电网调频AGC信号的刻画方法与流程

电网调频agc信号的刻画方法
技术领域
1.本发明属于新型电力技术领域，具体地说，涉及一种电网调频agc信号的刻画方法。


背景技术：

2.众所周知，电力系统频率偏差反映了系统中发电和负荷之间的供需功率不平衡。电力系统具有一定的调峰和调频需求，二者根据时间尺度和设置目标的不同进行区分。其中，调峰的时间尺度较长，其主要目的为电力系统经济调度；调频的时间尺度较小，其主要目的为电力系统安全稳定运行。电力系统调峰是指为应对电力供应与用电负荷不匹配，通过调整电力系统发、输、储、用等各环节使供需匹配的过程。以发电侧为例，调峰包括启停调峰、深度调峰等。启停调峰(上调峰)是指电力系统负荷尖峰时段额外投入正常运行以外的发电机组，使得电源出力能够爬得上去，深度调峰(下调峰)是指发电厂为满足负荷低谷或新能源消纳而压低出力。
3.电力系统调频主要包括一次调频与二次调频，当电力系统中出现功率波动时，发电机组通过一次调频功能快速响应秒级波动，而二次调频针对一次调频无法平衡的功率偏差，通过 agc(automatic generation control，自动发电控制)单元进行分钟级功率平衡。agc是能量管理系统ems中的一项重要功能，一般情况下，agc单元接受电网调控中心调频信号，并据此调整agc单元，按照一定的响应速度、调节速率、调节精度进行实时出力控制，以实现功率实时平衡,以满足不断变化的用户电力需求，从而符合控制性能的标准，维持系统频率稳定，并使系统处于经济的运行状态。在单独电力系统中，agc为本系统中调频单元对于本系统频率的控制；在联合电力系统中，agc是以区域系统为单位，各自对本区内的发电机的出力进行控制。
4.全球能源转型进程加速推进我国提出了构建以新能源为主体的新型电力系统，以光伏发电、风力发电为代表的可再生能源分布式发电系统已得到大规模应用。然而，风电、光伏等的间歇性和波动性对于电网频率稳定提出巨大挑战。
5.调频需求方面，分钟级的调频响应需求主要包含2部分，即确定性部分和不确定性部分。其中，确定性部分主要为了应对“鸭形曲线”导致的电源爬坡速率不足，不确定性部分主要包含负荷在分钟级的不确定性、风电出力在分钟级的不确定性、光伏出力在分钟级的不确定性三部分。不确定性部分主要包含负荷在分钟级的不确定性、风电出力在分钟级的不确定性、光伏出力在分钟级的不确定性三部分。目前关于风光等新能源接入后电力系统的分钟级的调频需求仍然没有成熟的计算方法。
6.对于早期可再生能源渗透率较低的电力系统，调频agc信号不确定性主要受负荷波动的影响，且波动时间尺度较大，可预测性强，调频agc信号不确定性较低；对于当前新能源渗透率较大的电力系统，由于调频agc信号受负荷波动与新能源(风电、光伏)波动的双重影响，同时新能源与负荷的波动性时间尺度不同，不具有相互削弱抵消特性，双重因素叠加，造成了显著的不确定性，利用传统基于经验的方法无法较为准确的预测。
7.因此，亟需一种基于概率分布的方法对于具有显著不确定性的调频agc信号进行数学描述，从而搭建模型并用于调频相关研究与应用。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种电网调频agc信号的刻画方法，本发明能够充分考虑可再生能源高渗透率电网中agc信号的显著不确定性，建立电网调频agc 信号的模型，相关信号特性可为运行人员调度agc单元参与调频服务提供参考。
9.为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
10.一种电网调频agc信号的刻画方法，包括以下步骤：
11.s1.设定电网调频agc信号的统计时间间隔，获取固定统计时间间隔下电网调频agc 信号幅值的历史数据；
12.s2.对电网调频agc信号幅值的历史数据进行预处理，并将电网调频agc信号幅值的绝对值转化为反映agc需求的agc信号的变化量；
13.s3.对agc信号的变化量进行概率分布统计，考虑可再生能源与负荷对agc需求的影响，并根据agc信号的变化量概率分布统计结果，建立反映agc需求分布的自回归模型；
14.s4.确定反映agc需求分布的自回归模型的参数，最终获得考虑可再生能源与负荷对 agc需求影响的电网调频agc信号模型；
15.s5.利用考虑可再生能源与负荷对agc需求影响的电网调频agc信号模型，对电网调频agc信号的不确定性进行刻画。
16.进一步地，步骤s1中，有效agc信号的幅值和时间间隔均具有随机性，通过固定agc 信号的统计时间间隔，仅统计agc信号的幅值，此时允许agc信号幅值为0，由此将幅值和时间间隔双重随机性转化为单一随机性。
17.进一步地，步骤s2中，对电网调频agc信号幅值的历史数据进行收集、整理、剔除坏数据的预处理，反映agc需求的agc信号的变化量为相邻两间隔时段内agc信号幅值的绝对值的差值。
18.进一步地，步骤s3中，根据agc信号的变化量概率分布统计分析，并对比不同时间段内agc信号的变化量数据，确定一天内不同时段的agc信号的变化量在概率上均服从正态分布。
