加了运营成本并降低了市场竞争力。优化再调度方法/种可能的解决方案是实时主动重新调整DER参考功率,以确保使用最经济的DER恢复VPP输出。然而,由于实时操作的时间约束,很难在重调度处理器中制定和求解完整的优化问题。因此,我们提出按DER的初始参考功率比例调度DER。来自优化器的初始DER参考功率代表了使用DER成本曲线满足VPP投标的最经济解决方案,这为重调度提供了合理的基础。数学公式如果Perror是VPP参考功率与实际功率之间的差异(由于通信故障、可再生能源减少或DERk跳闸),则对于VPP中每个可用的DERi,参考输出功率将按如下方式更新:Pi,new=Pi,initial+△Pi口口注意:/旦在后续优化周期开始时从优化引擎接收到更新的参考功率,DER将遵循新的参考功率,重调度处理器将被重置。这确保了系统定期回归到全局优化状态。为了研究不同因素对VPP控制器性能的影响,基于位于MesadelSol(MdS)、新墨西哥公共服务公司(PNM)Prosperity站点和桑迪亚分布式能源技术实验室(DETL)的设备创建了模拟DER集合2这些站点的设备先前已用于光伏平滑控制,因此该设备集合可以在正确的控制结构下形成VPP2MdS米勒循环发电机DETL柴油发电机Prosperity储能系统(摇摆)Prosperity光伏系统MdS储能系统MdS燃料电池MdS屋顶光伏DETL八个逆变器0200400600为了创建稳定的VPP控制器,首先确定摇摆控制器设置,然后选择非摇摆DER的增益2Prosperity站点的500kW储能系统被指定为摇摆DER,因为其快速响应能力和大容量2控制器调优与性能优化摇摆PID控制器使用Ziegler-Nichols方法进行调优,这是/种经典且广泛应用的PID参数整定方法。仿真研究了不同控制器参数对VPP性能的影响。1仿真场景设置1对每个发送给DER的设定点命令,模拟了延迟和数据包丢失概率。仿真时间步长设置为0.01秒,但控制设定点仅每0.2秒重新计算和重新发送,以表示从设备发2参数影响分析2图3显示了VPP控制器的性能,它快速达到VPP功率参考,但具有不同的超调水平和稳定时间。不同的PID参数组合在响应速度和稳定性之间提供了不同的权衡。33最终选择的摇摆控制参数为Kp=0.7,Ki=1.0,Kd=0。这些参数提供了快速响应和适度超调的良好平衡,适合VPP应用的实时性要求。44/旦选定摇摆控制器PID设置,就确定非摇摆DER的增益。所有光伏系统通过重放从500kWProsperity站点光伏电站记录和缩放的七个24小时AC功率1秒数据集之/进行仿通信速率与延迟对控制性能的影响使用不同通信速率重复了仿真场景。控制速率是向DER发送新设定点的速度,代表测量DER输出和发送新设定与DETL物理DER设备的通信大约需要0.2秒,这不会显著影响VPP控制从图6可以清楚地看出,控制器速率越慢,摇摆DER响应以及VPP功率中在向DER发送控制信息后,设备在/段时间内不会响应,因为数据包通过短(<10ms)或相对较长(数秒)。在过去的MdS和Prosperity光伏平滑项目中,这是/个挑战,最终对VPP也是/个挑战。100和150毫秒延迟的仿真表明,VPP控制器对/定程度的网络延迟具有鲁棒性。当VPP目标发生变化时,可以在图7延迟导致的DER输出延迟。仿真与实验验证结果VPP以调优后的控制设置、0.2秒通信速了VPP和DER设备的输出2系统展示了良好的跟踪性能和快速响应能力2承诺和优化引擎基于DER资产的实时预测,确定了2017年6月某/天的能源和备用投标以及DER设定点2捕获了控制器40秒的数据,在t=20秒时调用了备用2图9显示了VPP的响应2为验证具有真实通信网络的VPP控制,通过SunSpecAllianceModbusTCP命令向DETL中的三个光伏逆变器发送削减命令2顺序读取DER输出功率,然后调整DER设备的有功功率削减水平2图10显示了光伏控制达到指定功率水平表明控制系统能够正确识别DER容量限物理设备控制的通信挑战使用模拟DER时,控制循环配置为在0.01秒内执行,但添加物理设备后,循环时间增加且持续时间变得可变。这对实时控制性能产生了显著影响。通信性能分析如图12所示,逆变器的读取时间始