CN111313483A - 基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统及控制方法，包括光伏电站和电网，若干个光伏电站连接到电网，光伏电站包括光伏列阵和并网逆变器；本发明利用平均一致算法，实现总调频参考功率在多个辐照度各异的光伏电站间最优分配。因为光伏电站间地理位置距离远且通信资源有限，各光伏电站难以得到全局信息并用于集中式控制中，所以本发明采用了分布式控制方法；在电网频率发生波动时，需要电站快速进行频率响应。

Description

基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统及控制方法

技术领域

本发明属于电网调频控制技术领域，特别涉及基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统及控制方法。

背景技术

多个光伏电站受限于地理条件，会出现无法及时得到全局信息的情况，难以采用集中式控制。而采用分散式控制，则通信资源的缺失将严重影响各个光伏电站之间的协调，不能满足全局的控制效果。相较而言，分布式协调控制是集中式控制以及分散式控制的良好折衷；

目前已有一些文献对光伏参与电网调频进行了研究。文献[4]提出了基于模糊控制的光伏燃油混合系统的调频，但系统中含有储能模块，需要额外的设备成本。文献[5]提出了一种基于变减载率的光伏参与电网调频的控制策略，但其在由减载率得到参考电压的过程中需要大量计算，可能会影响结果的准确性。文献提出了一种基于牛顿二次插值法的光伏参与调频的控制策略，但其关注点在于对光伏特征曲线的拟合上，需要较为准确的光伏运行数据。现有文献通过拟合以及查表的方法实现光伏参与调频，其中最大功率估计和光伏的特性曲线需要存储大量的数据进行在线计算。

发明内容

本发明的目的在于提供基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统及控制方法，以解决上述问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统，包括光伏电站和电网，若干个光伏电站连接到电网，光伏电站包括光伏列阵和并网逆变器；

并网逆变器包括光伏输出端、负载电阻、负载电感和开关S1～S6；开关S1～S6两两串联形成开关组，三个开关组并联连接，光伏输出端并联在开关组上；每个开关组之间均依次连接有负载电阻和负载电感。

进一步的，并网逆变器中开关的状态由S_a、S_b、S_c开关信号来表示，定义为：

由此确定输出电压的值：

v_iN＝S_iV_dc，i＝a,b,c

输出电压矢量定义为：

其中，单位矢量

表示在相间的120°的相位差，vaN、vbN、vcN是逆变器中性点电压。

进一步的，得到每相负载电流动态方程：

将式(7)代入式(6)中可以得到

其中，负载电流矢量

电网电压矢量

v是逆变器输出电压矢量；i_a、i_b、i_c分别为三相输出电流，e_a、e_b、e_c为电网电压，R、L分别为负载电阻和电感。

进一步的，基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统的控制方法，包括以下步骤：

步骤1，在上层控制中，测得电网频率信息f后，上层控制器通过有功-频率下垂系数，计算得到多个光伏电站的总参考有功功率P_ref；

步骤2，各光伏电站首先通过最大功率点跟踪法测出当前环境条件下各自的最大允许输出功率，并在通信网络中利用平均一致算法得出多个光伏电站总可用最大允许输出功率P_maxsum；

步骤3，上层控制器根据光伏电站的总参考输出P_ref及总可用最大功率P_maxsum算出一致参考功率利用率α^*，并将其传给某一个光伏电站；

步骤4，在通信网络中利用一致性算法使各光伏电站的功率利用率跟踪功率利用率的参考值，各光伏电站再由各自的最大可用功率及功率利用率计算出各自的参考出力P_refPV，并传给各自的下层逆变器控制模块；

步骤5，在下层逆变器控制中，对光伏三相并网逆变器建模后，通过预测模型对并网逆变器不同开关状态下输出的电压矢量进行评估，选择使目标函数值取到最小的一组开关状态并应用于下一时刻，以此方式实现并网逆变器输出电流跟踪参考电流，使光伏电站输出功率跟踪各自的参考出力，实现对光伏电站的控制。

