CN102184297A - 适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法 - Google Patents

Abstract

一种适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，包括：对拟研究系统的一次系统进行建模，对拟研究系统的二次系统、分布式电源进行建模；读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数；得到仿真任务个数n_p；创建根据仿真任务个数创建n_p线个计算线程或进程；仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；计算线程或进程间进行通信；根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束。本发明能够实现EMTP类程序电气系统与控制系统的并行计算求解，配合电气系统和控制系统自身的解耦降维方法，可以有效地提高仿真计算速度。

Description

适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法

技术领域

本发明涉及一种电力系统的仿真。特别是涉及一种适用于基于节点分析框架下的电磁暂态仿真程序的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法。

背景技术

电力系统数字仿真作为电力系统分析、设计与科学研究的重要手段，具有不受原型系统规模以及复杂程度的限制、安全、经济、方便等诸多优点，因此获得了极为广泛的应用。电力系统电磁暂态仿真是电力系统数字仿真的重要组成部分，主要用以对系统中工频以上的快动态过程进行模拟，它具有现象刻画准确、应用广泛、数值稳定性好等特点，并与机电暂态仿真共同构成了电力系统暂态仿真的基础。

近年来，各种以新能源利用为代表的分布式发电技术正受到越来越广泛的重视和应用，EMTP类电磁暂态仿真程序的相关方法和软件工具也在分布式发电微网系统暂态仿真中得到了应用，本发明同样面向基于节点分析框架实现的分布式发电供能微网系统暂态仿真。

分布式发电技术主要是指利用各种可用的分散存在的能源，包括可再生能源(太阳能、生物质能、小型风能、小型水能、波浪能等)和本地可方便获取的化石类燃料(主要是天然气)进行发电供能的技术。相对于传统电力系统，分布式发电技术具有使用经济、灵活、环保等诸多优点。分布式发电技术的多样性增加了并网运行的难度，同时大量分布式电源的并网运行对电网的运行与调度也提出了新的挑战。

微网技术的提出旨在中低压层面上实现分布式发电技术的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网运行时的主要问题。微网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。现有研究和实践表明，将分布式发电供能系统以微网的形式接入到大电网并网运行是发挥其效能的最有效方式。

与传统电力系统相比，分布式发电供能微网系统有其自身特点，主要体现在：1)分布式电源种类繁多且形式各异，即有静止的直流型电源，也有旋转的交流电机；2)大部分分布式电源需通过电力电子变流器向电网或负荷供电；3)通常具有并网和独立运行等多种模式；4)许多分布式电源的出力具有间歇性和随机性，往往需要储能设备、功率补偿装置以及其他种类分布式电源的配合才能达到较好的动、静态性能；5)分布式发电系统控制复杂，包括分布式电源及储能元件自身的控制，电力电子变流器的控制以及网络层面的电压与频率调节；6)有的分布式电源在运行时不仅要考虑系统中电负荷的需求，有时还要受冷、热负荷的约束，达到“以热定电”或“以冷定电”的目的；7)中小容量的分布式电源大多接入中低压配网，此时网络参数与负荷的不对称性大大增加，此外，用户侧的分布式电源可能会通过单相逆变器并网，更加剧了系统的不对称性。因此，系统的运行状态会随着外部条件的变化、负荷需求的增减、电源出力的调整、运行方式的改变以及故障或扰动的发生而不断变化，其动态过程也将更为复杂。因此必须借助有效的电磁暂态仿真工具和仿真方法以获取分布式发电微网系统在各种复杂运行情况下的时域响应特性。

从仿真方法上看，电力系统电磁暂态仿真的基本框架可以分为基于节点分析(Nodal Analysis)以及基于状态变量分析(State Space Analysis)两类。相对于状态变量分析，节点分析法在算法的实现难度、数值稳定性、计算矩阵维数以及仿真计算速度方面具有较大优势，因此被许多专业的电力系统电磁暂态仿真软件所采用，如EMTP、PSCAD/EMTDC等，工程上也称基于节点分析框架的电磁暂态仿真工具为EMTP类程序。

在EMTP类程序中，可将整个物理系统分别在电气系统与控制系统中建模求解，而这两类系统中的模型则具有不同的元件特性描述方式。在电气系统中，电气元件的元件特性是以元件的伏安关系描述的，如线路、变压器、开关元件、电机、阻抗等，基于节点分析框架的暂态仿真方法则先采用某种数值积分方法(通常为梯形积分法)对电气系统中动态元件的特性方程进行差分化，得到等效的计算电导与历史项电流源并联形式的诺顿等效电路，此时联立整个电气系统的元件特性方程形成节点电导矩阵，如式(1)所示，求解得到系统中各节点电压的瞬时值。

Gu＝i              (1)

