CN115313499A - 一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质 - Google Patents

一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质 Download PDF

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CN115313499A CN202211131193.5A CN202211131193A CN115313499A CN 115313499 A CN115313499 A CN 115313499A CN 202211131193 A CN202211131193 A CN 202211131193A CN 115313499 A CN115313499 A CN 115313499A
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唐飞
朱泽翔
刘卓
周保荣
亓君锋
杨荣照
刘宇明
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CSG Electric Power Research Institute
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Abstract

本申请公开了一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质，本申请提供的风机控制参数计算方案考虑了风电机组加入的虚拟惯量控制策略和下垂控制策略，并建立风电机组并入电力系统的系统频率响应模型，在建立的系统频率响应模型基础上根据频率稳定指标对风机控制策略参数进行了定量的数值范围确定，提高了控制参数的计算精度，解决了现有电力系统频率控制精度低的技术问题。

Description

一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质
技术领域
本申请涉及电力系统控制技术领域，尤其涉及一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质。
背景技术
当今世界能源问题极为重要，其中新能源机组在电力系统电源中将会起到主导作用。以风电为代表的含高渗透可再生能源的电力系统正在逐步形成，当风机通过电力电子变流器大规模接入电网时，系统的等效惯量会减小，系统抵抗频率扰动的能力也会减弱，如果再加上风机的控制策略情况会变得更加复杂。
传统电力系统频率控制策略分析一般采用系统频率响应模型，又称SFR模型进行分析，系统频率响应过程是个闭环响应，传统电力系统的频率响应能力主要取决于系统同步机组和负荷响应能力的参数，没有考虑当今电力系统中新能源机组复杂的控制策略组合，导致频率控制精度较低。
发明内容
本申请提供了一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质，用于现有电力系统频率控制精度低的技术问题。
为解决上述的技术问题，本申请第一方面提供了一种风机频率控制参数计算方法，包括：
根据配置了控制策略的风电机组，获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型；
基于所述系统频率响应模型，确定所述系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于所述系统频率响应频域表达式分别计算所述系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值；
根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的参数值。
优选地，所述控制参数具体包括：下垂控制参数与虚拟惯性控制参数。
优选地，所述根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的参数值具体包括：
根据所述稳态频率偏差值的门槛值，结合下垂控制参数计算式，确定所述风电机组的下垂控制参数；
根据所述最大频率变化率的门槛值，结合虚拟惯性控制参数计算式，确定所述风电机组的虚拟惯性控制参数。
优选地，所述下垂控制参数计算式具体为：
Figure BDA0003850313610000021
式中，A1是所述下垂控制参数，ΔPL是扰动功率，
Figure BDA0003850313610000022
是调速器增益，D是负荷频率响应系数，η2为稳态频率偏差值的门槛值，K是风电渗透率。
优选地，所述虚拟惯性控制参数计算式具体为：
Figure BDA0003850313610000023
式中，A2是所述虚拟惯性控制参数，ΔPL是扰动功率，η1为所述最大频率变化率的门槛值，K是风电渗透率，M是转子时间常数。
优选地，所述获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型具体包括：