进一步的，步骤1中的频率下垂控制算法如式：

f-f₀＝-k(P-P₀)

其中f₀和P₀分别为电网频率的额定值和光伏总额定输出功率，取f₀＝50Hz；f和P分别为电网频率和多个光伏总输出功率；k为下垂系数，一般取k＝2％～7％。

进一步的，平均一致算法具体为：

首先对于光伏模块系统的通信拓扑对应的N阶有向图，邻接矩阵定义为

其中a_ij为对应边的连接权重；度矩阵定义为D＝diag{d₁,d₂,…,d_N}，其中d为邻接矩阵中对应行的元素之和；拉普拉斯矩阵定义为L＝D-A＝{l_ij}；

然后对于一个连续时间的协同控制系统，各节点状态的动态为如下形式：

其中x_i为状态变量，u_i为控制变量；各节点根据自身状态与接收到的邻居节点状态采取控制策略：控制变量为自身状态和接受到的邻居状态的误差的加权和，即：

节点的状态的动态写为矩阵形式：

其中，x＝[x₁,...,x_N]^T；各节点的状态在经过足够多次的迭代计算后会收敛至同一值；特别的，当系统的通信拓扑图为平衡图时，收敛后的一致状态x*为各节点初始状态的平均值，此时一致性算法称为平均一致算法。

与现有技术相比，本发明有以下技术效果：

本发明提供一种多光伏参与电网调频的分布式协同控制策略，其基本思路为，当频率事件发生时，以电网频率信息为基础，经由下垂控制获得多个光伏电站的总调频参考功率。利用平均一致算法，实现总调频参考功率在多个辐照度各异的光伏电站间最优分配。因为光伏电站间地理位置距离远且通信资源有限，各光伏电站难以得到全局信息并用于集中式控制中，所以本发明采用了分布式控制方法；在电网频率发生波动时，需要电站快速进行频率响应，所以本发明采用了通信负担较低的邻域通信。由于控制功率需要逆变器具有较好的动态性能，所以逆变器控制选择了模型预测控制方法。在各光伏电站通信时若采用复杂的计算方法则会导致相距较远的光伏电站通信产生的通信成本较高，所以选择了平均一致法。考虑到维持各光伏电站的效益以及损耗和维护保持同一水准，选择各光伏电站运行在一致的输出比。该策略在电网频率波动时可以参与电网调频，并且各光伏电站的输出功率占当前最大输出功率的比例(即功率的利用率)保持一致，可以在调度中心仅与某一电站节点通信的情况下实现控制目标并且不需要获得准确光伏功率-电压特征曲线等信息，简化了计算过程。

附图说明

图1多光伏电站系统结构；

图2三相并网逆变器结构图；

图3控制结构图；

图4邻域通信拓扑；

图5平均一致法结果图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进一步说明：

请参阅图1至图5，图1所示为本发明所研究的含光伏电力系统结构。该系统共包含四个光伏电站。在每个光伏电站中，由于光伏并网逆变器两级式结构含有直流环节，会造成器件损耗上升，效率降低，所以本发明采用单级型结构。

在一个含有光伏模块的交流电力系统中，系统频率的动态模型可以表示为：

其中P_L是系统负载功率；P_G表示电力系统中传统机组的总有功功率；P_PV是光伏系统总的输出功率；H是系统的惯性常数；f_n为系统的额定频率，取f_n＝50Hz。D_f是系统频率衰减系数；P_LN为额定频率下的电网负荷需求。

三相并网逆变器功率电路结构如图2，其中V_dc为光伏输出端直流电压，i_a、i_b、i_c分别为三相输出电流，e_a、e_b、e_c为电网电压，R、L分别为负载电阻和电感。

