CN111654042A - 一种考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种考虑风电‑直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,考虑了火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站在系统频率调整中发挥的作用,通过在线采集电网运行状态数据和机组设备信息,建立火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站参与频率调整的聚合模型。该聚合模型以传递函数的形式对火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站参与调频过程进行表征。与现有的方法相比,采用本方法可以计及风电机组和直流输电系统在频率调节中发挥的作用,更加快速地预测系统频率变化的动态过程,从而提高电网频率态势预测的感知能力和精度,对于电网调度具有重要的指导意义。
Description
技术领域
本发明属于电力系统态势感知及趋势预测技术领域,涉及一种考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法。
背景技术
随着可再生能源发电、直流远距离输电等技术的快速发展,电力系统的电力电子化程度不断提升,电力电子变换器的快速灵活特性已开始深刻影响电力系统的动态行为,为电网的安全、高效运行带来机遇及挑战。以华中电网为例,新能源机组的大量投产、多直流的密集馈入,将造成系统中常规火电机组被大量替代,系统转动惯量和等效规模将不断减小,电网频率稳定特性将进一步恶化。但目前还缺乏大规模常规机组被替代后,电网频率特性变化的态势预测方法以及应对措施,缺乏考虑多时间尺度的频率协同控制策略。因此需要进一步考虑计及风电、直流等发电方式的辅助调频特性,从源-网-荷的频率响应特性对系统频率进行自动调节,对电网频率态势更加精确的预测。其中电源侧的频率调节能力源于多种发电机组的一次调频动作,电网侧的频率调节能力归根于直流输电系统频率调制功能,负荷侧的频率调节能力则是负荷对频率变化响应的结果。
由此可见,传统的系统频率响应模型只考虑了火电机组的调频作用,针对可再生能源并网后,系统电源组成复杂,该模型在电网频率态势在线预测中将不够全面。因此一种综合考虑火电机组、风电机组、直流调制和抽水蓄能电站在系统频率响应中的调节作用,将提高电网频率态势预测的精度,提高电力系统频率预测的能力,对于电网调度具有重要的指导意义。
发明内容
为解决电力电子化趋势下电网频率态势在线预测的问题,本发明提供了一种根据系统运行状态数据以及机组设备信息,源网荷多资源进行电网频率态势在线预测的方法。
为了达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,包括如下步骤:
(1)实时监控分析电网的运行状态,判断是否发生了功率缺额事件;
(2)若电网没有发生功率缺额事件,则返回步骤(1)继续监控;若电网发生了功率缺额事件,则进入步骤(3);
(3)采集电网的运行状态数据以及各个机组的设备信息;
(4)基于传统系统频率响应模型,建立考虑风电-直流辅助调频能力的电网频率态势预测聚合模型,所述电网频率态势预测聚合模型中加入风电机组的虚拟惯量调频模型、直流频率调制控制器模型,以及抽水蓄能电站的调频模型,并对各个模型中关键参数进行等值聚合;
(5)根据步骤(3)中采集到的电网的功率缺额值以及相关运行数据整定电网频率态势预测聚合模型中的参数信息;
(6)对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据模型推导所得的s域表达式给出相应运行工况下电网频率态势的在线预测结果。
