CN114938005A - 一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法和装置 - Google Patents

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CN114938005A CN202210383088.4A CN202210383088A CN114938005A CN 114938005 A CN114938005 A CN 114938005A CN 202210383088 A CN202210383088 A CN 202210383088A CN 114938005 A CN114938005 A CN 114938005A
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杨春来
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任一飞
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Abstract

本发明公开了一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法和装置，涉及电力系统运行和控制技术领域；方法包括获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，采用集中式的模型预测控制MPC算法进行一次调频控制，控制时刻为分布式自适应控制时刻时，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制；装置包括风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块三个程序模块；其通过集中式模型预测控制和分布式自适应控制的双层控制步骤等，实现风储电站参与电网一次调频工作效率较高、效果较好。

Description

一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法和装置
技术领域
本发明涉及电力系统运行和控制技术领域，尤其涉及一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法和装置。
背景技术
在面对能源与环境的双重压力下，可再生能源的发展利用依旧是解决目前困难的重要途径。在可再生能源发电技术中，风力发电所需的风能资源因取之不尽用之不竭、绿色环保，对于缓解环境和能源的压力有显著贡献。因此，近年来，风力发电快速发展，使传统电力系统的结构及运行方式发生很大改变。越来越多的地区将面临大规模风电接入所带来的问题。风资源本身的不确定性可能会给整个系统稳定性带来很恶劣的影响。而且为最大限度地提高经济效益，大多数风机运行在最大输出功率跟踪 MPPT模式，此时，风资源波动将会对系统造成很大冲击，甚至影响安全运行。同时，风机作为异步电机运行，通过整流逆变器与电网连接，转子转速与系统频率解耦，系统惯性相对降低，会有频率控制的问题。
目前，大多数风电场采用双馈风机发电与永磁直驱风机，本申请研究对象为永磁直驱风机。永磁直驱风机叶片中储存的动能和变流器PQ控制的灵活性为风电参与频率调节提供了可能。通过调节永磁直驱风机转子侧的电力电子装置，能够快速调节其有功输出，利用风机自身储存的动能提供快速的一次调频服务。同时，在电力系统中，储能设备可以临时储存电网中多余的电能，并将这些储存的能量在必要时转换为电能释放回电网中，实现电网的灵活调控。由于储能设备的灵活充放电特性，储能设备已在电网中大规模建设，在辅助新能源场站参与电力系统一次调频方面，储能设备有着较大的应用前景，将成为新一代智能电网的重要组成部分。
目前，大多数风储电站参与电力系统一次调频的控制方法仅关注风电机组与储能电池的“单机状态”，即单个风机与储能电池根据其量测的局部频率独立提供模拟的惯性及下垂特性。但在电力系统中，风储电站应作为一个整体来对系统的频率变化作出响应，特别是在电力市场改革的背景下，风储电站整体的输出功率更是其作为市场参与者考核和结算的标准。但若将风储电站作为一个整体响应频率变化，场站内风储之间的功率分配也是一个问题。针对此问题，一般需采用集中式的优化控制方法，目前国内外的已有方法均属于这一类型。但由于大规模风储场站内设备数量众多，地理分布较远，集中式控制所需要的通信时间及计算时间较长，有较大的延迟。且一般的集中式控制无法考虑风机调频过程中的机电暂态状态，采用模型预测控制MPC方法有对风机模型和预测精度有很大依赖。若场站内风机状态预测误差较大，会导致风机之间功率分配不合理，严重时会导致风机脱网，风储电站频率特性较为恶劣，系统频率波动较大，对储能电池功率容量要求较高，调频成本较高的问题。且集中的模型维护和优化计算也将耗费大量的时间，并不适合对响应速度要求很高的一次调频。
授权公告号为CN106712058B，名称为双馈风机风电场参与电力系统一次调频的协调控制方法，以下简称对比文件1。本申请与对比文件1相比，区别在于：对比文件1仅采用了一种分布式控制方法，是一种设备级的单层风场调频控制架构，而本申请结合了集中式模型预测控制与分布式自适应控制，采用了一种结合了场站级控制与设备级控制的双层控制架构。
授权公告号为CN106532746B，名称为一种风电场参与一次调频的控制系统及实现方法，以下简称对比文件2。本申请与对比文件2相比，区别在于：对比文件2仅针对风电场参与一次调频，采用了一种通过评估风机转速的场站级的控制策略，未针对风机之间的功率分配进行控制，而本申请对风机之间的功率分配进行了控制。
授权公告号为CN110048440B，名称为一种风力发电机组参与电网一次调频的控制方法及模型，以下简称对比文件3。本申请与对比文件3相比，区别在于：对比文件3仅针对风电场参与电力系统一次调频，采用了一种分布式控制方法，是一种设备级的单层风场调频控制架构，仅考虑了场站内的单个风机的运行状态，未考虑整个风场的频率特性，而本申请结合了集中式模型预测控制与分布式自适应控制，采用了一种结合了场站级控制与设备级控制的双层控制架构，考虑了整个风电场的频率特性。
授权公告号为CN112636374B，名称为用于风电场站的一次调频和虚拟惯量响应控制方法及装置，以下简称对比文件4。本申请与对比文件4相比，区别在于：对比文件4针对的是带飞轮储能的风储电站参与电网一次调频的场站级控制策略，未针对风机之间的功率分配进行控制，而本申请对风机之间的功率分配进行了控制。
授权公告号为CN108599234B，名称为风电机组的虚拟惯量及一次调频控制方法，以下简称对比文件5。本申请与对比文件5相比，区别在于：对比文件5针对风电场参与调频，采用了一种基于虚拟惯量控制的分布式控制策略，是一种设备级的单层风场调频控制架构，仅考虑了场站内的单个风机的运行状态，未考虑整个风场的频率特性，而本申请结合了集中式模型预测控制与分布式自适应控制，采用了一种结合了场站级控制与设备级控制的双层控制架构，考虑了整个风电场的频率特性。
现有技术问题及思考：
目前，在现有的风储电站参与电网的一次调频控制方法之中，集中式控制方法较为依赖风储电站对风机的预测精度与模型精度，一旦预测误差及模型误差较大，控制结果将不太合理，甚至会导致风机脱网等问题，而且集中式方法通信时间较长，风储电站对并网点频率变化响应较慢；除此之外，在风储电站调频的传统分布式控制方法中，虽然其响应速度较快，但无法保证风储电站整体的频率响应，无法充分挖掘风储电站的调频能力，导致电网频率稳定性较差。针对上述已有控制技术的缺陷，本申请提出一种双层控制方法，充分挖掘风储电站的调频能力，保证电力系统频率稳定。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法和装置，解决风储电站参与电网一次调频工作效率较低、效果较差的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述正常范围为49.9Hz～50.1Hz，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，采用集中式的模型预测控制MPC算法进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