式(1)所示的节点电导矩阵为线性方程组，可采用数值方法进行求解，对于电气系统中的各种非线性元件，如非线性阻抗、电机等模型可采用分段线性化、伪非线性、预测校正、补偿法等局部方法进行处理，而系统整体上仍是对式(1)的线性方程组进行求解。

与电气系统不同，包括传递函数、延迟环节、限幅环节等一大类模型的元件特性则是以输入输出关系描述的，这里称其为控制元件。由控制系统的基本环节(即控制元件)提供的系统建模能力最早是为了模拟HVDC换流站的控制系统，但随后也被应用到包括发电机励磁调速系统建模在内的诸多方面。考虑到早期的电磁暂态仿真程序运行的硬件环境以及系统中含有较少的非线性环节，对控制系统中的非线性环节同样采用伪非线性等特殊方式进行处理，而控制系统整体上仍按线性方程组建模求解。随着现代电力系统的不断发展，大量新设备、新装置的不断涌入，对控制保护回路等二次系统的建模也越来越复杂，系统整体上具有强非线性特征，这要求控制系统具有更强的建模与求解能力，能够对非线性方程组进行精确求解。同时计算机硬件水平的不断提高也使得求解由联立整个控制系统元件的输入输出关系得到的非线性方程组成为可能，它通常采用式(2)形式的牛顿法迭代格式进行解算。

F(x^(k))+J^(k)Δx^(k)＝0          (2)

综上所述，对式(1)所描述的电气系统的求解可以得到包括电压电流等在内的各种电气量，而对式(2)所描述的控制系统的求解则可以得到各种控制量。理论上，式(1)与式(2)应进一步联立求解以获得准确的数值解，但在实际应用中，EMTP类程序一般将电气系统与控制系统的求解通过插入一个步长Δt的时延进行解耦以降低程序设计实现与计算求解的难度，考虑到系统建模时的物理背景这样的处理是合适的。

附图1给出了电气系统与控制系统求解过程的示意图，附图2则给出了上述求解过程的计算时序。从附图2中可以看出，在某一仿真时刻t先使用上一时步求解出的控制系统解算值作为输入，完成本时步电气系统的求解，然后再利用解算出的电气量作为输入，完成该时步控制系统的求解。此时，电气系统的解算使用上一时步的输出量，它存在一个步长的时延，而控制系统的解算使用了该时步的电气量作为输入，可以近似认为控制系统的解算是准确的，整个仿真计算过程将按附图2中所示的[1]、[2]、[3]、[4]的时序依次进行。

在分布式发电微网系统暂态仿真中，考虑到各种分布式发电技术种类繁多、形式各异、控制方式复杂，这些都使得包括分布式电源在内的各部分元件模型具有十分复杂的非线性特征，而采用式(2)形式从整体上对非线性方程计算求解的控制系统相对于式(1)的局部化处理方法具有更好的数值精度与数值稳定性，更适于含有大量强非线性特征的分布式电源及控制器的建模求解。特别地，对于含多个分布式发电单元的分布式发电微网系统而言，当采用控制系统元件对各分布式电源及其控制器进行建模时，分属于不同分布式发电单元的分布式电源及其控制器模型之间是自然解耦的，如附图3所示，因此可以利用上述的自然解耦关系对控制系统进行降维，并利用高性能计算机并行求解。唯一的问题是，附图2所示电气系统与控制系统之间的计算过程仍是串行的。

在“适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法”中，提出了一种电气系统与控制系统并行计算方法，该方法简单、易于实现，并充分利用多核处理器计算机的计算性能。但上述方法的主要问题是由于控制系统求解时输入的电气量的时延，暂态仿真结果中一些局部的暂态特征没能较好地反映出来，计算精度相对于传统的串行计算时序要低一些。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够实现EMTP类程序电气系统与控制系统的并行计算求解的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法。

本发明所采用的技术方案是：一种适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，包括如下：

第一步：采用电气系统的基本元件对拟研究系统的一次系统进行建模，采用控制系统的基本元件对拟研究系统的二次系统、分布式电源进行建模；

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，得到仿真任务个数n_p，确定电气系统中作为控制系统输入的接口变量及个数以及控制系统中作为电气系统输出的接口变量及个数；

第四步：创建根据仿真任务个数创建n_p线个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t＝0，仿真步长设置为Δt；

第五步：仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值并进行一个步长的预测；

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

步骤1所述的一次系统是指电气部分，包括配电网和电力电子设备。

步骤1所述的二次系统是指控制部分，包括控制与保护回路。

步骤4中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式进行的。

步骤6所述的预测具体是采用如下公式给出的两种插值方法作为预测手段：

f(t)＝2f(t-Δt)-f(t-2Δt)     (3)

$f\left(t\right)=\frac{5}{4}f(t-\mathrm{\Δt})+\frac{1}{2}f(t-2\mathrm{\Δt})-\frac{3}{4}f(t-3\mathrm{\Δt})---\left(4\right)$

