CN107968441A - 一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法 - Google Patents

Abstract

一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，该方法综合考虑了火电机组、风电机组以及需求侧响应在系统频率响应过程中发挥的作用，通过在线采集电力系统中火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息，建立火电机组、风电机组以及需求侧响应联合调频的电网频率态势预测聚合模型，并进行参数的整定，最后，对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据电网频率态势预测聚合模型推导所得的时域表达式，得出相应运行工况下电网频率态势在线预测结果。本设计不仅提高了电网频率态势预测的精度，而且提高了电力系统频率预测的能力。

Description

一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法

技术领域

本发明涉及电力系统态势感知及趋势预测技术领域，尤其涉及一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，主要适用于提高电网频率态势预测精度与电 力系统频率预测能力。

背景技术

近几年电网风电渗透率正在逐年增加，大规模风电接入对电网稳定性的影响也越来越明显。传统研究认为风电机组大多采用电力电子设备控制，与电网之间采用电力 电子变换器解耦连接，因此并不影响系统的频率变化，且由于风电机组并不像传统的 火电机组一样表现出惯性，因此随着风电渗透率的提高，系统的等效惯性不断降低。 但是，随着电力电子技术及其控制技术的不断发展，传统风电的问题正在被逐渐解决， 风电已经能够在系统频率响应过程中发挥作用，因此，在电网频率在线预测的过程中， 仅仅考虑火电机组的调频作用是不全面的。由此可见，传统的单一考虑火电机组调频 作用的模型或者考虑火电机组以及风电机组调频作用的模型在电网频率态势在线预 测中都不够全面。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的电网频率态势预测精度低、电力系统频率预测能力弱的缺陷与问题，提供一种电网频率态势预测精度高、电力系统频率预测能 力强的考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法。

为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，该方法包括以下步骤：

a、实时监测电力系统的运行状态，判断电力系统是否有功率缺额；

b、若电力系统没有发生功率缺额，则返回步骤a继续监测；若电力系统发生功 率缺额，则进入步骤c；

c、采集电力系统中火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息；

d、综合考虑火电机组、风电机组、需求侧响应在电力系统频率响应中的调节作用，建立电网频率态势预测聚合模型；

e、根据电力系统功率缺额值以及步骤c中采集到的信息整定电网频率态势预测聚合模型中的参数；

f、对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据电网频率态势预测聚合模型推导所得的时域表达式，得出相应运行工况下电网频率态势在线预测结 果。

步骤c中，所述火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息包括：第i台火 电机组惯性时间常数H_i、阻尼常数D_i、机械功率增益K_mi、汽轮机时间常数T_Ri、 一次调频系数R_i；第j台风电机组风机虚拟惯性系数H_wj、等效阻尼系数D_wj。

步骤e中，所述整定电网频率态势预测聚合模型中的参数是指：根据发电机组的基准功率，对各采集信息进行归化、聚合，对于电力系统中的N台火电机组，M台 风电机组，则定义火电机组总基准功率为风电机组总基准功率为 其归化、聚合方法如下：

其中，K_m、T_R、R分别为聚合后火电机组机械功率增益、汽轮机时间常数、 火电机组一次调频系数；H_w、D_w分别表示聚合后风电机组虚拟惯性系数与等效阻 尼系数；H表示电力系统惯性时间常数；D表示电力系统阻尼常数。

步骤d中，建立以传递函数形式表征的电网频率态势预测聚合模型，其表达形式如图2所示；

步骤f中，所述对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算是指：由电网频率态势预测聚合模型可知，当电力系统发生功率缺额ΔP_d时，则有：

其中，Δω为频率偏差，K_DR为负荷调频系数，对上式变形得到电力系统频率 响应为：

其中，ω_n为自然频率，为阻尼比；

所述时域表达式通过以下步骤得到：假设电力系统的扰动量是一个阶跃扰动，即ΔP_d＝P_stepu(t)，P_step为扰动的大小，u(t)为阶跃函数，由拉普拉斯变换得到电 力系统频率响应的频域表达式：

将上式转换为时域表达式：

其中，

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法考虑了风电机组以及需求侧响应对于电网频率的调节作用，通过采集电力系统中火电机组、风电机 组的设备信息和运行状态信息进行归化聚合，建立综合考虑火电机组、风电机组、需 求侧响应的电网频率态势预测聚合模型，该模型相对于现有的系统频率预测模型，额 外考虑需求侧响应在系统频率调整中的作用，有助于提高含大规模风电电力系统频率 态势在线预测的精度，有利于相关人员进行电网的调控以及指挥调度。因此，本发明 不仅提高了电网频率态势预测的精度，而且提高了电力系统频率预测的能力。