获取所述风电机组的机组参数，根据所述机组参数计算所述风电机组的有效功率改变量、风机转速改变量以及最大功率跟踪改变量；
根据所述有效功率改变量、所述转子转速改变量以及所述最大功率跟踪改变量，结合所述控制策略与风机渗透率，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型。
优选地，确定所述风电机组的控制参数的参数值之后还包括：
根据所述系统频率响应模型的频率最低点偏差，并通过对所述频率最低点偏差与预设的频率最低点偏差阈值进行比较，确定所述控制参数的参数值校验结果。
本申请第二方面提供了一种风机频率控制参数计算装置，包括：
系统频率响应模型构建单元，用于根据配置了控制策略的风电机组，获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型；
频率稳定指标计算单元，用于基于所述系统频率响应模型，确定所述系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于所述系统频率响应频域表达式分别计算所述系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值；
控制参数确定单元，用于根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的参数值。
本申请第三方面提供了一种风机频率控制参数计算终端，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序代码，所述程序代码与如本申请第一方面提供的一种风机频率控制参数计算方法相对应；
所述处理器用于执行所述程序代码。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，所述程序代码与如本申请第一方面提供的一种风机频率控制参数计算方法相对应。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请提供的风机控制参数计算方案考虑了风电机组加入的虚拟惯量控制策略和下垂控制策略，并建立风电机组并入电力系统的系统频率响应(SFR)模型，在建立的系统频率响应(SFR)模型基础上根据频率稳定指标对风机控制策略参数进行了定量的值范围确定，提高了控制参数的计算精度，解决了现有电力系统控制精度低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为传统的电力系统的系统频率响应模型的逻辑框图。
图2为本申请提供的一种风机频率控制参数计算方法的一个实施例的流程示意图。
图3为本申请提供的电力系统的系统频率响应模型的逻辑框图。
图4为本申请提供的一种风机频率控制参数计算方法的另一个实施例的流程示意图。
图5为风电场接入IEEE-9节点系统结构图
图6为基于不同系统频率响应模型的系统频率响应曲线对比图。
图7为基于不同控制参数组合的系统频率响应曲线对比图。
图8为基于不同控制参数组合的系统最大频率变化率曲线对比图。
图9为本申请提供的一种风机频率控制参数计算装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
传统的系统频率响应(SFR)模型不能适用于当今的大量新能源接入的系统频率响应。电力系统频率总是处于一个动态调整的过程中。根据不同的时间尺度，传统同步发电机组将会通过惯性响应环节、一次调频环节和二次调频环节调整系统频率来确保系统稳定运行。传统电力系统的系统频率响应(SFR)模型如图1所示，其将系统中的多台同步发电机等效成一台发电机后，系统频率响应过程是个闭环，传统电力系统的频率响应能力主要取决于系统同步机组和负荷响应能力的参数。
图1中，ΔPL是扰动功率；Δω和Δωref是系统频率偏差的实际值和参考值；a是涡轮发电机的涡轮系数；T是涡轮的等效时间常数；M是转子时间常数；
Figure BDA0003850313610000041
是调速器增益；D是负荷频率响应系数。
根据图1，可得到：
调速环节：
Figure BDA0003850313610000042
频率响应环节：
Figure BDA0003850313610000043
因此，传统电力系统频率响应频域表达式可写为：
Figure BDA0003850313610000051
从上可知，传统电力系统的频率响应能力主要取决于系统同步机组和负荷响应能力的参数，没有考虑当今电力系统中新能源机组复杂的控制策略组合，导致了控制精度低的技术问题。
有鉴于此，本申请实施例提供了一种风机频率控制参数计算方法、装置、终端及介质，用于现有电力系统控制精度低的技术问题。
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图2与图3，本申请第一个实施例提供的一种风机频率控制参数计算方法，包括：
步骤101、根据配置了控制策略的风电机组，获取风电机组的机组参数，结合机组参数，对接入了风电机组的电力系统构建系统频率响应模型。
首先，根据配置了控制策略的风电机组，获取风电机组的机组参数，然后对接入了风电机组的电力系统构建系统频率响应模型。其中该风电机组中配置的控制策略一般为虚拟惯量控制策略与下垂控制策略。
