CN111446724A - 一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法 - Google Patents

一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法 Download PDF

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Abstract

一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法：构建多源互联的微电网系统，包含风力发电系统、柴油机发电系统、蓄电池和超级电容构成的混合储能系统，以及负荷；给出精细化频率控制方法，即，将频率偏差和区域控制误差分解为不同分量用并作为不同供电系统频率控制的参考功率值；设计考虑频率偏差和区域控制误差的模糊控制器，将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值；基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型，并设计滑模控制器，将滑模控制器的控制率作为柴油发电机调速器的功率补偿量。本发明提高互联微电网对频率波动和联络线波动的抑制能力、提升频率动态响应性能、优化柴油发电机输出功率波动。

Description

一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法
技术领域
本发明涉及一种频率协调控制方法。特别是涉及一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法。
背景技术
随着可再生能源发电比例的不断提升，环境污染和化石能源的消耗会逐渐得到缓解。微电网作为可再生能源消纳的重要环节，对可再生能源的大规模发展起到了积极的促进作用，然而，可再生能源的随机性会严重影响微电网的功率平衡和频率稳定。微电网的稳定运行和系统设备的正常运转都离不开频率的稳定，因此，给出有效的方法抑制因源荷不确定性导致的频率恶化是十分有必要的。
负荷频率控制作为维持系统稳定的重要措施之一，能够将系统的频率保持在合理的范围之内，并使不同区域之间的联络线功率最小。目前已经给出了多种方法用于优化传统发电机组的负荷频率控制。文献UnifiedtuningofPIDloadfrequencycontrollerforpowersystemsviaIMC对负荷频率控制所涉及到的PID参数进行调整，使用内模控制优化PID参数以提高电力系统的阻尼；文献Adaptivedecentralizedloadfrequencycontrolofmulti-areapowersystems在其子系统中采用了自适应控制，以保障多区域电力系统的频率波动能够收敛到既定范围内；文献Variableuniversefuzzylogic-basedhybridLFCcontrolwithreal-timeimplementation基于变域模糊逻辑控制和遗传算法，给出一种双闭环控制方法以减轻负荷扰动对负荷频率控制性能的影响；文献Improvedslidingmodedesignforloadfrequencycontrolofpowersystemintegratedanadaptivelearningstrategy基于新的滑模变量设计了改进的滑模控制率，并与自适应动态规划相结合，给出一种新的负荷频率控制方法。虽然利用各种方法能够优化柴油发电机等传统发电机组的频率调节能力，进而抑制源荷不确定性引起的频率恶化，但是随着可再生能源在微电网中比例的不断提升，仅仅通过柴油发电机无法满足频率调节的更高要求。因此，在负荷频率控制中引入了具有更快动态响应能力的储能系统，如蓄电池储能、超级电容储能、飞轮储能等。
不同储能系统具有不同的性能。超级电容具有高功率密度，能够响应从秒到分钟的瞬时功率波动，而蓄电池具有高能量密度，可以运行更长的时间。文献Hybridenergystoragesystemforfrequencyregulationinmicrogridswithsourceandloaduncertainties通过比较不同类型储能技术在不同源荷波动情况下的频率管理能力，体现了储能系统在负荷频率控制中的积极作用；文献Secondaryfrequencyregulationstrategywithfuzzylogicmethodandself-adaptivemodificationofstateofcharge给出考虑自动发电控制和电池充电状态的二次调频策略，该策略提高了频率的暂态和稳态性能，改善了电池的存储性能；文献H∞robustloadfrequencycontrolformulti-areainterconnectedpowersystemwithhybridenergystoragesystem将状态反馈鲁棒控制理论与线性矩阵不等式理论相结合，采用混合储能系统来提高负荷频率控制的性能。