CN115954901A - 一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法 - Google Patents

一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法 Download PDF

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CN115954901A CN202310231334.9A CN202310231334A CN115954901A CN 115954901 A CN115954901 A CN 115954901A CN 202310231334 A CN202310231334 A CN 202310231334A CN 115954901 A CN115954901 A CN 115954901A
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许汉平
周蠡
贺兰菲
周英博
李吕满
张赵阳
廖晓红
熊一
孙利平
熊川羽
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Economic and Technological Research Institute of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
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Abstract

一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，该方法包括以下步骤：S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系，智能体调节每个调频资源应当提供的频率响应系数，从而在达到出力的情况下经济最优；S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数；S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解。本发明不仅充分利用有源配电网调频潜力，而且调频速度快。

Description

一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法
技术领域
本发明涉及有源配电网频率控制领域，尤其涉及一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法。
背景技术
随着我国进入低碳化转型，风力、光伏等新能源机组将逐步增加，电力系统中的可再生能源和电力电子设备比例快速提高。高比例可再生能源、高比例电力电子设备的“双高”特性对电力系统频率安全提出了更高的要求。在此背景下，原本由火电和水电等同步发电机所提供的惯量正在逐渐降低，失去足够惯量支撑的电力系统的频率抗扰性严重不足，近几年来与之相关的安全事故频发，其事故原因与传统电力系统之间存在明显差异，究其根本是由电力系统的调频资源稀缺化，而传统机组的逐渐退役导致了电力系统调频资源稀缺化。因此，挖掘电网中各种潜在可靠调频资源参与系统的频率调控，发挥分布式资源的优势，稳定电力系统的频率成为必然需求。有源配网作为电力系统中面向用户的终端电网，包含大量分布式功率可控资源，其中的分布式光伏、风电、储能均可在系统频率偏移时参与系统的频率调节过程中。因此有源配电网中的分布式调频资源均具备调频能力，可以构建有源配网分布式资源协同频率控制框架充分利用有源配网的调频资源以达到缓解调频资源稀缺化的目的。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的调频资源稀缺化的缺陷与问题，提供一种充分利用有源配电网调频潜力的有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法。
为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，该方法包括以下步骤：
S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系，智能体调节每个调频资源应当提供的频率响应系数，从而在达到出力的情况下经济最优；
S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数；
S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解。
步骤S1中，所述频率响应模型的目标函数为：
Figure SMS_1
；
Figure SMS_2
；
Figure SMS_3
；
Figure SMS_4
；
Figure SMS_5
；
Figure SMS_6
；
Figure SMS_7
；
式中，
Figure SMS_19
为光伏调频成本，
Figure SMS_10
为储能调频成本，
Figure SMS_14
为柔性负荷调频成本，
Figure SMS_23
为火电机组调频成本，
Figure SMS_26
为风电机组调频成本，
Figure SMS_24
为光伏调频成本系数，
Figure SMS_27
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_16
为最小频率变化量，
Figure SMS_21
