CN111064205A - 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 - Google Patents

基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法。本发明包括以下步骤:(1)设定频率上下限值,确定储能动作时刻。(2)当系统发生有功缺额,频率越过限值,储能开始参与调频。(3)第一阶段,扰动起始时刻,防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值要求,选用惯性和下垂控制;在最大频率偏差对应时刻将控制模式切换为下垂控制(4)第二阶段,当频率偏差达到稳态时刻,下垂控制切换为动态矩阵控制,使频率偏差进一步减小。本发明利用惯性下垂控制和动态矩阵控制对储能系统进行控制,在调频过程中不仅满足暂态频率偏差峰值要求,而且能起到无差调频效果。

Description

基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法
技术领域
本发明涉及基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能系统调频控制方法,属于储能技术调频控制领域。
背景技术
当前,我国调频电源主要为火电机组,通过负荷频率控制来满足电网调频需求。但是火电机组响应时间慢,机组爬坡速率低,不能准确跟踪电网调度的调频指令,存在调节延迟、调节偏差和调节反向等现象。亟需新的调频手段以满足电网调频需求。电池储能系统响应速度快,短时功率吞吐能力强,调节灵活。可在毫秒至秒内实现满功率输出,在额定功率内的任何功率点可以实现精准控制。电池储能系统与常规调频电源相结合,可有效提升系统调频能力。
目前,传统的电池储能系统调频控制方法主要是通过模拟发电机组的下垂特性。电池储能系统采用下垂控制,在微电网负载频繁受到扰动时,会使微电网的频率特性变差,特别是在具有间歇性特点的新能源中,需要抑制频率的频繁波动,防止可再生能源发电机和负载跳闸,同时基于下垂控制方法,这种控制方法只能减小而无法消除频率偏差。同时,防止负荷突增导致频率快速下降,采用惯性和下垂组合控制的方式来控制储能输出。若单独采用动态矩阵控制,调频快速性,抑制频率快速跌落和稳定性难以同时满足。
为了克服上述不足,本发明提出了基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能系统调频控制策略。动态矩阵控制是一种预测控制算法,是工业工程应用中最为广泛的预测控制算法之一。早在20世纪70年代起,它就成功地应用在炼油、化工等行业的过程控制中。其预测功能基于对象的开环阶跃响应模型,建模简单,采用滚动式有限时域优化策略,采用实时反馈矫正技术,可以有效地矫正因模型失配、时变和环境等引起地模型误差。动态矩阵控制的这种运行机制使得控制器能够利用过程模型预测系统在一定的控制作用之下未来的动态行为,在给定的约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用并实施当前控制,在滚动的每一步通过检测实时信息修正对未来动态行为地预测。
发明内容
针对传统电池储能系统调频控制器的不足,利用惯性、下垂和动态矩阵分段控制电池储能系统,以获得更好的控制性能,从而满足系统的运行需求。
本发明公开一种基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的电池储能系统调频控制策略,包括:
S1:根据不同工况下不同需求,设定频率偏差上下限值,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区域范围时,储能开始出力;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式;
S32:在最大频率频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制,
S4:第二阶段动态矩阵控制:
利用动态矩阵控制策略控制储能出力,给定有功功率输出值,使储能出力跟踪指令信号,使频率偏差进一步减小,接近于0。在步骤S4中包括:
S41:建立电池储能系统数学模型,获取阶跃响应系数采样值,得到被控对象的动态矩阵;
S42:建立电池储能系统输出预测模型;
S43:构建电池储能系统反馈校正模型,采用时间序列方法,修正未来时刻输出功率预测模型,最后得到k时刻的初始值;
S44:构建电池储能系统滚动优化目标函数,采用二次型性能指标作为目标函数,给出控制输入量和输出量的幅值约束,最后将控制器作用控制对象,从而达到防止储能电池过充过放的同时,起到电力系统无差调频的目的。
本发明与现有技术相比存在的优点在于:
(1)相比于传统的控制策略,动态矩阵控制器通过目标函数来获得最优的控制量,更好地跟踪了功率指令信号,实现了无差调频。
(2)根据频率偏差阶跃响应,分段控制储能有功出力:第一阶段利用惯性下垂控制策略防止负荷突增时频率快速下降;第二阶段利用动态矩阵控制实现无差调频。
(3)相比于其他模型控制算法,动态矩阵控制是一种基于阶跃响应系数模型的MPC算法,对象阶跃响应模型易于获取,鲁棒性强,采用增量算法,在消除稳态余差方面非常有效。
附图说明
图1为本发明调频控制策略流程图;
图2为动态矩阵控制示意图;
