CN116131290A - 考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，根据响应资源的响应成本系数和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节成本，根据响应资源的响应时间和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节时间，基于响应资源的调节成本的成本约束和响应资源的调节时间的时间约束，得到响应资源的调节方案，根据响应资源的调节方案，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果，该方法，可以得到快速并且低成本的响应资源调节方案。

Description

考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法
技术领域
本申请涉及配电自动化技术领域，特别是涉及一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着大规模新能源爆发式增长，新能源在电网输出总功率的比例越来越高，由于高比例的电力电子设备的接入，导致电力信号畸变严重，需要对电网的频率进行控制。
现有的方式中，当电网频率出现波动时，通过对电源和负荷进行联动调整，维持电网频率稳态，由于电网惯性小，这种调节方式存在调节的效率较低的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高调节效率的考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值；
获取至少两种响应资源，以及所述响应资源对应的可调节功率；其中，所述响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源；
根据所述响应资源的响应成本系数和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节成本；根据所述响应资源的响应时间和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节时间；
基于所述响应资源的调节成本的成本约束和所述响应资源的调节时间的时间约束，得到所述响应资源的调节方案；
根据所述响应资源的调节方案，控制所述响应资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
上述考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，提供了多资源的响应方式，当电网出现波动时，根据至少两个响应资源对电网的有功功率进行支撑，通过对响应资源的响应成本和调节时间进行约束，筛选出符合约束的响应资源，并得到响应资源的调节方案，根据调节方案可以快速而且低成本的对响应资源进行控制，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果，该方法，一方面，可以根据分布式新能源和柔性负荷协同对电网的有功功率进行支撑，以控制电网频率，另一方面，根据响应资源的调节成本和响应资源的调节时间，得到快速并且低成本的响应资源调节方案。
附图说明
图1为一个实施例中考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例中考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例中响应资源的调节次序图；
图4为另一个实施例中考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法的流程示意图；
图5为一个实施例中基于微型人工智能算法的PID结构示意图；
图6为一个实施例中仿真测试结果示意图；
图7为一个实施例中第一种电网状态示意图；
图8为一个实施例中第二种电网状态示意图；
图9为再一个实施例中考虑分布式新能源与柔性负荷协同的频率控制方法的流程示意图；
图10为一个实施例中分布式新能源与柔性负荷协同的频率主动支撑系统的示意图；
图11为一个实施例中考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置的结构框图；
图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，响应终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。
