CN114996980A - 一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，其为一种针对微电网群的聚合惯量能力评估方法，在精确计算各微电网惯量的同时，也能够准确评估出微电网群整体的惯量，从而实现对微电网群的精准控制。本发明的方法为基于Minkowski Sum算法评估微网群的聚合惯量的方法，该方法能够根据各微网的状态以及惯量值，准确计算出微网群整体的聚合惯量，相较于传统的单一微网的惯量计算方法，其具有更好的普适性和灵活性，具有更大的工程实践意义，以及更广阔的市场前景。

Description

一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法
技术领域
本发明属于电力系统领域，具体涉及一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法。
背景技术
双碳目标下，我国分布式发电将呈现爆发性的增长态势，微电网可实现风、光、储等多类型分布式电源之间的有效协同控制，这已成为我国关注的重点领域和新能源发展的重点方向。微电网把分布式电源和它所供能的负荷以及能量转换、保护、监控等装置作为一个系统，使得分布式能源更加柔性可控。而为实现更大范围内资源整合与优化配置，提升系统可靠性以及能源利用率，多个微电网可以组成微电网群，其常见的系统结构如图1所示。然而风电、光伏等新能源机组一般通过电力电子装置并网，常规控制下无法为微电网以及微电网群提供转动惯量支撑，难以抑制系统频率波动，尤其是当高密度分布式能源接入后，微电网低惯量特征更加显著，频率稳定性问题也更为突出。
为缓解高比例新能源并网带来的惯量支撑问题，以虚拟同步机(virtualsynchronous machine, VSM)为典型代表的虚拟惯量控制技术应运而生，有助于提高系统惯量的水平，而使用VSM控制需要对微电网的惯量进行评估计算。目前，国内外的研究主要是对单一微电网的惯量进行计算，很少涉及对微电网群的聚合惯量进行分析评估，因此无法对微电网群整体的惯量进行准确计算，并进行有效控制。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种针对微电网群的聚合惯量能力评估方法，在精确计算各微电网惯量的同时，也能够准确评估出微电网群整体的惯量，从而实现对微电网群的精准控制。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，包括如下步骤：
步骤S1：设定第n个微网的等效惯性时间常数为H sys-n ，最大输出功率P n,max以及最小输出功率P n,min；其中，第n个微网系统的等效惯性时间常数H sys-n 的计算为：
Figure 233944DEST_PATH_IMAGE001
上式中H n,i 和S n,i 分别为第n个微电网中第i个常规机组的惯性常数和额定容量；
Figure 416664DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 461980DEST_PATH_IMAGE003
为第n个微网中第j个虚拟机组的惯性常数和额定容量；
步骤S2：通过调度系统，获取未来某一时间段内第n个微网的调度功率时序指令；
步骤S3：设定t时刻第n个微网的状态为S n (t)：
Figure 122769DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S4：根据步骤S1中获取的等效惯性时间常数H sys-n ，步骤S2中获取的调度功率时序指令，以及步骤S3中获取的状态S n (t)，计算t时刻第n个微网惯量I n (t)，并计算时段总时长T内对应的惯量时序；将第n个微网对应时刻的惯量作图，得到第n个微网的惯量时序图；
步骤S5：对步骤S4中得到的惯量时序图进行分段线性化拟合，并得到相应的惯量拟合曲线；根据惯量拟合曲线的转折点进行折算；
步骤S6：计算t时刻微网群的聚合惯量能力I(t)为：
Figure 733879DEST_PATH_IMAGE005
其中，I n '(t)为第n个微网在惯量拟合曲线上对应的惯量值，N为微网总数量，并满足以下条件：
Figure 572653DEST_PATH_IMAGE006
。
进一步地，所述步骤S2中的调度功率时序指令计算如下：
P n (1),P n (2)…P n (t)…P n (T)
Figure 105265DEST_PATH_IMAGE007
其中，P n (t)是t时刻第n个微网的调度功率指令，T为计算时段的总时长。
进一步地，所述步骤S4中，t时刻第n个微网惯量I n (t)计算如下：
I n (t)=P n (t)·H sys-n ·S n (t)
因此得到计算时段总时长T内对应的惯量时序：
I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)
Figure 835324DEST_PATH_IMAGE008
。
进一步地，所述步骤S5中的转折点计算规则为：
