CN108683194A - 一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，首先根据风速或光照强度的概率分布，采用蒙卡罗法对其进行抽样，得到N_s个风电机组或光伏发电单元出力的样本集，并基于后向削减技术对抽样样本进行场景削减得到N_σ个场景样本；然后根据提升孤岛微电网电压安全的目的，确定目标函数及约束条件，建立孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定模型；最后调用IPOPT优化工具包采用内点法求解非线性优化规划问题，得到下垂控制型DG的下垂控制参数的优化整定方案，本发明解决了现有技术中存在的孤岛微电网中电压质量与静态电压稳定性差以及下垂控制型DG的参数无法有效选择的问题。

Description

一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法

技术领域

本发明属于电力系统优化技术领域，具体涉及一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法。

背景技术

微电网作为一种灵活高效利用分布式能源的形式，有并网和孤岛运行两种形式。孤岛微电网有主从控制和对等控制两种结构。主从控制结构的微电网内有主电源提供电压频率支撑，其运行机理与传统电网类似；而对等控制结构中，无主控电源，通常由多个采用下垂控制方法的可控型分布式电源(Distributed Generation,DG)共同参与电压、频率调节和控制，(此类电网也称为“下垂控制孤岛微电网”)。下垂控制型DG的下垂控制参数下垂控制参数m_P、n_Q、ω₀及U₀的设置直接决定孤岛微电网的电压质量和静态电压稳定程度。

微电网中通常含有风力发电机组或光伏发电单元等间歇性DG，其出力的随机波动性可能对系统的电压质量造成不利影响。下垂控制孤岛微电网规模较小、惯性小，结构较大电网更为脆弱，其中的DG容量较小，没有可以承担平衡节点作用的主控电源，且风电和光伏等DG的出力波动对系统的冲击相对较大，导致其静态电压稳定问题较之传统电网更为突出。因此，如何设置下垂控制型DG的下垂控制参数，对保证微电网以较好的电压质量与静态电压稳定性运行，具有重要意义。

目前，对微电网的优化设计，大多只考虑并网或主从结构的孤岛微电网，对下垂控制孤岛微电网的优化设计研究较少。且大部分对并网或主从结构的孤岛微电网的优化设计的研究，主要针对小型网络，未考虑系统的潮流约束及电压安全约束。而目前对下垂控制参数选择的研究，主要是从元件级即分布式电源的暂态响应特性来考虑，未见有文献从微电网系统级安全运行的角度进行研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，解决了现有技术中存在的孤岛微电网中电压质量与静态电压稳定性差以及下垂控制型DG的参数无法有效选择的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、根据风速或光照强度的概率分布，采用蒙特卡罗法对其进行抽样，得到N_s个风电机组或光伏发电单元出力的样本集，并基于后向削减技术对抽样样本进行场景削减得到N_σ个场景样本；

步骤2、根据提升孤岛微电网电压安全的目的，确定目标函数及约束条件，建立孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定模型；

步骤3、调用IPOPT优化工具包采用内点法求解步骤2的非线性优化规划问题，得到下垂控制型DG的下垂控制参数的优化整定方案。

本发明的特点还在于，

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、设样本的初始场景集合为ω，削减后的目标场景集合为ω*，对于初始场景集合内的任意两个场景计算场景距离KD，建立场景距离矩阵，记为KDM；

步骤1.2、对任一场景ξⁱ，找到与之距离最近的场景ξ^j，记为min{KD(ξⁱ，ξ^j)}，并在KDM矩阵中标记此场景；

步骤1.3、对步骤1.2中的每一对场景，计算P_KDi＝min{KD(ξⁱ,ξ^j)}×P(ξⁱ)，其中P(ξⁱ)为所评估场景的概率，然后找到KDM中所有场景对的P_KD中的最小值，记为P_KDs，将P_KDs对应的场景对中将ξⁱ和ξ^j两者中与其它场景更近、概率更小的一个去掉，比如削减掉ξⁱ；

步骤1.4、削减掉ξⁱ后，构建新的KDM矩阵，并更新场景概率P(ξ^j)＝P(ξⁱ)+P(ξ^j)；

步骤1.5、重复步骤1.2～步骤1.4，直到削减到目标场景数为止。

步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、设定目标函数：选择节点实际电压与目标电压的偏差作为目标函数，使所有场景下系统各节点的电压偏差的绝对值的期望之和最小，即：

式中，i表示节点编号，σ表示场景编号；N_σ为场景个数；N_B为微电网系统的节点数；ρ_σ为第σ个场景的概率；为第σ个场景下节点i的电压；U_ispec为i节点电压的目标值；U_imax和U_imin分别为i节点电压的最大和最小允许值；