服务器104响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值，服务器104从响应终端102中获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，其中，响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源，服务器104根据响应资源的响应成本系数和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节成本，根据响应资源的响应时间和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节时间，服务器104基于响应资源的调节成本的成本约束和响应资源的调节时间的时间约束，得到响应资源的调节方案，服务器104根据响应资源的调节方案，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
其中，响应终端102可以具备有功功率输入和输出能力的终端，具体的，响应终端可以是柔性负荷、充电桩、储能设备、光伏设备、风电等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
S202，响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值。
其中，当电网处于动态状态时生成频率变化指令，电网的动态状态包括：电网的电压、电流、频率、功率与稳态值不一致，即代表电网出现波动。
其中，可以通过获取电网并入点的频率，根据电网并入点的频率对电网整体的频率进行预测，类似的，可以通过获取电网并入点有功功率的变化值对电网有功功率的缺口值进行预测。具体地，当并入点的频率发生变化，生成频率变化的指令，根据频率变化的指令，获取电网并入点的有功功率的变化值。
需说明的，电网并入点可以是配电网的各个支路、馈线的连接对象，比如，分布式光伏、分布式风电、分布式新能源、馈线上的智能开关等。例如，对于某电网的某时刻出现0.1Hz的频率降低，生成频率变化指令，根据该频率变化指令对应的频率降低值0.1Hz，生成电网的有功功率的缺口值10GW。需要对该缺口值进行补偿，以维持电网的频率稳定和有功功率平衡，实现电网稳态。
S204，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，其中，响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源。
其中，响应资源可以是接入电网的可控资源类型。响应资源可以从电网获取能源，消耗有功功率，也可以向电网输入功率，提供有功功率，具体地，通过控制响应资源的有功功率的输出和输入实现对电网频率的支撑。
其中，响应资源可以分为开关资源和分布式资源，也可以分为输入响应资源、输出响应资源，以及输入输出响应资源。
具体的，对于开关资源和分布式资源，其中，开关资源可以是电网的配电网络上馈线间或连接馈线与其他响应资源的智能开关，智能开关包括：智能软开关（soft openpoint，SOP）、动态电压调节器DVR、有载调节开关（On Load Tap Changing，OLTC）等，分布式资源可以是呈现分布式布置的各类响应资源，包括：光伏逆变器、风电逆变器、储能、电动汽车充电桩、柔性负荷等，其中，光伏逆变器、风电逆变器、电动汽车充电桩可以是分布式新能源资源。
以响应资源包括分布式新能源和柔性负荷资源为例，进行说明：当电网频率出现波动，当电网的频率下降，控制分布式新能源向电网输入可调有功功率，以支撑电网有功功率，类似的，当电网频率下降，控制柔性负荷资源减少有功功率消耗，通过调节柔性负荷资源的功率，可以改变馈线上有功和无功潮流分布，进而支撑电网频率和有功功率，需说明的，分布式新能源和柔性负荷资源一般为协同调动，即同时对分布式新能源和柔性负荷资源的有功功率进行调节，实现支撑电网的频率的目的。
S206，根据响应资源的响应成本系数和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节成本，根据响应资源的响应时间和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节时间。
其中，响应资源的响应成本系数可以是每个单位可调节功率对应的成本，响应成本系数越高，代表该响应资源的调节成本越高。响应时间可以是响应资源完成响应所需花费的时间，也可以是响应资源的动作时间。
响应资源的可调节功率使响应资源总功率的一部分，响应资源总功率包括必要功率和可以调节功率，其中，必要功率可以是维持响应资源正常运行的功率，可调节功率指该相应资源可向电网提供或可从电网消耗的功率，例如，对于光伏逆变器的可调节功率指向电网提供的有功功率，对于电动汽车充电桩的可调节功率指从电网消耗的功率。
具体地，以响应资源为光伏逆变器为例，得到响应资源的调节成本的方法，包括：参与调频的逆变器的个数为，每一个逆变器参与频率调节的功率为。每kw功率的响应成本系数，光伏逆变器的调节成本的公式如下：
其中，为光伏逆变器的调节成本。
其中，以光伏逆变器每kw功率的响应时间为，光伏逆变器的调节时间的公式如下：
其中为光伏逆变器的调节时间。
S208，基于响应资源的调节成本的成本约束和响应资源的调节时间的时间约束，得到响应资源的调节方案。
其中，响应资源的调节成本的成本约束指响应资源的调节成本应该尽可能的小，具体地，在响应资源的可调功率大于电网的功率缺口值的前提下，优先调节调节成本较小的响应资源。
