CN104376195A - 一种光伏电站暂态模型的验证方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述方法用于验证适用于电力系统机电暂态分析的光伏电站模型准确性评价;所述方法包括光伏电站测试数据预处理、数据时段和区间划分、测试数据与仿真数据误差计算及评价方法。测试数据预处理将光伏电站测试的三相瞬时数据处理为与模型仿真数据时标和单位一致的数据格式;数据时段和区间划分根据测试扰动电气量划分扰动前时段、扰动时段及扰动后时段,并在扰动时段和扰动后时段划分暂态和稳态区间;测试数据与仿真数据误差计算及评价方法是在电力系统仿真软件中进行模型仿真,获取的仿真数据与处理后的测试数据在各时段、区间分别计算误差,并定义模型验证所允许的最大误差范围。该方法利用实测数据,为光伏电站RMS暂态模型的有效性提供依据。
Description
技术领域:
本发明涉及一种暂态模型验证方法,更具体涉及一种用于电力系统机电暂态分析的光伏电站暂态模型的验证方法。
背景技术:
在电力系统中,光伏电站是与电网相连并向电网输送电力的光伏发电系统,属国家鼓励的绿色能源项目。可以分为带蓄电池的和不带蓄电池的并网发电系统。太阳能发电分为光热发电和光伏发电。通常说的太阳能发电指的是太阳能光伏发电。
光伏发电产品主要用于三大方面:一是为无电场合提供电源;二是太阳能日用电子产品,如各类太阳能充电器、太阳能路灯和太阳能草地各种灯具等;三是并网发电,这在发达国家已经大面积推广实施。
随着光伏发电站数量和规模的加大,光伏发电本身所特有的季节、昼夜的功率输出波动性将会对电网安全稳定运行产生影响,主要表现在光伏发电站并网后的系统安全稳定控制、电网调频与调压等方面。
准确的模型是研究光伏发电并网分析和控制的基础,提出有效的光伏电站RMS暂态模型验证方法,为分析光伏电站接入电力系统的影响机理提供可靠而有效的RMS暂态模型。
发明内容:
本发明的目的是提供一种光伏电站暂态模型的验证方法,该方法利用实测数据,为光伏电站RMS暂态模型的有效性提供依据。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述方法用于验证适用于电力系统机电暂态分析的光伏电站模型准确性评价;所述方法包括以下步骤:
(1)测试数据预的处理;
(2)数据时段和区间的划分;
(3)测试数据与仿真数据偏差的计算及评价。
本发明提供的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(1)是将光伏电站测试的三相瞬时数据处理为与电力系统RMS暂态仿真分析的时标和单位一致的数据格式。
本发明提供的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(1)中的处理过程包括 以下步骤:
(1-1)测试数据Measurement经过低通滤波器,根据电网基波频率和谐波含量,设定低通滤波器参数,计算测试数据基波的衰减幅度,数据处理存储为Measurement_LowPassFilter;
(1-2)提取数据Measurement_LowPassFilter的基波正序分量和相角,数据存储为Measurement_PositiveSequenceComponent;
(1-3)确定电压、电流、控制指令、有功功率和无功功率的标幺值,与仿真数据的单位保持一致,数据存储为Measurement_Unit;
(1-4)降低数据Measurement_pu的采样率,与仿真数据的采样率保持一致,数据存储为Measurement_RMS。
本发明提供的另一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(2)中根据测试的扰动电气量划分扰动时段和暂稳态区间划分;针对不同的扰动类型,划分时段区间的过程不同;所述光伏电站的扰动方式包括光伏电站网侧电压扰动方式和光伏电站指令扰动方式。
本发明提供的再一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述光伏电站网侧电压扰动方式的划分包括以下步骤:
(2-1-1)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分电压扰动前A时段、电压扰动B时段和电压恢复C时段;数据分别存储为Measurement_RMS_A、Measurement_RMS_B和Measurement_RMS_C;
(2-1-2)定义所述A时段为稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_A_u、Measurement_RMS_A_i、Measurement_RMS_A_p和Measurement_RMS_A_q;
(2-1-3)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分B时段的电压数据的暂态和稳态,以B时段的电压值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_u和Measurement_RMS_B2_u;
(2-1-4)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分B时段的电流数据的暂态和稳态区间,以B时段的电流值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_i和Measurement_RMS_B2_i;
(2-1-5)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间,数据分别存储为Measurement_RMS_B1_p、Measurement_RMS_B2_p、Measurement_RMS_B1_q和Measurement_RMS_B2_q;
(2-1-6)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分C时段的电压数据的暂态和稳态区间,以C时段的电压值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_u和Measurement_RMS_C2_u;