步骤2.2、设定约束条件：

步骤2.2.1、设定潮流等式约束，对削减得到的每个场景，都满足下垂控制型DG组网的IMG的潮流等式约束，正常运行状态下如式(2)所示，临界状态下如式(3)所示：

式(2)中的变量为正常状态时的电气量，P_Li、Q_Li分别为负荷的功率有功功率和无功功率；λ为静态电压稳定裕度；和分别第σ个场景下的节点i及节点j的电压幅值和相角差；ω^σ为第σ个场景下系统角频率；和分别为第σ个场景下节点i所接的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的有功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0；和分别为第σ个场景下节点i的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的无功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0，式(3)中带上标“*”的变量为式(2)中对应电气量在临界状态下的值；B为所有节点集合；

对下垂控制节点，有：

式中，m_Pi、n_Qi分别为节点i的下垂控制微源的有功功率和无功功率的下垂系数；ω₀和U_i0为节点i下垂控制DG的频率和电压设定值；B_Droop表示微电网中下垂节点的集合；

步骤2.2.2、设定下垂控制型微源容量不等式约束：

接入节点i的下垂控制型微源，还要满足其容量限制不等式约束：

其中，和分别为下垂控制型DG的容量上、下限值；

步骤2.2.3、设定间歇性DG无功功率约束：

对于风电机组，在正常状态和临界状态下分别有如下约束：

其中，Q_smax和Q_smin分别为DFIG定子侧发出的无功功率Q_s的最大值和最小值；Q_gmax和Q_gmin分别为DFIG网侧变换器发出的无功功率Q_g的最大值和最小值；

对于光伏发电单元，在正常状态和临界状态下分别有如下不等式约束：

式中，S_Icimax为节点i接入的光伏并网逆变器的最大视在功率；

步骤2.2.4、设定系统安全运行不等式约束：

系统角频率的安全约束：

式中，和分别为节点电压幅值上下限；为支路ij允许流过的电流幅值上限值；ω^max和ω^min分别为系统角频率的上下限；为第σ个场景下支路ij的电流幅值；

步骤2.2.5、设定系统静态电压稳定裕度不等式约束：

系统静态电压稳定裕度满足如下约束：

λ≥λ_spec (12)

式中，λ_spec为最小负荷裕度允许值；

步骤2.3、由步骤2.1中式(1)的目标函数和步骤2.2中式(2)～(12)的约束条件组合，即得到孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定的非线性规划模型。

步骤2.1中U_ispec取额定值1p.u.。

步骤2.1中U_imax＝1.07p.u.，U_imin＝0.93p.u.。

本发明的有益效果是，一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，以下垂控制参数的优化整定为手段，计及间歇性DG的无功调节能力，提出了改善和提升下垂控制孤岛微电网电压质量及静态电压稳定性的优化设计策略。建立了计及间歇性DG无功调节能力的下垂控制型DG的控制参数优化整定模型，通过优化下垂控制型DG的下垂参数以调节下垂控制型DG的出力，可显著提高微电网系统的电压水平和静态电压稳定裕度；尤其在同时考虑间歇性DG的无功控制对下垂控制DG的下垂参数进行优化整定时，可使系统的电压分布更趋平稳，使电压质量更优。

附图说明

图1是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法流程图；

图2是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中不同转差率s下风力发电机组的无功调节能力示意图；

图3是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中光伏发电系统的无功调节能力示意图；

图4是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中采用的33节点系统的网架结构单线图；

图5是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中得到的33节点孤岛微电网节点平均电压结果。

图6是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中得到的33节点孤岛微电网节点最高电压结果。

图7是本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法中得到的33节点孤岛微电网节点最低电压结果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，流程图如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、根据风速或光照强度的概率分布，采用蒙特卡罗法对其进行抽样，得到N_s个风电机组或光伏发电单元出力的样本集，并基于后向削减技术对抽样样本进行场景削减得到N_σ个场景样本，具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、设样本的初始场景集合为ω，削减后的目标场景集合为ω*，对于初始场景集合内的任意两个场景计算场景距离KD，建立场景距离矩阵，记为KDM；

步骤1.2、对任一场景ξⁱ，找到与之距离最近的场景ξ^j，记为min{KD(ξⁱ，ξ^j)}，并在KDM矩阵中标记此场景；

步骤1.3、对步骤1.2中的每一对场景，计算P_KDi＝min{KD(ξⁱ,ξ^j)}×P(ξⁱ)，其中P(ξⁱ)为所评估场景的概率，然后找到KDM中所有场景对的P_KD中的最小值，记为P_KDs，将P_KDs对应的场景对中将ξⁱ和ξ^j两者中与其它场景更近、概率更小的一个去掉，比如削减掉ξⁱ；

