CN115864448B - 一种风电场电网频率快速调节方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风电场电网频率快速调节方法及系统，所述调节方法包括以下步骤：通过获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，使调节系统提前进入响应状态，可在电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时快速进行调节，减少响应时间，提高调节速度，保证电力系统的稳定运行，进入响应状态的过程中。本发明可提前预测调节系统自身的状态，从而在调节系统出现故障前就依据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果调节电网频率，进一步提高风电场电力系统的稳定性。

Description

一种风电场电网频率快速调节方法及系统

技术领域

本发明涉及电网频率调节技术领域，具体涉及一种风电场电网频率快速调节方法及系统。

背景技术

在电力系统中，电网频率是一个重要的参数，其稳定性对于保持电力系统的正常运行至关重要，风能发电的特点是其输出功率与风速密切相关，因此风电场的输出功率存在较大的波动性，这种功率波动会对电网频率产生影响，导致电网频率的波动，因此，风电场需要具备快速响应的调节系统，以便能够及时对功率波动进行调节，维持电网频率稳定。

现有技术存在以下不足：

1、现有调节系统通常是在检测到输出功率发生变化时，才开始调节风电场的电网频率，然而，由于系统响应时间较长，导致电网频率在系统响应之前发生大幅波动，从而对电力系统造成不利影响；

2、当风电场出现故障时，调节系统无法及时调节，可能会将过多的电能注入电网，导致电网频率波动加剧，从而影响电力系统的稳定性。

发明内容

本发明的目的是提供一种风电场电网频率快速调节方法及系统，以解决背景技术中不足。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种风电场电网频率快速调节方法，所述调节方法包括以下步骤：

S1：获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数；

S2：通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态；

S3：确定进入响应状态后，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节；

S4：若不需要提前调节，实时采集风电场电网频率；

S5：当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节。

在一个优选的实施方式中，步骤S1中，建立输出功率浮动系数包括：

采集环境参数和设备参数后将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，表达式为：

式中，分别为环境参数和设备参数的比例系数，且，表示为t时刻内采集环境参数的次数，，为正整数，为风电场预测风速，为风电场预测温度，为发电机励磁电流，为发电机额定容量与负载比值。

在一个优选的实施方式中，步骤S2中，判断调节系统是否需要提前进入响应状态包括以下步骤：

S2.1：设定梯度阈值一、梯度阈值二，且，将输出功率浮动系数与梯度阈值进行对比；

S2.2：若梯度阈值一输出功率浮动系数梯度阈值二，调节系统无需提前进入响应状态；

S2.3：若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，调节系统提前进入响应状态。

在一个优选的实施方式中，所述风电场预测风速通过基于BP神经网络的风速预测模型获取，所述风电场预测温度通过基于时间序列分析建立温度预测模型获取。

在一个优选的实施方式中，步骤S3中，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节包括以下步骤：

S3.1：建立故障系数，表达式为：，式中，为故障系数，为调控器电流跳动偏差值、为调控器运行软件报错率，分别为电流跳动偏差值、运行软件报错率的比例系数，且；

S3.2：将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，调节系统提前对电网频率做出调节，调节电网频率的浮动值在0.2Hz以内。

在一个优选的实施方式中，在风电场中设置两套电网频率调节系统，一套调节系统为常用调节系统，另一套调节系统为备用调节系统，则具体调节方式为：

将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，将备用调节系统替代常用调节系统；

若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，备用调节系统预测电网频率未来处于不稳定状态，此时备用调节系统提前进入响应状态。

在一个优选的实施方式中，步骤S5中，调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节包括以下步骤：

S5.1：设实时监测的电网频率为，标准频率为，则当时，调节系统进行调节；

S5.2：若，调节系统增加风电场的无功功率来降低电网频率；

S5.3：若，调节系统增加风电场的有功功率来提高电网频率。

本发明还提供一种风电场电网频率快速调节系统，包括采集模块、对比模块、自检模块、监测模块、调节模块；

采集模块采集风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，对比模块根据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，确定进入响应状态后，自检模块通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节，若不需要提前调节，监测模块实时采集风电场电网频率，当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节模块调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

1.本发明通过获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，使调节系统提前进入响应状态，可在电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时快速进行调节，减少响应时间，提高调节速度，保证电力系统的稳定运行，并且，进入响应状态的过程中，可提前预测调节系统自身的状态，从而在调节系统出现故障前就依据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果调节电网频率，进一步提高风电场电力系统的稳定性；