(2-1-7)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分C时段的电流数据的暂态和稳态区间,以C时段的电流值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_i和Measurement_RMS_C2_i;
(2-1-8)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_p、Measurement_RMS_C2_p、Measurement_RMS_C1_q和Measurement_RMS_C2_q;
(2-1-9)从仿真系统中获取仿真数据,时段和区间的划分过程与测试数据相同,数据分别存储为:Simulation_RMS_A_u、Simulation_RMS_A_i、Simulation_RMS_A_p、Simulation_RMS_A_q、Simulation_RMS_B1_u、Simulation_RMS_B1_i、Simulation_RMS_B1_p、Simulation_RMS_B1_q、Simulation_RMS_B2_u、Simulation_RMS_B2_i、Simulation_RMS_B2_p、Simulation_RMS_B2_q、Simulation_RMS_C1_u、Simulation_RMS_C1_i、Simulation_RMS_C1_p、Simulation_RMS_C1_q、Simulation_RMS_C2_u、Simulation_RMS_C2_i、Simulation_RMS_C2_p和Simulation_RMS_C1_q。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述光伏电站指令扰动方式的划分包括以下步骤:
(2-2-1)根据数据Measurement_RMS中的扰动指令,划分指令扰动前A时段和指令扰动后B时段两个时段;数据分别存储为Measurement_RMS_A和Measurement_RMS_B;
(2-2-2)定义所述A时段为稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_A_i、Measurement_RMS_A_p和Measurement_RMS_A_q;
(2-2-3)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分B时段的电流数据的暂态和稳态区间,以B时段的电流值进入该时段平均值±10%范围内为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_i和Measurement_RMS_B2_i;
(2-2-4)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_p、Measurement_RMS_B2_p、Measurement_RMS_B1_q和Measurement_RMS_B2_q;
(2-2-5)从仿真系统中获取仿真数据,时段和区间的划分过程与测试数据相同;数据分别存储为:Simulation_RMS_A_i、Simulation_RMS_A_p、Simulation_RMS_A_q、、Simulation_RMS_B1_i、Simulation_RMS_B1_p、Simulation_RMS_B1_q、Simulation_RMS_B2_i、Simulation_RMS_B2_p、Simulation_RMS_B2_q。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3)是在稳态区间计算测试数据和仿真数据的平均偏差和最大偏差;在暂态区间计算平均偏差;并在整个扰动过程计算加权偏差,定义模型验证各区间各种偏差类型所允许的偏差范围,综合评估光伏电站RMS暂态模型的准确性。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3)包括以下步骤:
(3-1)确定A时段稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
(3-2)确定B时段B1暂态区间的算术平均偏差:
(3-3)确定B时段B2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
(3-4)若为网侧电压扰动,确定C时段C1暂态区间的算术平均偏差、C2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差;若为指令扰动方式,则无需计算;
(3-5)确定扰动过程的加权平均偏差:
(3-6)评价模型验证结果。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3-1)中的算术平均偏差和最大偏差分别通过下式(1)和(2)确定:
式中,式中,为A时段稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为A时段数据的起点和终点;Simulation_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q;
δAmax_x为A时段稳态区间各电气量的最大偏差。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3-2)中的算术平均偏差通过下式(3)确定:
式中,为B1暂态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B1暂态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3-3)中的算术平均偏差和最大偏差分别通过下式(4)和(5)确定:
式中,为B2稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B2稳态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q;
δB2max_x为B2稳态区间各电气量的最大偏差。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3-4)算术平均偏差和最大偏差根据所述式子(4)和(5)确定;