这些文献表明，混合储能与传统发电机的协调策略对源负荷不确定性引起的频率恶化有较好的抑制效果。然而，这些文献主要集中在以下几个方面：利用储能系统对可再生能源发电系统的输出功率进行平滑处理，利用先进的算法对负荷频率控制的性能进行优化，不同储能技术对负荷频率控制的影响分析。然而，微电网建设和运维成本将随着储能系统的增加而增加，含储能系统的微电网合理运行变得非常重要。因此，针对含混合储能系统的微电网，要给出一种更加精细化的频率协调控制策略是十分有必要的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够提高互联微电网对频率波动和联络线波动的抑制能力、提升频率动态响应性能、降低储能系统功率变化的基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，包括如下步骤：
1)构建多源互联的微电网系统，包含风力发电系统、柴油机发电系统、蓄电池和超级电容构成的混合储能系统，以及负荷；
2)给出精细化频率控制方法，即，将频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE分解为不同分量用并作为不同供电系统频率控制的参考功率值；
3)设计考虑频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的模糊控制器，将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值；
4)基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型，并设计滑模控制器，将滑模控制器的控制率作为柴油发电机调速器的功率补偿量。
本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，对多源互联微电网的频率调节进行精细化控制，并对混合储能系统的功率变化设定阈值，在此基础上构建新的负荷频率控制模型，并设计滑模控制器以抑制微电网的源荷不确定性。该方法将提高互联微电网对频率波动和联络线波动的抑制能力、增强对微电网的源荷不确定性的鲁棒控制能力、提升频率动态响应性能、优化柴油发电机输出功率波动、降低储能系统功率幅值变化。本发明具有以下优点：
(1)本发明通过对频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE进行分解，给出精细化频率控制方法以充分利用不同类型发电系统的优势性能；
(2)本发明设计了模糊控制器作为混合储能系统的功率阈值，避免了不同电源间不必要的功率交换，降低了储能系统的功率变化，能够提高储能系统的利用率；
(3)本发明基于给出的精细化频率控制方法建立新的负荷频率控制模型，将混合储能系统及其参考功率控制环节构建到传统的负荷频率控制模型中。
(4)本发明基于新的负荷频率控制模型，通过滑模控制器对柴油发电机的频率调节能力进行优化，提高微电网负荷频率控制的鲁棒性，抑制微电网的源荷不确定性造成的频率恶化；
(5)本发明给出的频率协调控制方法保证互联微电网的频率偏差和联络线功率波动稳定在合理范围内，并改善柴油发电机和混合储能系统的频率动态响应性能。
附图说明
图1a是多源互联微电网区域1结构图；
图1b是用于多源互联微电网的模糊控制器；
图2a是模糊控制器关于蓄电池的模糊规则；
图2b是模糊控制器关于超级电容的模糊规则；
图3是微电网在运行模式1-5情况下的负荷与风力发电机输出功率图；
图4是微电网在运行模式1、2、3情况下的频率偏差对比图；
图5是微电网在运行模式1、2、3情况下的联络线功率波动对比图；
图6是微电网在运行模式3、4情况下的频率偏差对比图；
图7是微电网在运行模式3、4情况下的联络线功率波动对比图；
图8是微电网在运行模式3、4情况下的柴油发电机输出功率对比图；
图9是微电网在运行模式4、5情况下的频率偏差对比图；
图10是微电网在运行模式4、5情况下的联络线功率波动对比图；
图11是微电网在运行模式4、5情况下的蓄电池功率变化对比图；
图12是微电网在运行模式4、5情况下的超级电容功率变化对比图；
图13是微电网在运行模式5、6、7、8情况下的频率偏差对比图；
图14是微电网在运行模式5、6、7、8情况下的联络线功率波动对比图；
图15是微电网在运行模式6、7、8情况下的负荷和风力发电机输出功率图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法做出详细说明。
针对图1a所示的含风力发电系统和混合储能系统的多源互联微电网，为提高可再生能源高渗透的微电网频率调节能力，抑制源荷不确定性导致的频率恶化，以及避免储能系统的互充互放，本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，充分利用各类型发电机组优势并协调运行以提高微电网系统的频率质量。