进一步的技术方案在于：具体包括如下步骤，S1判断调频时刻，获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率不在正常范围内时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，执行步骤S2，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行步骤S3；S2集中式一次调频控制，获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数并控制风机在一次调频期间的输出功率，获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数并控制储能电池在一次调频期间的输出功率；S3分布式自适应控制，所述分布式自适应控制时刻位于两个场站层模型预测控制MPC下发指令的时刻之间，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制包括风机误差自适应控制和储能电池自适应控制的步骤。
进一步的技术方案在于：所述风机误差自适应控制的步骤包括如下步骤，获得风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000041
进而完成每一风机误差自适应控制；
Figure BDA0003592617680000042
式(28)中，ηe,i为风机i的预测误差系数；ωmea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为rad/s；i为第i台风机；ωmin为风机最低转速，单位为rad/s；ωmpc,i为第i台风机转速预测值，单位为rad/s；
Figure RE-GDA0003728003830000043
式(29)中，
Figure BDA0003592617680000044
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的功率，单位为 MW；
Figure BDA0003592617680000045
为第i台风机虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Δf(n)为n时刻的频率偏差，单位为Hz；
Figure BDA0003592617680000046
为第i台风机虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n)为n时刻系统频率，单位为Hz；f(n-1)为n-1时刻系统频率，单位为Hz；t0为调频阶段开始时刻，即频率处于非正常范围的初始时刻；Pe,i(t0)为t0时刻的第i台风机功率，单位为MW；Pm,mpc,i为第i台风机机械功率预测值，单位为MW；Pm,mea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为MW。
进一步的技术方案在于：获得风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n 时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000047
进而完成每一风机误差自适应控制；
Figure BDA0003592617680000048
式(30)中，ηp为风储电站整体出力系数；Kf为风储电站功频的虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Kin为风储电站功频的虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n-2)为 n-2时刻系统频率，单位为Hz；T为模型预测控制MPC采样时间，设置为1s；Pe,i(t0) 为第i个风机初始功率，单位MW；
Figure BDA0003592617680000049
为风机初始功率之和，单位MW；
Figure BDA00035926176800000410
为风储电站风机处联络线n-1时刻的功率，单位为MW；
Figure BDA0003592617680000051
式(31)中，
Figure BDA0003592617680000052
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的有功功率，单位为MW；Pm,i为风储电站中第i台风机的机械功率，单位为MW。
进一步的技术方案在于：采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制还包括位于风机误差自适应控制步骤之后的风机转速自适应控制的步骤，所述风机转速自适应控制的步骤包括如下步骤，计算获得风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000053
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000054
进而完成每一风机转速自适应控制；
Figure BDA0003592617680000055
式(32)中，ηω,i为风机转速自适应系数；ωi表示风储电站中第i台风机叶片的转速，单位为rad/s；ω'min为风机转子转速最小预警值，单位为rad/s；ωmax为风机最高转速，单位为rad/s；ω'max为风机转子转速最大预警值，单位为rad/s；f为系统频率，单位Hz；fn为系统频率的额定频率，单位Hz；
Figure BDA0003592617680000056
式(33)中，
Figure BDA0003592617680000057
为第i台风机在n时刻的输出功率，单位为MW。
进一步的技术方案在于：所述储能电池自适应控制的步骤包括如下步骤，获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制；
Figure BDA0003592617680000058
式(34)中，PPCC为风储电站风机处联络线功率，单位为MW；
Figure BDA0003592617680000059
为频率变化率。
一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块三个程序模块，所述风储电站控制器分别与风机控制器和储能控制器连接并通信，判断调频时刻模块，用于风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制 MPC时刻时，执行集中式一次调频控制模块，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行分布式自适应控制模块，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
进一步的技术方案在于：集中式一次调频控制模块，用于风储电站控制器获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往风机控制器并控制风机在一次调频期间的输出功率，风储电站控制器获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往储能控制器并控制储能电池在一次调频期间的输出功率；分布式自适应控制模块，用于每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000061
每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000062
进而完成每一风机误差自适应控制。
进一步的技术方案在于：分布式自适应控制模块，还用于每一风机控制器计算获得相应风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000063