I n,max '=min(max(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),I n,rated )
I n,min '=max(min(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),0)
I n,tp '=max(min(I n,tm ,I n,rated ),0)
Figure 769782DEST_PATH_IMAGE009
其中，I n,max '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最大惯量值，I n (t)为第n个微网在t时刻的惯量，I n,rsted 为第n个微网的惯量额定值，I n,min '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最小惯量值，I n,tm 为第n个微网惯量时序曲线中转折点对应的惯量值，I n,tp '为第n个微网的惯量拟合曲线中转折点对应的惯量值。
有益效果：
本发明的方法为基于Minkowski Sum算法评估微网群的聚合惯量的方法，该方法能够根据各微网的状态以及惯量值，准确计算出微网群整体的聚合惯量，相较于传统的单一微网的惯量计算方法，其具有更好的普适性和灵活性，具有更大的工程实践意义，以及更广阔的市场前景。
附图说明
图1 为现有技术中的微网群多级系统结构示意图；
图2为本发明的分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法流程图；
图3为第n个微网的调度功率时序图；
图4为第n个微网的惯量时序图；
图5为第n个微网的惯量拟合曲线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，其为一种微网群的结构。其中微网群由多个微网组成，微网的组成包括风电、光伏、储能等分布式能源，并通过电力电子变换器实现能量的传递。再将这些地理上毗邻、容量不等、结构不同的微网通过中压馈线连接在一起，其中直流微网通过DC/AC变换器并入，构成一个微网群。由于每个微网中都不包含大量同步电机所提供的惯量支撑，因此会使得有微电网构成的微电网群因惯量缺失引起的稳定性问题突出。
在此基础上，本发明提供一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，具体包括如下步骤：
步骤S1：设定第n个微网的等效惯性时间常数为H sys-n ，最大输出功率P n,max以及最小输出功率P n,min。其中，第n个微网的等效惯性时间常数H sys-n 的计算为：
Figure 28725DEST_PATH_IMAGE010
上式中H n,i 和S n,i 分别为第n个微电网中第i个常规机组的惯性常数和额定容量；
Figure 48633DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 67536DEST_PATH_IMAGE012
为第n个微网中第j个虚拟机组的惯性常数和额定容量。
步骤S2：通过调度系统，获取未来某一时间段内第n个微网的调度功率时序指令如下：
P n (1),P n (2)…P n (t)…P n (T)
Figure 856501DEST_PATH_IMAGE013
其中P n (t)是t时刻第n个微网的调度功率指令，T为计算时段的总时长，其时序图如图2所示。图3表示为微网群中第n个微网在0-T时刻内所对应的惯量值。
步骤S3：设定t时刻第n个微网的状态为S n (t)：
Figure 817503DEST_PATH_IMAGE014
步骤S4：根据步骤S1中获取的等效惯性时间常数H sys-n ，步骤S2中获取的调度功率时序指令，以及步骤S3中获取的状态S n (t)，计算t时刻第n个微网惯量I n (t)：
I n (t)=P n (t)·H sys-n ·S n (t)
因此得到计算时段总时长T内对应的惯量时序：
I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)
Figure 324708DEST_PATH_IMAGE015
将第n个微网对应时刻的惯量作图，即可得到如图4所示的第n个微网的惯量时序图。
步骤S5：对步骤S4中得到的惯量时序图进行分段线性化拟合，并得到相应的惯量拟合曲线，如图5所示。
根据惯量拟合曲线的转折点进行折算，其转折点计算规则为：
I n,max '=min(max(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),I n,rated )
I n,min '=max(min(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),0)
I n,tp '=max(min(I n,tm ,I n,rated ),0)
Figure 865411DEST_PATH_IMAGE009
