CN115693710A - 风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents

风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质。其中，风储协同宽频振荡抑制方法，包括：获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量；将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率；将两个第三时刻的风机频率中使价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量控制风机和储能装置。通过本发明，降低风储场站抑制宽频振荡时的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性。

Description

风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质
技术领域
本发明实施例涉及电力领域，尤其涉及一种风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
电网发生短路故障期间，通过风机和储能装置的有功输出调节风储场站的频率偏差，降低风储场站的失稳风险，提高电力系统稳定性，避免宽频振荡和发散。虽然储能装置具有响应速度快、控制灵活等特点，但是成本较高，频繁进行大幅度的充放电容易对储能装置造成损伤。现有技术在进行风储协同抑制宽频振荡控制时，仅仅根据风机频率偏差控制储能装置的输出，没有考虑储能装置进行充放电的调节成本问题，风储场站运行的安全稳定性有待进一步提高。
发明内容
为降低风储场站在抑制宽频振荡时的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性，本发明提出了一种风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质。
第一方面，本发明提供了一种风储协同宽频振荡抑制方法，该方法包括：
获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；
将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，第二时刻是第一时刻的下一时刻，预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的；
将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，第三时刻是第二时刻的下一时刻；
将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量；
基于最终控制变量控制风机和储能装置。
考虑到电网故障期间，风储场站在抑制宽频振荡时，储能装置进行频繁充放电会造成储能装置损伤，因此通过本发明实施例提供的方法，以风机频率的变化量和储能装置的充放电损耗相结合作为调节成本，进行风机和储能装置有功电流的最优分配，此外，为了防止单步预测法中控制系统振荡和发散问题，采用两步预测，利用第一次预测选取的两个较优结果再进行第二次预测，依据第二次预测的价值函数值确定最终控制变量，在抑制系统宽频振荡的同时，降低储能装置的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性。
结合第一方面，在第一方面的第一实施例中，风机频率的变化量为当前时刻风机频率与预定频率的差值，价值函数是根据当前时刻的风机频率与预定频率的差值以及当前时刻储能装置的损耗求和得到的。
结合第一方面，在第一方面的第二实施例中，将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量，包括：
将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第二时刻的运行状态量作为最终第二时刻的运行状态量；
将最终第二时刻的运行状态量所对应的第一时刻的控制变量作为最终控制变量。
结合第一方面的第一实施例，在第一方面的第三实施例中，价值函数表示如下：
F(k)＝αfFf(k)+βIFI(k)
其中，F(k)表示k时刻的价值函数，Ff(k)为k时刻的风机频率与预定频率的差值，FI(k)为k时刻储能装置的损耗，αf和βI为权重系数。
结合第一方面，在第一方面的第四实施例中，预测模型包括锁相环子模型和价值函数，将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，包括：
将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量，控制变量和风机频率一一对应；
根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量。
结合第一方面的第四实施例，在第一方面的第五实施例中，将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量之后，根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量之前，还包括：
若风机频率对应的电流信息满足约束条件，执行根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量的步骤。
结合第一方面的第五实施例，在第一方面的第六实施例中，约束条件由风机电流、风机有功电流及其增量、风机无功电流及其增量、储能装置电流及其增量确定。
第二方面，本发明还提供了一种风储协同宽频振荡抑制装置，该装置包括：