附图说明

图1是本发明一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法的流程图。

图2是本发明中考虑风电和需求侧响应的电网频率态势预测聚合模型。

具体实施方式

以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图1、图2，一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，该 方法包括以下步骤：

a、实时监测电力系统的运行状态，判断电力系统是否有功率缺额；

b、若电力系统没有发生功率缺额，则返回步骤a继续监测；若电力系统发生功 率缺额，则进入步骤c；

c、采集电力系统中火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息；

d、综合考虑火电机组、风电机组、需求侧响应在电力系统频率响应中的调节作用，建立电网频率态势预测聚合模型；

e、根据电力系统功率缺额值以及步骤c中采集到的信息整定电网频率态势预测聚合模型中的参数；

f、对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据电网频率态势预测聚合模型推导所得的时域表达式，得出相应运行工况下电网频率态势在线预测结 果。

步骤c中，所述火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息包括：第i台火 电机组惯性时间常数H_i、阻尼常数D_i、机械功率增益K_mi、汽轮机时间常数T_Ri、 一次调频系数R_i；第j台风电机组风机虚拟惯性系数H_wj、等效阻尼系数D_wj。

步骤e中，所述整定电网频率态势预测聚合模型中的参数是指：根据发电机组的基准功率，对各采集信息进行归化、聚合，对于电力系统中的N台火电机组，M台 风电机组，则定义火电机组总基准功率为风电机组总基准功率为 其归化、聚合方法如下：

其中，K_m、T_R、R分别为聚合后火电机组机械功率增益、汽轮机时间常数、 火电机组一次调频系数；H_w、D_w分别表示聚合后风电机组虚拟惯性系数与等效阻 尼系数；H表示电力系统惯性时间常数；D表示电力系统阻尼常数。

步骤d中，建立以传递函数形式表征的电网频率态势预测聚合模型，其表达形式如图2所示；

步骤f中，所述对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算是指：由电网频率态势预测聚合模型可知，当电力系统发生功率缺额ΔP_d时，则有：

其中，Δω为频率偏差，K_DR为负荷调频系数，对上式变形得到电力系统频率 响应为：

其中，ω_n为自然频率，为阻尼比；

所述时域表达式通过以下步骤得到：假设电力系统的扰动量是一个阶跃扰动，即ΔP_d＝P_stepu(t)，P_step为扰动的大小，u(t)为阶跃函数，由拉普拉斯变换得到电 力系统频率响应的频域表达式：

将上式转换为时域表达式：

其中，

本发明的原理说明如下：

除了火电机组以及风电机组在系统频率响应中能够发挥作用外，需求侧响应也能参与调频，其通过系统频率的变化对负荷功率进行相应的调整，可以提升系统的稳定 性。如果模型综合考虑火电机组、风电机组、需求侧响应在系统频率响应中的调节作 用，将提高电网频率态势预测的精度，提高电力系统频率预测的能力，对于电网调度 具有重要的指导意义。

本设计针对含大规模风电的电力系统提出了一种考虑风电和需求侧响应联合调频的电网频率态势在线预测方法。该方法综合考虑了传统火电机组、风电机组以及需 求侧响应在系统频率响应过程中发挥的作用，通过在线收集系统运行状态数据以及机 组的设备信息，建立火电机组、风电机组以及需求侧响应联合调频的聚合模型，并进 行参数的整定。该聚合模型反映了系统频率响应与系统中火电机组、风电机组以及需 求侧响应各参数之间的关系，能够较好地对电网频率态势进行在线预测。与现有的方 法相比，本方法涉及了风电机组以及需求侧响应在系统频率响应过程中发挥的作用， 能够较好地进行电网频率态势在线预测，把握电力系统频率的变化趋势，提高电力系 统对系统频率的预测能力。

