CN114172176A

CN114172176A - 应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法及系统

Info

Publication number: CN114172176A
Application number: CN202111398180.XA
Authority: CN
Inventors: 郑博文; 高春辉; 杨朋威; 陈肖璐; 刘春晖; 王志强; 许才; 王纯; 鲍音夫; 陈更
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Eastern Inner Mongolia Power Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Eastern Inner Mongolia Power Co Ltd
Priority date: 2021-11-19
Filing date: 2021-11-19
Publication date: 2022-03-11

Abstract

本公开提供了一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法及系统，包括：采用滑模观测器算法，获取飞轮单体电机转子位置；其中，所述观测器算法中采用双曲正切函数代替符号函；将负载电流前馈分量附加在整流器电压外环的输出上，电机状态突变时在母线电压出现误差前对整流器输出电流进行补偿；依据飞轮阵列的总充放电功率和各飞轮单体的运行状态，成每台飞轮单体的充放电功率，对各飞轮单体进行充放电控制；准确估算电机的转子位置和转速、减小电容电压的波动、保证飞轮阵列的效率最优和安全稳定运行以及解决了传统的下垂控制策略采用固定的单位调节功率值，应对长时间频繁变化的负荷波动，固定单位调节功率造成灵活性不足的问题。

Description

应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法及系统

技术领域

本公开技术领域飞轮储能相关技术领域，尤其涉及一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法及系统。

背景技术

飞轮储能作为一种纯粹的物理储能技术，具有储能密度高、转换效率高、瞬时功率大、响应速度快、使用寿命长、环保无污染和不受地理环境限制等诸多优点，在电网调峰调频、提高电网对可再生能源接纳能力、提高电网安全稳定水平和运行经济性方面具有无可比拟的优越性。

本公开发明人发现，现有的飞轮储能阵列控制方法存在以下问题：

1.现有技术中的滑模控制，在滑动模态下伴随着高频抖振，一般的转子位置估计容易导致高频抖振的误差被放大，造成较大的角度估计误差问题；

2.变频器采用独立控制，整流侧和逆变侧无法协调一致，导致通过整流侧和逆变侧的瞬时能量存在较大的差值，尤其是在飞轮储能系统中，电机频繁加速和制动导致负载电流变化剧烈，直流母线电压波动极大，增加了中间电容的设计成本，而引入大电容又会增大电压的调节时间常数，影响了系统动态快速性能，同时逆变侧的任何有效信息没有被充分利用，只有在电压环的控制中将负载电流作为干扰包含在内，系统整体抗扰动性较差；

3.飞轮阵列中常见的协同控制策略有等功率分配、等转矩分配和等时间长度分配策略，然而这些控制策略都没有考虑到系统运行时的效率问题和各飞轮单体的一致性问题；

4.在负荷扰动刚发生时，频率偏差很小，飞轮输出功率与负荷扰动功率相差很大，无法平抑负荷扰动引发的频率波动，容易导致初始频率持续恶化。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法及系统，本公开设计了一个基于兆瓦级飞轮储能阵列的风储联合调频系统及控制策略。

第一方面，本公开提供了一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，包括：

电机侧变流器控制策略中，采用滑模观测器算法，获取飞轮单体电机转子位置；其中，所述观测器算法中采用双曲正切函数代替符号函；

电网侧变流器控制策略中，将负载电流前馈分量附加在整流器电压外环的输出上，电机状态突变时在母线电压出现误差前对整流器输出电流进行补偿；

飞轮阵列控制策略中，依据飞轮阵列的总充放电功率和各飞轮单体的运行状态，成每台飞轮单体的充放电功率，对各飞轮单体进行充放电控制；

下垂控制策略中，将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制；

采用上述电机侧变流器控制策略、电网侧变流器控制策略、飞轮阵列控制策略和下垂控制，实现用于风力发电机组中飞轮储能阵列的控制。

进一步的，所述滑模观测器算法为基于锁相环技术的直轴-交轴同步旋转坐标系下的改进滑模观测器算法；

定义相角估计误差，调节相角估计误差为零，使转子位置的估计值收敛到转子位置实际值。

进一步的，电网侧变流器控制策略中，将前馈量加在电网侧变流器电流内环的给定上，通过电流环的PI控制器来补偿负载的扰动，使得电网侧变流器提前预知电机侧负载的变化，调整电网侧功率与电机侧功率相平衡，避免能量通过直流侧电容来交换。