功率电路的开关状态可以由S_a、S_b、S_c开关信号来表示，定义为：

并由此确定输出电压的值：

v_iN＝S_iV_dc，i＝a,b,c

输出电压矢量定义为：

其中，单位矢量

表示在相间的120°的相位差，vaN、vbN、vcN是逆变器中性点电压。这样，对于所有可能的开关信号组合，可以得到8种开关状态及其对应的输出电压矢量；如下表：

如此，可将逆变器看作一个只具有8种输出状态的离散系统。

由图2，可以得到每相负载电流动态方程：

将每相负载电流动态方程式代入输出电压矢量定义式中可以得到

其中，负载电流矢量

电网电压矢量

v是逆变器输出电压矢量。

分布式光伏发电系统参与电力系统调频的整体控制结构如图3所示。图中将系统电气量与通信量在逻辑上分层。考虑到多个光伏电站之间的空间分散性以及有限通信资源，该控制系统采用了分布式协调控制；为了得到逆变器控制的良好动态性能，逆变器的本地控制器基于模型预测控制设计。

在上层控制中(由网调中心担任)，测得电网频率信息f后，上层控制器通过有功-频率下垂系数，计算得到多个光伏电站的总参考有功功率P_ref。各光伏电站首先通过最大功率点跟踪法测出当前环境条件下各自的最大允许输出功率，并在通信网络中利用平均一致算法得出多个光伏电站总可用最大允许输出功率P_maxsum。上层控制器根据光伏电站的总参考输出P_ref及总可用最大功率P_maxsum算出一致参考功率利用率α^*，并将其传给某一个光伏电站。为保证各电站的功率利用率保持一致，在通信网络中利用一致性算法使各光伏电站的功率利用率跟踪功率利用率的参考值。各光伏电站再由各自的最大可用功率及功率利用率计算出各自的参考出力P_refPV，并传给各自的下层逆变器控制模块。

在下层逆变器控制中，对光伏三相并网逆变器建模后，通过预测模型对并网逆变器不同开关状态下输出的电压矢量进行评估，选择使目标函数值取到最小的一组开关状态并应用于下一时刻，以此方式实现并网逆变器输出电流跟踪参考电流，使光伏电站输出功率跟踪各自的参考出力，实现对光伏电站的控制。

下垂控制，控制算法如式：

f-f₀＝-k(P-P₀)

其中f₀和P₀分别为电网频率的额定值和光伏总额定输出功率，取f₀＝50Hz；f和P分别为电网频率和多个光伏总输出功率；k为下垂系数，一般取k＝2％～7％。

在分布式控制中，各个受控的对象需要通过局部的通信与相邻近的其他受控对象交换各种信息，并通过迭代计算法则，使得各个受控对象的运行状态最终都收敛到最优解。本发明运用一致性算法实现该目标。一致性算法的基本思想是：在一个网络控制系统中，各个网络节点与其邻近的节点进行信息交互，并根据其自身状态及临近节点状态进行状态更新，使得各个节点的状态最终收敛为一致。

首先对于光伏模块系统的通信拓扑对应的N阶有向图，邻接矩阵定义为

其中a_ij为对应边的连接权重；度矩阵定义为D＝diag{d₁,d₂,…,d_N}，其中d为邻接矩阵中对应行的元素之和；拉普拉斯矩阵定义为L＝D-A＝{l_ij}。

本发明仿真算例所述的光伏电站邻域通信拓扑如图4。

若取所以边的连接权重均相同，则所对应的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵分别为

和

对于一个连续时间的协同控制系统，各节点状态的动态为如下形式：

其中x_i为状态变量，u_i为控制变量。各节点根据自身状态与接收到的邻居节点状态采取控制策略：控制变量为自身状态和接受到的邻居状态的误差的加权和，即：

节点的状态的动态可以写为矩阵形式：

其中，x＝[x₁,...,x_N]^T。各节点的状态在经过足够多次的迭代计算后会收敛至同一值。特别的，当系统的通信拓扑图为平衡图时，收敛后的一致状态x*为各节点初始状态的平均值，此时一致性算法称为平均一致算法(average consensus)。

为了对平均一致算法进行测试，令x＝[x1，x2，x3，x4]＝[100，120，160，200]，平均一致算法下各节点状态收敛的过程如图5。其中，x_m为x中各元素的平均值。