本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，包括如下步骤：
1)构建多源互联的微电网系统，包含风力发电系统、柴油机发电系统、蓄电池和超级电容构成的混合储能系统，以及负荷；具体包括：
(1)风力发电系统
风力机捕获的风能表示为：
Figure BDA0002415002740000031
式中：Pw是的风力机捕获的风能，vw是风速，Δvw是风速不确定项，ρ是空气密度，γ是桨叶的横截面积，λ＝γω/vw叶尖速比，β是桨矩角，Cp(λ,β)是风能利用系数，ω是转子角速度，表示为：
Figure BDA0002415002740000032
式中：J是转动惯量，PW是风力发电机的输出功率。
风力发电机的输出功率能够表示为：
Figure BDA0002415002740000041
式中：V是相电压，
Figure BDA0002415002740000042
是风力发电机的转差率，Rw1和Rw2分别是定子和转子的电阻，Xw1和Xw2分别是定子和转子的电抗。
(2)蓄电池和超级电容构成的混合储能系统
由蓄电池和超级电容构成的混合储能系统具有更好的动态响应性能。超级电容具有响应速度快、功率密度高、循环寿命长等优点，可用于响应瞬时功率不平衡引起的频率波动。由于蓄电池具有较高的能量密度，可以提供更长时间的能量输出，因此蓄电池被用来响应互联微电网的区域控制偏差。蓄电池和超级电容采用一阶时滞模型表示，其性能差异体现在不同的参数设置。混合储能系统的传递函数描述为：
Figure BDA0002415002740000043
Figure BDA0002415002740000044
式中：Gb(s)是蓄电池的传递函数，GUC(s)是超级电容的传递函数，Kb和Tb是蓄电池的增益和时间常数，KUC和TUC是超级电容的增益和时间常数。
(3)柴油机发电系统
柴油发电机是负荷频率控制模型的重要组成部分，是微电网频率控制的主要设备。负荷频率控制旨在平衡电源输出功率和负载需求功率之间的关系。柴油发电机的传递函数描述为：
Figure BDA0002415002740000045
Figure BDA0002415002740000046
Figure BDA0002415002740000047
式中：Gg(s)是柴油发电机调速器的传递函数，Gt(s)柴油发电机的传递函数，Gp(s)是微电网系统传递函数。Tg，Tt和Tp是时间常数，Kp是微电网系统增益。
2)给出精细化频率控制方法，即，将频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE分解为不同分量并作为不同发电系统频率控制的参考功率值；
频率偏差Δf作为一次调频的重要指标，需要电源快速响应，以补偿微电网瞬时功率的不平衡。频率偏差Δf通过低频滤波器分解为高频分量和低频分量。超级电容具有响应速度快、循环次数多等优点，被用于响应频率偏差Δf的高频分量。而频率偏差Δf的低频分量作为柴油发电机调速器下垂控制的补偿量。
区域控制误差ΔACE用于体现互联微电网的联络线功率变化，以及用于二次调频。虽然区域控制误差ΔACE要求的响应时间长于频率偏差Δf的响应要求，但可再生能源高渗透的微电网单靠柴油发电机的调节是不能满足频率调节要求的。因此将区域控制误差ΔACE通过低频滤波器分解为高频分量和低频分量。由于蓄电池比柴油发电机具有更快的响应速度，因此被用来响应区域控制误差ΔACE的高频分量。而区域控制误差ΔACE的低频分量作为柴油发电机二次调频的功率参考值。
通过上述频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的分解，实现了微电网精细化的频率控制，缓解了柴油发电机的调频压力。
给出的精细化频率控制方法，具体包括：
(1)采用频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE作为精细化频率控制的控制量，通过低频滤波器对频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE进行高低频分量分解；
(2)将频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的低频分量分别作为柴油发电机一次频率调节和二次频率调节的功率参考值，频率偏差Δf的高频分量作为超级电容一次频率调节的功率参考值，区域控制误差ΔACE的高频分量作为蓄电池二次频率调节的功率参考值。
3)设计考虑频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的模糊控制器，将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值；其中，