所述步骤(3-5)的加权平均偏差通过下式(6)和(7)确定:
确定各时段的算术平均偏差和若为网侧电压扰动方式则:
式中,为扰动过程的加权平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;
若为指令扰动方式则:
式中,为扰动过程的加权平均偏差,x表示电气量i、p或q。
本发明提供的又一优选的一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述步骤(3-6)的验证结果为:
当网侧电压扰动方式,电压u满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.02,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.05,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.05,加权平均偏差允许最大偏差值0.05;
电流i、有功功率p和无功功率q满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15;
当指令扰动方式,电流i、有功功率p和无功功率q满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15;
各电气量的各区间各类型偏差满足上述要求,则模型准确描述光伏电站的RMS暂态特性。
和最接近的现有技术比,本发明提供技术方案具有以下优异效果
1、本发明针对光伏电站接入电力系统的RMS暂态仿真模型准确性问题,提出模型验证方法;
2、本发明包括数据预处理、时段区间划分、偏差计算及评价指标,为分析光伏电站接入电力系统的影响机理提供可靠而有效的RMS暂态模型;
3、本发明为电力系统消纳光伏发电提供平台支撑;
4、本发明对于推动规模化光伏发电的发展具有重要的意义;
5、本发明利用实测数据,为光伏电站RMS暂态模型的有效性提供依据。
附图说明
图1为本发明的光伏电站网侧电压扰动时段和区间划分图;
图2为本发明的光伏电站网侧电压扰动仿真数据;
图3为本发明的光伏电站指令扰动时段和区间划分图。
具体实施方式
下面结合实施例对发明作进一步的详细说明。
实施例1:
如图1-3所示,本例的发明一种光伏电站暂态模型的验证方法,用于验证适用于电力系统机电暂态分析的光伏电站模型准确性评价;所述方法包括以下步骤:
(1)测试数据预处理
测试数据预处理将光伏电站测试的三相瞬时数据处理为与电力系统RMS暂态仿真分 析的时标和单位一致的数据格式,具体实现过程是:
①测试数据Measurement(包括三相电压、三相电流等)经过低通滤波器,根据电网基波频率和谐波含量,设定低通滤波器截止频率100Hz,并计算测试数据基波的衰减幅度,数据处理存储为Measurement_LowPassFilter;
②提取数据Measurement_LowPassFilter(包括三相电压、三相电流)的基波正序分量和相角,数据存储为Measurement_PositiveSequenceComponent;
③计算电压、电流、控制指令、有功功率和无功功率的标幺值,与仿真数据的单位保持一致,数据存储为Measurement_Unit;
④降低数据Measurement_pu的采样率,与仿真数据的采样率保持一致,数据存储为Measurement_RMS。
(2)数据时段和区间划分
数据时段和区间划分根据测试的扰动电气量划分扰动时段和暂稳态区间,针对不同的扰动类型,划分时段区间的过程不同,将光伏电站的扰动方式划分为两大类型:光伏电站网侧电压扰动方式和光伏电站指令扰动方式。网侧电压扰动分段的具体过程是:
①根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分电压扰动前A时段、电压扰动B时段和电压恢复C时段三个时段,数据分别存储为Measurement_RMS_A、Measurement_RMS_B和Measurement_RMS_C(包括电压、有功功率和无功功率);
②定义A时段为稳态区间,数据分别存储为Measurement_RMS_A_u、Measurement_RMS_A_p和Measurement_RMS_A_q;
③根据数据中的电压电气量,划分B时段的电压数据的暂态和稳态,以B时段的电压值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点,数据分别存储为Measurement_RMS_B1_u和Measurement_RMS_B2_u;
④根据数据中的电流电气量,划分B时段的功率数据的暂态和稳态区间,以B时段的功率值进入该时段平均值±10%范围内为暂态和稳态区间分界点,数据分别存储为Measurement_RMS_B1_p、Measurement_RMS_B2_p、Measurement_RMS_B1_q和Measurement_RMS_B2_q;
⑤根据数据中的电压电气量,划分C时段的电压数据的暂态和稳态区间,以C时段的电压值进入该时段平均值±10%范围内为暂态和稳态区间分界点,数据分别存储为Measurement_RMS_C1_u和Measurement_RMS_C2_u;
⑥根据数据中的电流电气量,划分C时段的功率数据的暂态和稳态区间,以C时段的功率值进入该时段平均值±10%范围内为暂态和稳态区间分界点,数据分别存储为 Measurement_RMS_C1_p、Measurement_RMS_C2_p、Measurement_RMS_C1_q和Measurement_RMS_C2_q。如图1所示。
⑦从仿真系统中获取仿真数据,时段和区间的划分过程与测试数据相同,数据分别存储为:Simulation_RMS_A_u、Simulation_RMS_A_p、Simulation_RMS_A_q、Simulation_RMS_B1_u、Simulation_RMS_B1_p、Simulation_RMS_B1_q、Simulation_RMS_B2_u、Simulation_RMS_B2_p、Simulation_RMS_B2_q、Simulation_RMS_C1_u、Simulation_RMS_C1_p、Simulation_RMS_C1_q、Simulation_RMS_C2_u、Simulation_RMS_C2_p和Simulation_RMS_C1_q。如图2所示。