为储能调频成本系数，
Figure SMS_8
为储能频率响应系数，
Figure SMS_12
为火电机组调频成本系数，
Figure SMS_11
为火电机组频率响应系数，
Figure SMS_13
为弃风成本系数，
Figure SMS_17
为风电出力，
Figure SMS_20
为风电机组频率响应系数，
Figure SMS_18
、
Figure SMS_22
、
Figure SMS_25
为柔性负荷的成本函数，
Figure SMS_28
为柔性负荷出力，
Figure SMS_9
为柔性负荷初始出力，
Figure SMS_15
为柔性负荷频率响应系数。
步骤S1中，所述频率响应模型的约束条件包括：
光伏出力约束条件为：
Figure SMS_29
；
式中，
Figure SMS_30
为光伏最大出力；
储能出力约束条件为：
Figure SMS_31
；
式中，
Figure SMS_32
为储能最小出力，
Figure SMS_33
为储能最大出力；
柔性负荷出力约束条件为：
Figure SMS_34
；
式中，
Figure SMS_35
为柔性负荷最小出力，
Figure SMS_36
为柔性负荷最大出力；
火电机组出力约束条件为：
Figure SMS_37
；
式中，
Figure SMS_38
为火电机组最小出力，
Figure SMS_39
为火电机组最大出力；
火电机组爬坡约束条件为：
Figure SMS_40
；
式中，
Figure SMS_41
为火电机组最小爬坡速率，
Figure SMS_42
为火电机组最大爬坡速率；
风电机组出力约束条件为：
Figure SMS_43
；
式中，
Figure SMS_44
为风电机组最小出力，
Figure SMS_45
为风电机组最大出力；
频率响应系数约束条件为：
Figure SMS_46
；
式中，
Figure SMS_47
为总负荷响应系数之和。
步骤S2中，频率变化值
Figure SMS_48
只与有源配电网提供的频率响应系数有关，通过频域-时域转化后得到
Figure SMS_49
的表达式为：
Figure SMS_50
；
Figure SMS_51
；
式中，
Figure SMS_61
为增量速度，
Figure SMS_53
为调速器的调整系数，
Figure SMS_57
为发电机转子转速，
Figure SMS_54
为阻尼系数，
Figure SMS_56
为机械功率增益系数，
Figure SMS_60
为高压涡轮机产生的总功率的分数，
Figure SMS_66
为再热时间常数，
Figure SMS_62
为复频域，
Figure SMS_64
为每单位增量功率设定值，
Figure SMS_52
为发电机电气负载功率，
Figure SMS_59
为中间变量，
Figure SMS_67
为惯性常数，
Figure SMS_69
为频率变化值，
Figure SMS_68
为负荷扰动，
Figure SMS_70
为待定的负荷响应系数，
Figure SMS_55
为振幅，
Figure SMS_58
为角频率，
Figure SMS_63
为时间，
Figure SMS_65
为相角初始值；
得到系统固定参数后推导有源配电网接收到的频率响应系数为：
Figure SMS_71
；
式中，
Figure SMS_73
为需要的负荷响应系数，
Figure SMS_76
为达到频率极值时的时间，
Figure SMS_78
为频率极值，
Figure SMS_74
为相位，
Figure SMS_77
为配网中光伏调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_79
为配网中储能调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_80
为配网中可控负荷需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_72
为配网中火电机组需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_75
为配网中风电机组需要提供的频率响应系数总和。
步骤S3具体包括以下步骤：
S31、根据约束构建拉格朗日函数，选取耗量微增率为一致性变量，对于每种偏移分别构建出其模式下的调频资源的出力模型：
Figure SMS_81
；
式中，
Figure SMS_83
为拉格朗日函数，
Figure SMS_86
为光伏调频成本，
Figure SMS_91
为储能调频成本，
Figure SMS_84
为柔性负荷调频成本，
Figure SMS_88
为火电机组调频成本，
Figure SMS_93
为风电机组调频成本，
Figure SMS_96
为拉格朗日算子，
Figure SMS_82
为实际需要的功率，
Figure SMS_89
为由需求响应系数计算出来的响应功率，
Figure SMS_92
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_95
为最小频率变化量，
Figure SMS_85
为储能频率响应系数，
Figure SMS_87
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_90
为火电机组频率响应系数，
Figure SMS_94
为风电机组频率响应系数；
根据拉格朗日乘算法求得各类调频资源的状态变量为：