获取模块，用于获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；
第一确定模块，用于将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，第二时刻是第一时刻的下一时刻，预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的；
第二确定模块，用于将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，第三时刻是第二时刻的下一时刻；
第三确定模块，用于将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量；
控制模块，用于基于最终控制变量控制风机和储能装置。
考虑到电网故障期间，风储场站在抑制宽频振荡时，储能装置进行频繁充放电会造成储能装置损伤，因此通过本发明实施例提供的装置，以风机频率的变化量和储能装置的充放电损耗相结合作为调节成本，进行风机和储能装置有功电流的最优分配，此外，为了防止单步预测法中控制系统振荡和发散问题，采用两步预测，利用第一次预测选取的两个较优结果再进行第二次预测，依据第二次预测的价值函数值确定最终控制变量，在抑制系统宽频振荡的同时，降低储能装置的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性。
第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行第一方面或第一方面的任一实施例的风储协同宽频振荡抑制方法的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面或第一方面的任一实施例的风储协同宽频振荡抑制方法的步骤。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是在一示例中，电网故障时，风储场站系统协同抑制宽频振荡的系统图；
图2是根据一示例性实施例提出的一种风储协同宽频振荡抑制方法的流程图；
图3为根据一示例性实施例提出的一种风储协同宽频振荡抑制装置的结构示意图；
图4是根据一示例性实施例提出的一种计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
图1为风储场站系统协同抑制宽频振荡的系统图。当电网故障发生时，风机进入低电压穿越运行阶段，出现宽频振荡现象。此时，风储场站系统通过调节风机的有功电流和储能装置的电流抑制宽频振荡，使得风机频率fp变化在预设范围内，即|fp-fref|<0.5Hz，fref为预定频率50Hz。然而，储能装置频繁充放电会造成储能装置损耗，因此在抑制宽频振荡的同时，也需要考虑风储场站的调节成本问题。
为降低风储场站系统在抑制宽频振荡时的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性，本发明提出了一种风储协同宽频振荡抑制方法、装置、计算机设备及介质。
图2是根据一示例性实施例提出的一种风储协同宽频振荡抑制方法的流程图。如图2所示，风储协同宽频振荡抑制方法包括如下步骤S201至S205。
步骤S201：获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量。
具体地，风储场站系统的运行状态量包括并网点电压、锁相环输出的相位。
步骤S202：将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，第二时刻是第一时刻的下一时刻，预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的。
具体地，控制变量包括风机的有功电流和储能装置的电流，在电网故障期间，通过调节风机输出有功电流和储能装置输出电流来抑制宽频振荡。预测模型包括锁相环子模型和价值函数，锁相环子模型通过运行状态量和不同的控制变量，可以预测各控制变量对应的下一时刻风机频率和运行状态量。价值函数用于计算系统抑制宽频振荡的调节成本，是根据风机频率与预定频率的差值以及储能装置的充放电损耗确定的。
步骤S203：将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，第三时刻是第二时刻的下一时刻。
步骤S204：将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量。
首先，将两个第三时刻的风机频率所对应的价值函数值进行比较，得到使得价值函数值最小的第三时刻的风机频率，然后，确定该频率对应的第二时刻的状态运行量，将该第二时刻的运行状态量对应的第一时刻的控制变量确定为最终控制变量。
在上述步骤S202-步骤S204中，通过两步预测，得到两步预测后的价值函数值，选择使得两步预测后的价值函数值最小的第一时刻的控制变量作为最终的控制变量。
步骤S205：基于最终控制变量控制风机和储能装置。
考虑到电网故障期间，风储场站在抑制宽频振荡时，储能装置进行频繁充放电会造成储能装置损伤，因此通过本发明实施例提供的方法，以风机频率的变化量和储能装置的充放电损耗相结合作为调节成本，进行风机和储能装置有功电流的最优分配，此外，为了防止单步预测法中控制系统振荡和发散问题，采用两步预测，利用第一次预测选取的两个较优结果再进行第二次预测，依据第二次预测的价值函数值确定最终控制变量，在抑制系统宽频振荡的同时，降低储能装置的调节成本，提高风储场站运行的安全稳定性。
在一示例中，风机频率的变化量为当前时刻风机频率与预定频率的差值，价值函数是根据当前时刻的风机频率与预定频率的差值以及当前时刻储能装置的损耗求和得到的。
在一可选实施例中，价值函数表示如下：
F(k)＝αfFf(k)+βIFI(k)
其中，F(k)表示k时刻的价值函数，Ff(k)为k时刻的风机频率与预定频率的差值，FI(k)为k时刻储能装置的损耗，αf和βI为权重系数。