2.本发明通过采集环境参数和设备参数后将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，将多源数据进行综合处理，有利于提高数据的处理效率，并且，通过输出功率浮动系数与梯度阈值的对比结果，来确定调节系统是否需要提前进入响应状态，与现有调节系统长时间处于响应状态的方式相比，有利于降低调节系统的能耗，与现有调节系统采集到电网频率变化才开始响应的方式相比，可提高调节系统对电网频率的调节速度；

3.本发明通过提前判断调节系统的状态，若调节系统存在故障可能，且预测风电场的电网频率将会出现浮动，则提前更换状态好的调节系统进行使用，进而在风电场电网频率出现浮动时，调节系统能够稳定调节电网频率，使用稳定性更好。

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发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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作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。

实施例1

请参阅图1所示，本实施例所述一种风电场电网频率快速调节方法，所述调节方法包括以下步骤：

获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，确定进入响应状态后，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节，若不需要提前调节，实时采集风电场电网频率，当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节；

本申请通过获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，使调节系统提前进入响应状态，可在电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时快速进行调节，减少响应时间，提高调节速度，保证电力系统的稳定运行，并且，进入响应状态的过程中，可提前预测调节系统自身的状态，从而在调节系统出现故障前就依据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果调节电网频率，进一步提高风电场电力系统的稳定性。

本实施例中，当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节，具体包括以下步骤：

偏差值=0.2Hz，偏差值的确定方式如下：

风电场接入电力系统后，其电力输出会受到风速、风向等因素的影响，从而导致风电场的电网频率出现浮动；频率的浮动范围取决于风电场的规模、电力系统的负荷以及电力系统的稳定性等因素，一般而言，当风电场电网频率浮动超过正负0.2赫兹（Hz）时，就可能会对电力系统产生较大的影响；

当风电场电网频率浮动超过正负0.2赫兹时，可能会导致以下问题：

电力系统的频率稳定性受到影响，可能会引起电力设备振荡或共振，增加电力系统失稳的风险；

可能会导致电力系统的电压失调，从而影响电力设备的正常运行，进一步影响电力系统的稳定性；

电力系统中的保护装置可能会误动作，从而导致设备的故障或损坏；

频率浮动过大还可能引起电力系统的电压暂降或暂升，影响电力系统的供电质量，甚至会导致部分用户停电；

因此，对于风电场接入电力系统后的频率浮动，需要进行有效的监测和控制，以保障电力系统的稳定运行。

设实时监测的电网频率为，标准频率为，则当时，调节系统进行调节。

调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节，其中，相应调节包括：

若，表面风电场电网频率过高，调节系统的调节策略为：

调整风电场的无功功率：当电网频率过高时，可以通过增加风电场的无功功率来降低电网频率，这可以通过控制风力发电机的无功功率来实现，一般来说，增加无功功率可以降低电网频率；

削减风电场的电力输出：当电网频率过高时，可以通过削减风电场的电力输出来降低电网频率，这可以通过控制风电场的有功功率来实现，一般来说，减少有功功率可以降低电网频率；

控制风力发电机的转速：当电网频率过高时，可以通过降低风力发电机的转速来降低电网频率，这可以通过控制风力发电机的发电功率和桨叶角度等参数来实现，一般来说，降低转速可以降低电网频率。

若，表面风电场电网频率过低，调节系统的调节策略为：

调整风电场的有功功率：当电网频率过低时，可以通过增加风电场的有功功率来提高电网频率，这可以通过控制风力发电机的有功功率来实现，一般来说，增加有功功率可以提高电网频率。

增加风电场的电力输出：当电网频率过低时，可以通过增加风电场的电力输出来提高电网频率，这可以通过控制风电场的有功功率和无功功率等参数来实现，一般来说，增加电力输出可以提高电网频率。

控制风力发电机的转速：当电网频率过低时，可以通过增加风力发电机的转速来提高电网频率，这可以通过控制风力发电机的发电功率和桨叶角度等参数来实现，一般来说，增加转速可以提高电网频率。

其中，控制风力发电机的发电功率包括以下方法：

变桨叶角控制法：该控制方法通过改变桨叶角度来控制风力发电机的输出功率，当风速增加时，风力发电机的转速也会随之增加，此时通过改变桨叶角度可以减小风力发电机的输出功率，从而控制风力发电机的发电功率；

变转速控制法：该控制方法通过改变风力发电机的转速来控制发电功率，当风速增加时，控制系统会逐渐提高风力发电机的转速，以增加发电功率，反之，当风速下降时，控制系统会逐渐降低风力发电机的转速，以保持发电功率的稳定输出；