Figure SMS_97
；
式中，
Figure SMS_100
为光伏耗量微增率，
Figure SMS_104
为光伏调频成本系数，
Figure SMS_108
为储能耗量微增率，
Figure SMS_101
为储能调频成本系数，
Figure SMS_105
为柔性负荷耗量微增率，
Figure SMS_107
、
Figure SMS_110
为柔性负荷的成本函数，
Figure SMS_98
为柔性负荷初始出力，
Figure SMS_102
为火电耗量微增率，
Figure SMS_106
为火电机组调频成本系数，
Figure SMS_109
为风电耗量微增率，
Figure SMS_99
为弃风系数，
Figure SMS_103
为风电出力；
S32、构建出配网与主网、配网与配网之间的联系，搭建各个智能体和调频资源之间的拓扑约束：
Figure SMS_111
；
式中，
Figure SMS_113
为
Figure SMS_116
元素
Figure SMS_120
次的状态变量，
Figure SMS_114
为
Figure SMS_117
元素
Figure SMS_123
次的状态变量，
Figure SMS_126
为相邻的矩阵集合；
Figure SMS_112
为邻阶矩阵元素，表示不同调频资源节点之间的通行关系，若
Figure SMS_118
互通，则
Figure SMS_122
，若
Figure SMS_124
不互通，则
Figure SMS_115
；
Figure SMS_119
为
Figure SMS_121
元素
Figure SMS_125
次的状态变量；
S33、构建迭代矩阵，上层迭代频率响应系数，下层迭代一致性指标，计算收敛后得到最优结果；
下层迭代格式为：
Figure SMS_127
；
式中，
Figure SMS_146
为光伏
Figure SMS_150
在
Figure SMS_153
次的耗量微增率，
Figure SMS_130
为光伏
Figure SMS_134
在
Figure SMS_138
次的耗量微增率，
Figure SMS_142
为收敛系数，
Figure SMS_151
为
Figure SMS_155
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_159
为光伏调频设备集合，
Figure SMS_161
为储能
Figure SMS_157
在
Figure SMS_160
次的耗量微增率，
Figure SMS_162
为储能
Figure SMS_163
在
Figure SMS_144
次的耗量微增率，
Figure SMS_149
为储能设备集合，
Figure SMS_154
为火电设备集合，
Figure SMS_158
为柔性负荷
Figure SMS_128
在
Figure SMS_132
次的耗量微增率，
Figure SMS_136
为柔性负荷
Figure SMS_140
在
Figure SMS_129
次的耗量微增率，
Figure SMS_133
为火电设备
Figure SMS_137
在
Figure SMS_141
次的耗量微增率，
Figure SMS_145
为火电设备
Figure SMS_148
在
Figure SMS_152
次的耗量微增率，
Figure SMS_156
为风电设备
Figure SMS_131
在
Figure SMS_135
次的耗量微增率，
Figure SMS_139
为风电设备
Figure SMS_143
在
Figure SMS_147
次的耗量微增率；
上层迭代格式为：
Figure SMS_164
；
式中，
Figure SMS_167
为
Figure SMS_169
次的频率响应系数总变化量，
Figure SMS_173
为需要的负荷响应系数，
Figure SMS_166
为光伏
Figure SMS_171
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_174
为储能
Figure SMS_176
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_165
为柔性负荷
Figure SMS_172
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_175
为火电
Figure SMS_177
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_168
为风电
Figure SMS_170
次的频率响应系数变化量。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法中，以有源配电网参与主网调频为核心，建立了基于一致性的有源配电网分布式资源协同一次调频模型，可以充分利用有源配电网中的调频资源稳定主网的频率波动；为计算有源配电网调频资源在整个系统中出力的大小，本发明采用了频率响应系数这一标准，使得主网与有源配电网之间联系只需要交互总频率响应系数，大大简化了通讯流程。本发明采用一致性算法，有效解决了如何最优分配各个调频资源出力的问题；同时，提出了一种分类迭代的改进一致性算法对调频模型进行求解，计算量小，收敛速度快，从而提高了计算效率。
附图说明
图1是本发明有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法的流程图。