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000064
进而完成每一风机转速自适应控制；储能控制器获得风储电站发来的储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制。
一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括上述判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法中相应的步骤。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述正常范围为49.9Hz～50.1Hz，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，采用集中式的模型预测控制MPC算法进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。该技术方案，其通过集中式模型预测控制和分布式自适应控制的双层控制步骤等，实现风储电站参与电网一次调频工作效率较高、效果较好。
一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块三个程序模块，所述风储电站控制器分别与风机控制器和储能控制器连接并通信，判断调频时刻模块，用于风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制 MPC时刻时，执行集中式一次调频控制模块，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行分布式自适应控制模块，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。其通过风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块等，实现风储电站参与电网一次调频工作效率较高、效果较好。
详见具体实施方式部分描述。
附图说明
图1是本发明的原理框图；
图2是本发明的数据流图；
图3是本发明中上下层控制时间尺度关系的时刻图；
图4是风储电站对电力系统一次调频协调控制的流程图；
图5是模型预测控制MPC的流程图；
图6是风储电站参考出力计算的流程图；
图7是风机参考出力计算的流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1：
本发明公开了一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法包括如下步骤：
S1判断调频时刻
风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围内时跳过步骤S2和步骤S3不调频，当风储电站并网点频率不在正常范围内时根据控制时刻进行调频，所述正常范围为49.9Hz～50.1Hz。
控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，执行步骤S2，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制。
控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行步骤S3，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
S2集中式一次调频控制
风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法进行控制是指，风储电站控制器获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往风机控制器并控制风机在一次调频期间的输出功率，风储电站控制器获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往储能控制器并控制储能电池在一次调频期间的输出功率。
S3分布式自适应控制
分布式自适应控制时刻位于两个场站层模型预测控制MPC下发指令的时刻之间，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制包括风机误差自适应控制、风机转速自适应控制和储能电池自适应控制三个步骤。
所述风机误差自适应控制的步骤包括如下步骤，每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000081
进而完成每一风机误差自适应控制。
Figure BDA0003592617680000091
式(28)中，ηe,i为风机i的预测误差系数；ωmea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为rad/s，由风机控制器量测得到；i为第i台风机；ωmin为风机最低转速，单位为rad/s；ωmpc,i为第i台风机转速预测值，单位为rad/s，由风储电站控制器下发到风机控制器。
Figure RE-GDA0003728003830000092
式(29)中，
Figure BDA0003592617680000093
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的功率，单位为 MW；
Figure BDA0003592617680000094
为第i台风机虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Δf(n)为n时刻的频率偏差，单位为Hz；
Figure BDA0003592617680000095
为第i台风机虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n)为n时刻系统频率，单位为Hz；f(n-1)为n-1时刻系统频率，单位为Hz；t0为调频阶段开始时刻，即频率处于非正常范围的初始时刻；Pe,i(t0)为t0时刻的第i台风机功率，单位为MW； Pm,mpc,i为第i台风机机械功率预测值，单位为MW，由风储电站控制器下发到风机控制器；Pm,mea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为MW，由风机控制器量测得到。
每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000096
进而完成每一风机误差自适应控制。
Figure BDA0003592617680000097
式(30)中，ηp为风储电站整体出力系数；Kf为风储电站功频的虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Kin为风储电站功频的虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz，一般根据风储电站规模进行整定；f(n-2)为n-2时刻系统频率，单位为Hz；T为模型预测控制MPC采样时间，设置为1s；Pe,i(t0)为第i个风机初始功率，单位MW；
Figure BDA0003592617680000098
为风机初始功率之和，单位MW；
Figure BDA0003592617680000099
为通过风储电站控制器量测得到的风储电站风机处联络线n-1时刻的功率，单位为MW，再单向广播下发到所有风机控制器。
Figure BDA0003592617680000101
式(31)中，
Figure BDA0003592617680000102
为风机控制器在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的有功功率，单位为MW；Pm,i为风储电站中第i台风机的机械功率，单位为MW。
所述风机转速自适应控制的步骤包括如下步骤，每一风机控制器计算获得相应风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000103