当源荷波动较大时，为了抑制频率恶化，尽快恢复频率稳定，混合储能系统会进行大功率充放电，但由于不同储能系统的频率调节阶段不同以及不合理的控制方法，超级电容和蓄电池会释放或吸收大于实际需求的功率，从而加剧微电网的功率不平衡。设计频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的模糊控制器，为混合储能系统提供功率阈值将有效避免上述情况。根据频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的不同幅值范围，通过模糊规则给出混合储能系统的不同功率阈值。
所述的模糊控制器的模糊规则如下所示：
Δf为负大，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负中，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负小，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正小；
Δf为零，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为零；
Δf为正小，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正中，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正大，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负大；
其中，PUC_fuzzy和Pb_fuzzy是模糊控制器输出的混合储能系统中超级电容和蓄电池的功率阈值。
模糊控制器如图1b所示，具体的模糊规则如图2a图2b所示。
所述的将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值满足如下公式：
Figure BDA0002415002740000071
式中，PUC和Pb为混合储能系统的输出功率；PUC_max和Pb_max混合储能系统中超级电容和蓄电池的最大功率值。
4)基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型，并设计滑模控制器，将滑模控制器的控制率作为柴油发电机调速器的功率补偿量。其中，
(1)所述的基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型如下：
Figure BDA0002415002740000072
其中：
状态向量x(t)所含状态变量均与时间有关，并表示为
x(t)＝[Δf ΔPd ΔPg ΔPf ΔE ΔACEL ΔPb ΔPUC ΔP12]T
Figure BDA0002415002740000073
Figure BDA0002415002740000081
Figure BDA0002415002740000082
Figure BDA0002415002740000083
式中，x(t)是状态向量，
Figure BDA0002415002740000084
为状态向量x(t)的倒数，u(t)是滑模控制器控制率，ΔPL(t)、ΔPW(t)、ΔPd、ΔPb、ΔPUC分别是微电网的负荷变化值、风力发电机的输出功率变化值、柴油发电机功率变化值、蓄电池功率变化值和超级电容功率变化值。A，B，FW，FL分别为微电网的系统参数矩阵，微电网的控制参数矩阵，风力发电机系统参数矩阵和负荷参数矩阵。R是柴油发电机调速器调节因数，Kf是频率偏差Δf的低频滤波器增益，Ke是频率增益，T12是微电网区域1和区域2间联络线功率同步因数，TLF是区域控制误差ΔACE的低频滤波器的时间常数，TLA是频率偏差Δf的低频滤波器的时间常数，ΔE是积分控制器增量，ΔPf是频率偏差Δf的低频滤波器的低频分量，ΔACEL是区域控制误差ΔACE的低频滤波器的低频分量。ΔP12是微电网区域1和区域2之间的联络线功率变化值，Kb和Tb是蓄电池增益和时间常数，Tg、Tt、Tp是柴油发电机系统的调速器和发电机常数以及微电网的系统时间常数，Kp微电网的系统增益。
(2)滑模算法是一种对外界干扰不敏感的非线性鲁棒控制方法。基于微电网的精细化频率控制方法，采用滑模算法抑制风力发电机输出功率以及负荷的不确定性波动。所述的设计滑模控制器的过程包括：
(2.1)定义UF(t)＝FWΔPW(t)+FLΔPL(t)作为微电网的源荷不确定项，将负荷频率控制模型改写为：
Figure BDA0002415002740000085
(2.2)根据修改后的负荷频率控制模型，设计滑模面和滑模控制器的控制律：
设计滑模面τ(t)满足方程：
τ(t)＝CHx(t)
式中，CH为通过极点配置获得的参数矩阵；
到达滑模面τ(t)的控制率u(t)为：
Figure BDA0002415002740000086
式中，kH＞0，0≤αH≤1，arctan(*)是反正切函数，ξ为已知常数，且||UF(t)||≤ξ。