19.进一步地，可再生能源与负荷在不同时段具有特性各异的不确定性，agc信号的变化量ξ在某时段δt内呈正态分布，选取时段δt＝1h，并选取自回归模型对于典型日全天agc信号进行建模，具体为：
20.对于典型日的24点，每小时agc幅值数据统计形成一个正态分布，设置正态分布的均值为0，不同时段agc信号分布方差各异，得到agc信号的变化量为：
21.ξ
t
～(μ,σ
t2
)t＝1,2，...，24
22.其中，ξ
t
为t时刻agc信号的变化量，σ
t2
为t时刻agc信号分布方差，μ为正态分布的均值，μ＝0；
23.对于典型日内agc需求的不确定性，对不同时段agc信号分布方差建立时间序列的自回归模型为：
24.25.即
[0026][0027]
其中，p为回归模型总项数，为第i项回归模型的自回归系数，e
t
为t时刻的白噪声激励。
[0028]
进一步地，步骤s4中，自回归模型的参数通过观测值及yw方程组获得，yw方程组为：
[0029][0030]
其中，k为yw方程组的方程数量，γk为第k个方程的自相关函数，γ
k-i
为第k-i个方程的自相关函数，δe为白噪声的标准差，η
k,0
为白噪声的互相关函数；
[0031]
将k＞0的yw方程组转化为矩阵形式为：
[0032][0033]
即
[0034]
rφ＝b
[0035]
式中，r为自相关矩阵，φ为自回归系数矩阵，b为自相关函数矩阵；
[0036]
自相关矩阵r通过观测值获得，自相关函数矩阵b通过计算得到，根据自相关矩阵r和自相关函数矩阵b，计算出自回归系数得到自回归系数矩阵φ；
[0037]
当k＝0时，yw方程组为：
[0038][0039]
根据自回归系数以及k＝0时的yw方程组，可求得白噪声的标准差δe，获得最终的考虑可再生能源与负荷对agc需求影响的电网调频agc信号模型。
[0040]
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
[0041]
1.本发明电网调频agc信号的刻画方法，相比传统经验法，能够充分考虑可再生能源高渗透率电网中agc信号的显著不确定性，使得调频需求刻画模型更加贴近于当前电力系统实际。
[0042]
2.本发明电网调频agc信号的刻画方法，通过固定agc信号的统计时间间隔，仅统计 agc信号的幅值，此时允许agc信号幅值为0，由此将幅值和时间间隔双重随机性转化为单一随机性，降低了随机变量的数量，使得刻画过程更加高效。
[0043]
3、本发明电网调频agc信号的刻画方法，时间颗粒度更加精细，将典型日划分为24 点，能够充分考虑不同小时内调频信号特性，刻画更加准确。
附图说明
[0044]
图1为本发明电网调频agc信号的刻画方法的流程示意图。
[0045]
图2为本发明电网调频agc信号的刻画方法的agc信号转化示意图。
[0046]
图3为南方某agc单元小时内agc信号统计特性示意图。
具体实施方式
[0047]
下面结合附图和具体实施例对本发明电网调频agc信号的刻画方法作进一步说明。
[0048]
请参阅图1，本发明公开了一种电网调频agc信号的刻画方法，包括以下步骤：
[0049]
s1.设定电网调频agc信号的统计时间间隔，获取固定统计时间间隔下电网调频agc 信号幅值的历史数据。
[0050]
s2.对电网调频agc信号幅值的历史数据进行预处理，并将电网调频agc信号幅值的绝对值转化为反映agc需求的agc信号的变化量。
[0051]
s3.对agc信号的变化量进行概率分布统计，考虑可再生能源与负荷对agc需求的影响，并根据agc信号的变化量概率分布统计结果，建立反映agc需求分布的自回归模型；
[0052]
s4.确定反映agc需求分布的自回归模型的参数，最终获得考虑可再生能源与负荷对 agc需求影响的电网调频agc信号模型。
[0053]
s5.利用考虑可再生能源与负荷对agc需求影响的电网调频agc信号模型，对电网调频agc信号的不确定性进行刻画。
[0054]
具体地，步骤s1中，有效agc信号(幅值不为0)的幅值和时间间隔均具有随机性，本发明通过固定agc信号的统计时间间隔，仅统计agc信号的幅值，此时允许agc信号的幅值为0，由此将幅值和时间间隔双重随机性转化为单一随机性。通过数据治理获得熟数据，同时对agc信号进行绝对量转变化量的转化。通过大量样本进行概率分布统计，通过概率分布图，对于分布类型进行识别并选择相应数学模型进行建模，建模后，可通过连续、离散两种方式对于数学模型进行参数识别，最终建立不确定因素下电网调频agc信号模型，形成agc信号数学刻画方法。
[0055]
步骤s2中，对某agc单元的大量历史agc调频信号数据进行收集、整理，剔除坏数据，经过以上数据治理后获得熟数据。将agc信号的绝对值转化为变化量ξ，如图2所示， agc信号的变化量ξ在某时段δt内agc信号的绝对值的差值，如agc信号的变化量ξ1为时段t
