CN112564135A - 一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法及装置，由电力系统当前时刻的频率缺额计算得到有功功率缺额，并由有功功率缺额和有功功率备用容量得到出力切换指标；根据出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控顺序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系；从而进一步结合新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量；以此为基础，执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的多个电压调控分区；在每一个存在节点电压越限问题的电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略。从而减小通信压力和调控复杂度，更好地保证了新能源与储能电站群能够实现预期最优目标的运行方案。

Description

一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法及装置
技术领域
本发明属于电网协调控制技术领域，具体涉及一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法。
背景技术
可再生分布式电源规模化开发与就地并网可有效降低网络损耗、提高能源利用效率，但其高比例接入将改变传统配电网结构特征与运行方式，增加系统运行复杂度和不确定性，给频率控制和电压控制带来新挑战。传统离散无功调压设备如有载调压变压器和并联电容器组等，其安装地点固定，响应速度迟缓，难以动态调节局部电压越限；安装静止无功补偿器、静止无功发生器等动态无功补偿装置成本较高，将会加重配电网经济负担。风电机组、光伏电站、储能电站等通过变流器并网进行有功/无功解耦控制，可对电网所需的有功和无功补偿实现快速响应，并可对所给定的功率指令进行连续跟踪，实现配电网动态功率调节。
随着可控无功源大量接入配电网，配电网节点数目逐渐增多，其拓扑结构愈发复杂，这使得集中控制越来越难以满足配网功率调控精准性和快速性的要求。针对上述问题，本发明在研究新能源与储能电站群功率调控特性基础上，提出一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法。
发明内容
本发明的目的是提供了一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法及装置，以解决相关技术中存在的集中控制控制结构复杂、响应时间长、及时性差的问题。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：(等权利要求确定后再补充这块内容)
通过本发明上述实施例，在无需人为干预情况下，采用区域集中的思想进行电力系统调频控制，通过频率调差系数计算系统有功功率缺额和出力临界切换指标，可以根据出力临界切换指标的大小来启动合适的调控对象；采用分区自治的思想来对电力系统的电压水平进行调控，根据各节点间电气耦合程度和无功功率备用容量执行动态分区算法，在电压越限区域内部设定多目标协调优化函数，并采用粒子群算法进行求解，从而得到区域内部新能源与储能电站群的调度指令。从而减小通信压力和调控复杂度，更好地保证了新能源与储能电站群能够实现预期最优目标的运行方案。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为根据本发明实施例的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法的流程图；
图2为根据本发明实施例中改进的IEEE33节点仿真拓扑图；
图3-1为根据本发明实施例中电网频率跌落时储能单独参与调频的仿真结果图；
图3-2为根据本发明实施例中电网频率骤升时储能单独参与调频的仿真结果图；
图3-3为根据本发明实施例中电网频率骤升时储能与光伏协调参与调频的仿真结果图；
图3-4为根据本发明实施例中电网频率跌落时储能、光伏、可控负荷协调参与调频的仿真；
图4-1为根据本发明实施例中5:00时新能源与储能电站群动态分区仿真结果图；
图4-2为根据本发明实施例中12:00时新能源与储能电站群动态分区仿真结果图；
图4-3为根据本发明实施例中20:00时新能源与储能电站群动态分区仿真结果图；
