CN114530889B - 基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法 - Google Patents

基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电网的频率安全技术领域，具体公开了一种基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，首先根据惯量和阻尼在支撑频率响应各阶段不同的贡献，选择在扰动发生后和频率最低点间采用较大的惯量控制，在频率最低点到频率再次稳定间采用较大的频率阻尼控制；基于实际电网频率历史数据，利用置信区间计算方法对电网的大扰动区间进行识别，从而得到适合该电网的光伏系统双模式频率控制动作阈值。本发明提出的基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，能够进一步提升双模式控制的频率支撑效果，在电网惯量水平发生改变时仍能通过所设计的动作阈值实现频率支撑效果最大化。

Description

基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法
技术领域
本发明涉及电网的频率安全技术领域，具体为基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法。
背景技术
随着“双碳”目标的提出，新能源产业迎来跨越式发展，清洁电力装机占比大幅提升。以光伏为代表的新能源具备能量巨大、分布广泛等优势，然而光伏发电系统中没有直接的动能反馈，而是依靠大量电力电子元件的逆变控制接入系统，因此对电网稳定性会造成一定影响。其中，频率是评估电能质量的基本指标之一。在常规定功率控制下的光伏并网系统几乎不为电网提供频率支撑，因此，新能源渗透率增加使电网抗故障冲击的能力变弱，电网频率安全受到挑战。
为保障新能源接入电网的频率安全，光伏发电系统主动参与调频非常必要。一方面，频率最低点和频率变化率是衡量光伏频率支撑控制效果的两大重要指标，光伏频率支撑控制应尽可能的提高扰动发生后的频率最低点，降低频率变化率(rate of change offrequency，RoCoF)。另一方面，光伏系统可对电网提供虚拟惯量和频率阻尼，二者决定了对不同频率动态指标的支撑效果。因此，光伏可通过协调虚拟惯量控制和频率阻尼控制实现对频率动态指标的综合优化，催生了光伏系统的双模式频率控制。控制模式间的动作阈值选择决定了频率支撑性能和光伏资源优化利用程度。在不同惯量水平的电网中，不合适的动作阈值可能会造成光伏备用功率得不到最大限度的发挥，或者出现不必要的控制触发动作，造成成本增加。因此，根据实际电网选择合适的动作阈值对光伏系统双模式频率支撑控制策略的关键。
现有措施如：
(1)措施1：通过逆变器模拟惯量和频率阻尼，实时调整优化控制参数，可以参考以下参考文献：
[参考文献1]U.Markovic,Z.Chu,P.Aristidou,and G.Hug,“LQR-Based AdaptiveVirtual Synchronous Machine for Power Systems with High InverterPenetration,”IEEE Trans.Sustain.Energy,vol.10,no.3,pp.1501–1512,Jul.2019.
[参考文献2]L.Xiong,L.Liu,X.Liu,and Y.Liu,“Frequency TrajectoryPlanning Based Strategy for Improving Frequency Stability of Droop-ControlledInverter Based Standalone Power Systems,”IEEE J.Emerg.Sel.Top.Circuits Syst.,pp.1–1,2021.
(2)措施2：提出快速功率补偿法，通过定义的频率偏差阈值来划分不同控制模式，可以参考以下参考文献：
[参考文献3]L.Xiong,X.Liu,D.Zhang,and Y.Liu,“Rapid Power CompensationBased Frequency Response Strategy for Low Inertia Power Systems,”IEEEJ.Emerg.Sel.Top.Power Electron.,pp.1–1,2020.
(3)措施3：利用光伏系统备用功率提出惯量和阻尼双模式协调控制策略，可以参考以下参考文献：
[参考文献4]Q.Peng,Y.Yang,T.Liu,and F.Blaabjerg,“Coordination ofVirtual Inertia Control and Frequency Damping in PV Systems for OptimalFrequency Support,”CPSS TPEA,vol.5,no.4,pp.305–316,Dec.2020.