其中，响应资源的调节时间的时间约束指响应资源的调节时间应该在某一阈值范围内，保证电网的频率控制的速度。例如，响应资源的调节时间的时间约束为20ms，根据该约束可以晒出响应时间大于20ms的响应资源，以此保证响应资源的即使响应，进而得到响应资源的调节方案。
S210，根据响应资源的调节方案，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
其中，响应资源的调节方案包括：待调节的响应资源的类型、待调节的响应资源的数量，响应资源的调节次序。
具体地，根据待调节的响应资源的类型、待调节的响应资源的数量，响应资源的调节次序，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
上述考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法中，响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，提供了多资源的响应方式，当电网出现波动时，根据至少两个响应资源对电网的有功功率进行支撑，通过对响应资源的响应成本和调节时间进行约束，筛选出符合约束的响应资源，并得到响应资源的调节方案，根据调节方案可以快速而且低成本的对响应资源进行控制，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果，该方法，一方面，可以根据分布式新能源和柔性负荷协同对电网的有功功率进行支撑，以控制电网频率，另一方面，根据响应资源的调节成本和响应资源的调节时间，得到快速并且低成本的响应资源调节方案。
在一个实施例中，响应资源包括开关资源和分布式资源，根据响应资源的调节方案，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿包括：根据响应资源的调节方案的第一调节次序，控制开关资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第一补偿结果，若第一补偿结果中电网有功功率的缺口值大于零，则根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
其中，开关资源可以是电网的配电网络上馈线间或连接馈线与其他响应资源的智能开关，智能开关包括：智能软开关（soft open point，SOP）、动态电压调节器DVR、有载调节开关（On Load Tap Changing，OLTC）等，分布式资源可以是呈现分布式布置的分布式资源，包括：光伏逆变器、风电逆变器、储能、电动汽车充电桩、柔性负荷等，其中，光伏逆变器、风电逆变器、电动汽车充电桩可以是分布式新能源资源。
其中，响应资源的调节方案的第一调节次序指对开关资源的调节次序，具体的，响应资源的调节方案的第一调节次序包括对智能软开关、动态电压调节器，以及有载调节开关的调节次序。具体地，在对开关资源进行调节过程中包括对分布式资源的调节，如图3所示的响应资源的调节次序图，包括：优先对第一调节次序的开关资源进行调节，对智能软开关、动态电压调节器以及有载调节开关进行调节，得到第一调节方案，第一调节方案包括：开关资源的开起次数、开关资源的开起个数、开关资源的的开起顺序、开关资源的开起时间等参数。具体的，根据第一调节方案控制开关资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第一补偿结果。
其中，第一补偿结果包括开关资源的可调节功率是否满足电网有功功率的缺口值，若满足，则根据第一补偿结果作为电网频率控制结束的标识，电网恢复稳态。
若不满足，则需要根据分布式资源在第一补偿结果的基础上，再次对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。具体地，根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
本实施例中，通过为响应资源设置调节次序，实现梯度调节，能够更合理分配响应资源，进一步，降低响应资源的调节成本。
在一个实施例中，根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果，包括：
根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式新能源资源和柔性负荷资源，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
其中，第二调节次序包括分布式新能源资源的调节次序和柔性负荷资源的调节次序，具体地，根据分布式新能源资源的调节成本、调节成本约束、分布式新能源资源的调节时间，以及调节时间约束，得到第二调节方案，第二调节方案包括分布式资源和柔性负荷资源的调节次序。
其中，分布式新能源可以是光伏逆变器或者是风电逆变器，以分布式新能源为光电逆变器为例，对如何得到分布式新能源资源的调节成本的方法进行说明：