步骤1.4、削减掉ξⁱ后，构建新的KDM矩阵，并更新场景概率P(ξ^j)＝P(ξⁱ)+P(ξ^j)；

步骤1.5、重复步骤1.2～步骤1.4，直到削减到目标场景数为止；

步骤2、根据提升孤岛微电网电压安全的目的，确定目标函数及约束条件，建立孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定模型，具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、设定目标函数：本发明旨在通过下垂控制参数的优化达到提高孤岛微电网的电压安全的目的，因此，选择节点实际电压与目标电压的偏差作为目标函数，使所有场景下系统各节点的电压偏差的绝对值的期望之和最小，即：

式中，i表示节点编号，σ表示场景编号；N_σ为场景个数；N_B为微电网系统的节点数；ρ_σ为第σ个场景的概率；为第σ个场景下节点i的电压；U_ispec为i节点电压的目标值，U_ispec取额定值1p.u.；U_imax和U_imin分别为i节点电压的最大和最小允许值，U_imax＝1.07p.u.，U_imin＝0.93p.u.；

步骤2.2、设定约束条件：

为提高微电网的电压安全性，在对下垂控制参数优化整定时计及静态电压稳定裕度的约束，因此，需同时考虑正常运行状态的各种约束条件及靠近电压崩溃点的临界状态下的约束条件。

步骤2.2.1、设定潮流等式约束，对削减得到的每个场景，都满足下垂控制型DG组网的IMG的潮流等式约束，正常运行状态下如式(2)所示，临界状态下如式(3)所示：

式(2)中的变量为正常状态时的电气量，P_Li、Q_Li分别为负荷的功率有功功率和无功功率；λ为静态电压稳定裕度；和分别第σ个场景下的节点i及节点j的电压幅值和相角差；ω^σ为第σ个场景下系统角频率；和分别为第σ个场景下节点i所接的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的有功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0；和分别为第σ个场景下节点i的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的无功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0，式(3)中带上标“*”的变量为式(2)中对应电气量在临界状态下的值；B为所有节点集合；

其中对于风电机组或光伏单元接入的节点，由于此类DG的出力具有间歇性和随机性，不易控制，又为提高可再生能源的利用率，一般采用最大功率跟踪控制，因此其有功出力主要是由自然条件决定，而其无功出力则由其控制方式确定。由于优化时考虑风电机组或光伏单元的无功调节能力，因此，其无功功率为决策变量。

对下垂控制节点，有：

式中，m_Pi、n_Qi分别为节点i的下垂控制微源的有功功率和无功功率的下垂系数；ω₀和U_i0为节点i下垂控制DG的频率和电压设定值；B_Droop表示微电网中下垂节点的集合；

步骤2.2.2、设定下垂控制型微源容量不等式约束：

接入节点i的下垂控制型微源，还要满足其容量限制不等式约束：

其中，和分别为下垂控制型DG的容量上、下限值；

步骤2.2.3、设定间歇性DG无功功率约束：

风电机组或者光伏单元等间歇性DG，其有功出力按最大功率跟踪控制策略确定，优化模型中考虑其无功调节能力，因此其无功出力为变量，需满足以下约束，

对于风电机组，在正常状态和临界状态下分别有如下约束：

其中，Q_smax和Q_smin分别为DFIG定子侧发出的无功功率Q_s的最大值和最小值；Q_gmax和Q_gmin分别为DFIG网侧变换器发出的无功功率Q_g的最大值和最小值；

定子侧无功功率Q_s主要受转子电流、定子电流和转子电压等限值约束。综合考虑转子侧变换器的电流限制和定子电流限制，得到的最严苛的约束即为定子侧无功功率Q_s的无功功率极限。网侧变流器的无功能力Q_g由网侧变流器的容量决定。不同转差率s下的DFIG无功调节能力如图2所示，其无功功率可调范围如图中所示的D形曲线的内部区域，

对于光伏发电单元，在正常状态和临界状态下分别有如下不等式约束：

式中，S_Icimax为节点i接入的光伏并网逆变器的最大视在功率；光伏发电单元的无功调节能力如图3的D型曲线表示，其无功可调范围为D形曲线的内部区域。

步骤2.2.4、设定系统安全运行不等式约束：

为保证系统正常运行，需满足节点电压安全限制约束和支路功率安全约束；另外由于系统角频率也是变量之一，在优化过程中也需要考虑系统角频率的安全约束：

式中，和分别为节点电压幅值上下限；为支路ij允许流过的电流幅值上限值；ω^max和ω^min分别为系统角频率的上下限；为第σ个场景下支路ij的电流幅值；

步骤2.2.5、设定系统静态电压稳定裕度不等式约束：

系统静态电压稳定裕度满足如下约束：

λ≥λ_spec (12)