但上述措施存在着不同的缺点，具体如下：
措施1缺点：根据电网变化的参数实时调整惯量和阻尼的大小存在计算难度大，计算成本高等问题，这在实际应用中难以实现。
措施2缺点：在频率支撑的分段/分层控制方式法中，常会规定阈值来切换不同的控制模式，然而多是根据电网准则将其设定为固定的阈值，没有考虑电网运行特性和实际频率动态，不适用实际的复杂电网。
措施3缺点：所提光伏系统虚拟惯性和频率阻尼的双模式协调控制未考虑电网实际频率运行状态，将电网导则规定的稳态频率偏差作为动作阈值，在惯量水平较低的电网中易出现控制模式频繁切换的问题，频率支撑效果欠佳，无法充分利用光伏资源。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，能够进一步提升双模式控制的频率支撑效果，在电网惯量水平发生改变时仍能通过所设计的动作阈值实现频率支撑效果最大化。技术方案如下：
基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：确定双模式频率控制模式：
发生扰动后，将从频率超出正常工作区间开始到频率达到最低点的时间段的控制模式确定为虚拟惯量模式，在该时间段把全部备用功率用来提供虚拟惯量；将从频率最低点到频率恢复到新的稳定状态的时间段的控制模式确定为频率阻尼模式，在该时间段把全部备用功率用来提供频率阻尼；
步骤2：采用置信区间算法对电网的小扰动和大扰动边界进行区间估计：
将某一具体电网的历史频率数据作为样本，对频率样本中负荷阶跃频率数据和负荷丢失频率数据分别进行总体参数区间估计，计算其均值置信区间；选择负荷阶跃频率区间的置信上限和负荷丢失频率区间的置信下限组成判定电网进入大扰动区间的阈值FMD：
Figure GDA0003926616310000031
式中，
Figure GDA0003926616310000032
为样本中负荷阶跃频率区的均值，σLS为样本中负荷阶跃频率区的标准差，nLS为负荷阶跃频率区的样本量；
Figure GDA0003926616310000033
为样本中负荷丢失频率区的均值，σLL为样本中负荷丢失频率区的标准差，nLL为负荷丢失频率区的样本量；Z值由正态分布表查得，α为显著性水平；
当频率运行在f0±FMD内时，代表电网位于小扰动区间内，视为电网处于正常工作状态，不触发虚拟惯量模式；当频率运行点超出f0±FMD则代表电网位于大扰动区间内则进行双模式频率控制，其中f0表示额定频率；
步骤3：对于连续扰动事件，设计动作阈值：
在大扰动区间阈值上增加动作裕度，将大扰动与小扰动运行点进行完全隔离；确定动作阈值Fact为大扰动区间阈值与动作裕度之和，即
Fact＝|FMD|+Δf0
其中，Δf0为电网规定的稳态频率运行偏差。
进一步的，发生扰动正常工作区间的频率范围根据实际电网的频率动态特性设计。
本发明的有益效果是：本发明提出的基于大扰动识别的光伏系统双模式频率控制方法，是在恒动作阈值的双模式控制基础上，对其动作阈值的选择进行了更细致的研究讨论，所提出的大扰动区间识别法简单高效地识别出电网的小扰动和大扰动区间边界，从而合理地设计了双模式频率控制的动作阈值，极大程度提高了控制的灵活性和实用性。
附图说明
图1为光伏双模式频率控制策略示意图。
图2为双模式频率控制下的连续扰动频率特性。
图3为基于大扰动区间识别的双模式频率控制。
图4为光伏并网系统结构。
图5为实施例电网负荷波动情况。
图6为不同控制策略下的系统动态响应仿真结果：(a)频率波形(b)频率变化率波形。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。本发明提出一种基于置信区间算法的大扰动区间识别方法，并将这种大扰动区间识别方法运用到光伏系统的双模式频率控制中，使得虚拟惯量模式(Virtual inertia mode,VIM)和频率阻尼模式(Frequency damping mode,FDM)动作阈值更加灵活，能够改善低惯量电网在发生扰动后的频率响应动态曲线。对于惯量水平不同的电网可以计算出更贴合实际的控制动作阈值，从而替代恒定的动作阈值，极大程度提高了双模式频率控制的灵活性和实用性。