步骤102、基于系统频率响应模型，确定系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于系统频率响应频域表达式分别计算系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值。
接着，基于步骤101得到的系统频率响应模型，通过对该系统频率响应模型进行分析，确定系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，然后基于系统频率响应频域表达式，分别计算系统频率响应模型的频率稳定性指标，即最大频率变化率与稳态频率偏差值。
步骤103、根据最大频率变化率与稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定风电机组的控制参数的参数值。
再接着，基于步骤102计算的频率稳定性指标——最大频率变化率与稳态频率偏差值，根据它们对应的门槛值，结合控制参数计算式，确定风电机组的控制参数的参数值，以便将计算的控制参数，应用到接入了复杂控制策略新能源机组的电力系统的控制策略中，从而提高对电力系统的控制精度。
以上内容便是本申请提供的一种风机频率控制参数计算方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种风机频率控制参数计算方法的第二个实施例的详细说明。
请参阅图4，进一步地，在一些实施例中，上一实施例提及的步骤101，其步骤过程具体可包括：
步骤1011、获取风电机组的机组参数，根据机组参数计算风电机组的有效功率改变量、风机转速改变量以及最大功率跟踪改变量；
步骤1012、根据有效功率改变量、转子转速改变量以及最大功率跟踪改变量，结合控制策略与风机渗透率，对接入了风电机组的电力系统构建系统频率响应模型。
需要说明的是，如图3所示，获取风电机组的机组参数，如桨叶面积、桨距角等，根据机组参数计算风电机组的有效功率改变量、风机转速改变量以及最大功率跟踪改变量。具体过程可参阅以下示例说明：
由于风能无法全部被风机叶片捕捉，除去能够转化的小部分风能外，其余能量会被高速流动的空气带走。因此引入风能利用系数Cp，其表示风轮机利用风能的效率。所以，风机实际捕捉得到的有效功率为：
Figure BDA0003850313610000061
决定风能利用系数Cp大小函数关系式如下：
Figure BDA0003850313610000062
此公式中，Pm是风机涡轮实际捕获的功率即机械功率，ρ是空气密度，v是瞬时风速，S表示桨叶面积，λ为叶尖速比，β是桨距角，R为风力机风轮半径。
当β恒定时，为了计算由于风速的改变量αv和转子转速改变量Δωr引起的输入ΔPm改变，为了减少计算量，用函数拟合方法得到如下公式，其中m1、m2、m3、m4为常数：
Figure BDA0003850313610000071
则由上式可以得到机械功率改变量ΔPm与风速改变量Δv和转子转速改变量Δωr的关系：
Figure BDA0003850313610000072
由于控制策略的加入，使得风机转子转速能够响应系统频率的变化释放或储存动能来参与频率调节，转子旋转动能变化可表示如下：
Figure BDA0003850313610000073
JDFIG是风机的转动惯量。
当单位时间内发生单位频率变化时，则可由转子旋转动能变化ΔEk公式和惯性时间常数Heq的定义得到DFIG的惯性时间常数Heq计算方法如下：
Figure BDA0003850313610000074
MPPT(最大功率跟踪)控制通过控制转子转速实现最大功率跟踪控制，所以转子转速的变化Δωr也会影响功率输出：
Figure BDA0003850313610000075
然后根据风电机组中附加的控制，构建电力系统的系统频率响应(SFR)模型：
其中，下垂控制参与系统频率调节关系式：
ΔPdf＝A1·　Δω
虚拟惯性控制参与系统频率调节关系式：
Figure BDA0003850313610000076
式中，A1为下垂控制参数，A2为虚拟惯性控制参数，Δω为因控制策略的参与而导致的转速变化量，ΔPdf为因下垂控制策略的参与而导致的功率变化量，ΔPif为因虚拟惯性控制策略的参与而导致的功率变化量。
假设电力系统中所有的风电机组都参与系统频率调节，风电渗透率K定义如下：
Figure BDA0003850313610000081
结合以上各式与传统系统频率响应(SFR)模型，可以得到含高渗透率风电的系统频率响应(SFR)模型，如图3所示，图中虚线方框外部分为传统系统频率响应(SFR)模型，方框内部为带频率控制的新能源风机模型，方框左侧部分为风机转子转速变化引起的输出功率变化量，方框右侧部分为风机频率控制策略参与频率调节而输出的功率调节量；由于引入风机渗透率问题，因此在风机和传统原动机部分分别引入常量模块K和1-K。
再接着，基于上述对步骤101的步骤详细说明，步骤102提及的基于系统频率响应模型，确定系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于系统频率响应频域表达式分别计算系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值，其步骤过程的细节内容具体可参阅以下示例说明：