图5为根据本发明实施例中系统中各节点电压仿真波形图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为根据本发明实施例的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法的流程图；如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101，采集电力系统当前时刻的频率，其和额定频率做差后得到频率缺额，将所述频率缺额乘以频率调差系数得到有功功率缺额；
步骤S102，根据所述有功功率缺额和有功功率备用容量得到出力切换指标；
步骤S103，根据所述出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控顺序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系；
步骤S104，根据所述有功功率分配关系和新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量；
步骤S105，根据电气耦合度和所述无功功率备用容量执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的多个电压调控分区；
步骤S106，在每一个存在节点电压越限问题的所述电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略。
通过本发明上述实施例，在无需人为干预情况下，采用区域集中的思想进行电力系统调频控制，通过频率调差系数计算系统有功功率缺额和扰动临界切换指标，可以根据扰动临界切换指标的大小来启动合适的调控对象；采用分区自治的思想来对电力系统的电压水平进行调控，根据各节点间电气耦合程度和无功功率备用执行电力系统分区算法，在电压越限区域内部设定多目标协调优化函数，采用粒子群算法进行求解，从而得到区域内部新能源与储能电站群的调度指令。从而减小通信压力和调控复杂度，更好地保证了新能源与储能电站群能够实现预期最优目标的运行方案。
根据本发明上述实施例，首先根据频率缺额计算得到有功功率缺额，可以根据当前电网频率偏差确定需要调整的新能源与储能电站群的有功出力总量，其所需公式如下：
ΔP＝Kf(fN-f)
其中，f为电力系统的实际频率，fN为电力系统的额定频率，Kf为有功功率调差系数，ΔP为有功功率缺额。该计算方法过程简单，操作便捷，只需要采集当前电网的频率信号，便可得到有功功率缺额量。
根据本发明上述实施例，由所述有功功率缺额和有功功率备用容量得到扰动切换指标，其所需公式如下：
Figure BDA0002851132270000061
其中，Fi为新能源与储能电站群的出力临界切换指标，F储能代表储能电站群的出力临界切换指标，F新能源代表新能源电站群的出力临界切换指标，F可控负荷代表可控负荷的出力临界切换指标；ΔP为有功功率缺额的实际值；Pi.backup为新能源与储能电站群各自的备用容量实际值。从而具体量化了新能源与储能电站群的有功出力调整能力，可以根据该切换指标进一步制定有功功率的分配方法。
根据本发明上述实施例，根据扰动切换指标和给定的新能源与储能电站群调控时序，得到系统中各装置的有功功率分配关系，具体内容如表1所示：
表1
Figure BDA0002851132270000062
Figure BDA0002851132270000071
(1)有功功率缺额为正值，即区域内部突增负荷或新能源电站出力突然减小：
①当F储能≤1时，储能独立参与调控；
②当F储能>1且F储能+F新能源≤1时，储能极限放电，新能源电站增加出力；
③当F储能+F新能源>1且F储能+F新能源+F可控负荷≤1时，储能极限放电，新能源电站增加输出，可控负荷进行减载操作；
(2)有功功率缺额为负值，即区域内负荷断开或者新能源电站出力增大：
①当F储能≥-1时，储能独立参与调控；
②当F储能<-1且F储能+F新能源≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出；
③当F储能+F新能源<-1且F储能+F新能源+F可控负荷≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出，可控负荷全部投运，必要时可进行新能源电站切机操作；
多个储能电站与多个新能源电站间按照其备用有功功率的比例进行有功功率分配。当电网出现频率扰动时，可以根据本发明上述实施例迅速、简便地确定新能源与储能电站群的有功出力，从而迅速对电网做出相应的功率补偿，将电网频率维持在一个较为安全合理的水平，也为新能源与储能电站群无功功率备用容量的计算确定基础。