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000104
进而完成每一风机转速自适应控制。
Figure BDA0003592617680000105
式(32)中，ηω,i为风机转速自适应系数；ωi表示风储电站中第i台风机叶片的转速，单位为rad/s，由风机控制器量测上传到风储电站控制器；ω'min为风机转子转速最小预警值，单位为rad/s；ωmax为风机最高转速，单位为rad/s；ω'max为风机转子转速最大预警值，单位为rad/s；f为系统频率即电网频率，单位Hz；fn为系统频率的额定频率，单位Hz。
Figure BDA0003592617680000106
式(33)中，
Figure BDA0003592617680000107
为第i台风机在n时刻的输出功率，单位为MW。
所述储能电池自适应控制的步骤包括如下步骤，储能控制器获得风储电站发来的储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制。
Figure BDA0003592617680000108
式(34)中，PPCC为风储电站风机处联络线功率，单位为MW；
Figure BDA0003592617680000109
为频率变化率。
实施例2：
本发明公开了一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块三个程序模块，所述风储电站控制器与风机控制器电连接并通信，风储电站控制器与储能控制器电连接并通信。
判断调频时刻模块，用于风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制 MPC时刻时，执行集中式一次调频控制模块，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行分布式自适应控制模块，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
集中式一次调频控制模块，用于风储电站控制器获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往风机控制器并控制风机在一次调频期间的输出功率，风储电站控制器获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往储能控制器并控制储能电池在一次调频期间的输出功率；
分布式自适应控制模块，用于每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000111
每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000112
进而完成每一风机误差自适应控制；每一风机控制器计算获得相应风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000113
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000114
进而完成每一风机转速自适应控制；储能控制器获得风储电站发来的储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制。
实施例3：
本发明公开了一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现实施例1的步骤。
实施例4：
本发明公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1中的步骤。
本申请最大的技术贡献在于双层控制方法：风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围内时不调频，当风储电站并网点频率不在正常范围内时根据控制时刻进行调频，所述正常范围为49.9Hz～50.1Hz，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
其中，模型预测控制MPC时刻、集中式的模型预测控制MPC算法、分布式自适应控制时刻和场站层模型预测控制算法本身为现有技术在此不再赘述。
进一步的技术贡献在于：建立获得每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000121
每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000122
进而完成每一风机误差自适应控制；建立获得每一风机控制器计算获得相应风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000123
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000124
进而完成每一风机转速自适应控制。
本申请的构思：
在传统的风储电站参与电力系统一次调频的控制方法之中，集中式控制方法虽然可以较好的考虑风储电站的整体特性，但由于通信时延的问题，无法拥有满足一次调频的响应速度，而且对风储电站内的设备状态的预测精度要求较大，风储电站内的设备可能运行在不安全的状态；而分布式控制方法虽然可以较快地响应风储电站并网点频率变化，但却无法保证风储电站的一次调频特性。
除此之外，由于风储电站的控制设备包括风储电站控制服务器以及设备层控制器，设备层控制器包括风机控制器和储能电池控制器。因此，本专利中的一次调频控制方法综合利用集中式控制方法与分布式控制方法，综合了两种控制方法的优点，在场站级别的服务器采用时间尺度较长的集中式控制方法，保证风储电站的整体频率特性较好，同时，在设备级别的控制器采用时间尺度较短的分布式自适应控制方法，保证风储电站的一次调频响应速度较快以及风储电站内设备的运行安全。
本申请的技术贡献：
本发明方法综合利用风储电站的场站层控制器即风储电站控制器及设备层控制器包括风机控制器和储能控制器，分布式与集中式通信技术，可满足风储电站作为一个整体参与系统一次频率调节的目标，使其呈现类似同步发电机的频率响应特性，且可按照不同风机与储能电池的频率响应能力分配功率，保证风机与储能电池的安全运行，改善风储电站一次调频的动态性能。在本发明的控制方法的控制下，风储电站控制器利用集中式通信接收风机与储能的运行状态，并对风机和储能的未来状态进行预测，采用滚动周期较长的集中式模型预测控制MPC方法以满足实际通信物理需求，并将优化得到的下垂系数与惯性系数下发给风机与储能的设备层控制器，之后将测量得到的风储电站并网点的输出功率及并网点频率通过广播通信的方式下发给设备层控制器；设备层控制器针对场站层模型预测控制MPC风机运行状态预测不精确的问题，风机与储能的设备控制器量测设备自身的运行状态，采用分布式自适应控制方法，可令拥有较多调频裕度即功率可调范围较大的风机与储能电池多出力，可令拥有较少调频裕度即功率可调范围较小的风机与储能电池少出力，使风储之间的功率分配合理，从而保证风储电站整体频率响应较为理想与风机和储能运行安全。
有益效果说明：
本发明综合利用本地通信技术与集中式通信技术，设计了一种基于永磁直驱风机与储能电池的风储电站整体参与一次调频的双层协调反馈控制方法，分为场站控制层与设备控制层。本发明中，风储电站控制器利用控制器风速的预测数据，使用集中式模型预测控制MPC方法，得到风机的虚拟下垂系数与虚拟惯性系数序列和储能设备的虚拟下垂系数与虚拟惯性系数序列，下发到设备层控制器包括风机控制器和储能控制器，对风机与储能在一次调频期间的输出功率进行控制，使整体风储电站对外呈现较为理想的频率响应；设备层控制器利用自适应控制算法，量测风机与储能的运行状态，针对场站层模型预测控制MPC预测误差较大的情况，对风机与储能的有功功率进行校正控制，实现风储电站的快速一次调频响应。与此同时，本发明提出的方法充分考虑了风机与储能电池的运行极限，因此在参与频率调节的同时还能够保证风储间功率的合理分配，并保证风储的安全运行，降低一次调频的成本。
本方法的具体特点如下：