进一步的，考虑各飞轮单体的可储能量，兼顾阵列能量平衡与效率优化之间的关系，分配各单体的充放电功率，单体可储能量与分配的功率成正相关。

进一步的，所述电网侧变流器控制策略，采用基于蚁群算法的飞轮阵列双层协调控制策略；每组的蚂蚁数量与飞轮单体数理对应。

进一步的，下垂控制策略中将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制，设计了一种联合一次调频控制策略。

进一步的，联合一次调频控制策略为：

其中，ΔP为储能系统总功率，K_DR为下垂控制系数，f为电网频率实测值，f_ref为电网频率参考值，K_IR为虚拟惯量控制系数。

第二方面，本公开还提供了一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制系统，包括飞轮单体电机侧控制模块、飞轮单体电网侧控制模块、飞轮阵列控制模块和下垂控制模块；

所述飞轮单体电机侧控制模块，被配置为：电机侧变流器控制策略中，采用滑模观测器算法，获取飞轮单体电机转子位置；其中，所述观测器算法中采用双曲正切函数代替符号函；

所述飞轮单体电网侧控制模块，被配置为：电网侧变流器控制策略中，将负载电流前馈分量附加在整流器电压外环的输出上，电机状态突变时在母线电压出现误差前对整流器输出电流进行补偿；

所述飞轮阵列控制模块，被配置为：飞轮阵列控制策略中，依据飞轮阵列的总充放电功率和各飞轮单体的运行状态，成每台飞轮单体的充放电功率，对各飞轮单体进行充放电控制；

所述下垂控制模块，被配置为：下垂控制策略中，将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制；

第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面中所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法的步骤。

第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面中所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法的步骤。

与现有技术相比，本公开的有益效果为：

1.本公在飞轮电机侧变流器设计了一种无传感器控制技术，采用滑模观测器算法，基于基波电压电流信号和锁相环技术，准确估算电机的转子位置和转速，降低了系统的成本和重量；

2.本公在在交流电网侧变流器设计了一种逆动态前馈解耦控制策略，将负载电流前馈分量附加在整流器电压外环的输出上，以实现电机状态突变时在母线电压出现误差前超前对整流器输出电流进行补偿控制，减小电容电压的波动，节约了直流电容的设计成本；

3.本公在本公在设计了一种基于蚁群算法的飞轮阵列双层协调控制策略，充分考虑各飞轮单体的可储能量，兼顾阵列能量平衡与效率优化之间的关系，保证飞轮阵列的效率最优和安全稳定运行；

4.本公在设计了一种联合一次调频控制策略，将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制，解决了传统的下垂控制策略采用固定的单位调节功率值，应对长时间频繁变化的负荷波动，固定单位调节功率造成灵活性不足的问题。

附图说明

构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。

图1为本公开实施例1的风储联合系统结构图；

图2为本公开实施例1的飞轮储能系统结构示意图；

图3为本公开实施例1的飞轮储能双PWM变流器拓扑结构；

图4为本公开实施例1的交流母线并联飞轮储能阵列结构图；

图5为本公开实施例1的电机侧变流器控制策略结构结构；

图6为本公开实施例1的内环电流解耦控制结构；

图7为本公开实施例1的电网侧变流器控制策略结构；

图8为本公开实施例1的内环电流解耦控制结构；

图9为本公开实施例1的滑模运动示意图；

图10为本公开实施例1的基于锁相环技术的d-q坐标系滑模观测器控制框图；

图11为本公开实施例1的逆动态前馈控制原理框图；

图12为本公开实施例1的两层控制系统结构；

图13为本公开实施例1的蚁群算法流程图；

其中，1、轴承，2、电机，3、真空室，4、飞轮，5、AC/DC变换器，6、控制器。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

实施例1：

如图1所示，本公开提供了应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，具体实现方式为：

在本实施例中，主要研究兆瓦级飞轮单体不同工况下的数学模型及控制策略、飞轮单体充放电工况的无扰动切换控制策略、飞轮电机的无传感器控制策略.

