CN110912119B

CN110912119B - 一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法

Info

Publication number: CN110912119B
Application number: CN201911032151.4A
Authority: CN
Inventors: 刘继春; 刘玢芩
Original assignee: Sichuan University
Current assignee: Sichuan University
Priority date: 2019-10-28
Filing date: 2019-10-28
Publication date: 2023-09-26
Anticipated expiration: 2039-10-28
Also published as: CN110912119A

Abstract

本发明公开了一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，包括以下步骤：建立互补发电孤岛系统并设置故障扰动点；制定光伏策略组并选择最优光伏策略组；制定风电策略组并选择最优风电策略组；设定水电PID控制参数并选择最优参数；得到互补发电孤岛系统模型的最优策略组合。本发明分别从光伏、风电、水电控制策略的角度，结合时域仿真分析和暂态频率指标，对互补发电运行情况下的频率响应进行择优选择，以提升多种可再生能源系统的频率特性和调节性能，弥补可再生能源发电系统不稳定的缺点。

Description

一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法

技术领域

本发明涉及发电控制领域，具体是一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法。

背景技术

风电、光伏、水电无论从装机量还是构成比例均是我国发电能源的重要组成部分，同时，在未来发展过程中，建设多种可再生能源有机整合、集成互补的综合能源体系正成为大趋势。尽管可再生能源开发潜力巨大且清洁无污染，但可再生能源的接入给电网的稳定运行增大了风险。风电和光伏成分的增加，导致在相同负荷水平下，系统的惯量下降，影响系统的频率稳定性。尤其是在孤岛运行条件下，电网容量通常比较小，由于风电和光伏出力的不确定性和随机性，使得网络的能量平衡难以保持，孤岛系统容易出现频率崩溃问题。

现有技术中，对于互补发电孤岛系统的研究多从单一可再生能源或单一控制策略方式入手，未考虑多种可再生能源场景、多种控制策略的组合与参数的优化，此外，含有多种可再生能源的发电系统往往具有良好的互补特性，但稳定性较差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中未能考虑互补发电孤岛系统中多种控制策略相互影响的不足，提供一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，以使系统达到频率最优的效果。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，包括以下步骤：

S1:建立互补发电孤岛系统模型，并分别设置所述互补发电孤岛系统模型中风电机组的标准稳态及标准暂态参数，光伏电场的标准稳态及标准暂态参数，水电机组的标准稳态及标准暂态参数，所述互补发电孤岛系统模型中的负荷模型采用静态负荷模型，并在所述互补发电孤岛系统模型的所述光伏电场和风电机组之间设置故障扰动；

S2:制定多个光伏策略组，将多个所述光伏策略组分别运用到所述互补发电孤岛系统模型中，仿真得到系统频率数值，利用所述频率数值计算第一F值，选择所述第一F值最小的光伏策略组作为最优光伏策略组；

S3:在选择最优光伏策略组作为光伏策略组的基础上，制定多个风电策略组，将多个所述风电策略组分别运用到所述互补发电孤岛系统模型中，仿真得到系统频率数值，利用所述频率数值计算第二F值，选择所述第二F值最小的风电策略组作为最优风电策略组；

S4:在选择所述最优光伏策略组作为光伏策略组，所述最优风电策略组作为风电策略组的基础上，制定多个不同数值的水电PID控制参数，将多个所述水电PID控制参数分别运用到所述互补发电孤岛系统模型中，仿真得到系统频率数值，利用所述频率数值计算第三F值，选择所述第三F值最小的所述水电PID控制参数作为最优水电策略组；

S5:将所述最优光伏策略组、最优风电策略组、最优水电策略组组合为最优策略组合，将所述最优策略组合运用到所述互补发电孤岛系统模型中，使所述互补发电孤岛系统模型的频率达到稳定。

示例性地，所述故障扰动设置为三相短路故障。

示例性地，所述第一F值、第二F值、第三F值的计算公式为：

其中，f[t_i]为频率响应曲线上t_i时刻对应的频率值；f_N为系统额定频率；Δt_i为频率响应计算采取的时间步长；F值是频率偏差的绝对值对时间的积分。

示例性地，所述光伏策略组包括有功与无功控制策略；所述有功控制策略包括定直流侧电压控制、定有功控制；所述无功控制策略包括定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制；所述多个所述光伏策略组的组合方式为：所述定直流侧电压控制分别与所述定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制组合，所述定有功控制分别与所述定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制组合。