(3)测试数据与仿真数据偏差计算及评价方法
测试数据与仿真数据误差计算及评价方法是在稳态区间计算测试数据和仿真数据的平均偏差和最大偏差,在暂态区间计算平均偏差,并在整个扰动过程计算加权偏差,定义模型验证各区间各种偏差类型所允许的偏差范围,综合评估光伏电站RMS暂态模型的准确性。具体过程是:
①计算A时段稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
式中,为A时段稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为A时段数据的起点和终点;Simulation_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q。
式中,δAmax_x为A时段稳态区间各电气量的最大偏差。
②计算B时段B1暂态区间的算术平均偏差:
式中,为B1暂态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B1暂态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q。
③计算B时段B2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
式中,为B2稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B2稳态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q。
式中,δB2max_x为B2稳态区间各电气量的最大偏差。
④参考③计算C时段C1暂态区间的算术平均偏差与C2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差。
⑤计算扰动过程的加权平均偏差:
计算各时段的算术平均偏差,即和网侧电压扰动方式则:
式中,为扰动过程的加权平均偏差,x表示电气量u、i、p或q。
各电气量偏差计算见表1。
⑥评价模型验证结果:
若为网侧电压扰动方式,电压u满足:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.02,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.05,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.05,加权平均偏差允许最大偏差值0.05;电流i、有功功率p和无功功率q满足:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15。
若为指令扰动方式,电流i、有功功率p和无功功率q满足:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15。
表1的测试数据与仿真数据偏差小于上述允许的最大偏差值。
表1
区间 | 偏差类型 | 电压 | 有功功率 | 无功功率 |
区间A | 最大偏差 | 0.023719 | 0.018309 | -0.03042 |
区间A | 平均偏差 | 0.014465 | 0.00804 | -0.02355 |
区间B(暂态) | 平均偏差 | -0.04797 | -0.04611 | 0.013021 |
[0122]
区间B(稳态) | 最大偏差 | -0.02413 | -0.13088 | 0.050135 |
区间B(稳态) | 平均偏差 | -0.01261 | -0.1181 | 0.018183 |
区间C(暂态) | 平均偏差 | 0.048513 | -0.02846 | -0.1975 |
区间C(稳态) | 最大偏差 | 0.011985 | 0.09979 | -0.08286 |
区间C(稳态) | 平均偏差 | 0.01091 | 0.020185 | -0.02997 |
全过程 | 加权偏差 | -0.00355 | -0.0674 | -0.00155 |
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,所属领域的普通技术人员尽管参照上述实施例应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (13)
1.一种光伏电站暂态模型的验证方法,所述方法用于验证适用于电力系统机电暂态分析的光伏电站模型准确性评价;其特征在于:所述方法包括以下步骤:
(1)测试数据预的处理;
(2)数据时段和区间的划分;
(3)测试数据与仿真数据偏差的计算及评价。
2.如权利要求1所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(1)是将光伏电站测试的三相瞬时数据处理为与电力系统RMS暂态仿真分析的时标和单位一致的数据格式。
3.如权利要求2所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(1)中的处理过程包括以下步骤:
(1-1)测试数据Measurement经过低通滤波器,根据电网基波频率和谐波含量,设定低通滤波器参数,计算测试数据基波的衰减幅度,数据处理存储为Measurement_LowPassFilter;
(1-2)提取数据Measurement_LowPassFilter的基波正序分量和相角,数据存储为Measurement_PositiveSequenceComponent;
(1-3)确定电压、电流、控制指令、有功功率和无功功率的标幺值,与仿真数据的单位保持一致,数据存储为Measurement_Unit;
(1-4)降低数据Measurement_pu的采样率,与仿真数据的采样率保持一致,数据存储为Measurement_RMS。
4.如权利要求3所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(2)中根据测试的扰动电气量划分扰动时段和暂稳态区间划分;针对不同的扰动类型,划分时段区间的过程不同;所述光伏电站的扰动方式包括光伏电站网侧电压扰动方式和光伏电站指令扰动方式。
5.如权利要求4所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述光伏电站网侧电压扰动方式的划分包括以下步骤:
(2-1-1)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分电压扰动前A时段、电压扰动B时段和电压恢复C时段;数据分别存储为Measurement_RMS_A、Measurement_RMS_B和Measurement_RMS_C;
(2-1-2)定义所述A时段为稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_A_u、Measurement_RMS_A_i、Measurement_RMS_A_p和Measurement_RMS_A_q;
(2-1-3)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分B时段的电压数据的暂态和稳态,以B时段的电压值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_u和Measurement_RMS_B2_u;
(2-1-4)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分B时段的电流数据的暂态和稳态区间,以B时段的电流值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_i和Measurement_RMS_B2_i;
(2-1-5)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间,数据分别存储为Measurement_RMS_B1_p、Measurement_RMS_B2_p、Measurement_RMS_B1_q和Measurement_RMS_B2_q;
(2-1-6)根据数据Measurement_RMS中的电压电气量,划分C时段的电压数据的暂态和稳态区间,以C时段的电压值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_u和Measurement_RMS_C2_u;
(2-1-7)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分C时段的电流数据的暂态和稳态区间,以C时段的电流值进入该时段平均值±10%范围后两个仿真步长为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_i和Measurement_RMS_C2_i;
(2-1-8)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_C1_p、Measurement_RMS_C2_p、Measurement_RMS_C1_q和Measurement_RMS_C2_q;
(2-1-9)从仿真系统中获取仿真数据,时段和区间的划分过程与测试数据相同,数据分别存储为:Simulation_RMS_A_u、Simulation_RMS_A_i、Simulation_RMS_A_p、Simulation_RMS_A_q、Simulation_RMS_B1_u、Simulation_RMS_B1_i、Simulation_RMS_B1_p、Simulation_RMS_B1_q、Simulation_RMS_B2_u、Simulation_RMS_B2_i、Simulation_RMS_B2_p、Simulation_RMS_B2_q、Simulation_RMS_C1_u、Simulation_RMS_C1_i、Simulation_RMS_C1_p、Simulation_RMS_C1_q、Simulation_RMS_C2_u、Simulation_RMS_C2_i、Simulation_RMS_C2_p和Simulation_RMS_C1_q。
6.如权利要求5所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述光伏电站指令扰动方式的划分包括以下步骤:
(2-2-1)根据数据Measurement_RMS中的扰动指令,划分指令扰动前A时段和指令扰动后B时段两个时段;数据分别存储为Measurement_RMS_A和Measurement_RMS_B;
(2-2-2)定义所述A时段为稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_A_i、Measurement_RMS_A_p和Measurement_RMS_A_q;
(2-2-3)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分B时段的电流数据的暂态和稳态区间,以B时段的电流值进入该时段平均值±10%范围内为暂态和稳态区间分界点;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_i和Measurement_RMS_B2_i;
(2-2-4)根据数据Measurement_RMS中的电流电气量,划分有功功率和无功功率的B时段暂态和稳态区间;数据分别存储为Measurement_RMS_B1_p、Measurement_RMS_B2_p、Measurement_RMS_B1_q和Measurement_RMS_B2_q;
(2-2-5)从仿真系统中获取仿真数据,时段和区间的划分过程与测试数据相同;数据分别存储为:Simulation_RMS_A_i、Simulation_RMS_A_p、Simulation_RMS_A_q、、Simulation_RMS_B1_i、Simulation_RMS_B1_p、Simulation_RMS_B1_q、Simulation_RMS_B2_i、Simulation_RMS_B2_p、Simulation_RMS_B2_q。
7.如权利要求6所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3)是在稳态区间计算测试数据和仿真数据的平均偏差和最大偏差;在暂态区间计算平均偏差;并在整个扰动过程计算加权偏差,定义模型验证各区间各种偏差类型所允许的偏差范围,综合评估光伏电站RMS暂态模型的准确性。