本实施例中的风储联合系统结构如图1所示，由双馈风机并网系统、飞轮储能系统并联构成。

在本实施例中，飞轮储能系统结构如图2所示；飞轮储能系统主要由飞轮转子、飞轮电机、控制器和电力电子变换装置等几部分组成，飞轮电机及转子通过轴承支撑，被密封在真空室中。永磁同步电机利用永磁体产生气隙磁场，无需励磁线圈，也不用借助定子电流励磁分量，因此具有结构简单、体积小质量轻等优点，同时，永磁同步电机调速范围宽，功率密度高，能够以高转速长时间运行，因此，在本实施例中，选择结构简单且效率高的永磁同步电机作为飞轮电机。电力电子变换装置是供电系统和电机联系的媒介，飞轮储能系统既能够储存电能，又能够输出电能，因此要求电力电子变换装置必须具备功率双向流动的功能，并且在放电时应能通过控制器调整输出功率以满足负载需求。在本实施例中，选择与风电机组相同的背靠背拓扑结构AC-DC-AC形式的双电压源型PWM变流器作为飞轮储能电池充电模式下的电力电子转换装置。

考虑到飞轮储能系统应用场景为配合风电场发电，采用交流母线并联方式飞轮能量储存系统可完全独立于风力发电系统，因此在本实施例中，飞轮储能阵列采用交流母线并联结构，如图4所示。

在本实施例中，飞轮储能系统依靠高速旋转的飞轮转子来储能，飞轮旋转时储存的能量可表示为：

式中，E为储能系统能量，J为飞轮转子转动惯量，ω为飞轮旋转角速度，r_i为飞轮各部分距离旋转中心的半径，m_i为不同半径上对应的飞轮质量分量。从式(1)和式(2)可以看出飞轮储能系统储能量与飞轮的质量、半径和旋转角速度有关，增大飞轮轮缘质量、提高飞轮转速都可以提高飞轮储能系统的储能量。在飞轮储能系统工作过程中，一般要保持一个最小功率要求，则必须限制飞轮的最小转速。在整个转速范围内，飞轮储能系统可以利用的能量表示为：

式中，ω_max为飞轮转子最高转速，ω_min为飞轮转子最低转速；飞轮转子对于储能量的影响在于其转动惯量的大小，因此可以将飞轮转子的转动惯量叠加到飞轮电机的转动惯量上进行整体分析。

在本实施例中，永磁同步电机的定子结构和一般的感应电动机的定子结构相同，都是三相对称绕组结构，而其转子的磁路结构是与其它类型电机的主要区别。在这里为了更好地对其分析和控制，在本实施例中，选择同步旋转坐标系d-q，把电机里的磁极轴线称为直轴(也叫纵轴、d轴)，把与直轴相差90度电角度的线称为横轴(也叫交轴、q轴)；下的数学模型，其定子电压方程可以表示为：

式中，u_d、u_q为定子电压的d-q轴分量，i_d、i_q为定子电流的d-q轴分量，R为定子电阻，ψ_d、ψ_q为定子磁链的d-q轴分量，ω_e为转子电角速度。定子磁链方程为：

式中，L_d、L_q为定子电感的d-q轴分量，ψ_f代表永磁体磁链。将式(5)代入式(4)，可得定子电压方程为：

在只考虑电机定子的基波磁动势的情况下，电磁转矩T_e，可以采用等量模式，在旋转坐标系下有：

式(7)说明电磁转矩共包含两部分：一是电机定子电流与永磁体磁场之间所产生的电磁转矩；二是由凸极效应引起的磁阻转矩。凸装式永磁同步电机的交直轴电感相同，因此，凸装式PMSM的电磁转矩只跟交轴电流有关；对于非凸装式永磁同步电机，在控制调整这类电机的过程中，磁阻转矩可以起到增加输出转矩或者扩大电动机的调整范围的作用。

从机械运动这方面考虑，电动机的电磁转矩需给三个部分提供能量：一是负载，二是电机的加减速，三是摩擦阻尼的消耗，所以，永磁同步电机的机械方程为：

式中，J为电机转动惯量，T_L为负载转矩，B为阻尼系数，ω_m为机械角速度。另外，涉及到仿真建模还有以下几个重要关系式：

式中，n_p为电机极对数，N_r为电机转速，θ_e为电角度。

在本实施例中，根据图3拓扑结构，利用电路基本定律(基尔霍夫电压、电流定律)可得在三相静止对称坐标系(a，b，c)中，三相电压源型PWM开关函数模型为：

式中，v_dc为直流电压，i_k为电网三相电流，e_k为电网三相电压，s_k为二值逻辑开关函数，i_L为直流侧负载电流。由坐标变换理论不难得到同步旋转坐标系d-q下的数学模型为：

