CN114465288B - 一种互联微电网惯性控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种互联微电网惯性控制方法及系统,包括利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率;根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考;利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终输出功率参考;根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中变流器的输出功率。本发明利用邻近微电网的资源来解决关键的惯性挑战,使用低通信带宽,微电网的稳定性及其支持的电力负载的保护,优化使用集群中所有微电网的功率容量和能量存储。
Description
技术领域
本发明属于互联微电网惯性控制技术领域,具体涉及一种互联微电网惯性控制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
微电网是模块化电力系统,具有自己独立的电源和负载。微电网允许应用分布式能源和多种可再生能源。当多个微电网互联时,它们可以共享发电和存储资源。
互联的多微电网的优化运行问题已在许多应用中得到解决。这些主要可以分为发电优化调度、储能能源管理和微电网网络中能源资源的多代理共识电力管理的解决方案。微电网模型中通常包含一些外部因素,如,能源价格、负荷能源需求、需求侧管理和天气状况预测等。其中许多解决方案主要考虑如何最大限度地降低微电网中能源的设计和运行成本。如,考虑需求侧管理的能量存储优化、最小化调度分布式发电成本的互联微电网分布式代理模型。
低惯性是微电网系统的固有问题。因此,如负载变化很大,或电网频率变化率(ROCOF)大时,微电网系统可能会失稳。现有解决方案主要针对独立微电网系统的低惯性问题,而鲜有涉及多微电网系统;因此,当负载变化很大时,微电网的频率就会发生显著变化。这将对负载安全性与系统稳定性造成严重威胁。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出了一种互联微电网惯性控制方法及系统,本发明主要应用于互联微电网集群中,有助于改善系统惯性,将频率恢复到安全极限;提供电力以将“生病”的微电网恢复到更健康的惯性状态;此外,采用多代理共识方法,以减少通信能耗并允许互联微电网系统协同工作。
根据一些实施例,本发明的第一方案提供了一种互联微电网惯性控制方法,采用如下技术方案:
一种互联微电网惯性控制方法,包括:
利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率;
根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考;
利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考;
根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中变流器的输出功率。
进一步地,所述利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率,具体步骤如下:
以补偿频率的突然变化最小为目标,构建目标函数;
根据目标函数计算出所有相邻微电网支持惯性所需的总最优功率。
进一步地,模型预测控制目标函数表达式如下:
进一步地,所述根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考,具体步骤如下:
设第h个微电网MGh是需要网络中其他微电网惯性支持的微电网,Pi exs是指相邻微电网的功率过剩,电力过剩(Pi exs)相邻微电网应加起来为第h个微电网所需的功率,即:
Pi rated表示第i个相邻微电网中能源的总额定功率MGi,Pi load(t)为第i个微电网的瞬时负荷MGi,ξ:1<ξ≤1.5表示在帮助外部微电网期间为内部负载增量提供安全裕度的负载增量系数;
在所有相邻微电网之间共享所需输出的总最优功率,使其与每个相邻微电网中的过剩功率成正比,
ΔPi t+1≤Pi exs (2d);
进一步地,根据可用的能量存储水平计算每个相邻微电网的逻辑能量乘数,具体步骤为:
根据微电网中所有电池的平均荷电状态计算出每个相邻微电网的逻辑能量乘数,即:
进一步地,所述利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考,具体为:
功率参考给出的每个邻居微电网的输出功率MGi,
ΔPi=MGi中转换器的功率参考。
最后,使用多代理共识控制聚合相邻多微电网的支持,通过电子转换器实现多个微电网之间的连接。
根据一些实例,本发明的第二方案提供了一种互联微电网惯性控制系统,采用如下技术方案:
一种互联微电网惯性控制系统,包括:
总最优功率确定模块,被配置为利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率;
有功功率参考确定模块,被配置为根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考;
最终功率参考确定模块,被配置为利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考;
调节模块,被配置为根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中功率转换器。
根据一些实例,本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质。
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如上述第一个方面所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
根据一些实例,本发明的第四方案提供了一种计算机设备。