本发明提出的频率支撑策略主要应用场景为含有光伏系统的电网，使其主动参与支撑连续扰动下的电网频率。首先根据惯量和阻尼在支撑频率响应各阶段不同的贡献，选择在扰动发生后和频率最低点间采用较大的惯量控制，在频率最低点到频率再次稳定间采用较大的频率阻尼控制，为了满足实际电网复杂的扰动情况，以及进一步提高频率支撑效果，特别对双模式控制下的动作阈值做了进一步研究，基于实际电网频率历史数据，利用置信区间计算方法对电网的大扰动区间进行识别，从而得到适合该电网的光伏系统双模式频率控制动作阈值。本发明提出的基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，能够进一步提升双模式控制的频率支撑效果，在电网惯量水平发生改变时仍能通过所设计的动作阈值实现频率支撑效果最大化。
1、双模式频率控制
光伏系统双模式频率控制的主要概念是在频率响应的不同阶段为电网提供虚拟惯量或频率阻尼，在[参考文献4]中首次被提出。具体的控制策略如图1所示，图中展示了扰动后的典型频率动态变化，在稳态时，系统在正常范围内运行。在A点发生扰动，导致频率降低，偏离频率额定值，在B点时频率降低到电网所规定的频率边界值，C点到达频率最低点，经过瞬时振荡后，频率恢复到新的稳定状态，即恢复到D点。后半段为二次调频过程，最终使得频率回到正常工作范围，在本发明中不作讨论。
本发明中双模式频率控制指在B点到C点阶段提供一个较大的虚拟惯量，可以有效地降低RoCoF；在C点到D点阶段提供较大的频率阻尼，可以有效地利用光伏功率备用，减少恢复频率与额定频率的偏差。因此，将BC段的控制模式定义为VIM，CD段的控制模式定义为FDM。
对于连续扰动下的双模式频率控制，VIM和FDM之间的协调就显得十分重要，它决定了控制策略的可靠性和效率，因此图1中决定正常工作区间的Δfnor的值应当根据实际电网的频率动态特性设计，不应单一地依照电网准则。
如图2双模式频率控制下的连续扰动频率动态特性所示，在时间轴前期，系统在恒定的动作阈值所划分的正常工作频段内运行，当电网发生小扰动且频率降至A点时，触发VIM，直到频率最低B点切换到FDM，支撑频率恢复，若电网在点C处再次受到大的扰动，此时频率重新下降，但由于C点的频率还未回到正常工作频段，此时双模式控制未复位，导致VIM不能再次触发，无法在C到D阶段提供较大的惯量来降低RoCoF。这就说明了恒定的动作阈值并不能满足实际的电网频率特性，无法在适当的阶段提供合适的惯量支撑，所以寻求一个符合实际电网扰动特性的动作阈值对于优化双模式控制策略是至关重要的。
2、基于置信区间估计的大扰动区间识别
不同惯量水平的电网频率状态有所不同，对于双模式控制下的动作阈值设计也应尽可能符合电网波动情况，使得频率支撑能力得以完全释放。本发明提出采用置信区间算法对电网的小扰动和大扰动(Major Disturbance,MD)边界进行区间估计。
置信区间是一种常用的区间估计方法，通过抽样得到的抽样总体参数来估计实际总体参数所在的值域，置信度表示对抽样总体参数作出估计时的正确概率，代表区间估计的可靠性。对于一组给定的随机变量X，若该样本服从一个数学期望为μ，方差为σ2的正态分布，记作式
X～N(μ,σ2) (1)随后可以根据式(2)计算出均值置信区间的置信下限和置信上限，即该区间以1-α的置信度包含总体的数学期望μ，进一步了解总体特征。
Figure GDA0003926616310000051
式中，
Figure GDA0003926616310000052
为样本均值，n为样本数量，α为显著性水平，一般设为0.05，Z值可由正态分布表查得。