新能源与储能电站群的电压动态调控能力与无功功率备用容量直接相关，因此电压调控策略的基础是要快速确定新能源与储能电站群的无功功率备用容量。根据本发明上述实施例，由所述有功功率分配关系和新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量，具体为：
根据双馈型风电机组运行特性，其无功功率备用容量由机侧变流器和网侧变流器共同决定。其中，机侧无功功率备用容量同时受定子侧电流及转子侧电流限制，网侧无功功率备用容量受变流器容量限制：
Figure BDA0002851132270000081
Figure BDA0002851132270000082
Figure BDA0002851132270000083
其中，Pm为风电机组输入机械功率，由捕获风能大小决定；Qs和Qc分别为定子侧注入无功功率和网侧变流器从电网中输入的无功功率；Ls、Lm分别为定子电感和励磁电感；Is、Ir分别为定、转子电流有效值；s为转差率，s＝(ω1-ωr)/ω1，ω1、ωr分别为同步旋转角速度和转子旋转角速度；Us为定子电压有效值；Sc,max为网侧变流器容量限值。
光伏逆变器利用自身无功控制功能为配电系统提供电压支撑，无功功率备用容量与逆变器容量关系为
Figure BDA0002851132270000084
其中，QPV,max为逆变器最大无功输出容量；Ppv为光伏逆变器有功出力；Sinv为逆变器容量，约为额定有功容量的1.0～1.1倍。直驱型风电机组网侧逆变器无功功率备用容量计算方法与光伏逆变器相同。
储能变流器利用自身无功控制功能为配电系统提供电压支撑，无功功率备用容量与逆变器容量关系为
Figure BDA0002851132270000091
其中，QESS,max为储能变流器最大无功输出容量；PESS为储能变流器有功出力；Sinv为逆变器容量，约为额定有功容量的1.0～1.1倍。
传统电网电压动态调控策略以集中式控制为主，当电网节点数目逐渐增多，拓扑结构愈发复杂，集中控制越来越难以满足电网电压调控精准性和快速性要求。因此，本发明采用分区控制的思想对电网电压进行调控，首先需要制定分区指标，根据本发明上述实施例，制定各节点间电气耦合程度和无功功率备用指标，具体为：
根据潮流计算中雅克比矩阵的逆矩阵获得系统中各节点电压/功率灵敏度：
Figure BDA0002851132270000092
其中，灵敏度因子SPU和SQU分别为节点注入单位有功、无功功率引起的电压幅值变化量；SPθ和SQθ分别为节点注入单位有功、无功功率引起的电压相角变化量。
根据模块度函数确定最优分区数目：
Figure BDA0002851132270000093
Figure BDA0002851132270000101
Figure BDA0002851132270000102
其中：Aij为连接节点i和节点j的边的权重，当节点i和节点j直接相连时Aij＝1，不相连时Aij＝0；ki表示所有与节点i相连的边的权重之和；m表示网络中所有边的权重之和；若节点i与节点j在同一分区，则δ(i,j)＝1，否则δ(i,j)＝0。
将节点间边的权重替换为电压无功灵敏度决定：
Figure BDA0002851132270000103
制定分区动态无功储备指标βi：
Figure BDA0002851132270000104
其中：QG,i为分区i可用动态无功裕度；QL,i为区内负荷无功需求。分区结果必须满足各区域无功储备指标βi大于预置值。配电网总动态无功储备指标β的定义与分区动态无功储备指标βi的定义相同。
分区指标指定后需要进一步明确具体的分区策略，根据本发明上述实施例，根据各节点间电气耦合程度和无功功率备用容量计算分区结果，具体为：
计算配电网总动态无功储备β，若满足要求，初始化配电网分区，以各节点作为一个独立子分区。从新能源与储能电站节点开始，每次合并两节点形成新分区，两节点中必须含一个新能源与储能电站节点且至少含一个孤立节点。即独立成分区的节点，合并后的分区作为新能源与储能电站节点，直至所有孤立节点合并完毕，初始分区完成。若某分区βi不满足无功储备约束，则与相邻无功储备充裕的分区合并，直至所有分区均满足无功储备约束，保留当前分区方案。根据模块度函数进行分区合并优化，直至模块度函数最大，分区过程停止，获取最优分区结果。
分区结束后需要确定各个分区内部具体的调控目标，单一调控目标难以达到新能源利用率最大、电压水平最佳、有功网损最小等电网的综合需求目标，因此需要设定一个多目标优化函数。根据本发明上述实施例，在每一个根据所述动态分区策略得到的电压调控分区内部，监测各分区内部节点电压越限情况，若无节点电压越限，则不执行功率优化策略；若有节点电压越限，则在该分区内部，设定多目标优化模型，具体为：