示例性地，所述风电策略组包括PAC控制和虚拟惯量控制；所述多个风电策略组分别为PAC控制，虚拟惯量控制，PAC控制和虚拟惯量控制。

示例性地，所述水电PID控制参数包括调差系数和调速器响应时间。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明分别从光伏、风电、水电方向制定控制策略，并结合时域仿真分析和暂态频率指标，对互补发电运行情况下的频率响应进行择优选择，以提升多种可再生能源系统的频率特性和调节性能，弥补可再生能源发电系统不稳定的缺点。

附图说明

图1为本发明的实施流程图；

图2为含风光水的孤岛电力系统模型；

图3为光伏电池的等效电路模型；

图4为孤岛电力系统单线图；

图5为光伏控制器有功控制框图；

图6为光伏控制器无功控制框图；

图7为加入光伏策略组后的系统频率响应曲线；

图8为PAC控制器的原理结构；

图9为虚拟惯量控制框图；

图10为加入风电策略组后的系统频率响应曲线；

图11为水轮机调速器PID控制框图；

图12为加入水电策略组后的系统频率响应曲线。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

本发明实施流程图如图1所示，本发明的实施流程包括以下步骤：

(1)步骤一：建立互补发电孤岛系统。

含风光水的孤岛电力系统模型如图2所示。图中ΔP_W表示风电有功波动，ΔP_S表示光伏有功波动，ΔP_G表示水电有功波动，ΔP_L表示负荷有功波动，Δf表示系统频率f与额定频率f_N的差值。系统电源主要包括双馈风电场、光伏电场与水电厂，其中风电机组、光伏机组与水电机组占比分别为α₁、α₂、α₃(α₁+α₂+α₃＝1)。

风力发电机组的机械功率P_m由(1)式给出：

其中ρ是空气密度；C_p是风机的性能系数，它是叶尖速度λ和叶片桨距角β的函数。在这个模型中，风速v代表上游风的平均值，A是涡轮叶片扫过的区域。

光伏电池的等效电路模型，如图3所示。

其中I_ph为光电流。I_D为无光照条件下，由外电压作用下PN结内流过的单向电流，I_L为光伏电池输出的负载电流，U_OC为光伏电池开路电压，R_L为负载电压，R_C为串联电阻，R_sh为旁路电阻。

由上述定义，光伏电池等效电路中各变量关系为：

式中，I₀为光伏电池内部等效二极管PN结反向饱和电流，是一个常数，不受光照强度的影响，I_SC为短路电流，U_SC为等效二极管电压，q为电子电荷，k为玻尔兹曼常量，T为绝对温度，A为PN结的曲线常数。

水轮机运行特性随工况变化而改变，其函数关系如下：

其中包括开度y，流量q，水头h，力矩m_t，转速5个变量，水轮机可以认为是以开度y为输入，力矩m_t为输出的非线性函数。

负荷模型主要考虑有功部分，功率表达式中,若含有时间t则反映综合负荷的动态特性,这种模型称为动态负荷模型(动态负荷模型主要有感应电动机模型和差分方程模型两种)，反之，若不含有时间t，则称为静态负荷模型，静态负荷模型主要有多项式模型和幂函数模型两种,其中多项式模型可以看作是恒阻抗(电压平方项)、恒电流(电压一次方项)、恒功率(常数项)三者的线性组合。

忽略频率和时间影响的静态负荷模型有功部分可表示为：

其中，P₀表示稳态时负荷有功，V₀表示稳态时负荷电压，N₂、N₁、N₀分别表示电压平方项、电压一次方项和常数项系数。

而风电、光伏、水电机组接入电网后，将较大影响系统频率稳定性，为评估系统的频率稳定性，防止出现电网崩溃事故，需进行系统的暂态频率评估。

由于风电、光伏风电机组单独接入电网不存在频率稳定问题，在暂态过程中通过自身的有功控制，故障切除后可以较快恢复至正常频率。但风、光、水电互补接入会对系统的频率稳定产生影响。风电、光电通过引入VSC/ISC等具备高度外特性定制能力的变流器接口取代了传统的机械开关接口，直接影响系统惯性。电力电子接口下，原动机通过换流器与电网相连，换流器两端的原动机输入机械功率与网侧输出电磁功率解耦，风电、光电等原动机一般蚕蛹最大功率点跟踪控制，无法通过释放或吸收能量响应功率偏差，不能抑制网侧频率参数的变化，因此电力电子接口不具备惯量响应特性。