图3为四种控制模式下频率偏差阶跃响应对比图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术创新点易于理解,下面结合附图1,对本发明的实现方式进一步详细叙述。
S1:设定频率偏差上限值为Δfmax,下限值为Δfmin,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区范围时,储能开始参与一次调频;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式,该过程的有功出力表示为:
Figure BDA0002343332490000031
S32:在最大频率频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制,该过程有功出力可以表示为:
Figure BDA0002343332490000032
式中:Kd表示下垂系数;Ki表示惯性系数;Δf表示频率偏差;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应。
S4:第二阶段,当频率偏差达到稳态时刻tss,下垂控制模式切换为动态矩阵控制,利用动态矩阵控制策略控制储能有功出力,给定有功输出值,使储能出力跟踪指令信号,最大程度上减小频率偏差。
在步骤S4中具体包括:
S41:建立电池储能系统数学模型并获取阶跃响应系数的模型
汽轮机模型的传递函数为:
Figure BDA0002343332490000041
调速器模型的传递函数为:
Figure BDA0002343332490000042
发电机和负荷模型的传递函数为:
Figure BDA0002343332490000043
储能环节采用一阶惯性环节简化模型,传递函数为:
Figure BDA0002343332490000044
其中τT表示汽轮机时间常数;τg表示调速器时间常数;H表示发电机惯性常数;σ表示负荷调节效应系数;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应,s表示复域;
测定对象阶跃响应的采样值a=[a1,a2,…,aN]T,并得到被控对象的动态矩阵A。
其中N表示采样时间,T表示转置矩阵的符号;
S42:建立电池储能系统预测模型
在当前和未来时刻控制作用发生变化时候,未来P个时刻的功率输出预测值为:
Figure BDA0002343332490000045
其中
Figure BDA0002343332490000046
Figure BDA0002343332490000047
A是单位阶跃响应系数ai组成的P×M阵,称为动态矩阵。向量
Figure BDA0002343332490000048
的前一个下标表示所预测的未来输出的个数,后一个下标则为控制量变化的此次数。
Figure BDA0002343332490000049
表示未来P个时刻功率输出预测值,
Figure BDA0002343332490000051
表示初始预测值,k+i|k表示k时刻对k+i时刻的预测,i=1,2,…,P。ΔuM(k)=[Δu(k|k)…Δu(k+M-1|k)]T表示在每一个时刻k,该时刻起的M个控制增量。
S43:建立电池储能系统反馈校正模型
由于实际存在的模型失配、环境干扰等未知因素,功率预测输出值可能偏离实际值,因此建立反馈校正模型。首先检测到实际输出值y(k+1),并把它与
Figure BDA0002343332490000052
相比构成预测误差
Figure BDA0002343332490000053
采用时间序列方法,进一步得到修正后的未来输出预测模型为:
Figure BDA0002343332490000054
其中
Figure BDA0002343332490000055
其中,
Figure BDA0002343332490000056
为校正后的输出预测向量;h为N维校正向量。
最后得到k时刻的初始值:
Figure BDA0002343332490000057
其中
Figure BDA0002343332490000058
为移位阵。
S44:建立电池储能系统滚动优化目标函数
滚动优化采用二次型性能指标作为目标函数,其数学表达式如下:
Figure BDA0002343332490000059
其中α,γ是权重系数;Pref表示参考输入功率;Pact表示实际输出功率,即S43中得到的
Figure BDA0002343332490000061
Δu(k)是控制增量。
本发明在一个具有LFC系统的孤立发电厂实施仿真,其具有以下参数:汽轮机时间常数τT=0.5(s);调速器时间常数τg=0.25(s);发电机惯性常数H=8(s);调差系数为R=0.04(标幺值);频率变化1%时,负荷变化率为1.6%,即δ=1.6;阶跃负荷扰动ΔPL=0.25pu。
本发明方法与惯性下垂组合控制、动态矩阵控制进行比较,采用频率偏差峰值Δfp和稳态频率偏差Δfss来评价调频性能,仿真结果如表一和图3所示:
表一 阶跃负荷扰动下四种控制模式调频效果比较(标幺值)
Figure BDA0002343332490000062