示例性地，Ff(k)和FI(k)也可以由风机频率差值ff(k)和储能装置的损耗fI(k)归一化处理得到，ff(k)和fI(k)的表示如下：
ff(k)＝|fp(k)-fref|
fI(k)＝a(ΔIES(k))2+bΔIES(k)
其中，fp(k)表示k时刻的风机频率，fref表示预定频率50Hz，a和b表示储能装置的电流平方内损系数和电流线性内损系数，ΔIES(k)表示储能装置的电流增量。
归一化过程如下：
Figure BDA0003939211130000091
其中，当Fi(k)为Ff(k)时，ximax和ximin分别为ff(k)的最大值和最小值；当Fi(k)为FI(k)时，ximax和ximin分别为fI(k)的最大值和最小值。
在一示例中，上述步骤S204中，为了防止单步预测法中控制系统振荡和发散问题，采用两步预测法，利用第一次预测选取的两个较优结果再进行第二次预测，依据第二次预测的价值函数值确定最终控制变量，具体步骤包括：
首先，将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第二时刻的运行状态量作为最终第二时刻的运行状态量。
然后，将最终第二时刻的运行状态量所对应的第一时刻的控制变量作为最终控制变量。
在一示例中，上述步骤S202中，预测模型包括锁相环子模型和价值函数，将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，具体步骤包括：
首先，将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量，控制变量和风机频率一一对应。
然后，若风机频率对应的电流信息满足约束条件，根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量。
在一可选实施例中，约束条件由风机电流、风机有功电流及其增量、风机无功电流及其增量、储能装置电流及其增量确定。
示例性地，对于风机来说，任一时刻k的风电机组的输出电流需满足额定电流的约束，输出电流增量需满足最大电流增量的约束。因此，约束条件表示如下：
Figure BDA0003939211130000111
其中，IWT为风机电流，IN为风机电流的额定值，IWTd和IWTq分别为风机有功电流和无功电流，IWTd_max和IWTq_max分别为风机有功电流的最大值和无功电流的最大值，ΔIWTd和ΔIWTq分别为风机在单位控制时间内有功电流增量和无功电流增量，ΔIWTd_max和ΔIWTq_max分别为风机在单位控制时间内有功电流增量的最大值和无功电流增量的最大值。
示例性地，对于储能装置来说，任一时刻k的储能装置的输出电流IES需满足额定电流的约束，输出电流增量ΔIES需满足最大电流增量的约束：
Figure BDA0003939211130000112
其中，IESN和ΔIES_max分别为储能装置的额定电流和单位控制时间内电流增量的最大值。
在一示例中，当风机进入低电压穿越运行阶段，当故障期间k时刻的风储场站并网点电压为Ut(k)时，电网电压跌落，则根据电力系统规定，k+1时刻风机发出的无功电流增量ΔIWTqref表示如下：
ΔIWTqref(k+1)＝K1×(0.9-Ut(k))×IN
其中，k是风机进入低电压穿越运行阶段后，风储场站振荡控制器基于本专利方法对风机和储能进行控制时间内的离散时刻，k＝1，2，…，N。Ut(k)为故障期间k时刻风储场站并网点电压标么值。K1为风电场动态无功电流比例系数，K1取值范围应不小于1.5，宜不大于3；Ut为风电场并网点电压；IN为风电场额定电流。
考虑到风机提供无功电流能力的限制，风机在k+1时刻实际补偿的无功电流增量ΔIWTq为：
ΔIWTq(k+1)＝min(ΔIWTqref(k+1),ΔIWTq_max)
其中，ΔIWTq_max为风机在单位控制时间内无功电流增量的最大值。
那么k+1时刻风机需发出的无功电流IWTq(k+1)为：
IWTq(k+1)＝IWTq(k)+ΔIWTq(k+1)
在一示例中，预测模型中的锁相环子模型采用锁相环来获取风储场站并网点电压Ut的频率和相位，其连续数学模型表示如下：
Figure BDA0003939211130000121
其中，x是锁相环子模型引入的中间状态变量，Utq是基于锁相环子模型中的锁相环坐标系下的q轴分量，ωp和θp分别是锁相环输出的角频率和相位，Kpp和Kpi分别是锁相环PI控制器的比例系数和积分系数，t表示控制时间。
则风机频率fp为：
Figure BDA0003939211130000122
锁相环子模型可以写成状态方程的形式：
Figure BDA0003939211130000123
Figure BDA0003939211130000131
采用离散法，将上述锁相环子模型的连续形式转换为离散时间的线性化锁相环子模型标准形式fp{x1(k),u(k)}：
Figure BDA0003939211130000132
x1(k)＝[x,θp(k)],y(k)＝ωp(k),u(k)＝Utq，
其中，
Figure BDA0003939211130000133
Cd＝[Kpi 0]，Dd＝Kpp，Ad、Bd、Cd分别为状态矩阵、控制输入矩阵、输出矩阵，T为控制器采样周期。
在锁相环子模型中，风机在k+1时刻应输出电流IWT(k+1)可以表示如下：
Figure BDA0003939211130000134
其中，IWTd(k+1)是风机在k+1时刻的应输出的有功电流，IWTq(k+1)是风机在k+1时刻的无功电流。
故障期间利用储能发出有功功率，可以减少电场并网点电压Ut和故障点电压UG的角度差，降低系统的失稳风险。为实现储能装置运行的经济性，只考虑储能装置输出有功电流，不考虑输出无功电流，储能装置在k+1时刻应该输出的有功电流IES(k+1)为：
