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💥1 概述

风光火储多源协同参与电网一次调频与二次 AGC 调频控制策略研究

摘要：在双碳目标与新型电力系统建设背景下，风电、光伏等新能源大规模并网使得电网整体惯性降低、频率波动加剧，传统以火电为主的调频模式已难以满足系统安全稳定运行要求。本文构建包含风电、光伏、火电、水电、储能系统及电动汽车聚合体的多源联合调频系统，建立各单元一次调频控制模型与基于区域控制偏差的自动发电控制（AGC）二次调频体系，在 Matlab/Simulink 中搭建完整仿真平台。通过设置阶跃负荷扰动，对比仅火电调频、风光参与调频、风光储联合调频以及风光火储水 + 电动汽车全要素协同调频四种场景，系统分析频率动态响应、各单元功率分配、区域控制偏差变化及储能运行约束特性。仿真结果表明，多源协同调频可显著减小频率最大偏差、缩短调节时间、抑制功率振荡；AGC 二次调频可实现频率无差调节与区域控制偏差快速归零。风电通过减载运行提供频率支撑，储能与电动汽车实现快速功率响应，火电与水电承担基础调节与稳态支撑，多源互补可有效提升电网频率稳定性、抗扰动能力与运行经济性。研究成果可为高比例新能源电力系统频率稳定控制、多源协调调度及 AGC 优化运行提供理论依据与工程参考。

关键词：风光火储；一次调频；二次调频；AGC；电动汽车；Simulink 建模；频率稳定；虚拟同步机

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第一章 绪论

1.1 研究背景

随着能源转型持续推进，风电、光伏已成为我国电力系统新增装机的主体。高比例新能源并网在推动低碳发展的同时，也给电网安全稳定运行带来了显著挑战。与传统火电、水电不同，风电与光伏通过电力电子设备并网，不具备同步发电机固有的转动惯量和自然阻尼能力，其出力受风速、光照等自然条件影响呈现明显的间歇性和波动性。当系统出现负荷突变、机组跳闸等大功率扰动时，频率容易出现大幅跌落或快速波动，严重影响供电质量甚至威胁系统安全稳定。

传统电网频率调节主要依靠火电机组调速器实现一次调频，通过调度侧 AGC 系统完成二次调频。但火电机组响应速度慢、爬坡能力有限，在新能源高渗透场景下，仅依靠传统机组难以平抑快速波动的功率缺额，调频效果显著下降。与此同时，储能、电动汽车等新型可调资源具备响应快、精度高、双向调节等优势，可与传统电源及新能源协同参与调频，形成多源互补的频率调节体系。因此，开展风光火储水及电动汽车联合一次调频与二次 AGC 调频研究，对提升新型电力系统频率支撑能力具有重要现实意义。

1.2 研究意义

从理论层面，本文建立多类型电源统一的调频建模框架，完善高比例新能源电力系统频率响应分析体系，揭示多源协同调频的内在机理，丰富虚拟惯性、虚拟同步、AGC 功率分配等相关控制理论。

从工程层面，研究成果可直接指导电网调频资源优化配置，提升系统频率稳定性，减少新能源并网带来的波动冲击；同时充分发挥储能、电动汽车等灵活资源的调节能力，降低火电机组频繁调节压力，延长机组寿命、提高系统运行经济性，为调频辅助服务市场运行、多源调度策略制定提供技术支撑。

1.3 国内外研究现状

在一次调频方面，国内外学者围绕风机虚拟惯性控制、超速减载、变桨控制以及光伏限功率备用等技术开展大量研究，使新能源具备类似同步机组的频率支撑能力。储能凭借毫秒级响应速度，可有效弥补新能源与传统机组的响应延迟，相关技术已在实际工程中得到应用。电动汽车作为分布式移动储能，通过聚合控制参与电网调频也成为研究热点，但多数研究集中于单一或少数几种电源，对多类型资源协同调频的整体建模与仿真分析相对不足。