8.如权利要求7所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3)包括以下步骤:
(3-1)确定A时段稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
(3-2)确定B时段B1暂态区间的算术平均偏差:
(3-3)确定B时段B2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差:
(3-4)若为网侧电压扰动,确定C时段C1暂态区间的算术平均偏差、C2稳态区间的算术平均偏差和最大偏差;若为指令扰动方式,则无需计算;
(3-5)确定扰动过程的加权平均偏差:
(3-6)评价模型验证结果。
9.如权利要求8所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3-1)中的算术平均偏差和最大偏差分别通过下式(1)和(2)确定:
式中,式中,为A时段稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为A时段数据的起点和终点;Simulation_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_A_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q;
δAmax_x为A时段稳态区间各电气量的最大偏差。
10.如权利要求9所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3-2)中的算术平均偏差通过下式(3)确定:
式中,为B1暂态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B1暂态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B1_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q。
11.如权利要求10所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3-3)中的算术平均偏差和最大偏差分别通过下式(4)和(5)确定:
式中,为B2稳态区间各电气量的算术平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;K0、Kn分别为B2稳态区间数据的起点和终点;Simulation_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的仿真数据,其中x为u、i、p或q;Measurement_RMS_B2_x(i),表示各电气量第i个的测试数据,其中x为u、i、p或q;
δB2max_x为B2稳态区间各电气量的最大偏差。
12.如权利要求11所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3-4)算术平均偏差和最大偏差根据所述式子(4)和(5)确定;
所述步骤(3-5)的加权平均偏差通过下式(6)和(7)确定:
确定各时段的算术平均偏差和若为网侧电压扰动方式则:
式中,为扰动过程的加权平均偏差,x表示电气量u、i、p或q;
若为指令扰动方式则:
式中,为扰动过程的加权平均偏差,x表示电气量i、p或q。
13.如权利要求12所述的一种光伏电站暂态模型的验证方法,其特征在于:所述步骤(3-6)的验证结果为:
当网侧电压扰动方式,电压u满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.02,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.05,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.05,加权平均偏差允许最大偏差值0.05;
电流i、有功功率p和无功功率q满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15;
当指令扰动方式,电流i、有功功率p和无功功率q满足的条件:稳态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.10,稳态区间最大偏差允许最大偏差值0.15,暂态区间算术平均偏差允许最大偏差值0.20,加权平均偏差允许最大偏差值0.15;
各电气量的各区间各类型偏差满足上述要求,则模型准确描述光伏电站的RMS暂态特性。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933315A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-23 | 中国电力科学研究院 | 一种光伏发电出力联合概率分布建模的方法 |
CN106251746A (zh) * | 2016-08-22 | 2016-12-21 | 朱凌 | 一种便携式光伏电站模拟仪运行控制系统 |
CN111293702B (zh) * | 2018-12-06 | 2023-11-03 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种集中型无功补偿装置模型准确度评价方法和装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5446652A (en) * | 1993-04-27 | 1995-08-29 | Ventana Systems, Inc. | Constraint knowledge in simulation modeling |
WO2009126280A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Infrastructure and architecture for development and execution of predictive models |
WO2010021723A1 (en) * | 2008-08-20 | 2010-02-25 | Yin Aphinyanaphongs | Content and quality assessment method and apparatus for quality searching |