下面给出具体实例：
为验证本发明一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法的有效性，本实施例基于MATLAB/SIMULINK平台建立了柴油发电机、超级电容、蓄电池、风力发电机、负荷等构成的两域互联微电网的仿真模型。微电网参考功率值取500MW，柴油发电机、风力发电机、蓄电池和超级电容的额定功率分别为0.6p.u.，0.32p.u.，0.2p.u.和0.1p.u，负荷平均功率为0.75p.u.。两域互联微电网的参数如表1所示。
表1多源互联微电网系统参数及滑模控制参数
Figure BDA0002415002740000091
(1)实例1
本实例设计三种微电网运行模式，以验证微可再生能源微电网使用储能系统和精细化频率控制方法能够提高微电网的频率调节能力。运行模式1：储能系统不包含在微电网中，仅采用传统的比例积分负荷频率控制实现微电网频率调节；运行模式2：微电网包含风力发电机、柴油发电机和由超级电容与蓄电池构成的混合储能系统，仍使用传统的比例积分负荷频率控制实现频率调节；运行模式3：与运行模式2相比，除使用比例积分负荷频率控制外，精细化的频率控制方法被使用，将频率偏差和区域控制误差的不同分量作为柴油发电机和混合储能系统进行频率调节的功率参考值。
图3为微电网在运行模式1-5情况下的负荷与风力发电机输出功率。微电网在运行模式1、2、3情况下的频率偏差对比和联络线功率波动对比如图4和图5所示。从图3可以看出，微电网在120s时出现功率供需出现最大波动为0.14p.u.，此刻微电网频率偏差将会最大。从图4可以看出，含混合储能系统的微电网在运行模式2和3的情况下，频率调节能力得到改善；而采用精细化控制的运行模式3，频率偏差最小且频率恢复时间最短。在微电网仿真运行到120s时，运行模式1的最大频率偏差为0.56Hz，运行模式2的频率偏差为0.5Hz，而运行模式3的频率偏差为0.4Hz。从图5可以看出，采用精细化频率控制方法，不仅能够抑制频率偏差，而且有效地减小了互联微电网间联络线的功率波动。
(2)实例2
本实例设计并对比了微电网运行模式3和运行模式4，以验证滑模算法对微电网负荷频率控制的改善。运行模式4：相比于运行模式3，微电网采用滑模负荷频率控制进行频率调节，且精细化频率控制方法仍被采用。微电网在运行模式3、4情况下的频率偏差对比和联络线功率波动对比如图6和图7所示，图8为柴油发电机输出功率。从图6可以看出，运行模式4的频率偏差始终保持在±0.1Hz的范围内，微电网的频率偏差得到有效抑制，并稳定在频率偏差±0.2Hz的合理范围内。从图8可以看出，采用滑模算法优化负荷频率控制，即对柴油发电机调速器进行补偿控制能够提高了柴油发电机的瞬态功率响应性能，不仅减小了源荷波动时的功率幅值变化，而且提高了功率响应速度。从图7可以看出，采用滑模算法对互联微电网的联络线功率没有显著改善。
(3)实例3
本实例设计并对比了微电网运行模式4和运行模式5，以验证本发明一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法的有效性。运行模式5：相比于运行模式4，微电网采用滑模负荷频率控制进行频率调节，精细化频率控制方法被采用，同时通过模糊控制器对混合储能系统设置功率阈值。微电网在运行模式4、5情况下的频率偏差对比和联络线功率波动对比如图9和图10所示。微电网在运行模式4、5情况下的蓄电池和超级电容功率变化对比如图11和图12所示。从图9和图10可以看出，微电网在运行模式5的情况下，采用本发明涉及的频率协调控制方法能够保证频率偏差被抑制在合理范围内且联络线的功率波动也可以保持在较小范围内。从图11可以看出，采用模糊控制器设定混合储能系统的功率阈值，可以显著降低蓄电池的功率幅值变化。从图12可以看出，微电网在运行模式5的情况下，超级电容的功率变化可分为两种不同的阶段。当微电网功率不平衡严重时，通过大幅度改变超级电容的功率以便及时缓解供需不平衡；当微电网功率不平衡较小时，超级电容的功率幅值变化小于运行模式4相应的功率幅值。通过分析可知，本发明保证了频率和联络线功率在合理范围内变化，并根据不同的频率偏差和区域控制误差调整了混合储能系统的功率变化，使混合储能系统的功率幅值变化优于运行模式1-4。
(4)实例4
本实例设计三种微电网运行模式，以验证在源负荷不确定性和不同风能渗透率条件下本发明能够提高微电网的频率调节能力。运行模式6：本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法被采用，且不确定因数被添加到风速和负荷变化中。运行模式5、7、8采用本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，同时风能渗透率(风力发电机输出功率占负荷比例)分别为46％、55％和60％。微电网在运行模式5-8情况下的频率偏差对比和联络线功率波动对比如图13和图14所示。图15为微电网在运行模式6-8情况下的负荷和风力发电机输出功率图。从图13和图14可以看出，采用本发明的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，可以使微电网在不同风能渗透率和源荷不确定情况下保持频率偏差和联络线功率波动在一个合理的范围内。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)构建多源互联的微电网系统，包含风力发电系统、柴油机发电系统、蓄电池和超级电容构成的混合储能系统，以及负荷；