一种计算机设备,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如上述第一个方面所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明利用邻近微电网的资源来解决关键的惯性挑战,使用低通信带宽,微电网的稳定性及其支持的电力负载的保护,优化使用集群中所有微电网的功率容量和能量存储。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,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。
图1是本发明实施例所述的互联微电网惯性控制方法流程图;
图2是本发明实施例所述的N个微电网的网络物理布局示意图;
图3是本发明实施例所述的N=4微电网的多微电网网络示意图;
图4是本发明实施例所述的连接两个微电网的背靠背变流器的配置示意图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
术语定义:
MGh指由于临界条件而需要惯性支持的微电网,因此它需要邻居微电网的功率传输。
MGi是通过功率传输向邻居微电网提供惯性支撑的微电网。
实施例一
如图1-图4所示,本实施例提供了一种互联微电网惯性控制方法,该方法包括以下步骤:
使用多代理共识控制来聚合相邻多微电网的惯性支撑。这是通过提供快速响应的背对背变流器来实现的。该过程分三个步骤进行。
首先,根据(1)式确定恢复频率所需的总最小有功功率。同时,保持对频率偏差、频率变化率(ROCOF)限制和功率限制的约束。
其次,根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考,还要根据可用的能量存储水平计算每个相邻微电网的逻辑能量乘数。
最后,有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积成为每个微电网中功率转换器的最终功率参考。惯性支持所需的能量通过背靠背变流器传输。
因此,每当互联微电网集群中的每个微电网都经历极低的惯性时,它可以从相邻微电网获得支持,直到其内部挑战得到解决。
目标:改善由于弱电网条件而导致的每个微电网中的惯性(频率响应)。
步骤1:计算微电网MGh支持惯性所需的总最优功率
即,补偿频率的突然变化。这被建模为使用模型预测控制(MPC)解决的优化问题。成本函数表达式如下:
其受制于:频率偏差、频率变化率(ROCOF)限制和功率限制的限制。
式(1)给出所有相邻微电网进行惯性支撑所需的总最优功率,即通过在可接受的值范围内调节频率和ROCOF。
步骤2:计算每个相邻微电网的功率贡献,设第h个微电网MGh是需要网络中其他微电网惯性支持的微电网;
Pi exs是指相邻微电网的功率过剩,电力过剩(Pi exs)相邻微电网应加起来为第h个微电网所需的功率,表达式为:
Pi rated表示第i个相邻微电网中能源的总额定功率MGi,Pi load(t)为第i个微电网的瞬时负荷MGi,ξ:1<ξ≤1.5表示在帮助外部微电网期间为内部负载增量提供安全裕度的负载增量系数。
在所有相邻微电网之间共享所需输出的最优功率。使其与每个相邻微电网中的过剩功率成正比。
ΔPi t+1≤Pi exs (2d)
计算每个相邻微电网的能量贡献,这量化了它的供电持续时间。
第3步:功率参考给出的每个邻居微电网的输出功率MGi,
ΔPi=MGi中转换器的功率参考。
变流器的模型预测功率控制
实施例二
本实施例提供了一种互联微电网惯性控制系统,包括:
一种互联微电网惯性控制系统,包括:
总最优功率确定模块,被配置为利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率;
有功功率参考确定模块,被配置为根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考;
最终功率参考确定模块,被配置为利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考;
调节模块,被配置为根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中功率转换器。
上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重,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。
所提出的系统,可以通过其他的方式实现。例如以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如上述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时,可以有另外的划分方式,例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
实施例三
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如上述实施例一所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备,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如上述实施例一所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (5)
1.一种互联微电网惯性控制方法,其特征在于,包括:
利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率,具体为:
以补偿频率的突然变化最小为目标,构建目标函数;
根据目标函数计算出所有相邻微电网支持惯性所需的总最优功率;
所述模型预测控制的目标函数表达式如下:
Jh是要最小化的目标函数,Δfh是频率偏差,是频率变化率,Hh是微电网系统惯性,ΔPct是支持惯性所需的总最优功率;
根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考,具体为:
设第h个微电网MGh是需要网络中其他微电网惯性支持的微电网,电力过剩相邻微电网应加起来为第h个微电网所需的功率,即:
表示第i个相邻微电网中能源的总额定功率,表示第i个微电网的瞬时负荷,ξ:1<ξ≤1.5表示在帮助外部微电网期间为内部负载增量提供安全裕度的负载增量系数;
在所有相邻微电网之间共享所需的总最优功率,使其与每个相邻微电网中的过剩功率成正比,
表示时刻t的可用过剩功率,并且ρi,ρj是与可用过剩功率成正比的加权系数,代表MGx的最大额定功率, 由(2a)给出的在MGi处的多余功率;