IES(k+1)＝IES(k)+ΔIES(k+1)
其中，ΔIES(k+1)为储能装置在k+1时刻输出电流的增量。
风储场站系统在任意k时刻输出的联合电流Is(k)为：
Figure BDA0003939211130000135
当电网系统发生故障时，风储场站并网点电压Ut(k)基于锁相环子模型中的锁相环坐标系下的q轴分量可以表示为：
Utq(k)＝UG(k)sinδ(k)-Is(k)ZLsin(θI(k)+θZ)
其中，UG(k)是故障点电压，ZL是电网阻抗，一般包含故障点与并网点之间的阻抗，θI(k)和θZ分别为锁相环坐标系下k时刻风储场站并网点电流的相角和电网阻抗ZL的相角，δ(k)为k时刻风储场站并网点电压Ut(k)和故障点电压UG(k)之间的角度差。
基于相同发明构思，本发明实施例还提供一种风储协同宽频振荡抑制装置，如图3所示，该装置包括：
获取模块301，用于获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；详细内容参见上述实施例中步骤S201的描述，在此不再赘述。
第一确定模块302，用于将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，第二时刻是第一时刻的下一时刻，预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的；详细内容参见上述实施例中步骤S202的描述，在此不再赘述。
第二确定模块303，用于将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，第三时刻是第二时刻的下一时刻；详细内容参见上述实施例中步骤S203的描述，在此不再赘述。
第三确定模块304，用于将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量；详细内容参见上述实施例中步骤S204的描述，在此不再赘述。
控制模块305，用于基于最终控制变量控制风机和储能装置；详细内容参见上述实施例中步骤S205的描述，在此不再赘述。
在一示例中，第一确定模块302中，风机频率的变化量为当前时刻风机频率与预定频率的差值，价值函数是根据当前时刻的风机频率与预定频率的差值以及当前时刻储能装置的损耗求和得到的。
在一示例中，第三确定模块304包括：
第一确定子模块，用于将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第二时刻的运行状态量作为最终第二时刻的运行状态量；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
第二确定子模块，用于将最终第二时刻的运行状态量所对应的第一时刻的控制变量作为最终控制变量；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一示例中，第二确定模块303中的价值函数表示如下：
F(k)＝αfFf(k)+βIFI(k)
其中，F(k)表示k时刻的价值函数，Ff(k)为k时刻的风机频率与预定频率的差值，FI(k)为k时刻储能装置的损耗，αf和βI为权重系数。详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一示例中，第一确定模块302中的预测模型包括锁相环子模型和价值函数，第一确定模块302包括：
第三确定子模块，用于将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量，控制变量和风机频率一一对应；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
第四确定子模块，用于根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一可选实施例中，第四确定子模块中，若风机频率对应的电流信息满足约束条件，执行根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量的步骤；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
在一可选实施例中，第四确定子模块中的约束条件由风机电流、风机有功电流及其增量、风机无功电流及其增量、储能装置电流及其增量确定；详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
上述装置的具体限定以及有益效果可以参见上文中对于风储协同宽频振荡抑制方法的限定，在此不再赘述。上述各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图4是根据一示例性实施例提出的一种计算机设备的硬件结构示意图。如图4所示，该设备包括一个或多个处理器410以及存储器420，存储器420包括持久内存、易失内存和硬盘，图4中以一个处理器410为例。该设备还可以包括：输入装置430和输出装置440。
处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
处理器410可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器410还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器420作为一种非暂态计算机可读存储介质，包括持久内存、易失内存和硬盘，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中风储协同宽频振荡抑制方法对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任意一种风储协同宽频振荡抑制方法。