公式(3)是常见的两点线性外推公式，公式(4)是三点线性插值公式，其中：

t为仿真时刻，Δt为仿真步长。

本发明的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，能够实现EMTP类程序电气系统与控制系统的并行计算求解，同时仿真结果能够达到传统方法的仿真精度，配合电气系统和控制系统自身的解耦降维方法，可以有效地提高仿真计算速度；并且算法简单、易于实现，仅需对接口方法与接口变量进行处理，对电气系统与控制系统各自内部的算法流程并无影响。可广泛的应用在面向分布式发电微网系统暂态仿真中。

附图说明

图1是电气系统与控制系统计算求解过程示意图；

图2是电气系统与控制系统串行求解计算时序；

图3是基于控制系统建模求解的分布式电源及控制器模型自然解耦示意图；

图4是电气系统与控制系统解耦后的求解计算时序；

图5是并行条件下电气系统与控制系统解耦后的解算流程图；

图6是欧盟低压微网测试算例结构图；

图7是光伏发电单元逆变器输出的无功功率；

图8是光伏阵列的输出电压；

图9是光伏发电单元滤波器出口处A相电流；

图10是光伏发电单元滤波器出口处A相电压；

图11是光伏阵列的输出电流。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法做出详细说明。

本发明的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，使得仿真结果能够近似达到附图2所示的串行方法的计算精度。

将前面所述的EMTP类程序中电气系统与控制系统的串行计算时序进行解耦，如附图4所示，在每一个仿真时刻，利用前一时步的控制系统输出量作为该时刻电气系统的输入将电气系统积分到该时步，同时对前一时步电气系统的输出量通过数值积分或者插值进行预测，并将此预测值作为该时刻控制系统的输入将控制系统积分到该时步。此时，通过对输入到控制系统中的电气量的预测减小了时延的影响，整体上改进了对串行计算时序的解耦造成的计算精度的下降。整个计算过程如附图4所示，其中步骤[1]与[1’]同时进行，步骤[2]与[2’]同时进行，进而提高程序的仿真计算速度，预测步骤也能有效地改善仿真精度。

下面以算法在PC上实施为例说明其具体步骤流程，此时计算单元是微机的CPU(中央处理器)，而不同的仿真任务将分配给不同的线程(或进程)，由用户决定不同线程(或进程)分配给CPU的方式。

如图5所示，本发明的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，包括如下：

第一步：采用电气系统的基本元件对拟研究系统的一次系统进行建模，所述的一次系统是指电气部分，包括配电网和电力电子设备等，采用控制系统的基本元件对拟研究系统的二次系统、分布式电源进行建模，所述的二次系统是指控制部分，包括控制与保护回路；

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点等；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，得到仿真任务个数n_p，确定电气系统中作为控制系统输入的接口变量及个数以及控制系统中作为电气系统输出的接口变量及个数；

第四步：创建根据仿真任务个数创建n_p线个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t＝0，仿真步长设置为Δt；

该步骤中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式进行的。

第五步：仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值并进行一个步长的预测，即对于电气系统接口变量的预测；

所述的预测是采用并行方式加以实现，具体是采用如下公式给出的两种插值方法作为预测手段：

f(t)＝2f(t-Δt)-f(t-2Δt)              (3)

$f\left(t\right)=\frac{5}{4}f(t-\mathrm{\Δt})+\frac{1}{2}f(t-2\mathrm{\Δt})-\frac{3}{4}f(t-3\mathrm{\Δt})---\left(4\right)$

公式(3)是常见的两点线性外推公式，公式(4)是三点线性插值公式，

其中：t为仿真时刻，Δt为仿真步长。

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

上述方法中的通信过程以及对于线程(或进程)的各种处理，包括创建、销毁、设置优先级等，可由用户自行编制。本实施例所给出的例子中使用了基于POSIX标准的pthread线程库。

需要说明的是，在进行每一时步的计算时，仅对控制系统计算所需的电气量由上一时步电气系统的输出预测得到，而对于电气系统解算时所需的控制量并没有进行预测，这主要是考虑到控制系统对电气系统的输出多为离散量，如IGBT的开断信号等，对各种离散量应用数值积分或插值算法是不合适的，难以达到理想的效果，反而不如直接使用上一时步的历史量。因此，本发明的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法仅对具有物理意义的各种电气量进行了预测。

TSDG(Transient Simulator for Distributed Generation Systems and Microgrid)是天津大学自行开发的基于节点分析框架的面向分布式发电微网系统暂态仿真的计算程序，本实施例以TSDG为基础，实现了本发明的方法。本发明以欧盟低压微网算例作为测试算例，其系统结构如附图6所示。该算例是在欧盟第五框架计划支持下的微网研究项目“Microgrids”提出的一个用于微网设计、仿真与测试的低压微网算例，系统中含有多种线路与负荷类型，这里仅考虑接入单级光伏发电系统，在附图6中已用黑框标出。