式中，λ_spec为最小负荷裕度允许值；

步骤2.3、由步骤2.1中式(1)的目标函数和步骤2.2中式(2)～(12)的约束条件组合，即得到孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定的非线性规划模型；

步骤3、调用IPOPT优化工具包采用内点法求解步骤2的非线性优化规划问题，得到下垂控制型DG的下垂控制参数的优化整定方案。

实施例

参照图4，采用IEEE33节点系统进行测试，与主网断开作孤岛运行，其中设置3个微源，各微源接入位置及初始下垂控制参数(均以标幺值表示，S_B＝1MVA)如表1所示：

表1可控微源接入位置及初始参数设置

DG号	节点i	额定容量	U0	ω0	mPi	nQi
							1	4	3.0	1.05	1.004	0.0033	0.0667
2	22	1.5	1.05	1.004	0.0067	0.1333
							4	25	1.0	1.05	1.004	0.0100	0.2000

设在节点3、节点10、节点16和节点29处分别接有额定功率为500kW的光伏单元，假设微电网所在区域内各光伏单元安装处的额定光照强度均为500W/m²，且均服从α＝0.54和β＝2.75的Beta分布。

采用多场景技术描述间歇性DG出力的随机性。根据蒙特卡罗方法，对光照强度采样得到1000个样本，削减后得到20个典型场景。

为同时分析考虑间歇性DG的无功调节能力对电压质量的影响，分别对系统如下Case1～Case6六种不同运行条件下的电压分布情况进行分析：

Case 1.初始下垂参数，间歇性DG单位功率因数运行，不计静态电压稳定性约束；

Case 2.下垂参数优化，间歇性DG单位功率因数运行，不计静态电压稳定性约束；

Case 3.初始下垂参数，考虑间歇性DG的无功调节能力，不计静态电压稳定性约束；

Case 4.下垂参数优化，考虑间歇性DG的无功调节能力，不计静态电压稳定性约束；

Case 5.初始下垂参数，考虑间歇性DG的无功调节能力，计及静态电压稳定性约束，设负荷裕度λ≥0.1；

Case 6.下垂参数优化，考虑间歇性DG的无功调节能力，计及静态电压稳定性约束，设负荷裕度λ≥0.1。

通过优化计算，Case2、Case 4及Case 6的下垂参数如表2所示。优化后的节点电压的平均值、最高值和最低值，分别如图5、图6和图7所示：

表2优化后的下垂控制型DG参数

算法有效性分析：

由实施例的优化结果可以看出，①初始下垂参数下，微电网电压水平较低；经过下垂参数优化或者间歇性DG无功调节优化控制后，系统电压水平可得到显著提高。②在间歇性DG单位功率运行时，下垂控制型DG发出较多功率以提升系统电压水平，因此下垂节点及附近节点的电压比优化前有明显提升；而在保持原下垂参数，仅调节间歇性DG的无功功率时，节点电压水平得到提高，间歇性DG接入点及附近节点电压提升更明显。③在同时进行下垂参数优化和间歇性DG无功调节能力的优化控制时，系统的电压分布最平稳，较之单一优化手段的调节效果更佳。④Case 3与Case 5的电压分布曲线与电压极大极小值几乎完全相同，说明优化后两者的电压分布相同，但通过下垂参数调整，Case 5可保证更大的负荷裕度，具有更好的静态电压稳定性。Case 4与Case 6也具有类似的特征和规律。

由此可得出以下结论：对等结构孤岛微电网中，通过本发明方法对下垂控制型DG的下垂参数进行优化整定，可显著提高微电网系统的电压水平和静态电压稳定裕度；尤其在同时考虑间歇性DG的无功控制对下垂控制DG的下垂参数进行优化整定时，可调节系统的电压分布更趋平稳，使电压质量得到更好的改善。

Claims (5)

1.一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、根据风速或光照强度的概率分布，采用蒙特卡罗法对其进行抽样，得到N_s个风电机组或光伏发电单元出力的样本集，并基于后向削减技术对抽样样本进行场景削减得到N_σ个场景样本；

步骤2、根据提升孤岛微电网电压安全的目的，确定目标函数及约束条件，建立孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定模型；