式中，i_d、i_q为三相电流的d-q轴分量，e_d、e_q为三相电压的d-q轴分量，u_d、u_q为三相PWM交流侧电压的d-q轴分量，ω为角频率。

通常飞轮储能系统工作时分为三个状态：充电状态、放电状态和保持状态。充电状态时，外部电源通过电力电子设备驱动电动/发电机，电动/发电机作为电动机工作，带动飞轮转子加速，当转子转速达到自身材料及结构所能承受的最大工作转速时，电力电子设备停止驱动电动机，充电完成。

放电状态时，电动/发电机作为发电机工作，由高速旋转的飞轮转子驱动发电机发电，再经过电力电子设备将机械能变为品质合格的电能，放电完成。

保持状态时，飞轮储能系统处于能量保持阶段，它既没有能量的正向流动，也没有能量的反向流动，系统以最小的损耗运行在空闲状态。

充电状态和放电状态的区别在于能量的流入与流出方向相反，从而导致的电机转速的升高和下降，但对于飞轮储能系统的控制策略设计而言并无区别。采用合适的控制策略协调控制电机侧和电网侧的变流器，即可控制能量的双向流动，满足风储系统的正常运行和调频能力要求。

矢量控制是永磁同步电机最常用的控制方式之一，其主要思想是依据磁场等效原则，将三相交流电机通过坐标变换等效为直流电机，这样交流永磁同步电机定子电流励磁的分量和转矩分的量就能够实现解耦，从而获得高性能电机调速控制，其基本原理为：将交流电机定子电流矢量分解成两相旋转坐标系下独立的转矩电流分量和励磁电流分量，然后利用坐标变换的方式将励磁电流定向于转子永磁体磁链方向，然后分别控制两个独立分量的幅值和方向。

永磁同步电机的矢量控制方法可以细分为很多种，其中较为常用的有：最大转矩/电流比矢量控制、最大功率因数矢量控制、i_d＝0矢量控制、恒磁链矢量控制、弱磁控矢量制等，每种控制方法都有自身的特点，适合不同的工况下的控制要求。i_d＝0控制的最大优点是转子磁链与定子电流转矩分量解耦，相互独立，电机的输出转矩与定子电流的幅值成正比，永磁同步电机相当于一台他励的直流电机，控制简单。对于面装式永磁同步电机来说，其就是最大转矩电流比控制，可以实现电机转矩与电流的最优控制，因此，本实施例中，选择i_d＝0矢量控制策略。

电机侧变流器通过直接影响发电机的转速与转矩来控制系统输出功率，而矢量控制最终归结为对定子电流的控制。因此，电机侧变流器的控制采用双闭环控制策略，外环根据充放电模式的需要为转速或者功率闭环，内环为电流闭环。转速/频率参考值与检测到的实际值作差获得期望指令值，然后通过转速PI调节器获得转矩电流参考值，同时给定励磁电流参考值为0，检测得到的电机定子三相电流经过坐标变换后变为d-q轴电流，再通过解耦模块和电流PI调节器获得d-q轴电压参考值，再通过坐标逆变换获得静止α-β轴电压参考值，最后通过SVPWM模块获得电压型PWM逆变器的控制信号，控制电机运行。为了解决永磁同步电机定子d-q轴电压的动态耦合问题，在本实施例中，采用电流前馈解耦方法，在电压控制器的输入端计算d-q轴电流的互反馈值补偿电流，被补偿的电流经电压控制器后就实现了对电压耦合的补偿，可以实现完全的电压解耦控制，PI调节器结合前馈解耦方法，可得到d-q轴电压方程为：

式中，K_pd、K_pq为PI控制器比例增益，K_id、K_iq为PI控制器积分增益。i_d＝0矢量控制系统的结构如图5所示，电流解耦策略如图6所示。

网侧变流器连接变流器的直流环节与电网，承担着将直流电逆变为稳定工频交流电的任务，需要直流母线电压保持稳定，并实现并网有功功率与无功功率的解耦控制。在本实施例中，采用的基本控制策略为基于电网电压定向的矢量控制，并采用直流母线电压外环、电流内环的双闭环控制策略来实现。将电网电压矢量定向在d轴上，外环直流母线电压控制器基于参考电压与实际电压的偏差，获得d轴电流的参考信号，再通过内环电流控制来实现对直流母线电压的控制。内环电流控制器基于电流参考信号与实际电流的偏差，获得d-q轴电压的参考信号，再通过网侧变流器实现电流的实时跟随。根据式(11)，可看出，由于d-q轴变量相互耦合，给控制器设计造成一定困难。为此，在本实施例中，采用前馈解耦控制策略，结合PI控制器可得方程如下：

