Operación de unidades de arranque rápido para la regulación secundaria frecuencia-potencia

Abstract

Actualmente, la reserva de la regulación secundaria de frecuencia es proporcionada por unidades de generación que deben ser unidades que se encuentran acopladas. Para ofrecer la banda de regulación secundaria, dichas unidades se encuentran operando por debajo de su potencia máxima y cuando se requiere de su participación en la regulación secundaria, aumentan o disminuyen rápidamente su generación. La operación de Arranque Rápido (AR) es una posible alternativa de prestar el servicio de regulación secundaria, que consiste en mantener dentro de un área, algunas unidades conectadas operando cerca de su potencia máxima y por tanto con menos banda de regulación asignada. El resto de la reserva necesaria es aportada por unidades con banda de regulación asignada pero que no están arrancadas. Estas unidades, denominadas unidades de AR, deben poder arrancar y estar generando potencia y participando en la regulación secundaria en un tiempo corto, por lo que se mantendrían desconectadas y, cuando fuera necesario, se arrancarían para que el conjunto de la zona prestase el servicio de regulación secundaria en las condiciones establecidas por el operador del sistema. La operación en AR para la regulación secundaria puede tener beneficios económicos asociados, ya que permite un mejor despacho del resto de las unidades acopladas de la zona de regulación. Por el contrario, el coste de arranque y parada de las unidades en AR cuando es necesario, así como los posibles costes por incumplimiento de los criterios de respuesta del AGC puede reducir dichos beneficios o incluso hacer inviable este tipo de operación. El objetivo principal de la presente tesis ha sido el de obtener un algoritmo automático que actúe en tiempo real de arranque y parada de las unidades de AR, de manera que éstas estén acopladas cuando sean necesarias. Es decir, el obtener un algoritmo que permita la operación de unidades de Arranque Rápido para la regulación secundaria frecuencia-potencia. Para ello, los tres objetivos específicos que se han cubierto en el contexto de la tesis planteada son los siguientes. En primer lugar, se ha desarrollado y optimizado un algoritmo de sencilla implantación basado en umbrales para obtener las señales de arranque y parada de las unidades de AR. Los umbrales de este algoritmo de AR se han optimizado mediante un algoritmo de optimización multiobjetivo por enjambre de partículas (Multi-objective Particle Swarm Optimization, MOPSO). En segundo lugar, se ha desarrollado un segundo conjunto de algoritmos de AR basados en trayectorias que incluyen un sistema basado en aprendizaje automático (Machine Learning Based System, MLBS) para la toma de decisión de arranque y parada de las unidades de AR. Dicho sistema les permite ser capaces de hacer una predicción del incumplimiento de la zona de regulación secundaria en caso de no arrancar las unidades de AR y en función de ese valor se decide si arrancarlas o no. Se han tenido en cuenta dos aproximaciones diferentes a la hora de realizar los algoritmos de AR basados en trayectorias para más de una unidad de AR y se han utilizado dos técnicas distintas para la extracción del conocimiento (árboles de decisión y redes neuronales). Adicionalmente se han utilizado técnicas de clustering para el tratamiento de variables de entrada de los algoritmos. Finalmente, para evaluar, comparar y analizar el comportamiento de los algoritmos de AR desarrollados en esta tesis, así como para elegir el algoritmo de AR más apropiado para una zona de regulación secundaria, ha sido necesaria la definición de una metodología que así lo permitiera. Esta metodología de evaluación y comparación ha sido llevada a cabo mediante un modelo de optimización en conjunto con el desarrollo de índices de comportamiento. Adicionalmente se ha planteado el uso de una normalización de algunos de esos índices para la elección final del algoritmo de AR que mejor se ajuste a las preferencias de cada determinada zona de regulación secundaria. Todos los desarrollos de la presente tesis han sido llevados a cabo con datos reales de una zona de regulación secundaria del sistema eléctrico español.

Generating units providing secondary frequency control reserves are currently spinning units already connected to the grid. In order to provide secondary regulation band, these units are operating below their maximum power level, and when necessary, they quickly ramp up or down to provide the required reserve. Rapid-Start (RS) operation is an alternative method of providing secondary frequency control, that consists in keeping within a control area several on-line units working close to their maximum power level and thus with less regulation reserve. The remaining regulation reserve cleared in the market is assigned to generating units that have not started-up yet. These units, called RS units, are capable of starting up, generating power and participating in the secondary reserve in a short time. Therefore, RS units will be kept off-line and will be started up when necessary in order to support the control area to provide secondary frequency control under the conditions set by the system operator. RS operation may have economic benefits, since it allows for better dispatch of the other units in the control area. By contrast, the cost of starting up and shutting down the RS units when necessary, and the possible costs due to non-compliance with the dynamic response required to the AGC, may reduce these benefits or even turn this kind of operation unviable. The main objective of this thesis is to develop an automatic algorithm that allows starting up and shutting down RS units in real time and when necessary. In other words, an algorithm is sought that enables RS operation for secondary frequency control. For that purpose, three specific objectives have been defined and addressed in the thesis. These specific objectives are presented subsequently. Firstly, an algorithm based on thresholds has been developed to obtain start-up and shut-down decisions of the RS units. The implementation of this algorithm is straightforward. The thresholds used within this algorithm have been optimized with a Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm. Secondly, a group of trajectory based RS algorithms that involves machine learning based systems (MLBS) to take the decision to start up and shut down RS units, has been developed. The MLBS allow the RS algorithms to predict the non-fulfillment of the secondary frequency control area in case of not starting the RS units. The decision to start up RS units or not is then based upon this prediction. Two different techniques to extract the knowledge have been employed (decision trees and neural networks). Clustering techniques have been used for the treatment of the input variables of the algorithms. Lastly, two different approaches for RS trajectory based algorithms involving more than one RS unit have been developed. Finally, a methodology has been defined that firstly allows evaluating, comparing and analyzing the behavior of the different RS algorithms developed in this thesis, and that ultimately enables to choose the most appropriate RS algorithm for a certain AGC control area. This methodology makes use of an optimization problem to obtain ideal start-up and shut-down decisions and it defines performance indexes. In addition and in order to choose the most appropriate RS algorithm for a certain AGC control area, the thesis proposed to normalize some of those performance indexes. All the developments of the thesis have been carried out with real data of a secondary frequency control area of the Spanish power system.