1、与传统集中式控制方法相比，降低了对风储电站控制器采用的集中式模型预测控制MPC的计算通信时长与预测精度的要求；与传统分布式控制方法相比，令风储电站频率响应更为理想；解决了风储电站良好的频率响应与风储之间功率分配合理之间的矛盾。使风储电站在一次调频期间对系统呈现同步化的下垂特性，保证了方法的工程可行性。
2、提出了能源状态指标的概念，从而可以方便的衡量永磁直驱风机在调频阶段可释放的转子动能，比起传统方法采用风机风速进行衡量风机调频能力的方法，本方法直接计算与风机调频能力相关的风机转子动能，可以在保证风机运行安全的前提下，合理分配风机之间的功率，充分利用了风机转子的动能，减少了风能的损失。参见步骤S2021～S2022。
3、在场站层控制方面，提出了一种基于风机和储能虚拟下垂系数和虚拟惯性系数优化的集中式模型预测控制MPC方法，相比优化风机功率与储能电池功率的控制方法，风机与储能电池功率可以在一次调频阶段风储电站并网点频率预测存在一定预测误差时，跟随风储电站并网点频率的变化而进行响应，风储电站具有良好的频率特性。参见步骤S204。
4、针对风能预测误差和动态模型不准确的影响，创新性地提出了预测误差系数与转速自适应系数，提出了一种基于风机状态预测误差和风机转子转速的转速自适应控制方法，相比其余分布式控制算法，可以直接通过风机预测误差情况与风机转速情况进行校正，可风机与储能电池输出功率合理，满足实时校正的要求。参见步骤 S301～S302。
技术方案说明：
方法包括两个控制流程，即风储电站协调控制器执行大时间尺度的集中式模型预测控制流程、永磁直驱风机与储能电池的设备控制器执行小时间尺度的分布式自适应控制流程，两个流程均按照一定周期循环执行。
如图1所示，风储电站的双层调频控制方法的控制设备之间的关系。
如图2所示，双层控制策略的控制架构。
如图3所示，集中式控制与分布式控制的时间尺度。
如图4所示，一次调频双层控制流程，具体步骤如下所述：
本申请的步骤包括S1判断调频时刻、S2风储电站控制器获得风机的下垂系数、储能电池的下垂系数和惯性系数并发往设备控制器、S3设备层控制器的分布式自适应控制。
S1判断调频时刻
如图4所示，首先需要量测风储电站并网点频率，判断是否处于正常范围内，正常范围为49.9Hz～50.1Hz，如处于正常范围，则风储电站不参与调频；如不处于正常范围，则在频率未在正常范围内的时间阶段内，根据控制时刻，执行调频控制步骤。如为模型预测控制MPC时刻，则调用风储电站控制器，执行步骤S2，如为分布式自适应控制时刻，则调用设备层控制器，执行分布式自适应控制。
风储电站场站层控制数据交互表，参见表1：
表1：风储电站场站层控制数据交互表
Figure 1
S2风储电站控制器获得风机的下垂系数、储能电池的下垂系数和惯性系数并发往设备控制器
设备控制器包括风机控制器和储能控制器。
如图5所示，本步骤给出风储电站控制器的模型预测控制MPC流程。
如图3所示，时间尺度关系，调频阶段的控制时刻可分为模型预测控制MPC时刻与分布式自适应控制时刻。进入双层控制流程，其中，场站层模型预测控制MPC 流程如下：
S201预测并网点频率变化并获得风储电站的参考功率
在模型预测控制MPC预测时间段TP内，TP一般为8s左右，预测风储电站并网点频率变化，计算风储电站的参考功率。
如图6所示，其具体步骤如下：
S2011风储电站控制器获得风储电站参考功率
首先，风储电站控制器以单次模型预测控制MPC的滚动周期Tf，由于集中式通信及计算时长至少2～3秒，故建议值5秒，量测风储电站并网点频率f，单位为Hz，并根据式(1)计算风储电站参考功率Pref。
Pref＝Pref *+Pf *+Pin * (1)
式(1)中，Pref为风储电站参考功率，单位MW；Pref *表示稳态下的风储电站输出功率指令值，单位为MW，由上级电网调度中心给出，其取值与风资源有关，最大功率不超过风储电站额定功率；Pf *为风储电站一次调频的下垂响应功率，单位MW； Pin *为风储电站一次调频的惯性响应功率，单位为MW，取值如下：
Pf *＝Kf(f*-f) (2)
Figure BDA0003592617680000161
式(2)中，Kf为风储电站功频的虚拟下垂系数，单位为MW/Hz，f*为系统的额定频率，一般为50Hz。
式(3)中，Kin为风储电站功频的虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz，一般根据风储电站规模进行整定；t为非线性序列中的时间点，单位秒。
S2012随后，以一阶惯性方程(4)近似代替电力系统频率震荡的动态过程
Figure BDA0003592617680000162
式(4)中，H为系统惯性系数，单位为MW*s/Hz，由电网调度中心给出，PG为系统常规机组发电，由电网调度中心下发到风储电站控制器，单位为MW，PL为系统负荷，由电网调度中心下发到风储电站控制器，单位为MW，PWF为风储电站发电功率，单位为MW。
风储电站控制器将记录并网点频率的变化，通过式(5)估计电力系统不平衡功率：
PUB＝PG-PL+PWF＝2H·(f(t)-f(t-1))/(f*·T) (5)
式(5)中，T为模型预测控制MPC采样时间，由于模型预测控制MPC需要考虑风机的机电暂态过程，一般设置为1s，t为非线性序列中的时间点。
随后，结合式(5)，对式(4)以采样时间T对电力系统动态方程进行离散线性化，得到式(6)。
f(t+1)＝f(t)+Kf·Tfn(f(t)-fn)/(2H)+Kin·fn(f(t)-f(t-1))/(2H)+f(t)-f(t-1) (6)
式(6)中，(t)代表t时刻的某项数据的数值，例如：f(t)代表t时刻的风储电站并网点频率。
S2013采用风储电站预设好的虚拟惯性系数Kin和虚拟下垂系数Kf以及预测或量测得到的风储电站并网点频率，结合式(1)计算风储电站的参考功率。
S2014利用电力系统频率动态的离散化公式(6)，以及估算得到的系统不平衡功率PUB，计算t+1时刻的并网点频率f(t+1)。
S2015重复步骤S2013与S2014，直到整个场站层模型预测控制MPC预测周期TP内的所有模型预测控制MPC点的风储电站参考功率都得到计算，直到得到所有模型预测控制MPC点的风储电站参考功率Pref。
S202在根据并网点频率与风储电站调频系数，得到风储电站的参考功率之后，需要根据风机与储能电池的预测状态分配功率。为合理分配功率，在执行一次调频协调控制前，首先建立相关评价指标并设定相关参数：
S2021建立永磁直驱风机叶片储存动能的能量状态评价指标如下：
Figure BDA0003592617680000171
式(7)中，SOEi表示风储电站中第i台永磁直驱风机的能量状态评价指标，无单位，ωi表示风储电站中第i台永磁直驱风机叶片的转速，单位为rad/s，由风机控制器量测上传到风储电站控制器控制器，ωmax,i表示风储电站中第i台永磁直驱风机保证正常发电其叶片转速上限，单位为rad/s，ωmin,i表示风储电站中第i台永磁直驱风机保证正常发电其叶片转速下限，单位为rad/s，由风机本身的参数得到，i为介于1到l 之间的任意整数，l为风储电站中永磁直驱风机的数量。
S2022建立永磁直驱风机发电水平评价指标如下：
Figure BDA0003592617680000172
式(8)中，xi表示风储电站中第i台永磁直驱风机的发电水平评价指标，无单位，Pe,i表示风储电站中第i台永磁直驱风机输出的电磁功率，单位为MW，Pm,i表示风储电站中第i台永磁直驱风机捕获的机械功率，单位为MW，均由风机控制器量测得到，并上传到电站的控制器。
S203在通过预测方法得到风储电站的参考功率序列之后，并拥有了评价风机调频能力的指标后，本方法将根据风机的调频能力指标，在模型预测控制MPC预测周期TP内，计算风机的参考功率，预测风机的状态变化。
如图7所示，其具体步骤如下：
S2031采用风机的一阶机电暂态模型预测风机调频阶段的状态变化，其转动动态过程的微分方程可如式(9)所示，表示为：
Figure BDA0003592617680000181
式(9)中，JC为转动惯量，由风机本身参数得到，单位为kg*m2；ωi为风储电站中第i台风机的机械转速，单位为rad/s，Pe,i为风储电站中第i台风机的电磁功率，单位为MW，Pm,i为风储电站中第i台风机的机械功率，单位为MW，由风机控制器量测并上传到风储电站控制器；Tm,i为风储电站中第i台风机的风机机械转矩，Te,i为风储电站中第i台风机的风机电磁转矩，可由式(9)计算得到。由上式可以看出风机电磁转矩与电磁功率直接相关。以采样时间T一般为1s对风机机电暂态方程进行离散线性化，得t时刻的离散模型为：
