Optimal Load Allocation Strategy of Flywheel-Thermal Power Coordinated Secondary Frequency Regulation Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ

FANG Fang; LIU Yubin; WANG Bingyu; WEI Le; LI Chenglin

doi:10.7500/AEPS20230830008

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Optimal Load Allocation Strategy of Flywheel-Thermal Power Coordinated Secondary Frequency Regulation Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Optimal Load Allocation Strategy of Flywheel-Thermal Power Coordinated Secondary Frequency Regulation Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 12, Pages: 79-88(2024)
- 作者机构：
  
  华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市 102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52176005)
- DOI：10.7500/AEPS20230830008
  CLC：
- Received：30 August 2023，
  
  Revised：2023-12-05，
  
  Published Online：09 April 2024，
  
  Published：25 June 2024
- 稿件说明：
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房方,刘渝斌,王冰玉等.基于NSGA-Ⅱ的飞轮-火电联合二次调频最优负荷分配策略[J].电力系统自动化,2024,48(12):79-88.

FANG Fang,LIU Yubin,WANG Bingyu,et al.Optimal Load Allocation Strategy of Flywheel-Thermal Power Coordinated Secondary Frequency Regulation Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(12):79-88.
房方,刘渝斌,王冰玉等.基于NSGA-Ⅱ的飞轮-火电联合二次调频最优负荷分配策略[J].电力系统自动化,2024,48(12):79-88. DOI： 10.7500/AEPS20230830008.

FANG Fang,LIU Yubin,WANG Bingyu,et al.Optimal Load Allocation Strategy of Flywheel-Thermal Power Coordinated Secondary Frequency Regulation Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(12):79-88. DOI： 10.7500/AEPS20230830008.

摘要

为了在提升飞轮-火电联合二次调频性能的同时控制调频成本、减少飞轮损耗，面向飞轮-火电联合系统，提出一种考虑自动发电控制(AGC)指令及电网频率偏差的基于多目标遗传算法的负荷分配策略。该策略以电网调频偏差、飞轮-火电出力能量和、飞轮损耗为三层最小化目标，考虑火电机组爬坡率及其负荷备用、飞轮荷电状态及其功率等约束条件，基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ），通过AGC功率指令变化速度及频率偏差动态调整飞轮与火电出力权重系数，以频率偏差及其变化方向调整飞轮虚拟下垂、惯性系数，求解飞轮-火电出力比例、飞轮下垂系数和飞轮惯性系数。结合中国宁夏某电厂飞轮储能系统辅助火电机组调频现场AGC指令等历史数据，在双区域两机系统模型上进行仿真实验，结果表明该负荷分配策略有效地减小了火电二次调频偏差和调节时间，提升了调频性能，同时也有效地控制了系统出力能量及飞轮损耗。

Abstract

To enhance the performance of the flywheel-thermal power coordinated secondary frequency regulation while controlling the frequency regulation cost and reducing the flywheel system loss

this paper proposes a load allocation strategy based on a multi-objective genetic algorithm considering automatic generation control (AGC) commands and grid frequency deviations for flywheel-thermal power coordinated system. The proposed strategy aims to minimize three layers of objectives: grid frequency deviation

the sum of flywheel-thermal power output energy

and flywheel losses

which takes into account constraints such as the ramp rate and load reserve of thermal power generating units

state of charge (SOC) and power of flywheels. The weighting coefficients of flywheel and thermal power output are dynamically adjusted by rate of change of automatic generation control (AGC) power commands and frequency deviations based on the improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ (NSGA-Ⅱ). The virtual droop and inertia coefficients of the flywheel are also ajusted based on the frequency deviation and its changing direction. The proposed strategy solves the flywheel-thermal power output ratio

flywheel droop coefficient

and flywheel inertia coefficient. Combining historical data

including AGC commands at a certain power plant with flywheel energy storage-assisted thermal power frequency regulation

simulation experiments are conducted on a two-area two-machine system model. The results indicate that the load allocation strategy effectively reduces the secondary frequency regulation deviation and adjustment time of thermal power

improves the frequency regulation performance

and controls the system output energy and flywheel losses at the same time.

关键词

Keywords

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