显然，基于前馈控制算法，使三相PWM电流内环实现了完全解耦。在本实施例中，使用电网电压定向控制时，令全部的电压矢量都将落在d轴上，q轴电压分量为零，则有：

由式(14)可知，电网电压保持恒定时，网侧变流器有功功率和无功功率分别于d-q轴电流成正比，通过对d-q轴电流的控制可以实现对有功功率和无功功率的解耦控制。网侧变流器的电网电压定向矢量控制系统的结构如图7所示，电流解耦策略如图8所示。

仿真研究时，电机转速和转子位置可以直接测量，但是在工业应用中，转子位置和速度检测需要使用光电编码器或者旋转变压器等机械位置传感器，但是高性能的位置传感器价格也相对较高，这增加了系统的成本、尺寸和重量；另一方面，在工程实践中，并不是所有场合都适用位置传感器，例如对体积有要求的系统或者工作在震动、雨雪等恶劣工况下，位置传感器可能并不可靠。而电流传感器的成本不像位置传感器那么昂贵，并且在电机闭环控制系统中必须要用到电流传感器来获得反馈电流值，因此，通过采集电信号，通过一定的控制算法实现转子位置及速度的估算，即无位置传感器控制技术成为永磁同步电机控制系统的研究热点和未来发展趋势。在本实施例中，在电机侧变流器控制策略中应用了永磁同步电机无位置传感器控制技术，采用了滑模观测器算法中基于锁相环的转子位置估算法。

滑模控制是变结构控制系统的一种控制策略，其最大特点在于控制的不连续性，即使系统结构随某种函数规则变化的一种开关特性。滑模变结构的这种特性将迫使系统做一种滑模运动，即在一个特定的条件下遵循着规定的状态轨迹做小幅度高频率的上下运动，即所谓的“滑动模态”，使系统的运动状态最终与预定的滑动模态保持一致。这种滑动模态可以设计，并且与系统的参数及扰动没有任何关系，具有很好的鲁棒性。定义一般情况下的非线性系统：

其中，x∈Rⁿ，u∈R^m分别为系统的状态和控制变量，定义滑模面函数：

s(x,t)，s∈R^m (16)

s(x,t)也被称为切换函数，求解控制器函数：

其中，u_i ⁺(x,t)≠u_i ^-(x,t)，使得：

(1)滑动模态存在；

(2)满足可达性条件。在滑模切换面s(x,t)＝0以外的运动点都将在有限时间内到达滑模面，即

(3)保证滑模运动的稳定性。

通常滑模控制系统的运动模态由两部分构成，如图9所示。第一部分为趋近模态，运行轨迹位于滑模切换面之外，或有限次穿越切换面；第二部分为滑动模态，为控制系统在滑模切换面附近且沿着切换面向平衡点运动的阶段。

滑模观测器基于给定电流与反馈电流间的误差来设计，并由该误差来重构电机的反电动势、估算转子速度，目前大多数传统滑模观测器算法的设计是基于三相静止坐标系的数学模型，不便于与本实施例中控制系统的衔接，且滑模控制在滑动模态下伴随着高频抖振，一般的转子位置估计容易导致高频抖振的误差被放大，造成较大的角度估计误差，所以，在本实施例中，设计了基于锁相环技术的d-q同步旋转坐标系下的改进滑模观测器算法。

首先重写电机定子电流的动态系统方程：

式中，E_d、E_q为d-q坐标系下的反电动势，为获得上式中的反电动势，滑模观测器可设计为：

式中，

为d-q坐标系下的定子电流观测值，k为滑模增益，V_d、V_q为观测器的控制输入。式(19)与式(18)相减，可得电流误差系统的状态方程为：

式中，

为d-q坐标系下的电流观测误差，可将电流观测误差方程改写成向量形式：

式中，

V＝[V_d V_q]^T，E＝[E_d E_q]^T，

滑模面函数定义为：

当满足下列条件时，滑模观测器进入滑动模态：

当滑模增益足够大时，不等式(23)成立，系统进入滑动模态，有

将式(21)代入式(24)中，可得

从式(25)可看出，反电动势中包含不连续高频信号，将切换控制量经过低通滤波器处理后得到等价控制量：

电机在实际运行过程中，由于受到多方面因素的影响(比如温度、负载)，永磁体的磁链并不是一个常值，因此这样估计出来的转子位置及转速与实际值就有偏差，从而影响整个系统的动态性能。为了获得更好的动态性能，在本实施例中，利用锁相环技术，它是一种自适应闭环系统，具有优良的实时跟踪和估算实际转子位置信息的能力，即使在电压相角不平衡、谐波比较大等条件下，也具有较好的跟踪性能。定义相角估计误差