参与调频的逆变器的个数为，每一个逆变器参与频率调节的功率为。每kw功率的响应成本系数，光伏逆变器的调节成本的公式如下：
其中，为光伏逆变器的调节成本。
其中，以光伏逆变器每kw功率的响应时间为，光伏逆变器的调节时间的公式如下：
其中为光伏逆变器的调节时间。
具体地，根据调节时间约束对光伏逆变器的调节时间进行筛选，得到符合调节时间约束的光伏逆变器，再对符合调节时间约束的光伏逆变器的调节成本进行筛选，得到符合调节成本的光伏逆变器，得到第二调节方案中需要调节的光伏逆变器。
类似的，得到第二调节方案中需要调节的柔性负荷资源，由此，根据需要调节的分布式新能源和柔性负荷资源，得到第二调节方案，根据第二调节方案控制分布式新能源和柔性负荷资源进行协同控制，得到分布式新能源和柔性负荷资源的第二调节次序，以此对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
本实施例中，通过根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式新能源资源和柔性负荷资源，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果，根据第二调节方案控制分布式新能源和柔性负荷资源进行协同控制提高了调节的效率。
在一个实施例中，基于响应资源的调节成本的成本约束和响应资源的调节时间的时间约束，得到响应资源的调节方案，包括：
根据响应资源的调节时间的时间约束对响应资源进行筛选，得到符合时间约束的响应资源，根据响应资源的调节成本的成本约束对符合时间约束的响应资源筛选，得到符合成本约束的响应资源，根据符合成本约束的响应资源生成响应资源的调节方案。
其中，可以优先对响应资源的调节时间的时间约束对响应资源进行筛选，在时间导向的前提下，再根据响应资源的调节成本的成本约束对符合时间约束的响应资源筛选，得到符合成本约束的响应资源，体现了电网稳态的调节效率，将不符合时间约束的响应资源剔除，提高了源网荷储系统下，频率波动后的调节的效率。
具体地，响应资源的调节成本为：
响应资源的响应时间为：
其中，为响应资源的调节成本，为响应资源的个数，每一个参与频率调节的功率为每kw功率的调节成本系数为单位功率的响应时间为。
先对符合调节时间约束的响应资源进行筛选，得到筛选结果，基于筛选结果，再对符合成本约束的响应资源进行筛选得到符合成本约束和时间约束的响应资源，得到调节方案。
需说明的，也可以进行优先考虑调节成本后考虑调节时间，生成成本导向型方案的方法包括：先对先对符合调节成本约束的响应资源进行筛选，得到筛选结果，基于筛选结果，再对符合调节时间约束的响应资源进行筛选得到符合成本约束和时间约束的响应资源，得到调节方案。
本实施例中，通过对响应资源先进行时间约束后进行成本约束，在符合时间约束的基础上再进行成本约束，充分考虑了电网频率控制的及时性，能够在保证电网频率响应及时性的同时尽可能降低响应资源的调节成本。
随着大规模新能源爆发式增长，很多测频方法均遇到了瓶颈。因为随着海量新能源的接入，高比例的电力电子设备的接入，导致电力信号畸变严重。传统利用模型的解析的方法，将难以准确计算出频率，有鉴于此，在一个实施例中，如图4考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法还包括：
S402，获取边缘装置的响应资源端的输入的电信号波形。
其中，边缘装置可以是配电网络中连接响应资源的装置。具体地，可以是配电网络中控制响应资源开启或关闭的装置。
其中，可以根据边缘装置获取响应资源一端的输入的电信号波形，电信号波形可以是电流或者电压波形。由于大范围的响应资源接入配电网络，边缘装置所获取的电信号波形可能出现畸变，畸变的程度和谐波的占比有关。
S404，将电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值进行偏差对比。
其中，得到电信号波形后，可以通过校验法判断当前店里信号是否处于动态过程，具体地，为更好地反映电力系统动态情况下，幅值和相角随时间变化的特性，采用幅值相角多项式形式：
电力信号可以通过表示为：
其中，和分别表示电力系统电压或电流信号幅值和相角，为电力系统额定频率。
假设；
则电信号的表达式为：
具体地，可以通过DFT变换求取当前电力信号的相位和频率，再通过频率和相位获取每一个采样点的值，当每一个点计算值与采样值相等或误差在可以承受的范围之内，则认为当前处于稳态过程，否则认为是动态过程。
假设每周波采样N点，通过计算的获得的每个点计算值与实测值之间的偏差由绝对偏差来衡量，具体如下：
式中，为第i个采样点的计算值，对应i采样点的实际测量值即采样值，表示偏差。
S406，若偏差大于阈值，则根据锁相环和电信号波形，得到锁相后的电信号波形，以及锁相后的电信号波形的频率。
其中，若偏差大于阈值，表示该边缘装置输入输出两端处于动态过程，此时对电信号波形（三相电压或电流信号）进行Park变换，即通过静止参考系的三相电力信号投影到旋转参照系上，从而将三相正弦信号分解为直流，得到的DQ坐标系下的电信号表达式如下：
其中，可以采用微型人工智能的PID算法对θ值进行计算，具体地，通过改变θ值是锁相环两端的电信号频率相等，达到锁相的目的。