ωi(t)＝(Pm,i(t-1)-Pe,i(t-1))T/(JCωi(t-1))+ωi(t-1) (10)
式(10)为风机离散模型，式(10)中，ωi(t)为第i台风机t时刻的机械转速，单位为rad/s。
S2032预测模型预测控制MPC预测周期TP内，风储电站内各个风机的风速变化。
S2033采用量测上传得到的风机转子转速或由式(10)预测得到的风储电站内各个风机的转速ωi，结合式(11)计算风机的机械功率Pm,i，为：
Figure BDA0003592617680000182
Figure BDA0003592617680000183
式(11)中，Ri为第i台永磁直驱风机的叶片半径，单位为m，Cp,i为第i台风机的风能捕获系数，由风机本身参数得到，无单位；ρ为空气密度，单位为kg/m3， vs,i为第i台风机的风速，单位为m/s，βi为第i台永磁直驱风机的浆距角，单位为rad，λi为第i台永磁直驱风机的叶尖速比，无单位，由风机控制器量测。
S2034利用式(7)计算风储电站内各个风机的SOE，并利用式(8)计算各个风机的发电水平指标xi，并根据式(13)计算风机的参考功率
Figure BDA0003592617680000184
Figure BDA0003592617680000191
式(13)中，
Figure BDA0003592617680000192
为风储电站中第i台永磁直驱风机的参考功率，单位为MW；
Figure BDA0003592617680000193
为风储电站中第j台永磁直驱风机的参考功率，单位为MW；Pm,j为风储电站中第j台风机的机械功率，单位为MW；SOEj风储电站中第j台风机的能量状态评价指标。
S2035风储电站控制器根据式(13)计算得到的风机电磁功率与式(11)机械功率，结合式(10)计算t+1时刻的风机转速ωi(t+1)。
S2036重复步骤S2033、S2034与S2035，直到整个场站层模型预测控制MPC预测周期TP内的所有控制点的风机参考功率
Figure BDA0003592617680000194
与转速ωi都得到计算。
S204先将利用步骤S201、步骤S202与步骤S203得到风储电站的参考功率与风机的参考功率，之后风储电站控制器将从风机功率合理分配及风储电站内储能功率出力最小两方面来建立模型预测控制MPC模型，目标函数为：
Figure BDA0003592617680000195
式(14)中，{u*(k)}为模型预测控制模型的目标函数，n为控制过程中模型预测控制MPC点，k为模型预测控制MPC的初始时刻，Δx(n)为储能设备功率出力的罚函数；Δz(n)为风机功率跟踪误差的罚函数。
Figure BDA0003592617680000196
Figure BDA0003592617680000197
式(15)中，C1为储能设备电池出力的罚函数的权重系数，
Figure BDA0003592617680000198
为储能电池的下垂系数，单位为MW/Hz；Δf(n)为n时刻的频率偏差，单位为Hz；
Figure BDA0003592617680000199
为储能电池的惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n)为n时刻系统频率，单位为Hz；f(n-1)为n-1 时刻系统频率，单位为Hz；t0为调频阶段开始时刻，即频率处于非正常范围的初始时刻；PESS(t0)为t0时刻的储能功率，单位为MW。
式(16)中，C2风机功率跟踪误差的罚函数的权重系数，
Figure BDA00035926176800001910
为第i台风机下垂系数，单位为MW/Hz；
Figure BDA0003592617680000201
为第i台风机惯性系数，单位为MW*s/Hz；Pe,i(t0)为t0时刻的第i台风机功率，单位为MW；
Figure BDA0003592617680000202
为n时刻第i台风机参考功率，单位为 MW。
本发明提出的场站层模型预测控制MPC需要考虑风机功率爬坡约束、风机输出功率约束和风机转子转速约束以及风储电站的频率响应约束。
-ΔPmax≤Pe,i(n)-Pe,i(n-1)≤ΔPmax (17)
式(17)中，ΔPmax为两个模型预测控制MPC点之间的爬坡约束，单位为MW； Pe,i(n)为第i台风机n时刻的风机功率，单位MW；Pe,i(n-1)为第i台风机n-1时刻的风机功率，单位MW。
Pi,min＜Pe,i(n)＜Pi,max (18)
式(18)中，Pi,min为风机功率约束下限，单位为MW；Pi,max为风机功率约束上限，单位为MW。
ωmin＜ωi(n)＜ωmax (19)
式(19)中，ωmin为风机最低转速，单位为rad/s；ωi(n)为第i台风机在n时刻的转速，单位为rad/s；ωmax为风机最高转速，单位为rad/s。
PESS,min≤PESS≤PESS,max (20)
式(20)中，PESS,min为储能电池最小功率，单位MW；PESS为储能电池功率，单位MW；PESS,max为储能电池最大最小功率，单位MW。
Figure BDA0003592617680000203
Figure BDA0003592617680000204
Figure BDA0003592617680000205
Figure BDA0003592617680000206
式(24)中，PESS(n)为n时刻的储能功率，单位为MW；PESS(t0)为t0时刻的储能电池功率，单位为MW。
其中，模型预测控制MPC的完整模型包括目标函数式(14)、暂态模型式(6)和式(10)、SOE约束式(2)和运行约束式(17)～式(24)，采用内点法求解，优化变量为风机的下垂系数与惯性系数和储能电池的下垂系数与惯性系数。
S205此外，在模型预测控制MPC过程中，需要关注模型预测控制MPC序列结果与参考值之间的差值。如果差值大于给定的阈值，此时将该参考值替换为优化结果，并根据步骤S201与步骤S202对后续的参考值进行更新，转到步骤S203继续进行模型预测控制MPC的优化。直到所有控制点的差值符合要求，将模型预测控制MPC 得到的优化序列下发到风机本地控制器。
S206风储电站控制器将计算得到的风机与储能电池整定好的下垂系数与惯性系数下发到设备控制器。
S3设备层控制器的分布式自适应控制
在风储电站频率响应阶段，在设备层分布式自适应控制时刻，一次调频双层控制的设备层控制器的分布式自适应控制流程如下所示：
S301分布式自适应控制点位于两个场站层模型预测控制MPC下发指令的时刻之间
如图3所示，设备层控制器将首先进行风机的误差自适应控制，风机的误差自适应控制流程如下所示：
S3011首先，风机控制器接受风储电站控制器下发的风机转速与风机机械功率的预测值后，判断在分布式自适应控制时间点的风机转速与机械功率的预测误差。
Pm,mea,i-ΔP≤Pm,mpc,i≤Pm,mea,i+ΔP (25)
式(25)中，Pm,mea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为MW，由风机控制器量测得到；ΔP为机械功率偏差范围，单位为MW，由风机控制器进行设定，一般为5％额定值左右；Pm,mpc,i为第i台风机机械功率预测值，单位为MW，由风储电站控制器下发到风机控制器。
ωmea,i-Δω≤ωmpc,i≤ωmea,i+Δω (26)
式(26)中，ωmea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为rad/s，由风机控制器量测得到；Δω为转速偏差范围，单位为rad/s，由风机控制器进行设定，一般为 5％额定值左右；ωmpc,i为第i台风机转速预测值，单位为rad/s，由风储电站控制器下发到风机控制器，误差如在允许范围之内，则直接结束风机的误差自适应控制，通过式(27)计算第i台风机n时刻的功率Pe,i(n)，跳转到步骤S302，执行风机的转速自适应控制。