(1)新能源的利用率最大。保证在电网安全运行的前提下，尽可能减少新能源有功出力的切除量，即
Figure BDA0002851132270000111
其中，NDG为配电网中的新能源电站数量，
Figure BDA0002851132270000112
为第i个节点上所挂接新能源电站的有功出力的预测值，Pi,DG为第i个节点所挂接新能源电站有功输出的实际值。
(2)电压水平最佳。将实际电压与参考电压的偏差作为目标函数，保持电压处于良好水平，尽可能使节点电压总偏差最小，即
Figure BDA0002851132270000121
其中，Nload为配电网的节点数，Vi ref为节点i电压的参考值，Vi为节点i电压的实际值，Vi max、Vi min分别为节点电压幅值的最高、最低限值。
(3)有功网损最小。从经济角度出发，减少有功网损能够有效提高运营的经济性，即
Figure BDA0002851132270000122
其中，Nb为系统支路数；Gb(i,j)是连接节点i、j的第b条支路的电导；Vi、Vj分别是节点i、j的电压幅值；θij为节点i、j之间的电压相角差。
综上所述，令
Figure BDA0002851132270000123
f3＝Ploss，将三个不同目标函数经加权求和后形成一个多目标的综合优化函数，可得到如下函数：
F＝ω1f1+ω2f2+ω3f3
其中，ω1、ω2、ω3分别为函数f1、f2、f3的权重系数，且ω1+ω2+ω3＝1。
多目标优化问题通常属于随机性动态优化问题。随着智能电网的快速发展，电力系统的智能控制系统愈发复杂，其控制方式灵活多变，并且所期望同时达到的性能指标朝着多样化的方向发展。在实际运行过程中，数学模型的建立通常难以达到精确水平，约束条件也往往存在一定的模糊性。这种情况下，使用传统的求解方法很难符合系统的实际要求。近年来，人工智能技术的迅速发展，为大型运行系统的优化提供了更为可靠、迅速的实现途径。因此，解决电力系统中复杂随机性动态优化问题的最佳途径是采用人工智能算法进行求解。粒子群算法主要是通过模拟鸟群觅食的行为，观察鸟群在一定范围内如何协作搜索食物和如何达到群体获取食物最大化的过程，最终形成的一种在给定初始条件下经过迭代寻优的新型进化算法。粒子群算法由于其容易理解、易于实现、全局搜索能力强、计算速度快等优势，在大量的优化问题中得到成功应用。根据本发明上述实施例，利用粒子群算法求解多目标优化函数，具体为：
将有功、无功分别归类形成两列不同向量，令其满足运行过程中的约束，作为第i个粒子，表示如下，
Xi＝(Pi1,Pi2,…,Pim；Qi1,Qi2,…,Qim)，i＝1,2,…n
相应粒子的更新速度也是一个m维向量，记
Vi＝(vpi1,vpi2,…,vpim；vqi1,vqi2,…,vqim)，i＝1,2,…n
记第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为
pbest＝(Pi1,Pi2,…,Pim；Qi1,Qi2,…,Qim)，i＝1,2,…n
整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为
gbest＝(Pg1,Pg2,…,Pgm；Qg1,Qg2,…,Qgm)
寻化的过程中，各个粒子根据如下的公式和来更新自己的速度和位置：
Vi+1＝w*Vi+c1*rand*(pbest-Xi)+c2*rand*(gbest-Xi)
Xi+1＝Xi+Vi+1
其中，c1和c2是非负常数，分别为个体认知学习因子和社会认知学习因子，起加速作用。根据经验，通常取c1＝c2，本项目设置c1＝c2＝2，i＝1,2,…,m；Vi是粒子的速度，Vi＝[vmin,vmax]，vmin、vmax为粒子更新的速度的上下限，决定粒子当前位置与最佳位置的精度，通常设定为每维变化的10％～20％；rand为介于[0,1]之间的随机数；w为惯性系数，能够调整算法全局以及局部搜索能力之间的平衡。w的设置采用自适应策略，随着迭代次数的增加，w随之线性减小，即：
w＝wmin+(wmax-wmin)*(maxiter-iter)/maxiter
其中，wmax、wmin分别为惯性系数的上下限，分别设置为0.9、0.4；maxiter为最大迭代次数，设置为100；iter为当前迭代次数，初始设置为0。