其中

为锁相环输出的估计相角，只要适当调节

为零，就可以使转子位置的估计值收敛到转子位置实际值。根据同步旋转坐标系d轴定向方法，应有V_dref＝V_d＝0，可构建控制框图如下：

为尽量减小滑模观测器抖振现象，提高观测器动态性能，在本实施例中，对观测器算法进行了改进，采用准滑模动态中的双曲正切函数h(s)代替符号函数sgn(s)，其表达式为：

双曲正切函数具有光滑连续特性，可显著提高一般滑模观测器算法的控制性能。

在实际的工作过程中，飞轮储能系统的充电工况与放电工况不能独立存在，飞轮储能系统需要由其控制系统进行引导和控制。控制系统除了要在充电和放电工况中执行相应的控制策略以外，还要根据直流侧的能量需求及飞轮储能环节自身的能量储备状况控制充电/放电工况的切换。在本实施例中，的飞轮储能系统拟应用在风力发电系统，由于风力发电具有很强的随机性，飞轮系统将频繁的在不同工况间切换。

目前的双PWM变频器两侧大多数为相互独立的控制，在进行整流部分的控制设计时，将逆变部分当作一个未知的、时变的直流负载来处理。在进行逆变部分的控制设计时，将整流部分当作一个直流恒压源来处理。这种独立控制方式设计简单、调试方便、硬件要求低。但是变频器采用独立控制的话，整流侧和逆变侧无法协调一致，导致通过整流侧和逆变侧的瞬时能量总是存在着较大的差值，尤其是在本实施例中的飞轮储能系统中，电机频繁加速和制动导致负载电流变化剧烈，直流母线电压波动极大，这样增加了中间电容的设计成本，而引入大电容又会增大电压的调节时间常数，影响了系统动态快速性能，同时逆变侧的任何有效信息没有被充分利用，只有在电压环的控制中将负载电流作为干扰包含在内，系统整体抗扰动性较差。

针对上述问题，在本实施例中，设计了一种自适应逆动态前馈控制方法，将网侧变流器和电机侧变流器有效结合起来，实现两侧变流器的协调控制。此逆动态前馈控制的原理是将负载电流前馈分量附加在整流器电压外环的输出上，以实现电机状态突变时在母线电压出现误差前超前对整流器输出电流进行补偿控制，减小电容电压的波动，一方面减小电压外环的压力，另一方面能使得大量的能量不经过电容就能回馈到电网。根据式(11)，电网侧变流器输入到直流侧的功率可以表示为：

式中，e_1d为电网侧电压分量，i_1d为电网侧电流分量。电机侧变流器的输出功率可以表示为：

式中，e_2d、e_2q为电机侧电压分量，i_2d、i_2q为电机侧电流分量。直流电容的功率可以表示为：

电容上积累的功率可视为电网侧和电机侧变流器输出功率的偏差，即：

可推算：

前馈控制的目的是尽量减小直流母线电压波动，因此可构建前馈分量如下：

式中，K_P、K_I为电网侧变流器直流电压外环控制的比例积分系数。在本实施例中，构建的前馈控制原理框图如图11所示。

在本实施例中，设计的逆动态前馈控制方法将前馈量加在了电网侧变流器电流内环的给定上，通过电流环的PI控制器来补偿负载的扰动，使得电网侧变流器提前预知电机侧负载的变化，及时调整电网侧功率与电机侧功率相平衡，避免更多的能量通过直流侧电容来交换，有效降低了直流侧电压的波动。

飞轮储能系统阵列的控制，从本质上说就是如何合理分配各飞轮储能单元的输入、输出功率。目前，飞轮储能系统阵列的控制方式，大致有逐台投入的控制方式和多台协同的控制方式。多台协同的控制方式，是多台飞轮单元保持相同的运行方式，并联协同运行。采用协同的控制方式，虽然系统损耗相对较大，但是，飞轮储能系统的投切较为平滑，有利于飞轮阵列系统的安全稳定运行。