在二次调频 AGC 方面，传统控制以 PI 控制器为主，调节对象以火电机组为核心。随着新能源和储能大量接入，AGC 系统需要协调火电、水电、风电、光伏、储能、柔性负荷等多种资源。近年来模型预测控制、强化学习等智能算法被引入 AGC 优化分配，但面向完整多源系统、兼顾一次与二次调频协同的仿真研究仍然较少，尤其缺乏可直接复现的 Simulink 详细建模方案。

1.4 主要研究内容

本文主要完成以下工作：建立风电、光伏、火电、水电、储能、电动汽车的一次调频控制模型；构建基于区域控制偏差的 AGC 二次调频框架与多源功率分配策略；在 Simulink 中搭建完整多源联合调频仿真模型并给出详细搭建步骤；设置典型负荷扰动，开展多场景对比仿真；分析频率响应、功率分配、区域控制偏差及储能运行状态，总结多源协同调频的优势与规律。

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第二章 多源调频系统模型构成

2.1 电力系统频率响应基础模型

系统频率动态变化由总功率不平衡量决定，当负荷或电源出力突然变化时，功率缺额会直接反映为频率波动。一次调频依靠各单元快速响应频率偏差进行自主调节，抑制频率剧烈变化；二次调频通过 AGC 闭环控制消除稳态频率偏差，使系统频率恢复至额定值，并维持区域功率平衡。

区域控制偏差是 AGC 二次调频的核心控制信号，综合反映系统频率偏差与区域联络线功率偏差，AGC 根据该信号生成总调节指令并分配至各可调单元。

2.2 火电机组调频模型

火电机组是传统电网调频的主力电源，其一次调频通过调速器实现，当频率出现偏差时，调速器根据调差特性自动改变机组出力。火电机组配有再热式汽轮机，动态响应存在一定延迟，出力变化相对平缓，适合承担持续、稳定的调节功率，在二次调频中承担主要的基荷调节任务。

2.3 水电机组调频模型

水电机组响应速度快于火电机组，但受水流惯性和水锤效应影响，不能长时间大幅度调节。水电机组同样具备一次调频下垂特性，可快速参与频率支撑，在多源系统中作为辅助调节电源，与火电配合提升中短期调节能力。

2.4 风电机组调频模型

风机本身不具备自然惯量，通过控制策略改造可参与系统调频。常用方式包括超速减载和变桨距减载运行，使风机保留一定备用功率，当频率下降时释放备用支撑频率；同时可附加虚拟惯性控制，抑制频率变化速率，提高系统暂态稳定性。

2.5 光伏电站调频模型

光伏电站通过限制有功出力实现减载运行，预留调频备用。在频率发生偏差时，根据控制策略快速增减出力，参与一次调频。光伏调节速度快，但受光照强度限制，持续调节能力有限，通常与储能联合运行以提升调频连续性。

2.6 储能系统调频模型

储能采用虚拟同步机控制，模拟同步发电机的惯性和阻尼特性，可在毫秒级别响应频率波动。储能具备双向调节能力，既能吸收多余功率，也能快速放出功率，是平抑频率快速波动的关键设备。运行中需考虑荷电状态约束，避免过充过放，保证长期安全运行。

2.7 电动汽车聚合调频模型

大量电动汽车通过聚合控制形成虚拟可调电源，在满足用户出行需求的前提下，根据电网频率偏差进行有序充放电，参与一次调频与二次调频。电动汽车集群调节容量大、分布范围广，可作为优质的分布式调频资源，与储能配合进一步提升系统调节灵活性。

2.8 AGC 二次调频模型

AGC 系统以区域控制偏差为输入，通过 PI 控制器生成总调节指令，再按照响应速度、调节能力和经济性原则分配至各调频单元。快速调节阶段优先调用储能、电动汽车和风电，稳态调节阶段主要由火电、水电承担，实现快速性与经济性的平衡，最终消除频率稳态偏差。