图2是本发明有源配电网分布式资源协同调频控制图。
图3是本发明主配网间简易参数辨识原理图。
图4是本发明协同调频控制方法图。
图5是本发明中一致性算法计算的流程图。
图6是本发明的实施例中的电力系统网络仿真拓扑图。
具体实施方式
以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参见图1，一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，该方法包括以下步骤：
S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，模型图如图2所示，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系；
Figure SMS_178
为主网产生的负荷波动，该波动被各个智能体接收；智能体根据调频资源的约束、成本信息调节每个调频资源应当提供的频率响应系数，从而在达到出力的情况下经济最优；
所述频率响应模型的目标函数为：
Figure SMS_179
；
Figure SMS_180
；
Figure SMS_181
；
Figure SMS_182
；
Figure SMS_183
；
Figure SMS_184
；
Figure SMS_185
；
式中，
Figure SMS_197
为光伏调频成本，
Figure SMS_187
为储能调频成本，
Figure SMS_192
为柔性负荷调频成本，
Figure SMS_195
为火电机组调频成本，
Figure SMS_199
为风电机组调频成本，
Figure SMS_202
为光伏调频成本系数，
Figure SMS_205
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_196
为最小频率变化量，
Figure SMS_200
为储能调频成本系数，
Figure SMS_186
为储能频率响应系数，
Figure SMS_190
为火电机组调频成本系数，
Figure SMS_201
为火电机组频率响应系数，
Figure SMS_203
为弃风成本系数，
Figure SMS_204
为风电出力，
Figure SMS_206
为风电机组频率响应系数，
Figure SMS_189
、
Figure SMS_191
、
Figure SMS_194
为柔性负荷的成本函数，
Figure SMS_198
为柔性负荷出力，
Figure SMS_188
为柔性负荷初始出力，
Figure SMS_193
为柔性负荷频率响应系数；
所述频率响应模型的约束条件包括：
光伏出力约束条件为：
Figure SMS_207
；
式中，
Figure SMS_208
为光伏最大出力；
储能出力约束条件为：
Figure SMS_209
；
式中，
Figure SMS_210
为储能最小出力，
Figure SMS_211
为储能最大出力；
柔性负荷出力约束条件为：
Figure SMS_212
；
式中，
Figure SMS_213
为柔性负荷最小出力，
Figure SMS_214
为柔性负荷最大出力；
火电机组出力约束条件为：
Figure SMS_215
；
式中，
Figure SMS_216
为火电机组最小出力，
Figure SMS_217
为火电机组最大出力；
火电机组爬坡约束条件为：
Figure SMS_218
；
式中，
Figure SMS_219
为火电机组最小爬坡速率，
Figure SMS_220
为火电机组最大爬坡速率；
风电机组出力约束条件为：
Figure SMS_221
；
式中，
Figure SMS_222
为风电机组最小出力，
Figure SMS_223
为风电机组最大出力；
频率响应系数约束条件为：
Figure SMS_224
；
式中，
Figure SMS_225
为总负荷响应系数之和；
S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数（通过输入不同的负荷扰动得到不同的输出结果，在有大量数据的情况下，分析两者之间的关联性得到电力系统中的各种固定参数），其简易测试图如图3所示；图3中，
Figure SMS_226
为涡轮机机械功率，
Figure SMS_227
为加速功率；
频率变化值
Figure SMS_228
只与有源配电网提供的频率响应系数有关，通过频域-时域转化后得到
Figure SMS_229
的表达式为：
Figure SMS_230
；
Figure SMS_231
；
式中，
Figure SMS_240
为增量速度，
Figure SMS_232
为调速器的调整系数，
Figure SMS_236
为发电机转子转速，
Figure SMS_244
为阻尼系数，
Figure SMS_248
为机械功率增益系数，
Figure SMS_249
为高压涡轮机产生的总功率的分数，
Figure SMS_250
为再热时间常数，
Figure SMS_242
为复频域，
Figure SMS_246
为每单位增量功率设定值，
Figure SMS_233
为发电机电气负载功率，
Figure SMS_239
为中间变量，
Figure SMS_235
为惯性常数，
Figure SMS_237
为频率变化值，
Figure SMS_241
为负荷扰动，
Figure SMS_245
为待定的负荷响应系数，
Figure SMS_234
为振幅，