CN103034763A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-10 | 上海市电力公司 | 大容量风电场风机聚合模型建立和仿真方法 |
CN103336866A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 华南理工大学 | 一种电磁暂态仿真中含负电阻支路的处理方法 |
CN103472736A (zh) * | 2013-09-24 | 2013-12-25 | 广西电网公司 | 一种基于实时扰动数据的负荷建模装置 |
-
2014
- 2014-09-22 CN CN201410487479.6A patent/CN104376195B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5446652A (en) * | 1993-04-27 | 1995-08-29 | Ventana Systems, Inc. | Constraint knowledge in simulation modeling |
WO2009126280A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Infrastructure and architecture for development and execution of predictive models |
WO2010021723A1 (en) * | 2008-08-20 | 2010-02-25 | Yin Aphinyanaphongs | Content and quality assessment method and apparatus for quality searching |
CN103034763A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-10 | 上海市电力公司 | 大容量风电场风机聚合模型建立和仿真方法 |
CN103336866A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-02 | 华南理工大学 | 一种电磁暂态仿真中含负电阻支路的处理方法 |
CN103472736A (zh) * | 2013-09-24 | 2013-12-25 | 广西电网公司 | 一种基于实时扰动数据的负荷建模装置 |
Non-Patent Citations (10)
Title |
---|
GHASEMI H, ET AL.,: "Validation of a STATCOM transient stability model through small-disturbance stability studies", 《2007 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM OF SYSTEMS ENGINEERING. IEEE》 * |
JIANG S, ET AL.,: "A platform for validation of FACTS models", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY》 * |
YALOU L,ET AL.,: "A Practical Method to Implement Hardware-In-Loop testing in Parallel Electromechanical Transient Digital Simulation", 《2006 INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER SYSTEM TECHNOLOGY. IEEE》 * |
刘美茵,等,: "基于BDEW标准的光伏并网逆变器模型验证及误差分析", 《电力系统自动化》 * |
唐彬伟: "并网光伏发电系统建模及最大接入容量研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑(月刊)》 * |
孙浩,等: "并网光伏发电系统的通用性机电暂态模型及其电磁暂态模型的对比分析", 《电力系统保护与控制》 * |
曾鸣,等: "基于飞参数据的飞行仿真模型验证", 《指挥控制与仿真》 * |
程伟: "光伏和风力发电系统的动态建模", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑(月刊)》 * |
陈刚,等: "基于混合动态仿真的发电机组模型有效性评估", 《电力系统自动化》 * |
高伟,等: "汽轮发电机组调速系统参数辨识与仿真软件设计", 《发电设备》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933315A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-23 | 中国电力科学研究院 | 一种光伏发电出力联合概率分布建模的方法 |
CN104933315B (zh) * | 2015-06-30 | 2018-05-08 | 中国电力科学研究院 | 一种光伏发电出力联合概率分布建模的方法 |
CN106251746A (zh) * | 2016-08-22 | 2016-12-21 | 朱凌 | 一种便携式光伏电站模拟仪运行控制系统 |
CN106251746B (zh) * | 2016-08-22 | 2022-04-29 | 杭州澳宇自动化设备有限公司 | 一种便携式光伏电站模拟仪运行控制系统 |
CN111293702B (zh) * | 2018-12-06 | 2023-11-03 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种集中型无功补偿装置模型准确度评价方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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