Figure BDA0003592617680000221
S3012针对风机转速与风机机械功率的预测误差，设备控制器利用风机的实际转子动能与预测转子动能的比值，建立一个风机i的预测误差系数ηe,i
Figure BDA0003592617680000222
式(28)中，ηe,i为风机i的预测误差系数。
S3013结合风机i的预测误差系数ηe,i，风机控制器依靠预测误差系数，计算在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的功率
Figure BDA0003592617680000223
单位为MW，校正由于预测误差导致的不合理的控制结果。
Figure RE-GDA0003728003830000224
式(29)中，
Figure BDA0003592617680000225
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的功率，单位为 MW。
S3014除风机转速预测误差系数之外，为保证风储电站整体频率响应良好，设备控制器利用量测得到的实际风储电站输出功率与风储电站预测功率的比值，又提出了一个风储电站整体出力系数ηp，保证风储电站频率响应：
Figure BDA0003592617680000226
式(30)中，ηp为风储电站整体出力系数，
Figure BDA0003592617680000227
为通过风储电站控制器量测得到的风储电站风机处联络线n-1时刻的功率，单位为MW，再单向广播下发到所有风机控制器。
S3015结合风储电站整体出力系数ηp与风机i的预测误差系数ηe,i，风机控制器在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的有功功率
Figure BDA0003592617680000228
(单位为MW)为：
Figure BDA0003592617680000229
式(31)中，
Figure BDA00035926176800002210
为风机控制器在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的有功功率，单位为MW。
S302执行完风机误差自适应控制后，为防止风机转速越限，如风机转速达到预警范围，将设置转速自适应系数，根据风机转速情况，削减风机输出功率，需要执行风机的转速自适应控制，控制流程如下：
S3021风机控制器判断风机的转速是否在转速预警范围内，如不在预警范围内，不启动转速自适应控制，直接将计算得到的第i台在该时刻的风机功率Pe,i下发，并直接转到步骤S303，否则，风机将根据转速自适应调节功率。
S3022为防止风机转速越限，利用风机可用于一次调频的转子动能的标幺值，即风机可用于调频的转子动能与风机预警范围的转子动能的比值，定义风机转速自适应系数ηω,i为：
Figure BDA0003592617680000231
式(32)中，ηω,i为风机转速自适应系数，ω'min为风机转子转速最小预警值，单位为rad/s，ω'max为风机转子转速最大预警值，单位为rad/s。
S3023结合风机转速自适应系数ηω,i与风机在误差自适应控制下的有功功率
Figure BDA0003592617680000232
经过转速自适应控制后，第i台风机在n时刻的输出功率
Figure BDA0003592617680000233
为：
Figure BDA0003592617680000234
式(33)中，
Figure BDA0003592617680000235
为第i台风机在n时刻的输出功率，单位为MW。
S303针对电站内储能电池的自适应控制，由于储能电池在风储电站参与调频的主要作用为通过调整输出功率，保证风储电站的频率响应较为理想。因此，首先储能控制器根据风储电站设定的下垂系数与惯性系数以及量测的风储电站并网点频率，计算风储电站输出功率参考值即为风储电站理想值，随后通过量测联络线得到风机功率之和，可最后得到风机理想出力与风机联络线功率的差值，作为储能电池在分布式自适应控制下的出力。
Figure BDA0003592617680000236
式(34)中，PPCC为风储电站风机处联络线功率，单位为MW。
S304设备控制器将计算得到的风机与储能功率下发到风机与储能电池。
本申请保密运行一段时间后，现场技术人员反馈的有益之处在于：
该方法包括：建立风机的能量状态评价指标和发电水平评价指标；设计风储电站参与调频的双层控制架构；风储电站中央控制层测量频率，估算功率不平衡量，使用模型预测控制MPC方法确定大时间尺度上各个风机与集中式储能电站功率的参考值；风机本地控制层使用分布式自适应控制方法，依靠风机与储能电池的本地运行数据及上层模型预测控制MPC方法获得的参考值，对风机与储能电池在较小的时间尺度上进一步校正控制，以求风机与储能电池之间功率分配合理及风储电站频率响应特性较好。本发明利用永磁直驱风机转子储存的动能与集中式储能电池所储存的电量，充分挖掘了风储电站一次调频能力，同时，设计的双层架构降低了对中央控制层的预测精度及计算、通信速度的依赖，在场站层控制进行了模型预测控制计算后，通过设备层校正，根据风机状态，利用分布式自适应控制方法，对风机与储能设备不合理的功率出力实施校正，实现风储电站整体的快速一次调频响应及风储间功率的合理分配，保证风储运行安全。
目前，本发明的技术方案已经进行了中试，即产品在大规模量产前的较小规模试验；中试完成后，在小范围内开展了用户使用调研，调研结果表明用户满意度较高；现在已开始着手准备产品正式投产进行产业化(包括知识产权风险预警调研)。

Claims (10)

1.一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述正常范围为49.9Hz～50.1Hz，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，采用集中式的模型预测控制MPC算法进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
2.根据权利要求1所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：具体包括如下步骤，S1判断调频时刻，获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率不在正常范围内时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，执行步骤S2，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行步骤S3；S2集中式一次调频控制，获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数并控制风机在一次调频期间的输出功率，获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数并控制储能电池在一次调频期间的输出功率；S3分布式自适应控制，所述分布式自适应控制时刻位于两个场站层模型预测控制MPC下发指令的时刻之间，采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制包括风机误差自适应控制和储能电池自适应控制的步骤。
3.根据权利要求2所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：所述风机误差自适应控制的步骤包括如下步骤，获得风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure FDA0003592617670000011
进而完成每一风机误差自适应控制；
Figure FDA0003592617670000012
式(28)中，ηe,i为风机i的预测误差系数；ωmea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为rad/s；i为第i台风机；ωmin为风机最低转速，单位为rad/s；ωmpc,i为第i台风机转速预测值，单位为rad/s；