通过调频性能评价指标以及频率偏差阶跃响应曲线图的对比可以得出:本发明控制策略同时兼具了惯性下垂组合控制和动态矩阵控制的优点,第一阶段通过惯性下垂组合分段控制,防止了频率快速下滑,满足了暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求;第二阶段通过动态矩阵控制使频率偏差进一步减小,最终达到稳定状态,同时本文控制策略比动态矩阵控制方法提前进入稳定状态。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的,而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改,均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (3)

1.基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于,步骤如下:
S1:根据不同工况设定频率偏差上下限值,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区域范围时,储能开始出力;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式;
S32:在最大频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制;
S4:第二阶段动态矩阵控制:
利用动态矩阵控制策略控制储能出力,给定有功功率输出值,使储能出力跟踪指令信号,使频率偏差进一步减小,最后达到稳定状态;
S41:建立电池储能系统数学模型,获取阶跃响应系数采样值,得到被控对象的动态矩阵;
S42:建立电池储能系统输出预测模型;
S43:构建电池储能系统反馈校正模型,采用时间序列方法,修正未来时刻输出功率预测模型,最后得到k时刻的初始值;
S44:构建电池储能系统滚动优化目标函数,采用二次型性能指标作为目标函数,给出控制输入量和输出量的幅值约束,最后将控制器作用控制对象,从而达到防止储能电池过充过放的同时,起到电力系统无差调频的目的。
2.根据权利要求1所述的基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于:步骤1所述频率偏差死区范围不固定,可根据不同工况下的不同要求设置。
3.根据权利要求1所述的基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于,在步骤4中,具体步骤为:在步骤S4中具体包括:
S41:建立电池储能系统数学模型并获取阶跃响应系数的模型
汽轮机模型的传递函数为:
Figure FDA0002343332480000011
调速器模型的传递函数为:
Figure FDA0002343332480000021
发电机和负荷模型的传递函数为:
Figure FDA0002343332480000022
储能环节采用一阶惯性环节简化模型,传递函数为:
Figure FDA0002343332480000023
其中τT表示汽轮机时间常数;τg表示调速器时间常数;H表示发电机惯性常数;σ表示负荷调节效应系数;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应,s表示复域;
测定对象阶跃响应的采样值a=[a1,a2,…,aN]T,并得到被控对象的动态矩阵A;
其中N表示采样时间,T表示转置矩阵的符号;
S42:建立电池储能系统预测模型
在当前和未来时刻控制作用发生变化时候,未来P个时刻的功率输出预测值为:
Figure FDA0002343332480000024
其中
Figure FDA0002343332480000025
ΔuM(k)=[Δu(k|k) … Δu(k+M-1|k)]T
A是单位阶跃响应系数ai组成的P×M阵,称为动态矩阵;向量
Figure FDA0002343332480000026
的前一个下标表示所预测的未来输出的个数,后一个下标则为控制量变化的此次数;
Figure FDA0002343332480000027
表示未来P个时刻功率输出预测值,
Figure FDA0002343332480000028
表示初始预测值,k+i|k表示k时刻对k+i时刻的预测,i=1,2,…,P;ΔuM(k)=[Δu(k|k) … Δu(k+M-1|k)]T表示在每一个时刻k,该时刻起的M个控制增量;
S43:建立电池储能系统反馈校正模型
由于实际存在的模型失配、环境干扰等未知因素,功率预测输出值可能偏离实际值,因此建立反馈校正模型;首先检测到实际输出值y(k+1),并把它与
Figure FDA0002343332480000029
相比构成预测误差
Figure FDA00023433324800000210
采用时间序列方法,进一步得到修正后的未来输出预测模型为:
Figure FDA0002343332480000031
其中
Figure FDA0002343332480000032
其中,
Figure FDA0002343332480000033
为校正后的输出预测向量;h为N维校正向量;
最后得到k时刻的初始值:
Figure FDA0002343332480000034
其中
Figure FDA0002343332480000035
为移位阵;
S44:建立电池储能系统滚动优化目标函数
滚动优化采用二次型性能指标作为目标函数,其数学表达式如下:
Figure FDA0002343332480000036
其中α,γ是权重系数;Pref表示参考输入功率;Pact表示实际输出功率,即S43中得到的
Figure FDA0002343332480000037
Δu(k)是控制增量。
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