算例的仿真时间设置为0.5s，硬件环境为CPU：Intel i5 3.2GHz，双核四线程；软件环境为：QNX实时操作系统，编译器为GCC4.3.3。从仿真计算速度上看，相对于“适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法”中提出的电气系统与控制系统解耦方法，本发明提出的解耦方法对仿真程序的整体计算负担影响不大，计算时间未见明显增加。因此，这里仅给出计算精度上的改进。

附图7-图10比较了商业软件PSCAD、本发明提出的解耦方法以及“适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法”中提出的解耦方法3种情况下的仿真结果，仿真步长均为5us。图中实线是商业软件PSCAD的计算结果，短虚线(TSDG计算结果-2)和点划线(TSDG计算结果-3)为采用本发明提出的新方法后的计算结果，其中短虚线采用两点线性外推公式作为预测手段，点划线采用三点线性插值公式作为预测手段，由附图7-图10可知，采用新方法得到的计算结果可以基本达到传统方法的仿真精度。

附图7-图10中，长虚线(TSDG计算结果-1)是使用“适于节点分析框架的微网暂态仿真并行计算方法”中解耦方法得到的仿真结果，从图中可以看出，在一些波形的局部放大图中，该方法的计算精度不如传统方法，部分局部暂态特征都没有较好的反应，这是由于控制系统解算时电气系统输出量的时延造成的。采用本发明提出的解耦方法后，TSDG的仿真计算精度有了明显的提高，因此可以认为该解耦方法基本上达到了传统方法的计算精度，验证了本发明的有效性。

由附图11可以看出，基于式(3)、(4)的预测方法得到的仿真结果出现了不同程度的数值振荡，出现上述问题的原因主要是由于光伏阵列输出电流属于系统中的非状态变量，对非状态变量进行插值有可能造成数值问题。其中使用两点插值公式造成的数值振荡问题较为严重，其原因主要是由于两点插值公式只使用了前两个步长的信息进行线性外推；相比之下，三点线性插值公式使用了前三个步长上的信息进行了平波处理，如附图11所示，因此采用三点平波插值公式能在数值振荡出现后使其较好地得到抑制。

Claims (5)

1.一种适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，包括如下：

第一步：采用电气系统的基本元件对拟研究系统的一次系统进行建模，采用控制系统的基本元件对拟研究系统的二次系统、分布式电源进行建模；

第二步：读取各元件的基本信息、拓扑连接关系及元件参数，包括元件类型、元件名称、连接节点；

第三步：对于采用控制系统基本环节实现的分布式电源及控制器模型，利用图的连通性以及深度优先搜索算法实现拓扑识别，得到仿真任务个数n_p，确定电气系统中作为控制系统输入的接口变量及个数以及控制系统中作为电气系统输出的接口变量及个数；

第四步：创建根据仿真任务个数创建n_p线个计算线程或进程，计算线程或进程用于承载不同的仿真任务，完成各个仿真任务的计算，电气系统仿真任务采用节点方程法进行计算，控制系统仿真任务采用牛顿法进行计算，仿真时刻t设置为t＝0，仿真步长设置为Δt；

第五步：仿真时间向前推进一个步长，t＝t+Δt；

第六步：计算线程或进程间进行通信，电气系统读取控制系统接口变量的输出值，控制系统则读取电气系统接口变量的输出值并进行一个步长的预测；

第七步：根据微机上的CPU个数以及仿真任务个数，进行仿真任务指派，完成该仿真时刻上所有的计算任务；

第八步：判断仿真时间是否达到仿真终了时刻，如达到仿真终了时刻，则释放内存，仿真结束；否则返回第五步。

2.根据权利要求1所述的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，步骤1所述的一次系统是指电气部分，包括配电网和电力电子设备。

3.根据权利要求1所述的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，步骤1所述的二次系统是指控制部分，包括控制与保护回路。

4.根据权利要求1所述的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，步骤4中所述的电气系统仿真任务和控制系统仿真任务的计算是采用并行方式进行的。

5.根据权利要求1所述的适于微网暂态并行仿真的电气与控制系统解耦预测方法，其特征在于，步骤6所述的预测具体是采用如下公式给出的两种插值方法作为预测手段：

f(t)＝2f(t-Δt)-f(t-2Δt)        (3)

$f\left(t\right)=\frac{5}{4}f(t-\mathrm{\Δt})+\frac{1}{2}f(t-2\mathrm{\Δt})-\frac{3}{4}f(t-3\mathrm{\Δt})---\left(4\right)$

公式(3)是常见的两点线性外推公式，公式(4)是三点线性插值公式，其中：

t为仿真时刻，Δt为仿真步长。

Images