CN104201707A - 一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法 - Google Patents

Abstract

该发明一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法，应用于风电场的飞轮储能系统控制方法，尤其涉及一种应用于风电场的飞轮储能矩阵系统的分层结构的协调控制方法。首先建立各风轮储能单元的通信拓扑结构,然后构建基于多智能体的分布式的上层功率分配算法,使各飞轮根据自身及其邻居的交流信息，按比例分配系统总参考功率，来确定自己的充放电状态及功率，将计算得到的结果交由本地控制器执行，实现发明目的，从而具有实时性、减小建设成本、增加系统灵活性、减小系统计算复杂度、增强系统鲁棒性和容错性。

Description

一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法

技术领域

本发明涉及一种应用于风电场的飞轮储能系统控制方法，尤其涉及一种应用于风电场的飞轮储能矩阵系统的分层结构的协调控制方法。

背景技术

飞轮储能技术是一种将电能储存为飞轮转子旋转的动能的技术，通过对系统的控制，飞轮储能系统可以在必要的时候储存或释放能量，达到平滑发电系统的输出有功功率、补偿电力系统无功功率、稳定母线电压的作用。多飞轮储能单元组成的飞轮储能矩阵系统，该系统可以配合风力发电等可再生能源电力系统，平滑系统有功输出功率，稳定系统输出电压，进而提高电力系统的稳定性，提高可再生能源并网能力。

由于风场的容量较大，利用多个飞轮储能单元对风场发电功率进行平滑的同时，对多个飞轮的协调控制就显得尤为重要。现有技术很少涉及对于飞轮组内部的协调控制问题，已有的协调控制方法也都要求有一个能够获取系统全局信息的中央处理器，如图1所示为集中式飞轮矩阵储能系统框架，这种基于中央控制器的结构在含有大量分布式单元的系统中存在诸多缺点。首先，为了取得所有飞轮单元的信息并分别下发相应的命令要求，中央控制器必须与每一个飞轮单元建立通信联系，这极大地增加了前期的建设成本；其次，集中式的控制算法给中央处理器带来了巨大的计算负担，这会增加系统的复杂度并使响应速度变慢；最后，集中控制下的系统的鲁棒性较差，对错误信息较为敏感。一旦与中央控制器相连的通信线路损坏，系统就容易无法完成任务。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明解决的技术问题是提供一种更有效的发挥飞轮储能系统优势，增加系统控制灵活性和鲁棒性，减小系统前期投资，保证飞轮储能矩阵系统稳定性，进而保证电力系统稳定性，提高风电输出电能质量的应用于风电场的飞轮储能矩阵系统的分层分布式协调控制方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用了一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：首先将各飞轮储能单元并联在飞轮储能矩阵系统的直流母线上，其中一些飞轮储能单元与风场相连，再将飞轮储能矩阵系统的直流母线通过双向变流器与风电场的交流母线并联，然后建立飞轮储能矩阵系统中各飞轮储能单元的通信网络拓扑结构，所述飞轮储能单元包括：智能体通信和控制器、本地控制器、双向变流器、电机、飞轮；

步骤2：构建基于多智能体的分布式的上层功率分配算法，该算法规则为：

充电控制时，各飞轮的充电功率与其当前状态下最大可充电功率之比相同，都为当前飞轮矩阵系统的总参考功率与其总的最大可充电功率之比

放电控制时，各飞轮的放电功率与其当前最大可放电功率之比相同，都为当前飞轮矩阵系统的总参考功率与其总的最大可放电功率之比

其中，△P为风电场应当释放的功率与其实际输出功率之差，也即飞轮储能矩阵系统应释放或存储的功率，表示如下：

△P＝P^*-P_W

式中，P^*表示风电场应输出的参考功率，由相关部门根据电力市场不同的运行情况来确定。P_W是风电场实际发出的电功率。△P>0表示飞轮储能矩阵系统需要放电来补充风电场发电不足，△P<0则表示飞轮储能矩阵系统需要充电来平滑风电场发电尖峰；