Figure DEST_PATH_FDA0003728003820000013
式(29)中，
Figure FDA0003592617670000014
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的功率，单位为MW；
Figure FDA0003592617670000015
为第i台风机虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Δf(n)为n时刻的频率偏差，单位为Hz；
Figure FDA0003592617670000016
为第i台风机虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n)为n时刻系统频率，单位为Hz；f(n-1)为n-1时刻系统频率，单位为Hz；t0为调频阶段开始时刻，即频率处于非正常范围的初始时刻；Pe,i(t0)为t0时刻的第i台风机功率，单位为MW；Pm,mpc,i为第i台风机机械功率预测值，单位为MW；Pm,mea,i为第i台风机机械功率实际量测值，单位为MW。
4.根据权利要求3所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：获得风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure FDA0003592617670000021
进而完成每一风机误差自适应控制；
Figure FDA0003592617670000022
式(30)中，ηp为风储电站整体出力系数；Kf为风储电站功频的虚拟下垂系数，单位为MW/Hz；Kin为风储电站功频的虚拟惯性系数，单位为MW*s/Hz；f(n-2)为n-2时刻系统频率，单位为Hz；T为模型预测控制MPC采样时间，设置为1s；Pe,i(t0)为第i个风机初始功率，单位MW；
Figure FDA0003592617670000023
为风机初始功率之和，单位MW；
Figure FDA0003592617670000024
为风储电站风机处联络线n-1时刻的功率，单位为MW；
Figure FDA0003592617670000025
式(31)中，
Figure FDA0003592617670000026
为在误差自适应控制下的第i台风机n时刻的有功功率，单位为MW；Pm,i为风储电站中第i台风机的机械功率，单位为MW。
5.根据权利要求2所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：采用场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制还包括位于风机误差自适应控制步骤之后的风机转速自适应控制的步骤，所述风机转速自适应控制的步骤包括如下步骤，计算获得风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure FDA0003592617670000027
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure FDA0003592617670000028
进而完成每一风机转速自适应控制；
Figure FDA0003592617670000029
式(32)中，ηω,i为风机转速自适应系数；ωi表示风储电站中第i台风机叶片的转速，单位为rad/s；ω'min为风机转子转速最小预警值，单位为rad/s；ωmax为风机最高转速，单位为rad/s；ω'max为风机转子转速最大预警值，单位为rad/s；f为系统频率，单位Hz；fn为系统频率的额定频率，单位Hz；
Figure FDA0003592617670000031
式(33)中，
Figure FDA0003592617670000032
为第i台风机在n时刻的输出功率，单位为MW。
6.根据权利要求2所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制方法，其特征在于：所述储能电池自适应控制的步骤包括如下步骤，获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制；
Figure FDA0003592617670000033
式(34)中，PPCC为风储电站风机处联络线功率，单位为MW；
Figure FDA0003592617670000034
为频率变化率。
7.一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置，其特征在于：包括风储电站控制器、风机控制器和储能控制器以及判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块三个程序模块，所述风储电站控制器分别与风机控制器和储能控制器连接并通信，判断调频时刻模块，用于风储电站控制器获得风储电站并网点频率，当风储电站并网点频率在正常范围外时根据控制时刻进行调频，所述控制时刻为模型预测控制MPC时刻时，执行集中式一次调频控制模块，风储电站控制器采用集中式的模型预测控制MPC算法通过风机控制器和风储电站控制器进行一次调频控制，所述控制时刻为分布式自适应控制时刻时，执行分布式自适应控制模块，风储电站控制器通过场站层模型预测控制算法进行分布式自适应控制。
8.根据权利要求7所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置，其特征在于：集中式一次调频控制模块，用于风储电站控制器获得风机的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往风机控制器并控制风机在一次调频期间的输出功率，风储电站控制器获得储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数发往储能控制器并控制储能电池在一次调频期间的输出功率；分布式自适应控制模块，用于每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风机转速预测值和风机机械功率预测值，计算获得每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的功率
Figure FDA0003592617670000035
每一风机控制器获得风储电站控制器发来的风储电站整体出力系数ηp，结合风储电站整体出力系数ηp和每一风机的预测误差系数ηe,i，计算获得每一风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure FDA0003592617670000041
进而完成每一风机误差自适应控制。
9.根据权利要求8所述的一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置，其特征在于：分布式自适应控制模块，还用于每一风机控制器计算获得相应风机转速自适应系数ηω,i，结合每一风机转速自适应系数ηω,i和相应风机在误差自适应控制下n时刻的有功功率
Figure FDA0003592617670000042
计算获得每一风机在n时刻的输出功率
Figure FDA0003592617670000043
进而完成每一风机转速自适应控制；储能控制器获得风储电站发来的储能电池的虚拟下垂系数和虚拟惯性系数以及风储电站并网点频率，计算获得风储电站参考功率Pref，计算获得储能电池功率PESS，进而完成储能电池自适应控制。
10.一种风储电站参与电网一次调频的双层控制装置包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序包括权利要求7中的判断调频时刻模块、集中式一次调频控制模块和分布式自适应控制模块，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至中权利要求6任意一项方法中相应的步骤。
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