2)给出精细化频率控制方法，即，将频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE分解为不同分量用并作为不同供电系统频率控制的参考功率值；
3)设计考虑频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的模糊控制器，将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值；
4)基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型，并设计滑模控制器，将滑模控制器的控制率作为柴油发电机调速器的功率补偿量。
2.根据权利要求1所述的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，步骤1)中
(1)所述的风力发电系统包括：
风力机捕获的风能表示为：
Figure FDA0002415002730000011
式中：Pw是的风力机捕获的风能，vw是风速，Δvw是风速不确定项，ρ是空气密度，γ是桨叶的横截面积，λ＝γω/vw叶尖速比，β是桨矩角，Cp(λ,β)是风能利用系数，ω是转子角速度，表示为：
式中：J是转动惯量，PW是风力发电机的输出功率。
风力发电机的输出功率能够表示为：
Figure FDA0002415002730000013
式中：V是相电压，θ＝1-ωi/ω0是风力发电机的转差率，Rw1和Rw2分别是定子和转子的电阻，Xw1和Xw2分别是定子和转子的电抗；
(2)所述的蓄电池和超级电容构成的混合储能系统用传递函数描述为：
Figure FDA0002415002730000014
Figure FDA0002415002730000015
式中：Gb(s)是蓄电池的传递函数，GUC(s)是超级电容的传递函数，Kb和Tb是蓄电池的增益和时间常数，KUC和TUC是超级电容的增益和时间常数；
(3)所述的柴油机发电系统用传递函数描述为：
Figure FDA0002415002730000021
Figure FDA0002415002730000022
Figure FDA0002415002730000023
式中：Gg(s)是柴油发电机调速器的传递函数，Gt(s)柴油发电机的传递函数，Gp(s)是微电网系统传递函数。Tg，Tt和Tp是时间常数，Kp是微电网系统增益。
3.根据权利要求1所述的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，步骤2)具体包括：
(1)采用频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE作为精细化频率控制的控制量，通过低频滤波器对频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE进行高低频分量分解；
(2)将频率偏差Δf和区域控制误差ΔACE的低频分量分别作为柴油发电机一次频率调节和二次频率调节的功率参考值，频率偏差Δf的高频分量作为超级电容辅助一次频率调节的功率参考值，区域控制误差ΔACE的高频分量作为蓄电池辅助二次频率调节的功率参考值。
4.根据权利要求1所述的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，步骤3)所述的模糊控制器的模糊规则如下所示：
Δf为负大，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负大，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正大；
Δf为负中，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负中，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正中；
Δf为负小，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为正小；
Δf为负小，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为正小；
Δf为零，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为零；