其中，I n,max '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最大惯量值，I n (t)为第n个微网在t时刻的惯量，I n,rated 为第n个微网的惯量额定值，I n,min '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最小惯量值，I n,tm 为第n个微网惯量时序曲线中转折点对应的惯量值，I n,tp '为第n个微网的惯量拟合曲线中转折点对应的惯量值，t n,p 为第n个微网惯量拟合曲线转折点对应的时刻。
步骤S6：利用闵可夫斯基和（Minkowski Sum）算法，计算t时刻微网群的聚合惯量能力I(t)为：
Figure 774461DEST_PATH_IMAGE005
其中，I n '(t)为第n个微网在惯量拟合曲线上对应的惯量值，N为微网总数量，并满足以下条件：
Figure 391518DEST_PATH_IMAGE016
。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：设定第n个微网的等效惯性时间常数为H sys-n ，最大输出功率P n,max以及最小输出功率P n,min；其中，第n个微网系统的等效惯性时间常数H sys-n 的计算为：
Figure 374066DEST_PATH_IMAGE001
上式中H n,i 和S n,i 分别为第n个微电网中第i个常规机组的惯性常数和额定容量；
Figure 554511DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 685278DEST_PATH_IMAGE003
为第n个微网中第j个虚拟机组的惯性常数和额定容量；
步骤S2：通过调度系统，获取未来某一时间段内第n个微网的调度功率时序指令；
步骤S3：设定t时刻第n个微网的状态为S n (t)：
Figure 152032DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S4：根据步骤S1中获取的等效惯性时间常数H sys-n ，步骤S2中获取的调度功率时序指令，以及所述步骤S3中获取的状态S n (t)，计算t时刻第n个微网惯量I n (t)，并计算时段总时长T内对应的惯量时序；将第n个微网对应时刻的惯量作图，得到第n个微网的惯量时序图；
步骤S5：对步骤S4中得到的惯量时序图进行分段线性化拟合，并得到相应的惯量拟合曲线；根据惯量拟合曲线的转折点进行折算；
步骤S6：计算t时刻微网群的聚合惯量能力I(t)为：
Figure 1039DEST_PATH_IMAGE005
其中，I n '(t)为第n个微网在惯量拟合曲线上对应的惯量值，N为微网总数量，并满足以下条件：
Figure 719596DEST_PATH_IMAGE006
。
2.根据权利要求1所述的一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，其特征在于，所述步骤S2中的调度功率时序指令计算如下：
P n (1),P n (2)…P n (t)…P n (T)
Figure 32766DEST_PATH_IMAGE007
其中，P n (t)是t时刻第n个微网的调度功率指令，T为计算时段的总时长。
3.根据权利要求2所述的一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，t时刻第n个微网惯量I n (t)计算如下：
I n (t)=P n (t)·H sys-n ·S n (t)
因此得到计算时段总时长T内对应的惯量时序：
I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)
Figure 608104DEST_PATH_IMAGE008
。
4.根据权利要求3所述的一种分布式能源微网群的聚合惯量能力评估方法，其特征在于，所述步骤S5中的转折点计算规则为：
I n,max '=min(max(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),I n,rated )
I n,min '=max(min(I n (1),I n (2)…I n (t)…I n (T)),0)
I n,tp '=max(min(I n,tm ,I n,rated ),0)
Figure 147670DEST_PATH_IMAGE008
其中，I n,max '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最大惯量值，I n (t)为第n个微网在t时刻的惯量，I n,rated 为第n个微网的惯量额定值，I n,min '为第n个微网的惯量拟合曲线中的最小惯量值，I n,tm 为第n个微网惯量时序曲线中转折点对应的惯量值，I n,tp '为第n个微网的惯量拟合曲线中转折点对应的惯量值。
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