当忽略因为风速变化Δv和转子转速变化Δωr引起的风机输出功率变化量ΔPMPPT时，等效调速函数G′1(s)和等效频率响应函数G′2(s)根据图3可以定义为如下函数：
Figure BDA0003850313610000082
为了计算的便利，按照传统系统频率响应(SFR)模型将其参数变形转化，如下：
Figure BDA0003850313610000083
则G′1(s)、G′2(s)可以写为传统系统频率响应(SFR)模型函数形式：
Figure BDA0003850313610000084
因此可以按照传统系统频率响应(SFR)模型，写出带风机系统频率响应的频域表达式，如下：
Figure BDA0003850313610000091
然后，基于上述提供的频域表达式，结合频率稳定性指标计算影响频率的主要参数的参数值。
进一步地，根据最大频率变化率与稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定风电机组的控制参数的参数值具体包括：
根据稳态频率偏差值的门槛值，结合下垂控制参数计算式，确定风电机组的下垂控制参数；
根据最大频率变化率的门槛值，结合虚拟惯性控制参数计算式，确定风电机组的虚拟惯性控制参数。
进一步地，下垂控制参数计算式具体为：
Figure BDA0003850313610000092
式中，A1是下垂控制参数，ΔPL是扰动功率，
Figure BDA0003850313610000093
是调速器增益，D是负荷频率响应系数，η2为稳态频率偏差值的门槛值，K是风电渗透率。
需要说明的是，同样根据图3得到基于功率扰动的频率偏差传递函数：
Figure BDA0003850313610000094
通过拉普拉斯终值定理计算时域频率稳态偏差Δω∞：
Figure BDA0003850313610000095
系统功率扰动发生时，稳态频率偏差值越小，系统越稳定。由上式稳态频率偏差可知，时域公式随着风电渗透率K愈来愈高，稳态频率偏差取决于下垂控制系数A1，虚拟惯性控制不会影响稳态频率偏差。
因此在允许的稳态频率偏差阈值η2已确认的情况下，若风电渗透率已固定，则可计算出下垂控制系数的参数值：
Figure BDA0003850313610000096
进一步地，虚拟惯性控制参数计算式具体为：
Figure BDA0003850313610000101
式中，A2是虚拟惯性控制参数，ΔPL是扰动功率，η1为最大频率变化率的门槛值，K是风电渗透率，M是转子时间常数。
需要说明的是，正常运行时，频率变化量参考值Δωref＝0，根据图3得到基于功率扰动的频率偏差传递函数：
Figure BDA0003850313610000102
系统频率响应的时域最大频率变化率RoCoFmax能够通过拉普拉斯初值定理转化得到：
Figure BDA0003850313610000103
由前文公式可知，M′由风电渗透率K和虚拟惯性控制参数A2决定，RoCoFmax越小，系统抵抗扰动的能力越强，随着风电渗透率K的提升，RoCoFmax的大小取决于虚拟惯性控制策略的参数A2。
当系统频率最大变化率的门槛值η1确定后，如果风电渗透率保持不变，我们可以通过此来计算虚拟惯性控制参数A2的值：
Figure BDA0003850313610000104
进一步地，步骤103提及的确定风电机组的控制参数的参数值之后还包括：
步骤104、根据系统频率响应模型的频率最低点偏差，并通过对频率最低点偏差与预设的频率最低点偏差阈值进行比较，确定控制参数的参数值校验结果。
需要说明的是，根据图3得到以功率扰动为输入，频率偏差为输出的频域闭环函数：
Figure BDA0003850313610000105
其中A、B、X、Y具体含义如下：
Figure BDA0003850313610000106
当阶跃功率扰动出现时，上述闭环频域函数可转化为如下时域形式。
Figure BDA0003850313610000111
推导频域公式并计算峰值，在ξ＜1(欠阻尼状态)，峰值出现时间为：
Figure BDA0003850313610000112
将此时间点代入时域公式，即可得到频率最低点偏差额定频率的大小：
Figure BDA0003850313610000113
ξ与ωn都与风机控制策略参数A1、A2相关，因此A1、A2的值会影响频率最低点的大小，因此前文所计算风机控制策略参数A1、A2的值仍需要满足频率最低点偏差阈值η3的要求：
Figure BDA0003850313610000114
因此，在通过前述步骤确定了下垂控制参数A1与虚拟惯量控制参数A2的参数值后，根据控制参数的参数值，计算系统频率响应模型的频率最低点偏差，并通过对频率最低点偏差与预设的频率最低点偏差阈值η3进行比较，确定控制参数的参数值校验结果，若校验通过，则可直接输出当前的参数值进行使用，若校验不通过，则按照前述的控制参数取值范围约束公式，重新确定新的参数值。