进一步的,所述步骤(3)中电网的运行状态数据以及各个机组的设备信息具体包括:第i台火电机组惯性时间常数Hi,阻尼常数Di,机械功率增益Kmi、汽轮机时间常数TRi,一次调频系数Ri;、第j台风电机组虚拟惯性系数Hwj,虚拟阻尼系数Dwj,第k条直流输电线路的一阶惯性环节时间常数TmesRk和TmesIk,用于模拟测量引起的滞后情况,微分时间常数Twrk和Twik,用于隔离直流分量,调制增益系数KSk和KLk,滤波器时间常数Tfk、TOSk和TOLk,超前-滞后环节时间常数T0S、T1S、T2S、T3S、T4S和T0L、T1L、T2L、T3L、T4L,第m台抽水蓄能电站机组的水流惯性时间常数Twm,系统反馈时间常数Tim,调差系数δm,系统反馈系数βm和水泵模式响应调频系数KDpm。
进一步的,所述步骤(4)中风电机组的虚拟惯量调频模型计及了风电机组的虚拟惯性环节,使得风电机组能够参与系统的调频任务,含风电的电力系统频率响应传递函数为:
ΔPw=ρ(2Hws+Dw)Δω (1)
其中ρ为风电渗透率,Hw为聚合后风电机组的虚拟惯性系数,Dw为聚合后风电机组的虚拟阻尼系数,ΔPw为风电机组的有功功率增量,Δω为系统频率的偏移量,s为拉普拉斯变化后的复变量。
进一步的,所述步骤(4)中直流频率调制控制器模型如下:
直流送端系统弱,受端系统较强时,直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
ΔPd为直流系统的有功功率增量,Twr是聚合后直流系统的微分时间常数,KS是聚合后直流系统的调制增益系数,Tf是聚合后直流系统的滤波器时间常数;
直流送端和受端交流系统都较弱时,直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
Twi是聚合后直流系统的微分时间常数,ΔωR为直流受端交流系统频率的偏移量,ΔωI为直流送端系统频率的偏移量,KL是聚合后直流系统的调制增益系数;
对于直流受端系统而言,忽略送端系统的频率响应,即式(3)变为:
进一步的,所述步骤(4)中抽水蓄能电站的调频模型如下:
当抽水蓄能电站运行在发电模式时,根据其水轮机组的调速器模型,得到其系统频率响应的传递函数为:
δ为聚合后抽水蓄能电站水电机组的调差系数;
当抽水蓄能电站运行在水泵模式时,抽水蓄能电站相当于一个可响应系统频率变化的负荷,聚合后抽水蓄能电站水泵模式的响应调频系数为KDp,则其系统频率响应函数为:
ΔPp=KDpΔω (6)。
进一步的,所述步骤(4)中关键参数的等值聚合包括以下过程:
根据火电机组、风电机组和抽水蓄能电站机组的基准功率,对采集到的数据进行归化、聚合,对于电网中的N台火电机组、M台风电机组和L台抽水蓄能电站水电机组,定义火电机组的总基准功率为风电机组的总基准功率为抽水蓄能电站水电机组的总基准功率为其归化、聚合方法如下:
I、D、Km、TR、R分别为聚合后火电机组惯性时间常数、阻尼常数、机械功率增益、汽轮机时间常数、一次调频系数;Hw、Dw分别为聚合后风电机组的虚拟惯性系数、虚拟阻尼系数;Tw、Ti、δ、β、KP分别为聚合后抽水蓄能电站水电机组的水流惯性时间常数、系统反馈时间常数、调差系数、系统反馈系数、负荷模式响应调频系数。
进一步的,所述电网频率态势预测聚合模型公式表达如下:
ΔP=ΔPt+ΔPw+ΔPd+ΔPp (7)
该式表明当功率缺额为ΔP时,火电机组、风电机组、直流调制和抽水蓄能电站根据相应的频率波动Δω分别提供有功功率增量ΔPt、ΔPw、ΔPd、ΔPp以平稳电网的频率波动。
与现有技术相比,本发明具有如下优点和有益效果:
本发明方法考虑到了风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站对于电网频率的调节作用,从源-网-荷等三个方面的频率响应特性对系统频率进行自动调节,对电网频率态势更加精确的预测。本发明通过实时监控采集电网运行状态数据以及机组设备信息,归化聚合,从而建立起综合考虑火电机组、风电机组、直流频率调制和抽水蓄能电站的电网频率态势预测聚合模型。该模型相对于现有的系统频率预测模型,额外考虑了风电机组和直流输电系统在系统频率调整中的作用,有助于提高电力电子化趋势下电网频率态势在线预测的精度,有利于相关人员进行电网的调控以及指挥调度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为风电参与系统调频的控制器原理图;