利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考,具体为:
功率参考给出的每个邻居微电网的输出功率,
ΔPi=MGi中转换器的功率参考;
根据可用的能量存储水平计算每个相邻微电网的逻辑能量乘数,具体步骤为:
确定微电网MGi中所有电池的平均荷电状态为:
根据微电网中所有电池的平均荷电状态计算出每个相邻微电网的逻辑能量乘数,即:
其中,Si是包含微电网i的所有电池存储的集合,ajk是邻接矩阵的第(j,k)个元素,γi是MGi的逻辑能量乘数,能量贡献以总存储容量衡量,即微电网只能在其荷电状态时贡献能量;
根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中变流器的输出功率。
2.如权利要求1所述的一种互联微电网惯性控制方法,其特征在于,使用多代理共识控制聚合相邻多微电网的支持,通过电子转换器实现多个微电网之间的连接。
3.一种互联微电网惯性控制系统,其特征在于,包括:
总最优功率确定模块,被配置为利用模型预测控制来确定恢复微电网惯性频率所需的总最优功率,具体为:
以补偿频率的突然变化最小为目标,构建目标函数;
根据目标函数计算出所有相邻微电网支持惯性所需的总最优功率;
所述模型预测控制的目标函数表达式如下:
Jh是要最小化的目标函数,Δfh是频率偏差,是频率变化率,Hh是微电网系统惯性,ΔPct是支持惯性所需的总最优功率;
有功功率参考确定模块,被配置为根据可用功率容量计算每个相邻微电网的有功功率参考,具体为:
设第h个微电网MGh是需要网络中其他微电网惯性支持的微电网,电力过剩相邻微电网应加起来为第h个微电网所需的功率,即:
表示第i个相邻微电网中能源的总额定功率,表示第i个微电网的瞬时负荷,ξ:1<ξ≤1.5表示在帮助外部微电网期间为内部负载增量提供安全裕度的负载增量系数;
在所有相邻微电网之间共享所需的总最优功率,使其与每个相邻微电网中的过剩功率成正比,
表示时刻t的可用过剩功率,并且ρi,ρj是与可用过剩功率成正比的加权系数,代表MGx的最大额定功率, 由(2a)给出的在MGi处的多余功率;
最终功率参考确定模块,被配置为利用有功功率参考与逻辑能量乘数的乘积,确定每个微电网中变流器的最终功率参考,,具体为:
功率参考给出的每个邻居微电网的输出功率,
ΔPi=MGi中转换器的功率参考;
根据可用的能量存储水平计算每个相邻微电网的逻辑能量乘数,具体步骤为:
确定微电网MGi中所有电池的平均荷电状态为:
根据微电网中所有电池的平均荷电状态计算出每个相邻微电网的逻辑能量乘数,即:
其中,Si是包含微电网i的所有电池存储的集合,ajk是邻接矩阵的第(j,k)个元素,γi是MGi的逻辑能量乘数,能量贡献以总存储容量衡量,即微电网只能在其荷电状态时贡献能量;
调节模块,被配置为根据最终有功功率参考以及总最优功率动态调节每个微电网中变流器的输出功率。
4.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
5.一种计算机设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-2中任一项所述的一种互联微电网惯性控制方法中的步骤。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN112769149A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-07 | 山东大学 | 混联风光微电网快速频率响应分布式协调控制方法及系统 |
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Patent Citations (3)
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---|---|---|---|---|
CN112531792A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-19 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种包含储能资源互联电力系统频率控制方法和系统 |
CN112769149A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-05-07 | 山东大学 | 混联风光微电网快速频率响应分布式协调控制方法及系统 |
CN112803505A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-05-14 | 山东大学 | 分布式电压源变流器协同控制方法及交直流混联微电网 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
A Fast Frequency Control Based on Model Predictive Control Taking Into Account of Optimal Allocation of Power From the Energy Storage System;Ramadhani Kurniawan Subroto 等;IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY;第36卷(第4期);2467-2478 * |
Model Predictive Frequency Control of Low Inertia Microgrids;Ujjwol Tamrakar 等;2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE);2111-2116 * |
Optimization-Based Fast-Frequency Estimation and Control of Low-Inertia Microgrids;Ujjwol Tamrakar 等;IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION;第36卷(第2期);1459-1468 * |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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