Figure SMS_238
为角频率，
Figure SMS_243
为时间，
Figure SMS_247
为相角初始值；
得到系统固定参数后推导有源配电网接收到的频率响应系数为：
Figure SMS_251
；
式中，
Figure SMS_253
为需要的负荷响应系数，
Figure SMS_256
为达到频率极值时的时间，
Figure SMS_258
为频率极值，
Figure SMS_254
为相位，
Figure SMS_257
为配网中光伏调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_259
为配网中储能调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_260
为配网中可控负荷需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_252
为配网中火电机组需要提供的频率响应系数总和，
Figure SMS_255
为配网中风电机组需要提供的频率响应系数总和；
S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解；具体包括以下步骤：
S31、根据约束构建拉格朗日函数，选取耗量微增率为一致性变量，对于每种偏移分别构建出其模式下的调频资源的出力模型：
Figure SMS_261
；
式中，
Figure SMS_263
为拉格朗日函数，
Figure SMS_267
为光伏调频成本，
Figure SMS_271
为储能调频成本，
Figure SMS_265
为柔性负荷调频成本，
Figure SMS_266
为火电机组调频成本，
Figure SMS_270
为风电机组调频成本，
Figure SMS_274
为拉格朗日算子，
Figure SMS_262
为实际需要的功率，
Figure SMS_269
为由需求响应系数计算出来的响应功率，
Figure SMS_273
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_276
为最小频率变化量，
Figure SMS_264
为储能频率响应系数，
Figure SMS_268
为柔性负荷频率响应系数，
Figure SMS_272
为火电机组频率响应系数，
Figure SMS_275
为风电机组频率响应系数；
根据拉格朗日乘算法求得各类调频资源的状态变量为：
Figure SMS_277
；
式中，
Figure SMS_279
为光伏耗量微增率，
Figure SMS_282
为光伏调频成本系数，
Figure SMS_285
为储能耗量微增率，
Figure SMS_280
为储能调频成本系数，
Figure SMS_283
为柔性负荷耗量微增率，
Figure SMS_286
、
Figure SMS_289
为柔性负荷的成本函数，
Figure SMS_278
为柔性负荷初始出力，
Figure SMS_284
为火电耗量微增率，
Figure SMS_288
为火电机组调频成本系数，
Figure SMS_290
为风电耗量微增率，
Figure SMS_281
为弃风系数，
Figure SMS_287
为风电出力；
S32、构建出配网与主网、配网与配网之间的联系，搭建各个智能体和调频资源之间的拓扑约束；相同的集群构建通讯拓扑，交互一致性指标；不同集群的接口智能体之间交互响应系数，保证总需求响应系数满足条件；协同调频控制方法如图4所示；基本一致性迭代格式为：
Figure SMS_291
；
式中，
Figure SMS_293
为
Figure SMS_299
元素
Figure SMS_301
次的状态变量，
Figure SMS_295
为
Figure SMS_298
元素
Figure SMS_300
次的状态变量，
Figure SMS_305
为相邻的矩阵集合；
Figure SMS_292
为邻阶矩阵元素，表示不同调频资源节点之间的通行关系，若
Figure SMS_296
互通，则
Figure SMS_303
，若
Figure SMS_306
不互通，则
Figure SMS_294
；
Figure SMS_297
为
Figure SMS_302
元素
Figure SMS_304
次的状态变量；
各个调频资源迭代直到系统区域稳定，各调频资源根据自身的状态变量调整出力，达到最优的出力分配，实现各调频资源节点之间的协同配合；
S33、构建迭代矩阵，上层迭代频率响应系数，下层迭代一致性指标，计算收敛后得到最优结果；迭代流程框图如图5所示；
下层迭代格式为：
Figure SMS_307
；
式中，
Figure SMS_328
为光伏
Figure SMS_332
在
Figure SMS_336
次的耗量微增率，
Figure SMS_311
为光伏
Figure SMS_314
在
Figure SMS_319
次的耗量微增率，
Figure SMS_323
为收敛系数，
Figure SMS_325
为
Figure SMS_329
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_333
为光伏调频设备集合，
Figure SMS_338
为储能
Figure SMS_337
在
Figure SMS_340
次的耗量微增率，
Figure SMS_342
为储能
Figure SMS_343
在
Figure SMS_324
次的耗量微增率，