图3为直流频率调制的控制器原理图;
图4为考虑火电机组、风电机组、直流频率调制和抽水蓄能电站的电网频率态势预测聚合模型。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明,应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本发明提供了一种考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其流程如图1所示,包括如下步骤:
(1)实时监控分析电网的运行状态,判断是否发生了功率缺额事件。
(2)若电网没有发生功率缺额事件,则返回步骤(1)继续监控;若电网发生了功率缺额事件,则进入步骤(3)。
(3)采集电网的运行状态数据以及各个机组的设备信息。这些信息主要包括火电机组、风电机组、直流输电线路和抽水蓄能电站机组的运行状态数据和设备信息,具体包括:第i台火电机组惯性时间常数Hi,阻尼常数Di,机械功率增益Kmi、汽轮机时间常数TRi,一次调频系数Ri;、第j台风电机组虚拟惯性系数Hwj,虚拟阻尼系数Dwj,第k条直流输电线路的一阶惯性环节时间常数TmesRk和TmesIk,用于模拟测量引起的滞后情况,微分时间常数Twrk和Twik,用于隔离直流分量,调制增益系数KSk和KLk,滤波器时间常数Tfk、TOSk和TOLk,超前-滞后环节时间常数T0S、T1S、T2S、T3S、T4S和T0L、T1L、T2L、T3L、T4L,第m台抽水蓄能电站机组的水流惯性时间常数Twm,系统反馈时间常数Tim,调差系数δm,系统反馈系数βm和水泵模式响应调频系数KDpm。
(4)基于传统系统频率响应(System frequency Response,SFR)模型,建立考虑风电-直流辅助调频能力的电网频率态势预测聚合模型,该聚合模型中加入了风电机组的虚拟惯量调频模型、直流频率调制控制器模型,以及抽水蓄能电站的调频模型,并对各个模型中关键参数进行等值聚合。
风电参与系统调频的控制器原理如图2所示,风电机组的虚拟惯量调频模型如下:计及了风电机组的虚拟惯性环节,使得风电机组能够参与系统的调频任务,含风电的电力系统频率响应传递函数为:
ΔPw=ρ(2Hws+Dw)Δω (1)
其中ρ为风电渗透率,Hw为聚合后风电机组的虚拟惯性系数,Dw为聚合后风电机组的虚拟阻尼系数,ΔPw为风电机组的有功功率增量,Δω为系统频率的偏移量,s为拉普拉斯变化后的复变量。
直流频率调制的控制器原理如图3所示,直流频率调制控制器模型如下:根据直流系统和交流系统的强弱可以分为如下三种情况进行频率调制:(a)直流的送端和受端系统都比较强,此时系统承受干扰的能力强,在故障情况下频率波动小,可以忽略直流频率调制的作用,因此可以不对第一种情况进行分析;(b)直流送端系统弱,受端系统较强。此时可以合理假设:在故障及恢复期间,受端系统频率波动远小于送端系统,从而忽略受端系统频率影响,只考虑送端频率波动情况下直流频率调制控制器的作用,此时逆变站大方式调制区处于死区状态,不起作用。同时,在稳态情况下,假设控制系统运行在限幅环节设定范围内,因此不考虑限幅环节的影响;此外,非线性环节在很小的频率变化范围时,其存在一个给定斜率,当频率变化稍大时,其进入正常斜率范围,斜率大小为1,对系统结果影响很小。因此在忽略非线性环节作用后,根据直流频率调制控制器传递函数框图,得到直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
ΔPd为直流系统的有功功率增量,Twr是聚合后直流系统的微分时间常数,KS是聚合后直流系统的调制增益系数,Tf是聚合后直流系统的滤波器时间常数。
(c)直流送端和受端交流系统都较弱。因此在故障及恢复期间,两端系统频率波动都较大,两端控制器都需考虑进来。在稳态情况下,假设控制系统运行在限幅环节设定的范围内,即不考虑限幅环节的影响;此外,非线性环节在很小的频率变化范围内时,可以认为频率变化斜率一定,当频率变化稍大时,进入正常斜率范围,斜率大小为1,对系统结果影响很小,因此可以忽略非线性环节作用,此时直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
