A. Belyaev
National research Tomsk polytechnic university Tomsk, Russian Federation
sandr1394@mail.ru Abstract
Background: Model Predictive Control (MPC) – control with predictive models is one of the modern methods in the theory of automatic control of complex technological processes. Opportunities of MPC implementation for frequency regulation task decision were researched and its efficiency was proved. Results of research were used in MPC-controller development.
MPC- controller can be used as information management system based on SCADA system CK-2007.
Materials and methods: There are methods of theory of automatic control, mathematical analysis, mathematical modeling which are used during the investigating the effectiveness of MPC application for frequency regulation. MATLAB software was used as a simulation tool. Microsoft Visual Studio was used as integrated development environment for development software module (MPC-controller). Programming language is C#.
Results: The programming module (MPC-regulator) was designed. It is able to work as information management system for frequency regulation in isolated power system.
Conclusions: The results confirm opportunities of using MPC controller for decision of AGC task.
Key words: automatic control of frequency, model predictive control, MPC-controller.
I. ВВЕДЕНИЕ
Система автоматического регулирования частоты и перетоков мощности (АРЧМ) является основной информационно-управляющей системой (ИУС), обеспе- чивающей поддержание баланса между потреблением
и генерацией активной мощности. Высокие требования к качеству регулирования частоты, а также увеличивающая- ся с ростом числа контролируемых сечений и регулирую- щих электростанций сложность задачи регулирования определяют актуальность поиска новых направлений разви- тия системы АРЧМ.
Одним из таких направлений является исследование новых методов автоматического управления, в число которых входит метод управления по прогнозным моде- лям – Model Predictive Control (MPC) [1, 2].
Исследовано использование MPC-регулятора в качестве автоматического регулятора частоты в изолированной энергосистеме. Сравнительный анализ результатов регу- лирования частоты с помощью MPC- и I-регуляторов в программном комплексе MatLab показал преимущества первого. Подробное описание метода управления по прог- нозным моделям и опыты моделирования представлены в статье [3].
Современные энергосистемы представляют из себя энергообъединения с большим количеством межсистемных связей, в которых, помимо задачи регулирования частоты, также важной является задача регулирования перетоков.
Исследование действия регулятора на модели реальной энергосистемы – сложная задача. Поэтому основная цель данной работы ограничивается исследованием регулиро- вания частоты в изолированной одномашинной энергоси- стеме, что в свою очередь является актуальной задачей. В качестве примера можно привести Кольскую энергоси- стему, которая относится к операционной зоне Северо- Запада. Кольская энергосистема связана с ОЭС Северо- Запада через воздушную линию Княжегубская – Лоухи, и при выделении на изолированную работу частота в энер- гообъединении не может поддерживаться регулятором ЦКС АРЧМ. Поэтому в Кольской энергосистеме суще- ствует собственный регулятор, который включается при изолированной работе.
Таким образом, основная задача исследования – разра- ботка MPC-регулятора и обеспечение информационного взаимодействия с энергосистемой через оперативно- информационный комплекс СК-2007.
II. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ
MPC-РЕГУЛЯТОРА
Программная реализация метода управления по про- гнозным моделям подразумевает использование расчетного модуля, написанного на языке программного комплекса MatLab, в который передаются входные данные (парамет- ры математической модели и параметры прогнозирова- ния) посредством использования приложения Windows Form в составе Visual Studio. Расчетный модуль содержит входные и выходные параметры.
Входные параметры:
yp – значение контролируемого параметра;
Ts – время дискретизации;
Tj – эквивалентная постоянная механической инерции агрегата турбина-генератор;
Tt и Tsm – постоянные инерции турбины и гидрав- лического двигателя сервомотора;
M и Р – горизонты управления и прогноза.
Выходные параметры:
uu – значение управляющего воздействия.
Рис. 1 – Структурная схема MPC-регулятора
В основе алгоритма управления по прогнозным моделям подразумевается задание математической модели объекта регулирования. Объект регулирования задан переменной, которая является объектом класса Control System Toolbox LTI-библиотеки. Математическая модель объекта регули- рования задается уравнениями пространства состояний [4]:
1 ;
k k u k
x Ax B u (1)
k k,
y Cx (2) где x – вектор состояния, элементы которого характери- зуют состояния системы в дискретные моменты времени;
y – вектор выходных измеряемых переменных управляе- мого объекта; u – вектор значений управляющего воздей- ствия; A, B, C – матрицы состояния соответствующей размерности, определяемые параметрами системы.
Математическая модель объекта регулирования опи- сывается блоками передаточных функций соответствую- щего оборудования. Структурная схема MPC-регулятора представлена на рис. 1.
Метод управления по прогнозным моделям основывается на циклическом расчете управляющего воздействия с воз- можностью расчета значения контролируемого параметра и управляющего воздействия на некотором будущем интер- вале времени. Блок-схема алгоритма расчета управляющего воздействия представлена на рис. 2.
Программный модуль расчета управляющего воздей- ствия скомпилирован в виде dll-библиотеки платформы Net.Framework и подключен к проекту, созданному в инте- грированной среде разработки программного обеспечения Visual Studio [5], в котором на языке программирования C# разработан интерфейс MPC-регулятора. Приложение представляет собой интерфейс программирования прило- жений Windows Forms (рис. 3).
С помощью данного интерфейса выполняется настройка MPC-регулятора. В первую очередь заполняются пара- метры математической модели объекта регулирования:
Tсм и Tт – постоянные времени сервомотора и инер- ции турбины;
Tj – эквивалентная постоянная механической инер- ции агрегата турбина-генератор;
R – коэффициент статизма регулятора частоты вра- щения.