为验证本发明实施例的控制方法的有效性，在如图2所示仿真算例上进行仿真验证研究，基准值选取：SB＝10MVA；UB＝12.66kV。各节点电压偏移上下限为±0.7％；节点7、16和24接入分布式风电机组，装机容量分别为0.6MW、0.6MW、0.8MW；节点21和30接入分布式光伏，装机容量均为0.6MW；节点5和13接入储能电站，装机容量均为0.8MW；节点22和33分别接入4组并联电容器组，每组容量为0.1Mvar；
图3-1和图3-2是小扰动下储能单独参与调频的仿真波形，图3-3是较大扰动下储能与光伏协调参与调频的仿真波形，图3-4是更大扰动下储能、光伏、可控负荷协调参与调频的仿真波形，1.4s时可控负荷采取了减载操作。可以看出根据电网频率的跌落情况，区域集中调频策略可以实现不同设备间的功率分配。
本发明选取3个典型时刻(5:00、12:00、20:00)的分区优化结果进行对比分析。其中，5:00(图4-1)处于负荷低谷期，系统无功储备充足；12:00(图4-2)负荷较重且光伏有功出力接近峰值，光伏逆变器无功储备较为紧张，而风机无功储备相对充足；20:00(图4-3)为负荷晚高峰，光伏有功出力近乎零，无功充足(假设有储能设备提供直流电压)，风电无功储备相对紧俏。结合表2可知：5:00各分区无功储备均满足要求，最佳分区方案为5个分区，与以模块度函数值最大为衡量指标的分区方案一致，即初始分区为最佳分区；12:00由于初始分区1容性无功储备不足，分区调整过程中将分区1与邻近无功储备充足的分区2合并，这使得最佳分区模块度函数降低；同样，20:00初始分区2和分区3感性无功储备不足，分别与分区1、分区4合并来满足无功储备，模块度函数值由最优值0.1422降低为0.1420。
表2
Figure BDA0002851132270000151
Figure BDA0002851132270000161
图5和表3给出了集中控制与分区自治策略控制效果对比，在考虑分区的实时功率优化方案下，仅对电压越限节点所在分区内电源无功出力进行调节即可满足调节需求，实现就地补偿，降低无功功率在线路上的流动，平均网损为0.1231MWh，平均优化时间为27.31s；相比之下，不考虑分区的实时功率优化方案针对全网所有动态无功源进行实时无功优化，尽管个别节点的电压改善效果更佳，但同时也加重了全网线路上的无功流动程度，增加了网损，且优化变量增多也增加了优化计算的时间复杂度：较考虑分区方案平均网损增加0.01MWh，为0.1352MWh，平均优化时间增加近2倍，为70.49s。说明所提分区自治控制策略可以实现电力系统的多目标优化功能。
表3
Figure BDA0002851132270000162
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上述对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，包括：
采集电力系统当前时刻的频率，其和额定频率做差后得到频率缺额，将所述频率缺额乘以频率调差系数得到有功功率缺额；
根据所述有功功率缺额和有功功率备用容量得到出力切换指标；
根据所述出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控顺序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系；
根据所述有功功率分配关系和新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量；
根据电气耦合度和所述无功功率备用容量执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的多个电压调控分区；
在每一个存在节点电压越限问题的所述电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略。
2.根据权利要求1所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，采集电力系统当前时刻的频率，其和额定频率做差后得到频率缺额，将所述频率缺额乘以频率调差系数得到有功功率缺额，包括：
ΔP＝Kf(fN-f)
其中，ΔP为有功功率缺额，Kf为有功功率调差系数，fN为电力系统的额定频率，f为电力系统的实际频率。
3.根据权利要求1所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，根据所述有功功率缺额和有功功率备用容量得到出力切换指标，包括：
Figure FDA0002851132260000021
i＝储能,新能源,可控负荷