步骤3：安步骤2的功率分配算法，各飞轮储能单元计算出自身应执行的充放电状态及功率；

步骤4：将步骤3计算得到的各飞轮参考充放电功率利用公式：

$E_i^{*}=E_{i0}+\&Integral;\mathrm{\&Delta;}{P}_i^{*}\mathrm{dt}$

${\mathrm{\&omega;}}_i^{*}=\sqrt{2E_i^{*}/J_m}$

转化为飞轮转速，利用底层控制器对飞轮单元的转速进行控制，从而执行飞轮单元的充放电过程；

其中为飞轮应存储的总能量，E_i0为初始能量状态，为步骤3计算得到的飞轮储能单元的参考充放电功率，J_m为飞轮的转动惯量，表示飞轮的参考转速。

所述步骤2的具体步骤为：

步骤2.1：给每个飞轮储能单元定义用于迭代的充放电比例因子：

$r_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]},r_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}$

其中，r_{char_i}[k]和r_{disc_i}[k]分别为第i个飞轮储能单元的充电和放电比例因子，

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.i=\mathrm{1,2},...,l,$

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.,i=l+1,l+2,...,n$

编号1～l的飞轮储能单元与风场有直接通信，l+1～n的飞轮储能单元与风场没有直接通信；

步骤2.2：各飞轮储能单元在每个功率分配周期内，利用与之相邻储能单元的信息，采用公式：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.$

对各自充放电比例因子进行迭代；

其中 $p_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& i=j\\ \left|l_{\mathrm{ij}}\right|/\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}\left|l_{\mathrm{ij}}\right|,& i\&NotEqual;j\end{array}\right.,$ N_i为与储能单元i相邻的所有储能单元的集合，j为与之相邻的储能单元的编号，l_ij为飞轮矩阵通信网络图的拉普拉斯矩阵中的元素；

步骤2.3：在m次收敛迭代后，根据充放电比例因子的符号来判断此次的充放电状态，并根据各自飞轮储能单元的存储状态计算充放电功率大小，各个飞轮储能单元的参考功率为：

$\mathrm{\&Delta;}{P_i}^{*}=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\mathrm{char}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}<0\\ r_{\mathrm{disc}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}\&GreaterEqual;0\end{array}\right.$

其中表示飞轮储能单元应输出的功率，为m次迭代后计算出的飞轮储能单元充电比例因子，为m次迭代后计算出的飞轮储能单元放电比例因子。可以证明当迭代次数m充分大时，有从而满足步骤2中的分配分配规则。

本发明首先建立各风轮储能单元的通信拓扑结构,其中各飞轮储能单元包括：运算单元、本地控制器、双向变流器、电机、飞轮,然后构建基于多智能体的分布式的上层功率分配算法,使各飞轮根据自身及其邻居的交流信息，包括各自飞轮储能单元不同的能量存储极限，即最高最低的转速限制；以及当前的能量状态，也即转速运行状态，按比例分配系统总参考功率，来确定自己的充放电状态及功率，将计算得到的结果交由本地控制器执行，从而实现发明目的，因而本发明的有益效果是：

1.该方法基于分布式的通信结构，从根本上不同于传统的集中式控制方法，不需要统一的中央控制器与每一个单元建立通信联系，这极大的减小了前期的建设成本，增加了系统连接的灵活性；

2.该控制方法将功率分配的计算任务划分给每个飞轮单元，仅利用自身与其邻居飞轮的信息便可得到自身的功率参考值，减小了整个系统的计算复杂度，增强了系统鲁棒性和容错性；

3.该控制方法的底层控制基于传统双闭环调速系统，对飞轮储能单元中的电机进行控制，使飞轮电机能够根据系统要求，分别工作在电动机或发电机状态，实现飞轮储能系统工作在储存能量和释放能量的状态。

附图说明

图1为背景技术集中式飞轮矩阵储能系统框架；

图2为风电场飞轮矩阵系统与主电网连接结构图；

图3为分布式飞轮矩阵储能系统框架；

图4为飞轮储能单元一个功率分配周期的流程图；

图5为飞轮转速控制框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细地描述。

一种应用于风电场的飞轮储能矩阵系统的协调控制方法，该方法包括如下步骤：

1)建立用于风电场的飞轮储能矩阵系统的通信网络拓扑结构，如图1所示。飞轮储能矩阵系统中的多个飞轮储能单元并联在一条直流母线上，飞轮储能矩阵系统的直流母线通过双向变流器与风电场的交流母线并联。各个飞轮单元之间通过网络相连，如图2所示。飞轮l与风场有直接通信连接；其余飞轮单元不与风电场直接通信。