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第三章 Simulink 仿真模型搭建

3.1 整体模型结构

本文在 Matlab/Simulink 环境中搭建风光火储水 + 电动汽车联合调频仿真模型，整体结构模块化、层次清晰，主要包括负荷扰动模块、系统频率计算模块、火电子系统、水电子系统、风电光伏子系统、储能与电动汽车子系统、AGC 与区域控制偏差计算模块以及观测显示模块。各模块采用子系统封装，便于调试和扩展。

3.2 模型详细搭建步骤

3.2.1 新建模型与基础配置

新建 Simulink 空白模型，配置求解器为刚性微分方程求解器，设置合适的仿真时间与步长，保证动态过程仿真精度。

3.2.2 负荷扰动模块搭建

使用阶跃信号模块模拟负荷突变，设置扰动发生时间和扰动幅值，用于模拟系统典型功率扰动场景。

3.2.3 系统频率计算模块搭建

根据系统功率平衡关系构建频率响应模型，通过积分、求和与增益模块实现频率动态计算，输出频率偏差和实际频率信号。

3.2.4 火电机组建模

搭建包含调速器、汽轮机的火电子系统，实现一次调频下垂控制与机组动态响应，输出火电调节功率。

3.2.5 水电机组建模

加入水轮机动态特性模块，配置调速控制环节，模拟水电一次调频响应特性。

3.2.6 风电与光伏建模

风电模块集成减载控制与频率响应环节；光伏模块设置限功率运行与调频控制环节，实现风光参与一次调频。

3.2.7 储能与电动汽车建模

储能模块包含虚拟同步机控制、功率限幅和荷电状态计算；电动汽车模块构建聚合调频模型，考虑充放电约束，实现分布式调频响应。

3.2.8 AGC 与区域控制偏差模块搭建

根据频率偏差和联络线功率偏差计算区域控制偏差，接入 PI 控制器构成 AGC 闭环，设计功率分配逻辑，将调节指令分配至各可调单元。

3.2.9 信号观测与数据输出

添加示波器观测频率、各电源出力、区域控制偏差、储能荷电状态等关键波形，同时将数据输出至工作空间用于后期分析与绘图。

3.3 模块结构说明

整体模型自上而下分为扰动输入层、一次调频功率合成层、频率计算层、AGC 控制层和结果观测层。火、水、风、光、储、电动车各子系统结构独立、信号交互清晰。AGC 控制器位于系统上层，实现二次调频闭环调节；各电源单元接收频率信号实现一次调频，同时接收 AGC 指令实现二次调节，构成完整的分层调频体系。

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第四章 仿真参数设置

4.1 系统公共参数

系统额定频率设置为 50Hz，采用统一基准容量，系统惯性与阻尼参数根据典型区域电网取值。负荷扰动设置为阶跃扰动，在仿真特定时刻投入，模拟实际系统中负荷突增场景。频率偏差系数根据区域电网调节特性确定，用于计算区域控制偏差。

4.2 火电机组参数

火电机组调差系数、调速器时间常数、蒸汽容积时间常数、再热器时间常数等均采用典型再热式汽轮发电机组参数，保证动态响应符合实际机组特性。

4.3 水电机组参数

水电机组调差系数与火电相近，水流惯性时间常数根据常规水轮机特性设置，体现水锤效应与快速响应特点。

4.4 风电与光伏参数

风电与光伏分别设置合理的减载率，保证具备足够调频备用；调频系数根据机组容量与控制目标确定，使风光能够有效响应频率偏差。

4.5 储能与电动汽车参数

储能虚拟惯量、虚拟阻尼根据系统需求设置，荷电状态运行区间设置在安全范围。电动汽车聚合调频系数根据可控容量确定，同时设置最大调节功率约束，符合实际运行条件。

4.6 AGC 控制器参数

AGC 采用 PI 控制结构，比例系数与积分系数经过多次调试确定，保证调节过程无明显超调、收敛速度快，能够快速消除区域控制偏差。

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第五章 仿真结果与分析

本文设置四种对比场景，分别为仅火电机组参与调频、火电 + 风光参与调频、火电 + 风光 + 储能联合调频、风光火储水 + 电动汽车全源协同调频，在相同负荷扰动下对比调频效果。