基于以上想法，将某一具体电网的历史频率数据作为样本，由中心极限定理可知，连续且独立的随机变量叠加后呈正态分布，那么电力系统中的负荷随机性分量也是呈正态分布的，因此，在通常情况下，电网频率的概率分布可以近似认为是正态分布。这样可以采取对频率样本中负荷阶跃频率数据和负荷丢失频率数据分别进行总体参数区间估计，计算其均值置信区间。为了使得扰动识别更为准确，选择负荷阶跃(Load Step,LS)频率区间的置信上限和负荷丢失(Load Loss,LL)频率区间的置信下限组成电网大扰动区间阈值FMD，即
Figure GDA0003926616310000053
式中，
Figure GDA0003926616310000054
为样本中负荷阶跃频率区的均值，σLS为样本中负荷阶跃频率区的标准差，nLS为负荷阶跃频率区的样本量，
Figure GDA0003926616310000055
σLL和nLL同理可得。
当频率运行在f0±FMD内时，代表电网位于小扰动区间内，当频率运行点超出f0±FMD则代表电网位于大扰动区间内，其中f0表示额定频率。
3、动作阈值的设计
通过上述方法估计出电网的大扰动区间，当电网在小扰动区间内运行时，视为电网正常工作状态，几乎不存在频率越限的风险，在此状态下也不会触发VIM。但由于置信区间并非将大扰动与小扰动运行点进行完全隔离，因此，部分正常工作点会超出小扰动与大扰动置信区间边界，如果将该边界直接作为该类光伏系统双模式控制下的动作阈值，那么将有可能在极短的时间周期内出现控制反复触发复位的现象。这在受扰状况复杂的实际电网中属于多余控制动作，会增加不必要的能源消耗和损失。
此外，对于连续扰动事件，双模式频率控制可能会暂时失效，参考图2情况。因此，在大扰动区间阈值上增加动作裕度，可以有效规避上述问题。具体地，设计动作阈值时，在大扰动区间识别结果的基础上再考虑一定的动作裕度可以使得双模式控制对实际电网的频率支撑更具合理性。所以最终动作阈值Fact设计大扰动区间阈值与动作裕度之和，也即(Fact＝|FMD|+Δf0)，其中Δf0为电网规定的稳态频率运行偏差，其作为动作裕度从而避免控制反复启动和控制失效的问题。相较于其他方法中直接采用常规电网频率偏差标准作为动作阈值，这样设计避免了光伏系统中的双模式频率控制失效和反复触发的问题，更具备电网适应性，并且更大程度地贴合了控制策略的特性。
图3展示了发生连续大扰动事件下的频率动态特性。在频率降低至新的动作阈值之前，电网频率处于相对正常的波动状态，动作裕度防止了控制出现多余触发。当A处发生第一次扰动事件后，频率降低至B时，触发VIM，随后双模式控制在频率到达第一个最低点C处切换到FDM。在这之后由于FDM的作用，频率会出现升高，一旦频率回到高于动作阈值的D点时，双模式频率控制就会复位。若连续发生大扰动事件，此时频率再次降低，在E处时再次触发VIM，从而光伏系统会在E到F阶段提供较大的惯量。
4、实施例：
本发明将以随机受扰的电网受到连续大扰动后的频率支撑为应用场景验证提出的基于大扰动区间的双模式控制的有效性。在MATLAB/Simulink软件中搭建了两级式三相光伏并网系统进行仿真，系统结构如图4所示。其中，独立电网部分由一个虚拟同步发电机(virtual synchronous generators，VSG)代替，额定电压为800V，稳态输出功率为2.01kW，光伏系统具体参数如表1所示。
表1光伏系统参数
Figure GDA0003926616310000061
Figure GDA0003926616310000071
实施例：通常情况下Δf0为0.1Hz，在连续扰动事故下对随机受扰的电网采用本发明所提的双模式频率控制，并与其他控制对比。
5、验证方案：
实施例电网负荷随机变量的波动如图5所示，其中0-13s内模拟电网正常随机扰动情况，在没有频率控制下所计算小扰动区间为[49.97,50.03]，则大扰动区间阈值|FMD|＝0.03Hz。在13s时，电网第一次发生大小为6％的负荷阶跃，在16s时，电网第二次发生4.5％的负荷阶跃。