目前飞轮阵列中常见的协同控制策略有等功率分配、等转矩分配和等时间长度分配策略，然而这些控制策略都没有考虑到系统运行时的效率问题和各飞轮单体的一致性问题。由于充放电电流、摩擦系数及电机和飞轮参数无法做到完全一致，因而导致飞轮由某转速升速到额定转速的速率、或由额定转速降速到某转速的速率是不统一的，系统长期运行会导致单体之间的转速差异不断放大，影响系统整体的效率，甚至产生引发安全隐患。基于上述问题考虑，在本实施例中，设计了一种基于蚁群算法的飞轮阵列协调控制策略。该控制策略的总体架构为双层分层控制，上层控制器是总控制单元，负责采集风储系统并网点频率或功率计算与目标值的偏差，得到飞轮阵列的总充放电功率，同时上层控制器负责收集各飞轮单体的运行状态，根据设计的控制算法生成每台飞轮单体的充放电功率，并传递至下层控制器；下层控制器由所有飞轮单体的控制器组成，负责接收上层控制器下发的命令，对各自负责的飞轮单体进行充放电控制。控制系统结构如图12所示。

在本实施例中，设计的飞轮阵列协调控制策略遵循“力所能及”原则，充分考虑各飞轮单体的可储能量，兼顾阵列能量平衡与效率优化之间的关系，分配各单体的充放电功率，单体可储能量与分配的功率成正相关。由于本实施例中的飞轮储能通过背靠背双PWM变换器并入系统，不同工作模态的拓扑和控制策略并无变化，仅能量流动的方向相反，因此以下仅以充电模态为例说明控制策略。

根据式(3)，第i个飞轮单体的可储充电能量可表示为：

式中，ω_i为飞轮单体转子当前转速。在一个采样周期内，认为风力发电的输出功率保持不变，因此飞轮储能阵列的充电功率也不变，则一个采样周期内充电模态的约束优化模型可定义为：

式中，P_loss为飞轮阵列总损耗，P_{loss_i}为飞轮单体损耗，P为飞轮阵列总充电功率，P_i为分配至各飞轮单体的充电功率，T为采样时间。该优化问题是一种高阶的，非线性的优化问题，常规的数值解法求解过程十分复杂，而蚁群算法是一种智能搜索算法，与其他人工智能算法相比，具有两个特点：多样性和正反馈。其中多样性保证了算法在寻优过程中不会陷入局部最优解问题而导致算法无限循环。正反馈则保证算法在解决优化问题时能够将想对优良的信息保存下来。多样性好比如创造型，而正反馈则是学习能力，二者的结合使蚁群算法具有良好的鲁棒性、并行性和自组织性。

用蚁群算法求解路径规划问题时，通常将问题等效成一个图G＝(C，L)，节点集C由问题描述中的飞轮单体及其位置给定，边集合L是飞轮单体与交流总线的完全电气连接。交流总线向各飞轮单体充电的过程可描述为蚂蚁以信息素和局部启发信息为指导，从巢穴到觅食地点爬行的过程。算法中，蚂蚁按照以下转移概率进行转移：

式中，p_i为蚂蚁从巢穴转移至位置i的概率，L_i为巢穴至位置i的距离，及所求的目标函数，τ_i为巢穴转移至位置i的信息素，tabu^k为禁忌表，

为控制巢穴至节点之间的信息素强度和距离的权重参数，对于本实施例中，当前转速较低的飞轮单体节点要赋予较高的权重。当每只蚂蚁完成一次寻优后，按照以下公式进行信息素强度更新：

τ_i(k+1)＝ρτ_i(k)+Δτ_i (36)

式中，τ_i(k)为第k只蚂蚁在转移路径上留下的信息素，Δτ_i为信息素增量，ρ为原有信息素的局部信息挥发系数。当一群蚂蚁完成寻优后，按以下公式进行信息素强度更新：

τ_i＝ρ_Gτ_i+k_bestτ_i ^best (37)