最大功率跟踪控制法：该控制方法可以使风力发电机在最大输出功率点处运行，以最大化发电功率，在该控制方法下，控制系统会根据当前的风速和发电机的电磁特性等参数，计算出最大功率点的转速和桨叶角度，并将风力发电机的转速和桨叶角度调整到该点处，以实现最大功率输出；

无功功率控制法：该控制方法主要用于控制风力发电机的无功功率，以满足电力系统的无功功率需求，该方法可以通过改变风力发电机的无功功率输出来控制发电机的有功功率，以达到稳定电力系统电压的目的。

桨叶角度是指风力发电机桨叶与水平面之间的夹角，其大小通常由控制系统根据风速、风向等因素来调节，在适当的风速下，调节桨叶角度可以使风力发电机获得最大的转动效率，从而产生最大的功率；

桨叶转速是指风力发电机桨叶每分钟旋转的圈数，通常由风轮转速控制器来控制，在适当的桨叶角度下，调节桨叶转速可以使风力发电机在不同的风速下保持稳定的输出功率。

实施例2

上述实施例1中，获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态包括以下步骤：采集环境参数和设备参数后将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，表达式为：

式中，分别为环境参数和设备参数的比例系数，且，表示为t时刻内采集环境参数的次数，，为正整数，为风电场预测风速，为风电场预测温度，为发电机励磁电流，为发电机额定容量与负载比值。

设定梯度阈值一、梯度阈值二，且，将输出功率浮动系数与梯度阈值进行对比；

若梯度阈值一输出功率浮动系数梯度阈值二，调节系统预测电网频率未来处于稳定状态，此时调节系统无需提前进入响应状态；

若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，系统预测电网频率未来处于不稳定状态，此时调节系统提前进入响应状态。

本申请通过采集环境参数和设备参数后将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，将多源数据进行综合处理，有利于提高数据的处理效率，并且，通过输出功率浮动系数与梯度阈值的对比结果，来确定调节系统是否需要提前进入响应状态，与现有调节系统长时间处于响应状态的方式相比，有利于降低调节系统的能耗，与现有调节系统采集到电网频率变化才开始响应的方式相比，可提高调节系统对电网频率的调节速度。

本实施例中，风电场预测风速通过基于BP神经网络的风速预测模型获取，风速预测模型建立包括以下步骤：

收集风速数据：收集历史风速数据，包括时间、风速大小、方向等信息，并将其存储在电脑上，以便后续处理。

数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化、特征选取等；

划分训练集和测试集：将处理后的数据集分成训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集；

构建BP神经网络模型：使用所选的神经网络工具，在训练集上构建BP神经网络模型；

训练模型：使用训练集对构建的BP神经网络模型进行训练，不断地调整网络参数，使得网络的预测误差最小；

验证模型：在训练过程中，使用测试集对构建的BP神经网络模型进行验证，评估模型的性能，例如计算均方误差（MSE）等指标；

应用模型：使用BP神经网络模型对未来的风速进行预测，获取未来时刻风速值。

风电场预测温度通过基于时间序列分析建立温度预测模型获取，建立温度预测模型包括以下步骤：

收集时间序列数据：收集风电场历史的温度数据；

数据预处理：对收集到的数据进行清洗、填补缺失值、去除异常值等预处理操作，以确保数据质量和可靠性；

选择模型：根据预测目的和时间序列数据的特点，选择适合的时间序列模型，常用的模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、趋势模型等；

模型参数估计：利用已有的时间序列数据，对所选模型的参数进行估计；

模型检验：将估计的模型应用到历史数据上，检验模型的拟合程度，确定模型是否合适；

模型预测：利用已估计的模型和历史数据，对未来一段时间内的温度进行预测；

模型评价：评价模型的预测精度和可靠性，不断优化模型。

发电机励磁电流通过电流传感器或电流互感器进行监测；

发电机额定容量与负载比值=额定容量/负载，发电机负载可以通过测量电流来监测。

实施例3

上述实施例1，确定进入响应状态后，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节包括以下步骤：

建立故障系数，表达式为：，式中，为故障系数，为调控器电流跳动偏差值、为调控器运行软件报错率，分别为电流跳动偏差值、运行软件报错率的比例系数，且；

将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，调节系统提前对电网频率做出调节，调节电网频率的浮动值在0.2Hz以内；

具体的，若故障系数故障阈值，调节系统提前对电网频率做出调节，由于本申请主要是预测电网频率将会发生变化提前进行响应，若在判断调节系统可能存在故障，然后使调节系统提前对电网频率进行调节，可能会导致电网频率本身没有发生变化的时候，调节系统的提前调节反而导致电网频率发生波动；