其中，Fi为新能源与储能电站群的出力临界切换指标，F储能代表储能电站群的出力临界切换指标，F新能源代表新能源电站群的出力临界切换指标，F可控负荷代表可控负荷的出力临界切换指标；ΔP为有功功率缺额的实际值；Pi.backup为新能源与储能电站群各自的备用容量实际值。
4.根据权利要求3所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，根据所述出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控顺序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系，包括：
(1)有功功率缺额为正值，即区域内部突增负荷或新能源电站出力突然减小：
①当F储能≤1时，储能独立参与调控；
②当F储能>1且F储能+F新能源≤1时，储能极限放电，新能源电站增加输出；
③当F储能+F新能源>1且F储能+F新能源+F可控负荷≤1时，储能极限放电，新能源电站增加出力，可控负荷进行减载操作；
(2)扰动为负值，即区域内负荷断开或者新能源电站出力增大：
①当F储能≥-1时，储能独立参与调控；
②当F储能<-1且F储能+F新能源≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出；
③当F储能+F新能源<-1且F储能+F新能源+F可控负荷≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出，可控负荷全部投运，必要时可进行新能源电站切机操作；
多个储能电站与多个新能源电站间按照其备用有功功率的比例进行有功功率分配。
5.根据权利要求1所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，根据所述有功功率分配关系和新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量，包括：
根据双馈型风电机组运行特性，其无功功率备用容量由机侧变流器和网侧变流器共同决定，其中，机侧无功功率备用容量同时受定子侧电流及转子侧电流限制，网侧无功功率备用容量受变流器容量限制；
光伏逆变器无功功率备用容量与有功出力和逆变器容量的关系为：
Figure FDA0002851132260000031
其中，QPV,max为光伏逆变器最大无功输出容量，Ppv为光伏逆变器有功出力，Sinv为逆变器容量；储能变流器和直驱型风电机组网侧逆变器无功功率备用容量计算方法与光伏逆变器相同。
6.根据权利要求1所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，根据电气耦合度和所述无功功率备用容量执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的电压调控分区结果，包括：
根据潮流计算中雅克比矩阵的逆矩阵获得系统中各节点电压/功率灵敏度，根据模块度函数确定最优分区数目；
制定分区动态无功储备指标βi：
Figure FDA0002851132260000041
其中：QG,i为分区i可用动态无功裕度，QL,i为区内负荷无功需求；分区结果必须满足各区域无功储备指标βi大于预置值；配电网总动态无功储备指标β的定义与分区动态无功储备指标βi的定义相同；
计算配电网总动态无功储备β，若满足要求，初始化配电网分区，以各节点作为一个独立子分区；从新能源与储能电站节点开始，每次合并两节点形成新分区，两节点中必须含一个新能源与储能电站节点且至少含一个孤立节点，即独立成分区的节点，合并后的分区作为新能源与储能电站节点，直至所有孤立节点合并完毕，初始分区完成；若某分区βi不满足无功储备约束，则与相邻无功储备充裕的分区合并，直至所有分区均满足无功储备约束，保留当前分区方案；根据模块度函数进行分区合并优化，直至模块度函数最大，分区过程停止，获取最优分区结果。
7.根据权利要求1所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制方法，其特征在于，在每一个存在节点电压越限问题的所述电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略，包括：
在每一个所述电压调控分区内部，监测各分区内部节点电压越限情况，若无节点电压越限，则不执行功率优化策略；若有节点电压越限，则在该分区内部，根据多目标优化模型和改进的粒子群求解算法执行功率优化策略；在电压调控分区内部设定的多目标优化函数为：
(1)新能源的利用率最大；
(2)电压水平最佳；
(3)有功网损最小；