存储器420可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据、需要使用的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器420可选包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器420中，当被一个或者多个处理器410执行时，执行如图2所示的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，具体可参见如图2所示的实施例中的相关描述。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的抑制方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccess Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种风储协同宽频振荡抑制方法，其特征在于，应用于风储场站系统，所述风储场站系统包括风机和储能装置，所述方法包括：
获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；
将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，所述第二时刻是第一时刻的下一时刻，所述预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得所述预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的；
将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，所述第三时刻是第二时刻的下一时刻；
将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量；
基于所述最终控制变量控制风机和储能装置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述风机频率的变化量为当前时刻风机频率与预定频率的差值，所述价值函数是根据当前时刻的风机频率与预定频率的差值以及当前时刻储能装置的损耗求和得到的。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量，包括：
将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第二时刻的运行状态量作为最终第二时刻的运行状态量；
将最终第二时刻的运行状态量所对应的第一时刻的控制变量作为最终控制变量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述价值函数表示如下：
F(k)＝αfFf(k)+βIFI(k)
其中，F(k)表示k时刻的价值函数，Ff(k)为k时刻的风机频率与预定频率的差值，FI(k)为k时刻储能装置的损耗，αf和βI为权重系数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括锁相环子模型和价值函数，所述将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，包括：
将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量，控制变量和风机频率一一对应；
根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入锁相环子模型，得到第二时刻的多个风机频率和各风机频率对应的运行状态量之后，根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量之前，还包括：
若风机频率对应的电流信息满足约束条件，执行根据价值函数选择两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量的步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述约束条件由风机电流、风机有功电流及其增量、风机无功电流及其增量、储能装置电流及其增量确定。
8.一种风储协同宽频振荡抑制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一时刻的风储场站系统的运行状态量；
第一确定模块，用于将第一时刻不同的控制变量和第一时刻的运行状态量输入预测模型，确定两个第二时刻的风机频率以及各自对应的第二时刻的运行状态量、第一时刻的控制变量，所述第二时刻是第一时刻的下一时刻，所述预测模型通过风机锁相环的控制过程对风机频率进行预测，两个第二时刻的风机频率为使得所述预测模型中的价值函数值最小和次小的频率，所述价值函数是根据风机频率的变化量和储能装置的损耗得到的；
第二确定模块，用于将第二时刻不同的控制变量和第二时刻的两个运行状态量分别输入预测模型，得到两个运行状态量分别对应的第三时刻的风机频率，两个第三时刻的风机频率使得各自对应的运行状态量下的价值函数值最小，所述第三时刻是第二时刻的下一时刻；
第三确定模块，用于将两个第三时刻的风机频率中使得价值函数值最小的风机频率所对应的第一时刻的控制变量，确定为最终控制变量；
控制模块，用于基于所述最终控制变量控制风机和储能装置。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的风储协同宽频振荡抑制方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的风储协同宽频振荡抑制方法的步骤。
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