Далее задаются параметры прогнозирования:
Ts – время дискретизации поступления информации измеряемого параметра;
M и Р – горизонты управления и прогноза.
Рис. 2 – Блок-схема алгоритма расчета управляющего воздействия на основе метода управления по прогнозным моделям
Рис. 3 – Интерфейс MPC-регулятора
Если известно, за какой промежуток времени T необхо- димо достичь номинального значения выходного измеряе- мого сигнала, и известно время дискретизации Ts, то зна- чение прогнозируемого горизонта P определяется уравне- нием TT Ps .
Значение горизонта управления M рекомендуется брать много меньшим, чем горизонт прогнозирования M << P, так как меньшее значение M приводит к меньшему коли- честву переменных для вычисления, решаемых на каждом интервале управления, что способствует более быстрым вычислениям. Меньшее значение M обеспечивает более стабильное и устойчивое регулирование.
III. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА
ПРИ РЕГУЛИРОВАНИИ ЧАСТОТЫ С ПОМОЩЬЮ MPC-РЕГУЛЯТОРА
Данный этап исследования подразумевает проведение опыта регулирования частоты с помощью разработанного MPC-регулятора в изолированной одномашинной энерго- системе. Для проведения данного исследования следует воспользоваться оперативным информационным комплек- сом СК-2007 и всережимным моделируемым комплексом (ВМК). Всережимный моделирующий комплекс предна- значен для непрерывного и высокоточного моделирования в реальном времени и на неограниченном интервале еди- ного спектра всевозможных нормальных и аварийных режимов и процессов в оборудовании и электроэнергети- ческих системах в целом. ВМК позволяет смоделировать необходимую для исследования одномашинную изолиро- ванную энергосистему для оценки работоспособности и эффективности разработанного MPC-регулятора. Схема информационного обмена представлена на рис. 4.
Рис. 4 – Структурная схема информационного обмена при регулировании частоты с помощью MPC регулятора
СК-2007 является связующим звеном между MPC- регулятором и ВМК. Информация, которой обмениваются ВМК и СК-2007, передается по протоколу обмена инфор- мации МЭК 60870-5-104.
MPC-регулятор находится на сервере, на котором уста- новлено клиентское ПО СК-2007. Для расчета управляющего воздействия MPC-регулятор получает оперативную инфор- мацию из СК-2007 с помощью компонента доступа к дан- ным (КДД). КДД предназначен для доступа к оперативной информации СК-2007 и реализован как библиотека в виде файла OICDAC.dll.
IV. ОПЫТ РЕГУЛИРОВАНИЯ ЧАСТОТЫ
С ПОМОЩЬЮ MPC-РЕГУЛЯТОРА
Выполнено регулирование частоты с помощью MPC- регулятора на модели изолированной одномашинной энерго- системы во всережимном моделирующем комплексе.
Сценарий моделирования подразумевает увеличение мощ- ности нагрузки на 100 МВт в смоделированной в ВМК одномашинной изолированной энергосистеме, структур- ная схема которой представлена на рис. 5.
Значения параметров, необходимые для работы регу- лятора, представлены в таблице.
Результаты регулирования представлены на специаль- ной форме, разработанной в приложении СК-2007 «Редак- тор табличных форм», и отображены на рис. 6.
Рис. 5 – Структурная схема одномашинной изолированной энергосистемы ПАРАМЕТРЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
Tсм, с Tт, с Tj, с R, %
0,1 5 20 10
Рис. 6 – Результаты регулирования с помощью MPC-регулятора
Полученные графики показывают, что первичное регулирование отработало возникший небаланс мощности 100 МВт, а вторичное регулирование с помощью MPC- регулятора привело значение частоты к уставке 50 Гц.
V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
По итогам выполнения поставленной задачи, а именно анализ работы регулирования частоты по прогнозным моделям в изолированной энергосистеме, практически доказана эффективность MPC-регулятора.
Разработан MPC-регулятор, осуществляющий автома- тическое регулирование частоты в одномашинной изоли- рованной энергосистеме.
Таким образом, можно рассматривать MPC как пер- спективную альтернативу для развития методологической базы вторичного автоматического регулирования частоты.
Список литературы
[1] Damoiseaux A. et al. Assessment of Decentralized Model Predictive Control Techniques for Power Networks // Proc. of the 16th PSCC.
Glasgow, Scotland, Jul. 2008.
[2] Camponogara E. Jia D., Krogh B., Talukdar S. Distributed Model Predictive Control // IEEE Control Syst. Mag. 2002. Vol. 22, № 1.
P. 44–52.
[3] Беляев А.С., Прохоров А.В. Автоматическое регулирование частоты с использованием управления по прогнозным моделям // Электро- энергетика глазами молодежи: сб. тр. Самара, 2–6 октября, 2017.
[4] Maciejowski J.M. Predictive Control with Constraints. Prentice Hall, Harlow, UK, 2002.
[5] Department of Automatic Control Lund Institute of Technology, Refer- ence Manual: MPCtools 1.0, 2006.
[6] URl: https://www.visualstudio.com/ (дата обращения 04.04.2018).
[7] MathWorks. URL: https://www.mathworks.com/help/mpc/index.html (дата обращения 11.03.2018).
[8] Регулирование частоты и перетоков активной мощности. Нормы и требования. М.: АО «СО ЕЭС», 2014.
© IX Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи – 2018»