为进一步展示本申请技术方案的可行性，本实施例还根据上述提供的方法，在如图5所示模型基础上进行了验证，具体的验证示例具体如下：
如图5所示，风电场接入IEEE-9节点系统的模型含有10个节点，有4条变压器支路、3台同步机组和由多台风机组成的风电场作为电源，利用此模型和不同仿真场景验证所提模型的有效性和参数计算的准确性，步骤如下：
(a)为了简化风机涡轮输出机械功率Pm的计算，利用函数拟合方法对Pm实际公式进行简化得到
Figure BDA0003850313610000115
对其求导，则可以得到机械功率改变量ΔPm与风速改变量Δv和转子角速度改变量Δωr的关系，再利用定义得到DFIG的惯性时间常数Heq的计算公式，再根据风机控制策略得到风机为参与频率调节提供的功率ΔPdf＝A1·Δω和
Figure BDA0003850313610000116
最后定义风电渗透率K，即可在传统系统频率响应(SFR)模型的基础上建立带控制策略风机接入系统后的系统频率响应(SFR)模型。
(b)在得到了系统频率响应(SFR)模型后，根据系统频率响应(SFR)模型图可以得到其内部等效调速函数
Figure BDA0003850313610000121
和等效频率响应函数
Figure BDA0003850313610000122
根据
Figure BDA0003850313610000123
可将其转化为传统系统频率响应(SFR)模型的函数格式：
Figure BDA0003850313610000124
在这些步骤完成后，此系统频率响应(SFR)模型的频域表达式即可得到：
Figure BDA0003850313610000125
(c)最后根据频域表达式计算风机控制策略参数值。根据拉普拉斯初值定理得到最大频率变化率：
Figure BDA0003850313610000126
RoCoFmax不应该超过系统允许的阈值η1，则可以得到虚拟惯性控制参数A2的值：
Figure BDA0003850313610000127
同样根据拉普拉斯终值定理求解稳态频率偏差：
Figure BDA0003850313610000128
稳态频率偏差也应不越过阈值η2，可计算出下垂控制系数的参数值：
Figure BDA0003850313610000129
根据频域函数转化而来的时域函数计算的频率最低点偏差值是否满足阈值要求即公式：
Figure BDA00038503136100001210
来修正参数值。
本实施例提供验证示例用有风电场接入IEEE-9节点系统的模型对本方法进行验证。
在设置风电渗透率为30％，负荷阶跃大小为10％的条件下，可以观测到如图6所示频率曲线，可以看到随着风机及其控制策略的加入，传统系统频率响应(SFR)模型已不能适应现有的含大规模新能源接入的电力系统，也可以看到本专利改进的系统频率响应(SFR)模型能较好地吻合实际系统。
在风电渗透率及负荷阶跃不变的情况下，设置前文提到的最大频率变化率阈值η1、稳态频率偏差阈值η2以及频率最低点偏差阈值η3值分别为±0.5Hz/s、0.2Hz、0.5Hz，仿真图形如图7与图8所示。根据计算结果满足A1＞0，A2＞2.13的参数值都能保证频率指标在系统允许范围之内，由图7与图8仿真结果也知，计算结果符合要求。
以上内容便是本申请提供的一种风机频率控制参数计算方法的一个更具体的实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种风机频率控制参数计算装置的一个实施例的详细说明。
请参阅图9，本申请第三个实施例提供了一种风机频率控制参数计算装置，包括：
系统频率响应模型构建单元201，用于根据配置了控制策略的风电机组，获取风电机组的机组参数，结合机组参数，对接入了风电机组的电力系统构建系统频率响应模型；
频率稳定指标计算单元202，用于基于系统频率响应模型，确定系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于系统频率响应频域表达式分别计算系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值；
控制参数确定单元203，用于根据最大频率变化率与稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定风电机组的控制参数的参数值。
进一步地，本实施例提供的一种风机频率控制参数计算装置，还包括：
参数校验单元204，用于根据系统频率响应模型的频率最低点偏差，并通过对频率最低点偏差与预设的频率最低点偏差阈值进行比较，确定控制参数的参数值校验结果。
此外，本申请还进一步提供了一种风机频率控制参数计算终端的实施例与一种计算机的实施例的详细说明，具体如下：
本申请第四个实施例提供了一种风机频率控制参数计算终端，包括：存储器和处理器；
存储器用于存储程序代码，程序代码与如本申请第一个实施例或第二个实施例提供的一种风机频率控制参数计算方法相对应；
处理器用于执行该程序代码，以实现如本申请第一个实施例或第二个实施例提供的一种风机频率控制参数计算方法。