不同控制策略对含电力电子接口的频率影响明显。以光伏电场为例，当光伏电场仅通过VSC与电力系统连接时，VSC有功策略宜采用定有功控制，否则有功功率下降将导致系统频率不稳定，而无功策略侧宜采用定电圧控制，弥补电压损失，这种控制策略的组合增强了系统频率稳定性。大规模风电功率的接入替代了部分传统机组，减小了整个电力系统的惯性，电力系统的频率稳定将受到严重威胁，为此风电机组能够为电力系统提供类似于传统机组的惯性支撑，具有十分重要的理论与实际意义，同时，APC控制的加入使得有功功率定值与风电有功出力的不平衡将导致系统的不稳定。水电为互补系统提供了可靠的惯性，其参数组(R,T_G)的大小组合，直接影响系统惯量的大小，进而影响系统频率响应恢复稳定的幅度与快慢。

全时域仿真法能够详细模拟系统动态设备和网络，算法成熟，能适应包含多种可再生能源的系统，能够全面反映系统的动态过程，根据仿真结果，既能判定是否稳定，还能根据计算结果判断稳定的程度。对于互补发电孤岛系统暂态频率的评估，既要考虑频率偏差幅度，有需要考虑频率偏移的持续时间，只单独考虑会存在一定缺陷。对于暂态频率稳定性的评估，主要有两种指标，一是定性指标，二是定量指标。定性指标考虑到暂态频率偏移安全性可以基于给定的频率偏移限值f_cr和偏离该参考值的最大持续时间t_cr，f_cr和t_cr构成了一组二元表判据[f_cr,t_cr]，由此判断系统频率偏移的可接受性，但该指标对频率跌落的影响缺乏考虑，仅能定性而不能定量分析系统频率稳定性。

为高效筛选出系统频率响应最优控制策略组，综合考虑频率偏移幅度和持续时间，暂态频率稳定性评估指标F的计算公式如下：

式中：f[t_i]为频率响应曲线上时刻t_i对应的频率值；f_N为系统额定频率；Δt_i为频率响应计算采取的时间步长。F值是频率偏差的绝对值对时间的积分，既能反映频率偏差，又能偏移反映持续时间。其大小能反映系统频率响应的好坏，F值越小表示频率偏移额定频率越小，暂态频率特性越好，反之暂态频率特性越差。

为有效筛选出互补发电孤岛系统的最优控制策略，需要结合暂态频率稳定性评估指标F与仿真图形，实现控制策略组合与参数的优化。方法的核心在于高效的比较方法，仿真图形可以直观定性地表示系统频率偏移额定频率的程度，但相近相似的曲线难以人工区分，而暂态频率稳定性评估指标F值可以有效弥补仿真曲线的不足，定量分析频率偏移的程度，包括时间尺度和频率幅度尺度。通过结合仿真曲线和F值，可以方便的得到不同系统、不同参数、不同状态下的互补发电系统的频率响应优劣。再通过逐层优化的方法，从光伏中选择最优策略组合，再将最优光伏策略组合应用到下一步风电策略组合的筛选中，同理将最优光伏和风电的控制策略组合应用到水电参数的筛选中，这样可以减少控制策略组合的数量，提高筛选效率。

风光水组合的频率变化与风光水机组有功满足以下关系式：

ΔP_W+ΔP_S+ΔP_G＝(K_W+K_S+K_G)Δf (6)

K_W、K_S、K_G分别表示风光水机组调频系数，其大小与机组特性与控制策略有关。故制定怎样的控制策略来反映系统频率变化是研究重点。

本实施例中为便于分析，设定系统电压维持相对稳定，忽略负荷频率响应，环境变量短时间内保持不变，如风速、光照强度、温度、水流量等。本实施例采用的孤岛系统架构是IEEE3机9节点系统，并将其中的发电机分别等容量替换为风电、光伏和水电机组，负荷模型采用静态电荷。电源的总功率为319.63MW，其中风电85MW，光伏71.64MW，水电163MW，总负荷为315MW。穿透率α₁＝26.59％，α₂＝22.41％，α₃＝51.00％。系统单线图如图4所示。暂态、稳态数据采用标准风电、光伏、水电暂态数据。为了更典型地反应系统的频率响应，故障点应选择系统的最薄弱环节。相对于水电，风电和光伏应对故障扰动能力差，因此仿真故障点选在风电和光伏间的支路上，故选择节点6到节点9间线路50％位置发生三相短路故障，故障发生时间为仿真开始后的1s，故障切除时间为100ms。