Claims (6)

1.基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统，其特征在于，包括光伏电站和电网，若干个光伏电站连接到电网，光伏电站包括光伏列阵和并网逆变器；

并网逆变器包括光伏输出端、负载电阻、负载电感和开关S1～S6；开关S1～S6两两串联形成开关组，三个开关组并联连接，光伏输出端并联在开关组上；每个开关组之间均依次连接有负载电阻和负载电感。

2.根据权利要求1所述的基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统，其特征在于，并网逆变器中开关的状态由S_a、S_b、S_c开关信号来表示，定义为：

由此确定输出电压的值：

v_iN＝S_iV_dc，i＝a,b,c

输出电压矢量定义为：

其中，单位矢量

表示在相间的120°的相位差，vaN、vbN、vcN是逆变器中性点电压。

3.根据权利要求2所述的基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统，其特征在于，得到每相负载电流动态方程：

将式(7)代入式(6)中可以得到

其中，负载电流矢量

电网电压矢量

v是逆变器输出电压矢量；i_a、i_b、i_c分别为三相输出电流，e_a、e_b、e_c为电网电压，R、L分别为负载电阻和电感。

4.基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统的控制方法，其特征在于，基于权利要求1至3任意一项所述的基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统，包括以下步骤：

步骤1，在上层控制中，测得电网频率信息f后，上层控制器通过有功-频率下垂系数，计算得到多个光伏电站的总参考有功功率P_ref；

步骤2，各光伏电站首先通过最大功率点跟踪法测出当前环境条件下各自的最大允许输出功率，并在通信网络中利用平均一致算法得出多个光伏电站总可用最大允许输出功率P_maxsum；

步骤3，上层控制器根据光伏电站的总参考输出P_ref及总可用最大功率P_maxsum算出一致参考功率利用率α^*，并将其传给某一个光伏电站；

步骤4，在通信网络中利用一致性算法使各光伏电站的功率利用率跟踪功率利用率的参考值，各光伏电站再由各自的最大可用功率及功率利用率计算出各自的参考出力P_refPV，并传给各自的下层逆变器控制模块；

步骤5，在下层逆变器控制中，对光伏三相并网逆变器建模后，通过预测模型对并网逆变器不同开关状态下输出的电压矢量进行评估，选择使目标函数值取到最小的一组开关状态并应用于下一时刻，以此方式实现并网逆变器输出电流跟踪参考电流，使光伏电站输出功率跟踪各自的参考出力，实现对光伏电站的控制。

5.根据权利要求4所述的基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统的控制方法，其特征在于，步骤1中的频率下垂控制算法如式：

f-f₀＝-k(P-P₀)

其中f₀和P₀分别为电网频率的额定值和光伏总额定输出功率，取f₀＝50Hz；f和P分别为电网频率和多个光伏总输出功率；k为下垂系数，一般取k＝2％～7％。

6.根据权利要求4所述的基于邻域通信的多光伏电站协同调频系统的控制方法，其特征在于，平均一致算法具体为：

首先对于光伏模块系统的通信拓扑对应的N阶有向图，邻接矩阵定义为

其中a_ij为对应边的连接权重；度矩阵定义为D＝diag{d₁,d₂,…,d_N}，其中d为邻接矩阵中对应行的元素之和；拉普拉斯矩阵定义为L＝D-A＝{l_ij}；

然后对于一个连续时间的协同控制系统，各节点状态的动态为如下形式：

其中x_i为状态变量，u_i为控制变量；各节点根据自身状态与接收到的邻居节点状态采取控制策略：控制变量为自身状态和接受到的邻居状态的误差的加权和，即：

节点的状态的动态写为矩阵形式：

其中，x＝[x₁,...,x_N]^T；各节点的状态在经过足够多次的迭代计算后会收敛至同一值；特别的，当系统的通信拓扑图为平衡图时，收敛后的一致状态x*为各节点初始状态的平均值，此时一致性算法称为平均一致算法。

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