Twi也是聚合后直流系统的微分时间常数,ΔωR为直流受端交流系统频率的偏移量,ΔωI为直流送端系统频率的偏移量,KL也是聚合后直流系统的调制增益系数。
对于直流受端系统而言,可以忽略送端系统的频率响应,即式(3)变为:
抽水蓄能电站的调频模型如下:抽水蓄能电站既是发电厂又是用电负荷,即电动-发电机和水泵-水轮机可以运行在发电模式和水泵模式两种模式下。因此根据抽水蓄能电站的运行模式可以分为两种情况讨论:(a)当抽水蓄能电站运行在发电模式时,根据其水轮机组的调速器模型,可以得到其系统频率响应的传递函数为:
δ为聚合后抽水蓄能电站水电机组的调差系数。
(b)当抽水蓄能电站运行在水泵模式时,抽水蓄能电站相当于一个可响应系统频率变化的负荷,聚合后抽水蓄能电站水泵模式的响应调频系数为KDp,则其系统频率响应函数为:
ΔPp=KDpΔω (6)
所以综合考虑火电机组、风电机组、直流频率调制和抽水蓄能电站在系统频率响应中的调节作用的模型,对火电机组、风电机组、抽水蓄能电站的水电机组等值聚合后,电网频率态势预测聚合模型如图4所示,公式表达为:
ΔP=ΔPt+ΔPw+ΔPd+ΔPp (7)
该式表明当功率缺额为ΔP时,火电机组、风电机组、直流调制和抽水蓄能电站根据相应的频率波动Δω分别提供有功功率增量ΔPt、ΔPw、ΔPd、ΔPp以平稳电网的频率波动。
聚合模型关键参数计算方法包括以下过程:
根据火电机组、风电机组和抽水蓄能电站机组的基准功率,对采集到的数据进行归化、聚合,对于电网中的N台火电机组、M台风电机组和L台抽水蓄能电站水电机组,定义火电机组的总基准功率为风电机组的总基准功率为抽水蓄能电站水电机组的总基准功率为其归化、聚合方法如下:
J、D、Km、TR、R分别为聚合后火电机组惯性时间常数、阻尼常数、机械功率增益、汽轮机时间常数、一次调频系数;Hw、Dw分别为聚合后风电机组的虚拟惯性系数、虚拟阻尼系数;Tw、Ti、δ、β、KP分别为聚合后抽水蓄能电站水电机组的水流惯性时间常数、系统反馈时间常数、调差系数、系统反馈系数、负荷模式响应调频系数。
(5)根据步骤(3)中采集到的电网的功率缺额值以及相关运行数据整定电网频率态势预测聚合模型中的参数信息。
(6)对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据模型推导所得的s域表达式给出相应运行工况下电网频率态势的在线预测结果。
本发明方法考虑了火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站在系统频率调整中发挥的作用,通过在线采集电网运行状态数据和机组设备信息,建立火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站参与频率调整的聚合模型。该聚合模型以传递函数的形式对火电机组、风电机组、直流输电系统和抽水蓄能电站参与调频过程进行表征。与现有的方法相比,采用本方法可以计及风电机组和直流输电系统在频率调节中发挥的作用,更加快速地预测系统频率变化的动态过程,从而提高电网频率态势预测的感知能力和精度,对于电网调度具有重要的指导意义。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段,还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
包括如下步骤:
(1)实时监控分析电网的运行状态,判断是否发生了功率缺额事件;
(2)若电网没有发生功率缺额事件,则返回步骤(1)继续监控;若电网发生了功率缺额事件,则进入步骤(3);
(3)采集电网的运行状态数据以及各个机组的设备信息;
(4)基于传统系统频率响应模型,建立考虑风电-直流辅助调频能力的电网频率态势预测聚合模型,所述电网频率态势预测聚合模型中加入风电机组的虚拟惯量调频模型、直流频率调制控制器模型,以及抽水蓄能电站的调频模型,并对各个模型中关键参数进行等值聚合;