Δf为零，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为零；
Δf为正小，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正小，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负小；
Δf为正中，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正中，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负中；
Δf为正大，ΔACE为负大时，Pb_fuzzy为正大，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为负中时，Pb_fuzzy为正中，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为负小时，Pb_fuzzy为正小，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为零时，Pb_fuzzy为零，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正小时，Pb_fuzzy为负小，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正中时，Pb_fuzzy为负中，PUC_fuzzy为负大；
Δf为正大，ΔACE为正大时，Pb_fuzzy为负大，PUC_fuzzy为负大；
其中，PUC_fuzzy和Pb_fuzzy是模糊控制器输出的混合储能系统中超级电容和蓄电池的功率阈值。
5.根据权利要求1所述的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，步骤3)所述的将模糊控制器输出作为混合储能系统的功率变化阈值满足如下公式：
Figure FDA0002415002730000041
式中，PUC和Pb为混合储能系统的输出功率；PUC_max和Pb_max混合储能系统中超级电容和蓄电池的最大功率值。
6.根据权利要求1所述的一种基于滑模算法的多源互联微电网频率协调控制方法，其特征在于，步骤4)中
(1)所述的基于给出的精细化频率控制方法构建新的负荷频率控制模型如下：
Figure FDA0002415002730000043
其中：状态向量x(t)所含状态变量均与时间有关，并表示为
x(t)＝[Δf ΔPd ΔPg ΔPf ΔE ΔACEL ΔPb ΔPUC ΔP12]T
Figure FDA0002415002730000042
Figure FDA0002415002730000051
Figure FDA0002415002730000052
Figure FDA0002415002730000053
式中，x(t)是状态向量，
Figure FDA0002415002730000056
为状态向量x(t)的倒数，u(t)是滑模控制器控制率，ΔPL(t)、ΔPW(t)、ΔPd、ΔPb、ΔPUC分别是微电网的负荷变化值、风力发电机的输出功率变化值、柴油发电机功率变化值、蓄电池功率变化值和超级电容功率变化值。A，B，FW，FL分别为微电网的系统参数矩阵，微电网的控制参数矩阵，风力发电机系统参数矩阵和负荷参数矩阵。R是柴油发电机调速器调节因数，Kf是频率偏差Δf的低频滤波器增益，Ke是频率增益，T12是微电网区域1和区域2间联络线功率同步因数，TLF是区域控制误差ΔACE的低频滤波器的时间常数，TLA是频率偏差Δf的低频滤波器的时间常数，ΔE是积分控制器增量，ΔPf是频率偏差Δf的低频滤波器的低频分量，ΔACEL是区域控制误差ΔACE的低频滤波器的低频分量，ΔP12是微电网区域1和区域2之间的联络线功率变化值，Kb和Tb是蓄电池增益和时间常数，Tg、Tt、Tp是柴油发电机系统的调速器和发电机常数以及微电网的系统时间常数，Kp微电网的系统增益。
(2)所述的设计的滑模控制器的过程包括：
(2.1)定义UF(t)＝FWΔPW(t)+FLΔPL(t)作为微电网的源荷不确定项，将负荷频率控制模型改写为：
Figure FDA0002415002730000054
(2.2)根据修改后的负荷频率控制模型，设计滑模面和滑模控制器的控制律：
设计滑模面τ(t)满足方程：
τ(t)＝CHx(t)
式中，CH为通过极点配置获得的参数矩阵；
到达滑模面τ(t)的控制率u(t)为：
Figure FDA0002415002730000055
式中，kH＞0，0≤αH≤1，arctan(*)是反正切函数，ξ为已知常数，且||UF(t)||≤ξ。
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