2)构建飞轮储能矩阵的分层协调控制系统：该控制系统包括分布式的上层功率分配算法和底层的本地控制器；基于多智能体的分布式一致性算法为每个飞轮储能单元提供参考的充放电功率，由各个单元的本地控制器控制执行充放电过程；

3)飞轮储能矩阵系统充放电控制：包括飞轮储能矩阵系统放电控制和飞轮储能矩阵系统充电控制；

3.1)飞轮储能矩阵系统充放电比例因子的收敛：根据飞轮储能单元不同的能量存储极限，即最高最低的转速限制；以及当前的能量状态，也即转速运行状态，按比例分配系统总参考功率。以充电控制过程为例，各飞轮的参考充电功率与其当前最大可充电功率之比相同，都为当前总参考功率与FESMS系统(飞轮储能矩阵系统)总的最大可充电功率之比用公式可表示为：

$\frac{P_{\mathrm{char}\_i}^{*}}{{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}}=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_{\mathrm{char}\_i}},i=\mathrm{1,2},...,n$

在一个功率分配的周期中，各飞轮的最大可充电功率可以由下式计算：

${\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}=\frac{{\stackrel{\&OverBar;}{E}}_i-E_{i0}}{t}=\frac{J_{\mathrm{mi}}{\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&omega;}}}_i^2{J}_{\mathrm{mi}}{\mathrm{\&omega;}}_i^2}{2t}$

其中，t表示一个功率分配周期的时间长度，J_mi为飞轮i的转子转动惯量，ω_i为飞轮i的当前的转动角速度,为其允许的最大角速度。

给每个飞轮储能单元定义用于迭代的充电比例因子：

$r_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]}$

接下来，为两类飞轮(与风场有直接通信连接的飞轮和无连接的飞轮)的比例因子中的参数y和z分别设置初值如下：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.i=\mathrm{1,2},...,l$

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.i=l+1,l+2,...,n$

在一个分配周期内，对比例因子按照下式进行迭代：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，p_ij定义如下：

$p_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& i=j\\ \left|l_{\mathrm{ij}}\right|/\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}\left|l_{\mathrm{ij}}\right|,& i\&NotEqual;j\end{array}\right.$

l_ij为飞轮矩阵通信网络图G的拉普拉斯矩阵L中的元素。

根据图论的相关知识，图G＝{V,E}中的顶点V＝{v₁,v₂,...,v_n}，代表每个飞轮储能单元；图中的边代表飞轮储能单元之间的通信网络连接。矩阵是图G的邻接矩阵。如果(v_j,v_i)∈E则表示飞轮i是飞轮j的邻居，且a_ij>0，否则，i不是j的邻居，且a_ij＝0。矩阵是对角矩阵，其对角线上的第i个元素为拉普拉斯矩阵的定义为如果图中存在一个根节点可以通过一条路到达图中任意其他的节点，那么就说这个图含有生成树。

可以证明，如果飞轮矩阵的通信网络图G是无向图，且存在生成树，那么利用上述的初值设置及迭代方式，所有飞轮单元的充电因子可以收敛于同一个值证明过程如下：

由p_ij组成一个矩阵P，显然，由P的定义可得P是一个正定随机矩阵，即因此根据著名的马尔科夫链的结论，可知lim_k→∞P^k＝1_nv^T，其中1_n是一个n维的全1列向量；v是矩阵P对应于特征值1的一个左特征向量，且满足v^T1_n＝1，因此可以得到v＝(1/n)1_n。将等式(1)重新写成如下的矩阵型式:

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}}[k+1]=P^k{y}_{\mathrm{char}}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{char}}[k+1]=P^k{z}_{\mathrm{char}}\left[k\right]\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中y_char[k]＝{y_{char_i}[k]}，z_char[k]＝{z_{char_i}[k]}，i＝1,2,...,n。

对迭代式(2)取极限，则有：

$\underset{k\&RightArrow;\&infin;}{\lim }{y}_{\mathrm{char}}\left[k\right]=P^k{y}_{\mathrm{char}}\left[0\right]=1_n(1/n)1_n^T{y}_{\mathrm{char}}\left[0\right]=\left(\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_i{y}_{\mathrm{char}\_i}\right[0\left]\right)1_n=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{n}$