5.1 系统频率响应分析

仅火电参与调频时，频率跌落幅度大、恢复时间长、波动明显。加入风电光伏后，系统调节能力提升，频率偏差明显减小，恢复速度加快。加入储能后，由于储能快速响应，频率最大跌落进一步降低，暂态振荡显著减弱。在全源协同场景下，储能与电动汽车共同提供快速支撑，风电光伏持续辅助，火电水电稳定跟踪，频率曲线最为平滑，调节时间大幅缩短，调频效果最优。

5.2 各单元功率响应分析

火电机组响应较慢，出力变化平缓，承担主要的稳态调节功率。水电机组响应速度较快，在中期提供辅助支撑。风电在扰动初期快速释放备用功率，抑制频率快速下跌。储能与电动汽车在扰动瞬间达到较大调节功率，平抑剧烈波动，随后逐步减小出力。光伏根据系统需求提供持续辅助调节。各单元优势互补，实现高效协同调频。

5.3 AGC 与区域控制偏差分析

一次调频主要抑制频率暂态跌落，二次调频通过 AGC 消除稳态偏差。仅火电场景下区域控制偏差收敛缓慢，存在明显静差。全源协同场景下，AGC 指令分配合理，快速资源与慢速资源配合默契，区域控制偏差在短时间内收敛至零，系统频率精确恢复至额定值，实现无差调节。

5.4 储能运行状态分析

在整个调频过程中，储能荷电状态始终保持在安全区间内，未出现过充或过放现象，充放电功率在允许范围内变化，能够长期稳定参与调频，验证了控制策略的安全性与实用性。

5.5 综合性能对比

从频率最大偏差、调节时间、振荡程度、区域控制偏差收敛速度以及综合调频效果等指标对比可以看出，随着参与调频的电源类型增加，系统频率性能逐步提升。全源协同模式下各项指标均达到最优，充分体现多类型资源互补的显著优势。

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第六章 结论与展望

6.1 结论

1. 在高比例新能源并网条件下，单一火电机组调频能力不足，系统频率波动大、恢复慢，无法满足新型电力系统稳定运行要求。
2. 风电、光伏通过减载控制可有效参与一次调频，能够显著改善系统暂态频率响应，提升系统抗扰动能力。
3. 储能与电动汽车具备快速调节特性，是抑制频率剧烈波动、缩短调节时间的核心资源，与风光配合可大幅提升调频效果。
4. AGC 二次调频能够有效消除稳态频率偏差，实现区域控制偏差归零；采用分层功率分配策略，可兼顾调频快速性与系统运行经济性。
5. 风光火储水与电动汽车全要素协同调频能够充分发挥各类电源优势，形成惯性、阻尼、快速调节与稳态支撑互补的完整体系，显著提升电网频率稳定性。

6.2 展望

未来可在以下方向进一步深入研究：考虑风速、光照预测误差与新能源出力随机性，构建鲁棒性更强的调频控制策略；采用强化学习等智能算法实现 AGC 实时优化分配，进一步提升调节效率并降低运行成本；将模型扩展至多区域互联电网，研究跨区域协同调频与备用共享机制；结合调频辅助服务市场规则，建立多源调频的技术经济性评估体系，推动相关技术工程化落地。

📚2 运行结果

运行视频：

链接：https://pan.baidu.com/s/1ZsuxTG6-4nMrNi_6z88C_A 
提取码：xftu 
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🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]程抱贵,王鹏宇.龙滩水电站一次调频与AGC二次调频间的策略优化[J].水电站机电技术, 2011, 34(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-5387.2011.05.017.

[2]娄为,翟海保,许凌,等.风电-储能-电动汽车联合调频控制策略研究[J].可再生能源, 2021, 39(12):7.

🌈4 Simulink仿真实现

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