步骤3、调用IPOPT优化工具包采用内点法求解步骤2的非线性优化规划问题，得到下垂控制型DG的下垂控制参数的优化整定方案。

2.根据权利要求1所述的一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、设样本的初始场景集合为ω，削减后的目标场景集合为ω*，对于初始场景集合内的任意两个场景计算场景距离KD，建立场景距离矩阵，记为KDM；

步骤1.2、对任一场景ξⁱ，找到与之距离最近的场景ξ^j，记为min{KD(ξⁱ，ξ^j)}，并在KDM矩阵中标记此场景；

步骤1.3、对步骤1.2中的每一对场景，计算P_KDi＝min{KD(ξⁱ,ξ^j)}×P(ξⁱ)，其中P(ξⁱ)为所评估场景的概率，然后找到KDM中所有场景对的P_KD中的最小值，记为P_KDs，将P_KDs对应的场景对中将ξⁱ和ξ^j两者中与其它场景更近、概率更小的一个去掉，比如削减掉ξⁱ；

步骤1.4、削减掉ξⁱ后，构建新的KDM矩阵，并更新场景概率P(ξ^j)＝P(ξⁱ)+P(ξ^j)；

步骤1.5、重复步骤1.2～步骤1.4，直到削减到目标场景数为止。

3.根据权利要求1所述的一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、设定目标函数：选择节点实际电压与目标电压的偏差作为目标函数，使所有场景下系统各节点的电压偏差的绝对值的期望之和最小，即：

式中，i表示节点编号，σ表示场景编号；N_σ为场景个数；N_B为微电网系统的节点数；ρ_σ为第σ个场景的概率；为第σ个场景下节点i的电压；U_ispec为i节点电压的目标值；U_imax和U_imin分别为i节点电压的最大和最小允许值；

步骤2.2、设定约束条件：

步骤2.2.1、设定潮流等式约束，对削减得到的每个场景，都满足下垂控制型DG组网的IMG的潮流等式约束，正常运行状态下如式(2)所示，临界状态下如式(3)所示：

式(2)中的变量为正常状态时的电气量，P_Li、Q_Li分别为负荷的功率有功功率和无功功率；λ为静态电压稳定裕度；和分别第σ个场景下的节点i及节点j的电压幅值和相角差；ω^σ为第σ个场景下系统角频率；和分别为第σ个场景下节点i所接的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的有功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0；和分别为第σ个场景下节点i的下垂控制DG、风电机组及光伏发电单元的无功功率，若无此类DG接入，则对应功率等于0，式(3)中带上标“*”的变量为式(2)中对应电气量在临界状态下的值；B为所有节点集合；

对下垂控制节点，有：

式中，m_Pi、n_Qi分别为节点i的下垂控制微源的有功功率和无功功率的下垂系数；ω₀和U_i0为节点i下垂控制DG的频率和电压设定值；B_Droop表示微电网中下垂节点的集合；

步骤2.2.2、设定下垂控制型微源容量不等式约束：

接入节点i的下垂控制型微源，还要满足其容量限制不等式约束：

其中，和分别为下垂控制型DG的容量上、下限值；

步骤2.2.3、设定间歇性DG无功功率约束：

对于风电机组，在正常状态和临界状态下分别有如下约束：

其中，Q_smax和Q_smin分别为DFIG定子侧发出的无功功率Q_s的最大值和最小值；Q_gmax和Q_gmin分别为DFIG网侧变换器发出的无功功率Q_g的最大值和最小值；

对于光伏发电单元，在正常状态和临界状态下分别有如下不等式约束：

式中，S_Icimax为节点i接入的光伏并网逆变器的最大视在功率；

步骤2.2.4、设定系统安全运行不等式约束：

系统角频率的安全约束：

式中，和分别为节点电压幅值上下限；为支路ij允许流过的电流幅值上限值；ω^max和ω^min分别为系统角频率的上下限；为第σ个场景下支路ij的电流幅值；

步骤2.2.5、设定系统静态电压稳定裕度不等式约束：

系统静态电压稳定裕度满足如下约束：

λ≥λ_spec (12)

式中，λ_spec为最小负荷裕度允许值；

步骤2.3、由步骤2.1中式(1)的目标函数和步骤2.2中式(2)～(12)的约束条件组合，即得到孤岛微电网中下垂控制型电源的参数优化整定的非线性规划模型。

4.根据权利要求3所述的一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，其特征在于，所述步骤2.1中U_ispec取额定值1p.u.。

5.根据权利要求3所述的一种提升孤岛微网电压安全的下垂控制参数优化整定方法，其特征在于，所述步骤2.1中U_imax＝1.07p.u.，U_imin＝0.93p.u.。