本申第五个实施例提供了一种计算机可读存储介质，对应终端实施例中的存储器，该计算机可读存储介质中存储有程序代码，程序代码与如本申请第一个实施例或第二个实施例提供的一种风机频率控制参数计算方法相对应。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的终端，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，包括：
根据配置了控制策略的风电机组，获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型；
基于所述系统频率响应模型，确定所述系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于所述系统频率响应频域表达式分别计算所述系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值；
根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的数值。
2.根据权利要求1所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，所述控制参数具体包括：下垂控制参数与虚拟惯性控制参数。
3.根据权利要求2所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，所述根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的数值具体包括：
根据所述稳态频率偏差值的门槛值，结合下垂控制参数计算式，确定所述风电机组的下垂控制参数；
根据所述最大频率变化率的门槛值，结合虚拟惯性控制参数计算式，确定所述风电机组的虚拟惯性控制参数。
4.根据权利要求3所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，所述下垂控制参数计算式具体为：
Figure FDA0003850313600000011
式中，A1是所述下垂控制参数，ΔPL是扰动功率，
Figure FDA0003850313600000012
是调速器增益，D是负荷频率响应系数，η2为稳态频率偏差值的门槛值，K是风电渗透率。
5.根据权利要求3所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，所述虚拟惯性控制参数计算式具体为：
Figure FDA0003850313600000013
式中，A2是所述虚拟惯性控制参数，ΔPL是扰动功率，η1为所述最大频率变化率的门槛值，K是风电渗透率，M是转子时间常数。
6.根据权利要求1所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，所述获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型具体包括：
获取所述风电机组的机组参数，根据所述机组参数计算所述风电机组的有效功率改变量、风机转速改变量以及最大功率跟踪改变量；
根据所述有效功率改变量、所述转子转速改变量以及所述最大功率跟踪改变量，结合所述控制策略与风机渗透率，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型。
7.根据权利要求1所述的一种风机频率控制参数计算方法，其特征在于，确定所述风电机组的控制参数的参数值之后还包括：
根据所述系统频率响应模型的频率最低点偏差，并通过对所述频率最低点偏差与预设的频率最低点偏差阈值进行比较，确定所述控制参数的数值校验结果。
8.一种风机频率控制参数计算装置，其特征在于，包括：
系统频率响应模型构建单元，用于根据配置了控制策略的风电机组，获取所述风电机组的机组参数，结合所述机组参数，对接入了所述风电机组的电力系统构建系统频率响应模型；
频率稳定指标计算单元，用于基于所述系统频率响应模型，确定所述系统频率响应模型中的系统频率响应频域表达式，并基于所述系统频率响应频域表达式分别计算所述系统频率响应模型的最大频率变化率与稳态频率偏差值；
控制参数确定单元，用于根据所述最大频率变化率与所述稳态频率偏差值的门槛值，结合控制参数计算式，确定所述风电机组的控制参数的数值。
9.一种风机频率控制参数计算终端，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序代码，所述程序代码与如权利要求1至7任意一项所述的一种风机频率控制参数计算方法相对应；
所述处理器用于执行所述程序代码。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，所述程序代码与如权利要求1至7任意一项所述的一种风机频率控制参数计算方法相对应。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117039942A (zh) * 2023-10-09 2023-11-10 南方电网数字电网研究院有限公司 一种基于模糊控制的风电场自适应频率主动支撑控制方法

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