(2)步骤二：确定光伏策略组。

光伏电池经并网换流器，包括变流器和逆变器接入电网，其典型的控制策略包括有功控制策略：定直流侧电压控制、定有功控制；无功控制策略：定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制。

有功控制通过影响有功电流分量I_d的大小影响有功输出，控制框图如图5所示。其中V_dc为直流电压，V_dc,ref为直流参考电压，T_MA为有功测量环节时间常数，T_A1为有功外环超前时间常数，T_A为有功外环滞后时间常数，K_PA为有功外环比例环节放大倍数，K_IA为有功外环积分环节放大倍数，T_SA为有功外环延迟时间常数。

无功控制通过影响无功电流分量I_q的大小影响无功输出，控制框图如图6所示。V_t为光伏接入端电压，V_t,ref为参考光伏接入端电压，T_MB为无功测量环节时间常数，T_B1为无功外环超前时间常数，T_B为无功外环滞后时间常数，K_PB为无功外环比例环节放大倍数，K_IB为无功外环积分环节放大倍数，T_SB为无功外环延迟时间常数，K_d为无功外环电压控制斜率。

其中，I_d与I_q是光伏电流I_D的分量，而光伏有功输出P_S的大小与I_D正相关，故光伏有功策略调整I_d，无功策略调整I_q，均能对P_S的大小造成影响。

本实施例中对有功和无功策略各选一个进行组合，并设置如下策略组①-⑥：①有功定直流测电压控制，无功定无功功率控制；②有功定直流侧电压控制，无功定电压控制；③有功定直流侧电压控制，无功定功率因数控制；④有功定有功控制，无功定无功功率控制；⑤有功定有功控制，无功定电压控制；⑥有功定有功控制，无功定功率因数控制。将各策略组加入孤岛系统后仿真系统频率响应，得到频率响应曲线如图7所示，计算每条曲线F值如表1所示，比较F值可以发现，策略组⑤具有最优的频率响应。

表1光伏策略组F值比较

(3)步骤三：确定风电策略组。

桨距角调节控制(pitch angle control，PAC)可以在电网发生波动时调整风机有功功率，图8给出了PAC控制器的原理结构，其包括气动功率控制和输出功率控制2个部分：

1.气动功率控制：以输出电功率P_e与功率指令P_ref的差值作为PI控制器的输入量，通过调节桨距角改变捕获风功率P_m，使其与P_ref保持平衡，输出量β_ref表示功率指令对应的桨距角；

2.输出功率控制：根据最优功率P_opt(ω_r)曲线，得到对应于P_e的最佳转速参考值ω^* _r.opt，再通过调节发电机转矩，使得风机能够根据P_opt(ω_r)曲线调整输出电功率，输出量T_em,ref表示功率指令对应的发电机励磁转矩。

虚拟惯量控制用于在风机频率下降时提供类似于传统发电机的惯性特性。在功率下降时，利用电力电子设备的快速控制和风电机组的转子的惯性，临时增加风电机组功率输出(持续时间为秒级)，以减少短时间内的频率下降。其控制框图如图9所示。

f和f_r分别为实际电网频率和参考频率；K₁和K₂分别为频率偏差和微分项系数；ΔP₁，ΔP₂，ΔP₃分别为频率偏差项、微分项与两者合并的调频附加有功功率；ω为风电机组转速。

其中，在风机控制策略中，虚拟变量控制直接通过调节风机转速达到调频效果，而PAC控制则是通过调节风机转速的同时调节桨距角。二者的有功输出均满足最优功率P_opt(ω_r)曲线，但由于PAC存在超调现象，不适合与虚拟惯量控制策略进行组合。

本实施例中采用最佳光伏策略⑤为光伏策略，并在此基础上设置风电策略组⑦-⑨：⑦单独采用PAC控制⑧单独采用虚拟惯量控制⑨联合采用PAC控制和虚拟惯量控制。以策略组⑤不采用风电控制策略为对照，得到频率响应如图10所示，计算F值如表2所示：

表2风电策略组F值比较

结合曲线和F值判断，采用虚拟惯量控制的策略组⑧系统频率稳定性由于其他策略组。采用PAC控制的策略组⑦频率稳定性比对照组差，这是因为在第一个频率震荡波中PAC控制出现了超调的情况，功率曲线图4印证了这一解释。联合采用两种控制方式并没有获得更好的频率特性，因此风电机组频率响应的最佳控制策略是单独采用虚拟惯量控制。