将三个不同目标函数经加权求和后形成一个多目标的综合优化函数，并利用粒子群算法求解多目标优化函数，从而得到分区内部新能源与储能电站群的功率指令优化结果。
8.一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制装置，其特征在于，包括：
出力切换指标计算模块，用于采集电力系统当前时刻的频率，其和额定频率做差后得到频率缺额，将所述频率缺额乘以频率调差系数得到有功功率缺额，并根据所述有功功率缺额和有功功率备用容量得到出力切换指标；
有功功率分配模块，用于根据所述出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控顺序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系；
无功功率备用容量计算模块，用于根据所述有功功率分配关系和新能源与储能电站群自身功率特性，计算得到新能源与储能电站群的无功功率备用容量；
动态分区模块，用于根据电气耦合度和所述无功功率备用容量执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的多个电压调控分区；
多目标功率指令优化模块，用于在每一个存在节点电压越限问题的所述电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略。
9.根据权利要求8所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制装置，其特征在于，根据所述出力切换指标和给定的新能源与储能电站群调控时序，得到新能源与储能电站群的有功功率分配关系，包括：
(1)扰动为正值，即区域内部突增负荷或新能源电站出力突然减小：
①当F储能≤1时，储能独立参与调控；
②当F储能>1且F储能+F新能源≤1时，储能极限放电，新能源电站增加输出；
③当F储能+F新能源>1且F储能+F新能源+F可控负荷≤1时，储能极限放电，新能源电站增加出力，可控负荷进行减载操作；
(2)扰动为负值，即区域内负荷断开或者新能源电站出力增大：
①当F储能≥-1时，储能独立参与调控；
②当F储能<-1且F储能+F新能源≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出；
③当F储能+F新能源<-1且F储能+F新能源+F可控负荷≥-1时，储能极限充电，新能源电站减少输出，可控负荷全部投运，必要时可进行新能源电站切机操作；
多个储能电站与多个新能源电站间按照其备用有功功率的比例进行有功功率分配。
10.根据权利要求8所述的一种新能源与储能电站群频率/电压协调控制装置，其特征在于，根据电气耦合度和所述无功功率备用容量执行动态分区策略，得到新能源与储能电站群的电压调控分区结果，在每一个存在节点电压越限问题的所述电压调控分区内部，执行多目标功率优化策略，包括：
根据潮流计算中雅克比矩阵的逆矩阵获得系统中各节点电压/功率灵敏度，根据模块度函数确定最优分区数目；
制定分区动态无功储备指标βi：
Figure FDA0002851132260000071
其中：QG,i为分区i可用动态无功裕度，QL,i为区内负荷无功需求；分区结果必须满足各区域无功储备指标βi大于预置值；配电网总动态无功储备指标β的定义与分区动态无功储备指标βi的定义相同；
计算配电网总动态无功储备β，若满足要求，初始化配电网分区，以各节点作为一个独立子分区；从新能源与储能电站节点开始，每次合并两节点形成新分区，两节点中必须含一个新能源与储能电站节点且至少含一个孤立节点，即独立成分区的节点，合并后的分区作为新能源与储能电站节点，直至所有孤立节点合并完毕，初始分区完成；若某分区βi不满足无功储备约束，则与相邻无功储备充裕的分区合并，直至所有分区均满足无功储备约束，保留当前分区方案；根据模块度函数进行分区合并优化，直至模块度函数最大，分区过程停止，获取最优分区结果。
在每一个所述电压调控分区内部，监测各分区内部节点电压越限情况，若无节点电压越限，则不执行功率优化策略；若有节点电压越限，则在该分区内部，根据多目标优化模型和改进的粒子群求解算法执行功率优化策略；在电压调控分区内部设定的多目标优化函数为：
(1)新能源的利用率最大；
(2)电压水平最佳；
(3)有功网损最小；
将三个不同目标函数经加权求和后形成一个多目标的综合优化函数，并利用粒子群算法求解多目标优化函数，从而得到分区内部新能源与储能电站群的功率指令优化结果。
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