因此，相较于上述方案，做出以下改进：

在风电场中设置两套电网频率调节系统，一套调节系统为常用调节系统，另一套调节系统为备用调节系统，则具体调节方式为：

将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，将备用调节系统替代常用调节系统。

若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，备用调节系统预测电网频率未来处于不稳定状态，此时备用调节系统提前进入响应状态；

本申请通过提前判断调节系统的状态，若调节系统存在故障可能，且预测风电场的电网频率将会出现浮动，则提前更换状态好的调节系统进行使用，进而在风电场电网频率出现浮动时，调节系统能够稳定调节电网频率，使用稳定性更好。

调控器电流跳动偏差值=调控器电流跳动次数调控器电流跳动阈值，调控器电流跳动偏差值越大，说明调控器的操控稳定性下降；

调控器运行软件报错率=调控器运行软件报错次数/运行时间；调控器运行软件报错率越大，说明调控器的操控稳定性下降。

实施例4

本实施例所述一种风电场电网频率快速调节系统，包括采集模块、对比模块、自检模块、监测模块、调节模块；

其中，

采集模块：用于采集风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数；

对比模块：根据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态；

自检模块：确定进入响应状态后，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节；

监测模块：若不需要提前调节，实时采集风电场电网频率；

调节模块：当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节系统根据监测结果快速风电场电网频率进行相应调节。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

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，上述描述的系统、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，所揭露的系统、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。

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，在本申请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。

所述功能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，本申请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部分可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)执行本申请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(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种风电场电网频率快速调节方法，其特征在于：所述调节方法包括以下步骤：

S1：获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数；

S2：通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态；

S3：确定进入响应状态后，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节；

S4：若不需要提前调节，实时采集风电场电网频率；

S5：当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节系统根据监测结果对风电场电网频率进行相应调节；

步骤S1中，建立输出功率浮动系数包括：

采集环境参数和设备参数后将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，表达式为：

式中，分别为环境参数和设备参数的比例系数，且，表示为t时刻内采集环境参数的次数，，为正整数，为风电场预测风速，为风电场预测温度，为发电机励磁电流，为发电机额定容量与负载比值；

步骤S2中，判断调节系统是否需要提前进入响应状态包括以下步骤：

S2.1：设定梯度阈值一、梯度阈值二，且，将输出功率浮动系数与梯度阈值进行对比；

S2.2：若梯度阈值一输出功率浮动系数梯度阈值二，调节系统无需提前进入响应状态；

S2.3：若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，调节系统提前进入响应状态；

所述风电场预测风速通过基于BP神经网络的风速预测模型获取，所述风电场预测温度通过基于时间序列分析建立温度预测模型获取；

步骤S3中，通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节包括以下步骤：

S3.1：建立故障系数，表达式为：，式中，为故障系数，为调控器电流跳动偏差值、为调控器运行软件报错率，分别为电流跳动偏差值、运行软件报错率的比例系数，且；

S3.2：将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，调节系统提前对电网频率做出调节，调节电网频率的浮动值在0.2Hz以内。

2.根据权利要求1所述的一种风电场电网频率快速调节方法，其特征在于：在风电场中设置两套电网频率调节系统，一套调节系统为常用调节系统，另一套调节系统为备用调节系统，则具体调节方式为：

将故障系数与故障阈值进行对比，若故障系数故障阈值，将备用调节系统替代常用调节系统；

若输出功率浮动系数梯度阈值一或输出功率浮动系数梯度阈值二，备用调节系统预测电网频率未来处于不稳定状态，此时备用调节系统提前进入响应状态。

3.根据权利要求1所述的一种风电场电网频率快速调节方法，其特征在于：步骤S5中，调节系统根据监测结果对风电场电网频率进行相应调节包括以下步骤：

S5.1：设实时监测的电网频率为，标准频率为，则当时，调节系统进行调节；

S5.2：若，调节系统增加风电场的无功功率来降低电网频率；

S5.3：若，调节系统增加风电场的有功功率来提高电网频率。

4.一种风电场电网频率快速调节系统，用于实现权利要求1-3任一项所述的调节方法：其特征在于：包括采集模块、对比模块、自检模块、监测模块、调节模块；

采集模块采集风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，对比模块根据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，确定进入响应状态后，自检模块通过故障系数与故障阈值的对比结果来判断是否需要提前调节，若不需要提前调节，监测模块实时采集风电场电网频率，当电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时，调节模块根据监测结果对风电场电网频率进行相应调节。

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