式中，τ_i ^best为最优寻优路径上蚂蚁留下的信息素，k_best为最优寻优路径上蚂蚁留下的信息素放大系数，ρ_G为原有信息素的全局信息挥发系数。

在利用蚁群算法求解问题的过程中，每只蚂蚁各自的搜索路径都可以看作一个可行解，N只蚂蚁就可以组成一个种群。但在本实施例中，，需根据飞轮阵列中的单体数量对种群进行分组，这里假设共有M个飞轮单体，那么每组的蚂蚁数量定义为M。算法初期，每只蚂蚁根据设定的权重随机产生搜索的方向，之后根于目标函数对每个路径进行评价并留下信息素，再利用公式(36)修改各路径上的信息素，将修改后的信息素带入公式(35)求解出两点间的转移概率，当下次蚂蚁搜索将选择转移概率大的路径。当M只蚂蚁都完成上述过程后，蚁群完成了一次内循环，计算目标函数值，接下来蚁群开始新的循环重复执行上述过程，并对比各次循环所得到的最优目标函数解，直到完成所设定的迭代次数为止。本实施例中设计的蚁群算法流程图13所示。

飞轮储能系统辅助发电系统调频，主要是利用飞轮储能装置快速响应的特性，代替发电机组响应调频需求。当电网频率下降越限时，飞轮储能以发电状态被调用，相当于发电机，快速弥补电网有功功率供给不足；当电网频率上升越限时，飞轮储能以充电状态被调用，相当于电动机，快速消耗电网中过剩的有功功率，实现电网有功功率的快速平衡。当前对于储能参与电网一次调频控制方法的研究主要分为两种方法：一是模仿机组下垂特性的下垂控制方法，二是抑制初始频率恶化的虚拟惯性控制方法。

在下垂控制方法下，储能出力与系统频率偏差成比例关系，如下：

ΔP＝K_DR(f-f_ref) (38)

式中，ΔP为储能系统总功率，K_DR为下垂控制系数，f为电网频率实测值，f_ref为电网频率参考值。实际应用中，下垂控制要求飞轮输出功率与频率偏差成正比。在负荷扰动刚发生时，频率偏差很小，飞轮输出功率与负荷扰动功率相差很大，无法平抑负荷扰动引发的频率波动，在含高比例新能源的弱同步支撑系统中，容易导致初始频率持续恶化。虚拟惯量控制可以解决虚拟下垂控制的初始频率恶化问题，以改善一次调频暂态响应特性。在该方法中，频率变化率一旦超过死区，则储能开始根据频率变化率大小来模拟传统发电机启动虚拟惯性响应，减小暂态频率频差的幅值，如下所示：

式中，K_IR为虚拟惯量控制系数。虚拟惯性控制的提出是为了解决虚拟下垂控制的初始频率恶化问题，以改善一次调频暂态响应特性。但根据式(39)，该方法单独使用较难判断调节死区，因此，在本实施例中，将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制，设计了一种联合一次调频控制策略，如下所示：

该控制策略解决了传统的下垂控制策略采用固定的单位调节功率值，应对长时间频繁变化的负荷波动，固定单位调节功率造成灵活性不足的问题。

实施例2：

本实施例提供了一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制系统，包括飞轮单体电机侧控制模块、飞轮单体电网侧控制模块、飞轮阵列控制模块和下垂控制模块；

实施:3：

本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了实施例1所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法中的步骤。

实施例4：

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了实施例1所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法中的步骤。

以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。

Claims

1.一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，所述滑模观测器算法为基于锁相环技术的直轴-交轴同步旋转坐标系下的改进滑模观测器算法；

3.如权利要求1所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，电网侧变流器控制策略中，将前馈量加在电网侧变流器电流内环的给定上，通过电流环的PI控制器来补偿负载的扰动，使得电网侧变流器提前预知电机侧负载的变化，调整电网侧功率与电机侧功率相平衡，避免能量通过直流侧电容来交换。

4.如权利要求1所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，考虑各飞轮单体的可储能量，兼顾阵列能量平衡与效率优化之间的关系，分配各单体的充放电功率，单体可储能量与分配的功率成正相关。

5.如权利要求1所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，所述电网侧变流器控制策略，采用基于蚁群算法的飞轮阵列双层协调控制策略；每组的蚂蚁数量与飞轮单体数理对应。

6.如权利要求1所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，下垂控制策略中将虚拟惯性控制作为虚拟下垂控制的辅助控制，设计了一种联合一次调频控制策略。

7.如权利要求6所述的一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，联合一次调频控制策略为：

8.一种应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法，其特征在于，包括飞轮单体电机侧控制模块、飞轮单体电网侧控制模块、飞轮阵列控制模块和下垂控制模块；

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的应用于风力发电机组的飞轮储能阵列控制方法中的步骤。