实施例：

参见图1、图2，一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，该 方法包括以下步骤：

a、实时监测电力系统的运行状态，判断电力系统是否有功率缺额；

b、若电力系统没有发生功率缺额，则返回步骤a继续监测；若电力系统发生功 率缺额，则进入步骤c；

c、采集电力系统中火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息；

所述火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息包括：第i台火电机组惯性时间常数H_i、阻尼常数D_i、机械功率增益K_mi、汽轮机时间常数T_Ri、一次调频 系数R_i；第j台风电机组风机虚拟惯性系数H_wj、等效阻尼系数D_wj；

d、综合考虑火电机组、风电机组、需求侧响应在电力系统频率响应中的调节作用，建立电网频率态势预测聚合模型；

建立以传递函数形式表征的电网频率态势预测聚合模型，其表达形式如图2所示；

e、根据电力系统功率缺额值以及步骤c中采集到的信息整定电网频率态势预测聚合模型中的参数；

所述整定电网频率态势预测聚合模型中的参数是指：根据发电机组的基准功率，对各采集信息进行归化、聚合，对于电力系统中的N台火电机组，M台风电机组， 则定义火电机组总基准功率为风电机组总基准功率为 其归化、聚合方法如下：

其中，K_m、T_R、R分别为聚合后火电机组机械功率增益、汽轮机时间常数、 火电机组一次调频系数；H_w、D_w分别表示聚合后风电机组虚拟惯性系数与等效阻 尼系数；H表示电力系统惯性时间常数；D表示电力系统阻尼常数；

f、对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据电网频率态势预测聚合模型推导所得的时域表达式，得出相应运行工况下电网频率态势在线预测结 果；

所述对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算是指：由电网频率态势预测聚合模型可知，当电力系统发生功率缺额ΔP_d时，则有：

其中，Δω为频率偏差，K_DR为负荷调频系数，对上式变形得到电力系统频率 响应为：

其中，ω_n为自然频率，为阻尼比；

所述时域表达式通过以下步骤得到：假设电力系统的扰动量是一个阶跃扰动，即ΔP_d＝P_stepu(t)，P_step为扰动的大小，u(t)为阶跃函数，由拉普拉斯变换得到电 力系统频率响应的频域表达式：

将上式转换为时域表达式：

其中，

Claims (4)

1.一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

a、实时监测电力系统的运行状态，判断电力系统是否有功率缺额；

b、若电力系统没有发生功率缺额，则返回步骤a继续监测；若电力系统发生功率缺额，则进入步骤c；

c、采集电力系统中火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息；

d、综合考虑火电机组、风电机组、需求侧响应在电力系统频率响应中的调节作用，建立电网频率态势预测聚合模型；

e、根据电力系统功率缺额值以及步骤c中采集到的信息整定电网频率态势预测聚合模型中的参数；

f、对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据电网频率态势预测聚合模型推导所得的时域表达式，得出相应运行工况下电网频率态势在线预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，其特征在于：步骤c中，所述火电机组、风电机组的设备信息和运行状态信息包括：第i台火电机组惯性时间常数H_i、阻尼常数D_i、机械功率增益K_mi、汽轮机时间常数T_Ri、一次调频系数R_i；第j台风电机组风机虚拟惯性系数H_wj、等效阻尼系数D_wj。

3.根据权利要求2所述的一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，其特征在于：步骤e中，所述整定电网频率态势预测聚合模型中的参数是指：根据发电机组的基准功率，对各采集信息进行归化、聚合，对于电力系统中的N台火电机组，M台风电机组，则定义火电机组总基准功率为风电机组总基准功率为其归化、聚合方法如下：

其中，K_m、T_R、R分别为聚合后火电机组机械功率增益、汽轮机时间常数、火电机组一次调频系数；H_w、D_w分别表示聚合后风电机组虚拟惯性系数与等效阻尼系数；H表示电力系统惯性时间常数；D表示电力系统阻尼常数。

4.根据权利要求3所述的一种考虑风电和需求侧响应的电网频率态势在线预测方法，其特征在于：步骤d中，建立以传递函数形式表征的电网频率态势预测聚合模型，其表达形式如图2所示；

步骤f中，所述对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算是指：由电网频率态势预测聚合模型可知，当电力系统发生功率缺额ΔP_d时，则有：

其中，Δω为频率偏差，K_DR为负荷调频系数，对上式变形得到电力系统频率响应为：

其中，ω_n为自然频率，为阻尼比；

所述时域表达式通过以下步骤得到：假设电力系统的扰动量是一个阶跃扰动，即ΔP_d＝P_stepu(t)，P_step为扰动的大小，u(t)为阶跃函数，由拉普拉斯变换得到电力系统频率响应的频域表达式：

将上式转换为时域表达式：

其中，