Figure SMS_327
为储能设备集合，
Figure SMS_331
为火电设备集合，
Figure SMS_334
为柔性负荷
Figure SMS_308
在
Figure SMS_315
次的耗量微增率，
Figure SMS_317
为柔性负荷
Figure SMS_321
在
Figure SMS_313
次的耗量微增率，
Figure SMS_318
为火电设备
Figure SMS_322
在
Figure SMS_326
次的耗量微增率，
Figure SMS_330
为火电设备
Figure SMS_335
在
Figure SMS_339
次的耗量微增率，
Figure SMS_341
为风电设备
Figure SMS_309
在
Figure SMS_312
次的耗量微增率，
Figure SMS_316
为风电设备
Figure SMS_320
在
Figure SMS_310
次的耗量微增率；
上层迭代格式为：
Figure SMS_344
；
式中，
Figure SMS_346
为
Figure SMS_352
次的频率响应系数总变化量，
Figure SMS_354
为需要的负荷响应系数，
Figure SMS_348
为光伏
Figure SMS_350
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_353
为储能
Figure SMS_356
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_345
为柔性负荷
Figure SMS_351
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_355
为火电
Figure SMS_357
次的频率响应系数变化量，
Figure SMS_347
为风电
Figure SMS_349
次的频率响应系数变化量。
本发明仿真算例以A省某电力系统网络实测数据为基础，仿真实验在Matlab环境下编程实现。
（1）仿真建模：
为验证所提方法的有效性，选取IEEE3机9节点为输电网，并采用A省电力系统，某年度1月1日-1月31日的实测数据进行分析，某仿真拓扑图如附图6所示。
（2）参数识别：
采用本发明所提出的参数识别方法，根据附图4所示策略，系统响应模型的辨识结果如表1所示。
表1 系统参数辨识结果
Figure SMS_358
（3）有效性分析：
根据本发明提出的一致性算法使用Matlab2016a软件进行计算，对比采用交替方向乘子法（alternate direction multiplier method，ADMM）和协同控制的计算结果结合各调频资源的当前运行状况，当调频资源协同参与调频时，储能的出力情况与设备的荷电状态与调节成本有关，柔性负荷的功率按照可调容量极限调整；当调频资源的频率响应系数固定时，其出力不具备适应性，储能受出力上下限限制，同时，柔性负荷的调节能力并未得到充分利用。两种方法的收敛结果见表2。
表2 两种调节方式的调节成本
Figure SMS_359
通过对比得知，本发明采用的算法求解精度与ADMM算法基本相同，求得的最终成本仅相差4%。但考虑到计算时间远小于传统ADMM算法，因而该方法具有优越性。两种计算方法下的收敛时间见表3。
表3 两种方法收敛时间
Figure SMS_360
由表3可知，相比于传统的ADMM算法所提的方法方式计算量小、收敛速度快，能够区分不同类型调频资源的调节特征，调频设备越多，该方法相比ADMM越快捷，更适用于调频资源数据多、类型多的场景。

Claims (5)

1.一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系，智能体调节每个调频资源应当提供的频率响应系数，从而在达到出力的情况下经济最优；
S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数；
S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解。
2.根据权利要求1所述的一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，其特征在于：步骤S1中，所述频率响应模型的目标函数为：
Figure QLYQS_1
；
Figure QLYQS_2
；
Figure QLYQS_3
；
Figure QLYQS_4
；
Figure QLYQS_5
；
Figure QLYQS_6
；
Figure QLYQS_7
；
式中，
Figure QLYQS_20
为光伏调频成本，
Figure QLYQS_10
为储能调频成本，
Figure QLYQS_14
为柔性负荷调频成本，
Figure QLYQS_24
为火电机组调频成本，
Figure QLYQS_27
为风电机组调频成本，
Figure QLYQS_25
为光伏调频成本系数，
Figure QLYQS_28
为柔性负荷频率响应系数，
Figure QLYQS_17
为最小频率变化量，
Figure QLYQS_22
为储能调频成本系数，
Figure QLYQS_8
为储能频率响应系数，
Figure QLYQS_12
为火电机组调频成本系数，
Figure QLYQS_9
为火电机组频率响应系数，
Figure QLYQS_15
为弃风成本系数，
Figure QLYQS_18
为风电出力，
Figure QLYQS_26
为风电机组频率响应系数，
Figure QLYQS_16