$\underset{k\&RightArrow;\&infin;}{\lim }{z}_{\mathrm{char}}\left[k\right]=P^k{z}_{\mathrm{char}}\left[0\right]=1_n(1/n)1_n^T{z}_{\mathrm{char}}\left[0\right]=\left(\frac{1}{n}{\mathrm{\&Sigma;}}_i{z}_{\mathrm{char}\_i}\right[0\left]\right)1_n=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}$

从而证得 $\underset{k\&RightArrow;\&infin;}{\lim }{r}_{\mathrm{char}\_i}=r_{\mathrm{char}}^{*}=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}}.$

FESMS的放电过程与充电过程类似，各个飞轮单元的放电比例都收敛至当前总参考功率与FESMS系统总的最大可放电功率之比各飞轮的最大可充电功率可以由下式计算：

${\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}=\frac{E_{i0}-{\underset{\&OverBar;}{E}}_i}{t}=\frac{J_{\mathrm{mi}}{\mathrm{\&omega;}}_i^2-J_{\mathrm{mi}}{\underset{\&OverBar;}{\mathrm{\&omega;}}}_i^2}{2t}$

其中，ω _i为飞轮单元i允许的最小旋转角速度。

与充电类似，为FESS单元(飞轮储能单元)定义放电比例因子

$r_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}$

设置初值如下：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.i=\mathrm{1,2},...,l$

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.,i=l+1,l+2,...,n$

按照如下迭代式进行迭代：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.$

类似充电过程可以证明，放电比例因子收敛于

值得注意的是，虽然飞轮单元在一个功率分配周期里，只可能处于充电或放电其中的一种状态，但充放电因子必须在每个周期里同时定义并按各自的方式进行迭代，分别得到其不同的收敛值。在下一步骤中，将说明如何确定FESS单元的充放电状态以及充放电参考功率的计算。

3.2)飞轮单元的充放电状态及充放电功率的确定：在m次收敛迭代后，根据充放电比例因子的符号来判断此次的充放电状态，并根据各自FESS单元的存储状态计算充放电功率大小。

从步骤3.1)中可看出，与的符号相同，当时，意味着△P<0，FESMS需要充电来平滑风电场发电尖峰；当时，△P>0，FESMS需要放电来补充风电场发电不足。因此，可以得到各个FESS单元的参考功率为：

$\mathrm{\&Delta;}{P_i}^{*}=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\mathrm{char}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}<0\\ r_{\mathrm{disc}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}\&GreaterEqual;0\end{array}\right.$

图3所示为飞轮储能单元一个功率分配周期的流程图。首先，在周期开始时按照3.1)中所述方法为每个飞轮储能系统设置初始值，并对充放电比例因子的分子分母进行迭代。经历m次迭代后分别收敛于初值的平均值。迭代次数m选取的原则是，不能太小以至于收敛误差过大，又不能太小以至于一个功率分配周期过长。迭代完成后利用3.2)中公式计算功率参考值，刷新上个周期的功率参考值，直到设置的周期时间结束则开始下一个分配周期。

4)将计算得到的各飞轮参考充放电功率转化为参考转速，利用如图4所示的底层控制器对飞轮单元的转速进行控制，从而执行飞轮单元的充放电过程。

飞轮单元充放电能量关系式可表示为：

$E_i^{*}=E_{i0}+\&Integral;\mathrm{\&Delta;}{P}_i^{*}\mathrm{dt}$

其中E_i0为初始能量状态。飞轮的能量状态与其转速的对应关系为：

${\mathrm{\&omega;}}_i^{*}=\sqrt{2E_i^{*}/J_m}$

因此由3.2)计算得到的参考功率可转化为对于转速的控制。如图4所示，底层控制器为转速内环电流外环的双闭环控制结构，可以对飞轮的无刷直流电机进行转速控制。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法，该方法包括：

步骤1：首先将各飞轮储能单元并联在飞轮储能矩阵系统的直流母线上，其中一些飞轮储能单元与风场相连，再将飞轮储能矩阵系统的直流母线通过双向变流器与风电场的交流母线并联，然后建立飞轮储能矩阵系统中各飞轮储能单元的通信网络拓扑结构，所述飞轮储能单元包括：智能体通信和控制器、本地控制器、双向变流器、电机、飞轮；

