【精彩论文】基于改进群优化算法的深度调峰机组一次调频建模

观点凝练

摘要：在深度调峰状态下，火电机组的一次调频性能已发生较大变化。为了解机组的一次调频出力变化情况以及为电网对深度调峰机组一次调频考核提供依据，基于一次调频模型的先验知识确定模型结构，结合一种全局搜索能力更优的改进群优化算法求取模型中未知参数。为了消除人为选取稳态值造成的建模误差，将稳态值融入辨识参数中，解决了常规模型辨识要求初始与结束状态必须达到稳态的问题。模型参数计算结果表明，在深度调峰状态下一次调频能力与常规负荷条件下相比调频裕度变大，为更好地发挥深度调峰机组一次调频能力，需对相关参数进行调整。
结论：基于一次调频动态特性先验知识确定了具体的一次调频模型结构，考虑到待辨识模型稳态值的影响，将输入输出稳态值融入待辨识参数，结合改进的群智能算法，建立了660 MW火电机组深度调峰状态下的一次调频动态特性模型，辨识结果证明了所提模型辨识方法的有效性，优化计算表明提出的改进优化算法在计算精度以及收敛速度两个方面均优于传统优化算法，对建立的模型进行分析可知该机组可以满足江苏省统调第二档一次调频标准。

引文信息

于国强, 崔晓波, 史毅越, 等. 基于改进群优化算法的深度调峰机组一次调频建模[J]. 中国电力, 2020, 53(6): 147-152.YU Guoqiang, CUI Xiaobo, SHI Yiyue, et al. Primary frequency regulation modeling of deep peak regulation unit based on improved group optimization algorithm[J]. Electric Power, 2020, 53(6): 147-152.‍

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编辑：杨彪

审核：方彤

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