1-t0内agc信号的绝对值a1与时段t
2-t1内agc信号的绝对值a2的差值，agc信号的变化量ξ可在实际建模计算中直接利用。
[0056]
步骤s3中，本发明固定agc信号的统计时间间隔，设定功率调节向上为正方向，数值为正，功率调节向下为相反方向，数值为负。对南方某agc单元某小时接收到的大量历史 agc信号的变化量ξ进行统计分析，近似服从正态分布，如图3所示。
[0057]
同时，通过对比不同时间段内agc信号的变化量ξ数据，可得到相同分布特性，故可认为一天内不同时段内的agc信号的变化量ξ在概率上均服从正态分布，即agc信号的变化量ξ～n(μ，σ2)。
[0058]
正态分布的概率密度函数为：
[0059][0060]
式中，x为随机变量，μ为正态分布的均值，σ为正态分布的标准差，σ2为正态分布的方差。
[0061]
受自然资源与用户生产生活方式影响，可再生能源与负荷在不同时段具有特性各异的不确定性。由于agc信号的变化量ξ在某时段δt内呈正态分布，为了进行精细建模，选取δ t＝1h(小时)，相比于峰谷平三个时段更加精细。同时，选取自回归模型对于典型日全天agc 信号进行建模，由此充分体现时间序列下信号的随机性。
[0062]
具体来说，对于典型日的24点，每小时agc幅值数据统计形成一个正态分布，其中，设置正态分布的均值为0，不同时段分布方差各异，如下所示
[0063]
ξ
t
～(μ,σ
t2
) t＝1,2，...，24
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0064]
其中，ξ
t
为t时刻agc信号的变化量，σ
t2
为t时刻agc信号分布方差，μ为正态分布的均值，μ＝0。
[0065]
由公式(1)可知，典型日每个时段的agc需求分布由不同时段agc信号分布方差σ2确定。对于典型日内agc需求的不确定性，对不同时段agc信号分布方差σ2建立时间序列的自回归模型，自回归模型为：
[0066][0067]
即
[0068][0069]
其中，p为回归模型总项数，为第i项回归模型的自回归系数，e
t
为t时刻的白噪声激励。
[0070]
步骤s4中，自回归模型中参数估计通过一定的观测值以及yule-walker方程组获得， yule-walker方程组简称yw方程组，yw方程组为：
[0071][0072]
其中，k为yw方程组的方程数量，γk为第k个方程的自相关函数，γ
k-i
为第k-i个方程的自相关函数，δe为白噪声的标准差，η
k,0
为白噪声的互相关函数。
[0073]
由公式(4)可知，仅当k＝0时，yw方程组右端第二部分为非零的，故公式(4)可通过k＞0时的方程组或者矩阵方程来求解，从而得到自回归模型系数。
[0074]
将公式(4)的yw方程组转化为矩阵形式如下：
[0075]
[0076]
即
[0077]
rφ＝b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0078]
式中，r为自相关矩阵，φ为自回归系数矩阵，b为自相关函数矩阵；
[0079]
其中，由于不同时段方差为平稳时间序列，自相关矩阵r为定值，其可通过观测值获得。根据公式(5)可计算出agc信号分布方差σ2的自回归系数
[0080]
当k＝0时，yw方程组为：
[0081][0082]
根据自回归系数和公式(7)求得白噪声的标准差δe，从而获得典型日具有随机性的调频信号模型。
[0083]
利用考虑可再生能源与负荷对agc需求影响的电网调频agc信号模型，对电网调频 agc信号的不确定性进行刻画。
[0084]
本发明对于可再生能源高渗透率下的电网调频需求进行刻画，建立考虑显著不确定性的调频需求刻画模型；本发明提出通过固定agc信号的统计时间间隔，仅针对agc信号幅度进行统计的研究方法。针对典型日调频需求刻画，基于不同小时段的调频需求概率分布特性，提出基于自回归模型的调频需求刻画方法，并通过yw方程确定模型参数。
[0085]
综上所述，本发明具有如下优点和有益效果：
[0086]
1.本发明电网调频agc信号的刻画方法，相比传统经验法，能够充分考虑可再生能源高渗透率电网中agc信号的显著不确定性，使得调频需求刻画模型更加贴近于当前电力系统实际。
[0087]
2.本发明电网调频agc信号的刻画方法，通过固定agc信号的统计时间间隔，仅统计 agc信号的幅值，此时允许agc信号幅值为0，由此将幅值和时间间隔双重随机性转化为单一随机性，降低了随机变量的数量，使得刻画过程更加高效。
[0088]
3、本发明电网调频agc信号的刻画方法，时间颗粒度更加精细，将典型日划分为24 点，能够充分考虑不同小时内调频信号特性，刻画更加准确。
[0089]
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围，凡本发明所揭示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利范围。