(4)步骤四：确定水电PID控制参数。

水轮机调速器具有调整有功功率的能力。当调节系统收到扰动从而偏离平衡状态，调节器根据偏差信号的大小、方向、变化趋势等采取相应的控制，发出控制执行量对调节对象施加影响，以使被控量趋于给定值。水轮机调速器和原动机组合的模型如图11所示。

其中P_MAX为最大水轮机输出功率，P_MIN为最小水轮机输出功率，P_UP是水轮机最大爬坡率，P_DOWN是水轮机最小爬坡率,R为调差系数，T_G为调速器响应时间，T_P为引导阀门时间常数，T_d为软反馈时间常数，T_W/2为水锤效应时间常数，D_d为软反馈环节系数，ε为死区，即相对于系统频率的标么值。

水电的控制策略组合，体现在其PID控制为风水光策略组合提供了较大的有功一次调频量，为系统提供了最大的惯性量，是整个孤岛系统中最大的调频能力支撑。

对于水电的调控策略主要从调速器PID控制参数入手，其中调差系数R和调速器响应时间T_G为关键可调参数。R的变化范围一般在0.03-0.06之间，T_G变化范围在0.2s-0.4s之间。

本实施例中以风光最佳策略组⑧为对照(其R＝0.05,T_G＝0.2s)，设置水轮机控制策略组⑩R＝0.03，T_G＝0.2/>R＝0.06，T_G＝0.2/>R＝0.03，T_G＝0.4/>R＝0.06，T_G＝0.4。以上四策略组光伏有功定有功控制，无功定电压控制，风电单独采用虚拟惯量控制策略。频率响应结果如图12所示，计算F值如表3所示：

表3水电策略组F值比较

结合曲线和F值判断，可以发现策略组⑩频率振幅小，稳定快，为最佳控制策略。从图形上观察，较大的R值虽然使得频率振幅减小，但同时会使频率偏移额定频率，综合影响会使F值增大。而较小的T_G会使频率偏移减小，同时频率振幅减小，必然会使F值减小。因此可以得到结论：R值和T_G值的大小都会影响到频率振幅和频率偏移，小R值和小T_G值为水电最佳控制策略。

(5)步骤五：得到最优策略组合。

综合以上仿真及计算表明，光伏控制策略，有功与无功控制策略均能对频率响应造成影响，其最优控制组合为有功采用定有功控制策略，无功采用定电压控制。风电场采用PAC控制和虚拟惯量控制都可以对频率响应造成影响，但PAC由于存在超调现象导致频率响应不及虚拟惯量控制，风电机组最优控制策略为单独采用虚拟惯量控制。水电机组的调速器PID控制应减小调速器的调差系数R和调速器响应时间T_G，可以有效平抑频率波动减小频率偏移。

比较最优控制策略组⑩与最差的控制策略组①的F值(12.99和75.40)，其差异可达480.4％，印证了优化风光水控制策略对于频率响应的有效性与重要性。

综上所述，本发明从多种可再生能能源、多种控制策略入手，探究了互补发电孤岛系统的不同控制策略组合和参数对系统频率响应的影响，并根据系统仿真得到的频率和暂态频率评估指标逐步优化风光水调控策略组合和参数，最终得到最优策略组与最优参数，使系统达到频率稳定的效果。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims

1.一种基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S5:将所述最优光伏策略组、最优风电策略组、最优水电策略组组合为最优策略组合，将所述最优策略组合运用到所述互补发电孤岛系统模型中，使所述互补发电孤岛系统模型的频率达到稳定；

所述第一F值、第二F值、第三F值的计算公式为：

F＝∑_i ⁿ _＝1|f[t_i]-f_N|Δt_i，

2.根据权利要求1所述的基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，其特征在于，所述故障扰动设置为三相短路故障。

3.根据权利要求1所述的基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，其特征在于，所述光伏策略组包括有功与无功控制策略；所述有功控制策略包括定直流侧电压控制、定有功控制；所述无功控制策略包括定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制；所述多个所述光伏策略组的组合方式为：所述定直流侧电压控制分别与所述定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制组合，所述定有功控制分别与所述定无功功率控制、定电压控制、定功率因数控制组合。

4.根据权利要求1所述的基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，其特征在于，所述风电策略组包括桨距角调节PAC控制和虚拟惯量控制；所述多个风电策略组分别为PAC控制，虚拟惯量控制，PAC控制和虚拟惯量控制。

5.根据权利要求1所述的基于暂态频率指标的互补系统控制策略组合优化方法，其特征在于，所述水电PID控制参数包括调差系数和调速器响应时间。