、
Figure QLYQS_19
、
Figure QLYQS_21
为柔性负荷的成本函数，
Figure QLYQS_23
为柔性负荷出力，
Figure QLYQS_11
为柔性负荷初始出力，
Figure QLYQS_13
为柔性负荷频率响应系数。
3.根据权利要求2所述的一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，其特征在于：步骤S1中，所述频率响应模型的约束条件包括：
光伏出力约束条件为：
Figure QLYQS_29
；
式中，
Figure QLYQS_30
为光伏最大出力；
储能出力约束条件为：
Figure QLYQS_31
；
式中，
Figure QLYQS_32
为储能最小出力，
Figure QLYQS_33
为储能最大出力；
柔性负荷出力约束条件为：
Figure QLYQS_34
；
式中，
Figure QLYQS_35
为柔性负荷最小出力，
Figure QLYQS_36
为柔性负荷最大出力；
火电机组出力约束条件为：
Figure QLYQS_37
；
式中，
Figure QLYQS_38
为火电机组最小出力，
Figure QLYQS_39
为火电机组最大出力；
火电机组爬坡约束条件为：
Figure QLYQS_40
；
式中，
Figure QLYQS_41
为火电机组最小爬坡速率，
Figure QLYQS_42
为火电机组最大爬坡速率；
风电机组出力约束条件为：
Figure QLYQS_43
；
式中，
Figure QLYQS_44
为风电机组最小出力，
Figure QLYQS_45
为风电机组最大出力；
频率响应系数约束条件为：
Figure QLYQS_46
；
式中，
Figure QLYQS_47
为总负荷响应系数之和。
4.根据权利要求1所述的一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，其特征在于：
步骤S2中，频率变化值
Figure QLYQS_48
只与有源配电网提供的频率响应系数有关，通过频域-时域转化后得到
Figure QLYQS_49
的表达式为：
Figure QLYQS_50
；
Figure QLYQS_51
；
式中，
Figure QLYQS_60
为增量速度，
Figure QLYQS_53
为调速器的调整系数，
Figure QLYQS_58
为发电机转子转速，
Figure QLYQS_64
为阻尼系数，
Figure QLYQS_69
为机械功率增益系数，
Figure QLYQS_68
为高压涡轮机产生的总功率的分数，
Figure QLYQS_70
为再热时间常数，
Figure QLYQS_63
为复频域，
Figure QLYQS_67
为每单位增量功率设定值，
Figure QLYQS_52
为发电机电气负载功率，
Figure QLYQS_56
为中间变量，
Figure QLYQS_55
为惯性常数，
Figure QLYQS_57
为频率变化值，
Figure QLYQS_61
为负荷扰动，
Figure QLYQS_65
为待定的负荷响应系数，
Figure QLYQS_54
为振幅，
Figure QLYQS_59
为角频率，
Figure QLYQS_62
为时间，
Figure QLYQS_66
为相角初始值；
得到系统固定参数后推导有源配电网接收到的频率响应系数为：
Figure QLYQS_71
；
式中，
Figure QLYQS_73
为需要的负荷响应系数，
Figure QLYQS_76
为达到频率极值时的时间，
Figure QLYQS_78
为频率极值，
Figure QLYQS_74
为相位，
Figure QLYQS_77
为配网中光伏调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure QLYQS_79
为配网中储能调频设备需要提供的频率响应系数总和，
Figure QLYQS_80
为配网中可控负荷需要提供的频率响应系数总和，
Figure QLYQS_72
为配网中火电机组需要提供的频率响应系数总和，
Figure QLYQS_75
为配网中风电机组需要提供的频率响应系数总和。
5.根据权利要求1所述的一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：
S31、根据约束构建拉格朗日函数，选取耗量微增率为一致性变量，对于每种偏移分别构建出其模式下的调频资源的出力模型：
Figure QLYQS_81
；
式中，
Figure QLYQS_84
为拉格朗日函数，
Figure QLYQS_88
为光伏调频成本，
Figure QLYQS_93
为储能调频成本，
Figure QLYQS_85
为柔性负荷调频成本，
Figure QLYQS_89
为火电机组调频成本，
Figure QLYQS_91
为风电机组调频成本，
Figure QLYQS_94
为拉格朗日算子，
Figure QLYQS_82
为实际需要的功率，
Figure QLYQS_87
为由需求响应系数计算出来的响应功率，
Figure QLYQS_92
为柔性负荷频率响应系数，
Figure QLYQS_95
为最小频率变化量，
Figure QLYQS_83
为储能频率响应系数，
Figure QLYQS_86
为柔性负荷频率响应系数，
Figure QLYQS_90
为火电机组频率响应系数，
Figure QLYQS_96