(5)根据步骤(3)中采集到的电网的功率缺额值以及相关运行数据整定电网频率态势预测聚合模型中的参数信息;
(6)对所建立的电网频率态势预测聚合模型进行仿真计算或者根据模型推导所得的s域表达式给出相应运行工况下电网频率态势的在线预测结果。
2.根据权利要求1所述的考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,所述步骤(3)中电网的运行状态数据以及各个机组的设备信息具体包括:第i台火电机组惯性时间常数Hi,阻尼常数Di,机械功率增益Kmi、汽轮机时间常数TRi,一次调频系数Ri;、第j台风电机组虚拟惯性系数Hwj,虚拟阻尼系数Dwj,第k条直流输电线路的一阶惯性环节时间常数TmesRk和TmesIk,用于模拟测量引起的滞后情况,微分时间常数Twrk和Twik,用于隔离直流分量,调制增益系数KSk和KLk,滤波器时间常数Tfk、TOSk和TOLk,超前-滞后环节时间常数T0S、T1S、T2S、T3S、T4S和T0L、T1L、T2L、T3L、T4L,第m台抽水蓄能电站机组的水流惯性时间常数Twm,系统反馈时间常数Tim,调差系数δm,系统反馈系数βm和水泵模式响应调频系数KDpm。
3.根据权利要求1所述的考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中风电机组的虚拟惯量调频模型计及了风电机组的虚拟惯性环节,使得风电机组能够参与系统的调频任务,含风电的电力系统频率响应传递函数为:
ΔPw=ρ(2Hws+Dw)Δω (1)
其中ρ为风电渗透率,Hw为聚合后风电机组的虚拟惯性系数,Dw为聚合后风电机组的虚拟阻尼系数,ΔPw为风电机组的有功功率增量,Δω为系统频率的偏移量,s为拉普拉斯变化后的复变量。
4.根据权利要求1所述的考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中直流频率调制控制器模型如下:
直流送端系统弱,受端系统较强时,直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
ΔPd为直流系统的有功功率增量,Twr是聚合后直流系统的微分时间常数,KS是聚合后直流系统的调制增益系数,Tf是聚合后直流系统的滤波器时间常数;
直流送端和受端交流系统都较弱时,直流频率调制的系统频率响应传递函数为:
Twi是聚合后直流系统的微分时间常数,ΔωR为直流受端交流系统频率的偏移量,ΔωI为直流送端系统频率的偏移量,KL是聚合后直流系统的调制增益系数;
对于直流受端系统而言,忽略送端系统的频率响应,即式(3)变为:
6.根据权利要求1所述的考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中关键参数的等值聚合包括以下过程:
根据火电机组、风电机组和抽水蓄能电站机组的基准功率,对采集到的数据进行归化、聚合,对于电网中的N台火电机组、M台风电机组和L台抽水蓄能电站水电机组,定义火电机组的总基准功率为风电机组的总基准功率为抽水蓄能电站水电机组的总基准功率为其归化、聚合方法如下:
H、D、Km、TR、R分别为聚合后火电机组惯性时间常数、阻尼常数、机械功率增益、汽轮机时间常数、一次调频系数;Hw、Dw分别为聚合后风电机组的虚拟惯性系数、虚拟阻尼系数;Tw、Ti、δ、β、KP分别为聚合后抽水蓄能电站水电机组的水流惯性时间常数、系统反馈时间常数、调差系数、系统反馈系数、负荷模式响应调频系数。
7.根据权利要求1所述的考虑风电-直流辅助调频的电网频率态势在线预测方法,其特征在于,所述电网频率态势预测聚合模型公式表达如下:
ΔP=ΔPt+ΔPw+ΔPd+ΔPp (7)
该式表明当功率缺额为ΔP时,火电机组、风电机组、直流调制和抽水蓄能电站根据相应的频率波动Δω分别提供有功功率增量ΔPt、ΔPw、ΔPd、ΔPp以平稳电网的频率波动。
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