根据上述理论设计，基于大扰动区间识别的双模式频率控制的动作阈值应设置为0.03+0.1＝0.13Hz，仿真所得频率以及频率变化率动态响应如图6所示，并与未考虑大扰动区间的双模式频率控制、定频率阻尼控制和定虚拟惯量控制进行了对比。
通过对不同控制策略在频率控制方面的表现对比分析可以得出：
(1)采用未考虑大扰动区间的双模式频率控制时，两次功率缺额事件都会造成较大的频率偏差，甚至在发生二次扰动后频率下降到49.58Hz。另外第一次和第二次扰动事故后的RoCoF分别为-0.29Hz/s和-0.315Hz/s。
(2)采用定频率阻尼控制，频率最低点提高一定程度。在频率支撑方面，双模式频率控制优于单一的阻尼或惯量控制。
(3)采用本发明所提出的基于大扰动区间识别的双模式频率控制下，频率最低点明显抬高。此外，在第二次电网功率缺额事件发生后，RoCoF相比其他控制明显减小，为-0.0135Hz/s，更具优势。
(4)虽然在第一次负荷阶跃事件发生后，频率支撑的效果并不显著。但在第二次事故发生后，基于大扰动区间识别的双模式频率控制不仅优化了频率响应(频率最低点提升至49.79Hz)，并且降低了RoCoF。因此，对于实际电网中的连续扰动，本发明具有较好的适应性和合理性，这得益于双模式动作的阈值要求。
从上述例子中可以看出，所提出的控制有效地通过历史频率数据计算了该电网大扰动区间。在恒动作阈值的双模式频率控制基础上，实现了频率支撑能力的优化，尤其在电网遭遇连续扰动的状况下，频率质量得到较大程度的改善。
另外，本发明是针对光伏系统接入电网的安全稳定问题提出的基于大扰动识别的光伏系统双模式频率控制方法，但对其他类型的并网新能源场站仍然适用，只需将附加频率控制部分移植到其他新能源的功率变换器控制系统中即可。

Claims (2)

1.一种基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：确定双模式频率控制模式：
发生扰动后，将从频率超出正常工作区间开始到频率达到最低点的时间段的控制模式确定为虚拟惯量模式，在该时间段把全部备用功率用来提供虚拟惯量；将从频率最低点到频率恢复到新的稳定状态的时间段的控制模式确定为频率阻尼模式，在该时间段把全部备用功率用来提供频率阻尼；
步骤2：采用置信区间算法对电网的小扰动和大扰动边界进行区间估计：
将某一具体电网的历史频率数据作为样本，对频率样本中负荷阶跃频率数据和负荷丢失频率数据分别进行总体参数区间估计，计算其均值置信区间；选择负荷阶跃频率区间的置信上限和负荷丢失频率区间的置信下限组成判定电网进入大扰动区间的阈值FMD：
Figure FDA0003926616280000011
式中，
Figure FDA0003926616280000012
为样本中负荷阶跃频率区的均值，σLS为样本中负荷阶跃频率区的标准差，nLS为负荷阶跃频率区的样本量；
Figure FDA0003926616280000013
为样本中负荷丢失频率区的均值，σLL为样本中负荷丢失频率区的标准差，nLL为负荷丢失频率区的样本量；Z值由正态分布表查得，α为显著性水平；
当频率运行在f0±FMD内时，代表电网位于小扰动区间内，视为电网处于正常工作状态，不触发虚拟惯量模式；当频率运行点超出f0±FMD则代表电网位于大扰动区间内，则进行双模式频率控制，其中f0表示额定频率；
步骤3：对于连续扰动事件，设计动作阈值：
在大扰动区间阈值上增加动作裕度，将大扰动与小扰动运行点进行完全隔离；确定动作阈值Fact为大扰动区间阈值与动作裕度之和，即
Fact＝|FMD|+Δf0
其中，Δf0为电网规定的稳态频率运行偏差。
2.根据权利要求1所述的基于大扰动区间识别的光伏系统双模式频率控制方法，其特征在于，发生扰动正常工作区间的频率范围根据实际电网的频率动态特性设计。
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