为风电机组频率响应系数；
根据拉格朗日乘算法求得各类调频资源的状态变量为：
Figure QLYQS_97
；
式中，
Figure QLYQS_100
为光伏耗量微增率，
Figure QLYQS_103
为光伏调频成本系数，
Figure QLYQS_107
为储能耗量微增率，
Figure QLYQS_101
为储能调频成本系数，
Figure QLYQS_102
为柔性负荷耗量微增率，
Figure QLYQS_106
、
Figure QLYQS_109
为柔性负荷的成本函数，
Figure QLYQS_98
为柔性负荷初始出力，
Figure QLYQS_104
为火电耗量微增率，
Figure QLYQS_108
为火电机组调频成本系数，
Figure QLYQS_110
为风电耗量微增率，
Figure QLYQS_99
为弃风系数，
Figure QLYQS_105
为风电出力；
S32、构建出配网与主网、配网与配网之间的联系，搭建各个智能体和调频资源之间的拓扑约束：
Figure QLYQS_111
；
式中，
Figure QLYQS_114
为
Figure QLYQS_118
元素
Figure QLYQS_120
次的状态变量，
Figure QLYQS_115
为
Figure QLYQS_117
元素
Figure QLYQS_122
次的状态变量，
Figure QLYQS_124
为相邻的矩阵集合；
Figure QLYQS_112
为邻阶矩阵元素，表示不同调频资源节点之间的通行关系，若
Figure QLYQS_116
互通，则
Figure QLYQS_121
，若
Figure QLYQS_126
不互通，则
Figure QLYQS_113
；
Figure QLYQS_119
为
Figure QLYQS_123
元素
Figure QLYQS_125
次的状态变量；
S33、构建迭代矩阵，上层迭代频率响应系数，下层迭代一致性指标，计算收敛后得到最优结果；
下层迭代格式为：
Figure QLYQS_127
；
式中，
Figure QLYQS_145
为光伏
Figure QLYQS_152
在
Figure QLYQS_157
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_130
为光伏
Figure QLYQS_134
在
Figure QLYQS_137
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_141
为收敛系数，
Figure QLYQS_149
为
Figure QLYQS_153
次的频率响应系数变化量，
Figure QLYQS_156
为光伏调频设备集合，
Figure QLYQS_159
为储能
Figure QLYQS_160
在
Figure QLYQS_161
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_162
为储能
Figure QLYQS_163
在
Figure QLYQS_143
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_148
为储能设备集合，
Figure QLYQS_151
为火电设备集合，
Figure QLYQS_155
为柔性负荷
Figure QLYQS_128
在
Figure QLYQS_131
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_136
为柔性负荷
Figure QLYQS_140
在
Figure QLYQS_133
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_138
为火电设备
Figure QLYQS_142
在
Figure QLYQS_146
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_147
为火电设备
Figure QLYQS_150
在
Figure QLYQS_154
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_158
为风电设备
Figure QLYQS_132
在
Figure QLYQS_135
次的耗量微增率，
Figure QLYQS_139
为风电设备
Figure QLYQS_144
在
Figure QLYQS_129
次的耗量微增率；
上层迭代格式为：
Figure QLYQS_164
；
式中，
Figure QLYQS_166
为
Figure QLYQS_170
次的频率响应系数总变化量，
Figure QLYQS_174
为需要的负荷响应系数，
Figure QLYQS_167
为光伏
Figure QLYQS_169
次的频率响应系数变化量，
Figure QLYQS_173
为储能
Figure QLYQS_176
次的频率响应系数变化量，
Figure QLYQS_165
为柔性负荷
Figure QLYQS_172
次的频率响应系数变化量，
Figure QLYQS_175
为火电
Figure QLYQS_177
次的频率响应系数变化量，
Figure QLYQS_168
为风电
Figure QLYQS_171
次的频率响应系数变化量。
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