步骤2：构建基于多智能体的分布式的上层功率分配算法，该算法规则为：

充电控制时，各飞轮的充电功率与其当前状态下最大可充电功率之比相同，都为当前飞轮矩阵系统的总参考功率与其总的最大可充电功率之比

放电控制时，各飞轮的放电功率与其当前最大可放电功率之比相同，都为当前飞轮矩阵系统的总参考功率与其总的最大可放电功率之比

其中，△P为风电场应当释放的功率与其实际输出功率之差，也即飞轮储能矩阵系统应释放或存储的功率，表示如下：

△P＝P^*-P_W

式中，P^*表示风电场应输出的参考功率，由相关部门根据电力市场不同的运行情况来确定。P_W是风电场实际发出的电功率。△P>0表示飞轮储能矩阵系统需要放电来补充风电场发电不足，△P<0则表示飞轮储能矩阵系统需要充电来平滑风电场发电尖峰；

步骤3：安步骤2的功率分配算法，各飞轮储能单元计算出自身应执行的充放电状态及功率；

步骤4：将步骤3计算得到的各飞轮参考充放电功率利用公式：

$E_i^{*}=E_{i0}+\&Integral;\mathrm{\&Delta;}{P}_i^{*}\mathrm{dt}$

${\mathrm{\&omega;}}_i^{*}=\sqrt{2E_i^{*}/J_m}$

转化为飞轮转速，利用底层控制器对飞轮单元的转速进行控制，从而执行飞轮单元的充放电过程；

其中为飞轮应存储的总能量，E_i0为初始能量状态，为步骤3计算得到的飞轮储能单元的参考充放电功率，J_m为飞轮的转动惯量，表示飞轮的参考转速。

2.如权利要求1所述的一种用于风电场的飞轮矩阵系统分布式分层控制方法，其特征在于所述步骤2的具体步骤为：

步骤2.1：给每个飞轮储能单元定义用于迭代的充放电比例因子：

$r_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{char}\_i}\left[k\right]},r_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]=\frac{y_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}{z_{\mathrm{disc}\_i}\left[k\right]}$

其中，r_{char_i}[k]和r_{disc_i}[k]分别为第i个飞轮储能单元的充电和放电比例因子，

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{l}\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.i=\mathrm{1,2},...,l,$

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{char}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i}\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]=0\\ z_{\mathrm{disc}\_i}\left[0\right]={\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i}\end{array}\right.,i=l+1,l+2,...,n$

编号1～l的飞轮储能单元与风场有直接通信，l+1～n的飞轮储能单元与风场没有直接通信；

步骤2.2：各飞轮储能单元在每个功率分配周期内，利用与之相邻储能单元的信息，采用公式：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{char}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{char}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.,\left\{\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{y}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\\ z_{\mathrm{disc}\_i}[k+1]=\underset{j=N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_{\mathrm{ij}}{z}_{\mathrm{disc}\_j}\left[k\right]\end{array}\right.$

对各自充放电比例因子进行迭代；

其中 $p_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& i=j\\ \left|l_{\mathrm{ij}}\right|/\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}\left|l_{\mathrm{ij}}\right|,& i\&NotEqual;j\end{array}\right.,$ N_i为与储能单元i相邻的所有储能单元的集合，j为与之相邻的储能单元的编号，l_ij为飞轮矩阵通信网络图的拉普拉斯矩阵中的元素；

步骤2.3：在m次收敛迭代后，根据充放电比例因子的符号来判断此次的充放电状态，并根据各自飞轮储能单元的存储状态计算充放电功率大小，各个飞轮储能单元的参考功率为：

$\mathrm{\&Delta;}{P_i}^{*}=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\mathrm{char}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{char}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}<0\\ r_{\mathrm{disc}}^{*}{\stackrel{\&OverBar;}{P}}_{\mathrm{disc}\_i},& r_{\mathrm{char}}^{*},r_{\mathrm{disc}}^{*}\&GreaterEqual;0\end{array}\right.$

其中表示飞轮储能单元应输出的功率，为m次迭代后计算出的飞轮储能单元充电比例因子，为m次迭代后计算出的飞轮储能单元放电比例因子。可以证明当迭代次数m充分大时，有从而满足步骤2中的分配分配规则。