其中，通过输入Park变换后的值信号，作为参考信号，控制内部输出信号的θ，使得输出信号的频率与输入信号的频率保持相等，从而计算出当前电力系统的频率。这种计算方法，可以不受信号模型的限制，传统计算频率的方法，需要准确获得当前电力信号的模型，因为不同的模型对频率的计算有很大的影响，比如频率有偏差的情况会影响DFT计算的准确性。而本发明所提算法通过闭环控制的方法，实现了频率计算不受模型的影响。可以在复杂的环境下准确计算频率的精度。
调整θ值的方法，可以是如图5所示的基于微型人工智能算法的PID结构示意图，PID控制为传统的自动化控制算法，如果参数调整合适，可以实现较好的控制效果。但是PID参数 在现场通常采用经验参数不好设置，本发明提出基于BP神经网络自适应调整的PID控制。
反向传播（Back Propagation，BP）神经网络是传统的神经网络，其每层由多个神经元组成，每个神经元具有自己的权重，一个BP神经网络是由输入层，多个隐藏层和输出层组成。
神经网络设置误差函数，网络利用误差函数比对网络输出和实际期望结果，利用反向传播调整网络每层的参数，最终通过神经网络良好的自适应性与拟合能力，准确求取PID的参数，最终准确获得电网的频率，即锁相后的电信号波形。
输入的数据为电力信号的误差函数为：。
S408，若锁相后的电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值的偏差小于等于阈值，则将锁相后的电信号波形的频率确定为响应资源端的输出端的电信号波形的频率。
其中，若锁相后的电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值的偏差小于等于阈值，代表该边缘装置输入输出两端处于稳态，直接将锁相后的电信号波形的频率确定为响应资源端的输出端的电信号波形的频率。
需说明的，如图6所示的仿真测试结果示意图，对响应资源端的电信号进行模拟，其中，叠加20%的2-13次谐波，通过仿真可以看出，通过锁相环对响应资源端进行锁相，可以准确跟踪电网频率，同时也实现频率的准确计算。
本实施例中，一方面，根据计算值和采样值相比较，对电网的状态进行判断，另一方面，基于微型人工智能算法的PID算法，快速准确的计算频率。
在一个实施例中，考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法还包括：根据响应资源的调节成本、调节成本加权系数、响应资源的调节时间，以及调节时间加权系数，确定资源调节目标函数，其中，调节成本加权系数与调节时间加权系数和为常数1，根据资源调节目标函数确定响应资源的调节方案。
其中，根据调节成本约束和调节时间约束，基于多响应资源最优控制梯度技术，对响应资源进行控制，支撑电网频率变化。
具体的，资源调节目标函数的表达式为：
其中，α为调节成本加权系数，β调节时间加权系数，α+β=1。
响应资源的调节方案还包括实现成本和时间成本，其中，实现成本的表达式为：
其中，为网络损耗。时间成本的表达式为：
本实施例中，根据多个响应资源的调节成本、网络损耗，以及时间成本，得到响应资源的调节方案，多时间尺度响应，时间尽可能小，实现快速响应。
在一个实施例中，考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法还包括：根据分布式新能源资源的可调节功率和柔性负荷资源的可调节功率，以及电网有功功率的缺口值建立功率-频率模型。
其中，分布式新能源资源的可调节功率和柔性负荷资源的可调节功率需要满足电网对频率偏差的响应，假设频率偏差响应系数为，则功率-频率模型如下所示：
其中，表示多个响应资源的可调节功率，表示由于频率变动导致的电网有功功率缺口值。
具体地，根据功率-频率模型对电网频率进行控制，可以是控制边缘控制装置进而控制响应资源对电网频率进行支撑。
其中，如图7所示的第一种电网状态示意图，对于边缘控制装置动作时的情况，由于功率的缺口，电网的额定频率降低，由于边缘控制装置的动作，通过自动减少柔性负荷的有功功率，增加分布式资源的有功出力，从而稳定电力系统的频率。
其中，如图8所示的第二种电网状态示意图，对于边缘控制装置未发生动作的情况，由于功率缺口，电网的频率由50Hz降低到48.56Hz。
本实施例中，通过建立功率-频率模型并进行软件仿真和硬件在环仿真测试，当电网动作时实时显示电网频率变化情况，可以为工作人员提供参考，为后续维修检修提供依据。
在一个实施例中，如图9所示的考虑分布式新能源与柔性负荷协同的频率控制方法的流程示意图，包括：
S902，响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值。
S904，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率。其中，响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源。
其中，响应资源还包括光伏、风电逆变器、储能、电动汽车充电桩、柔性负荷、智能软开关、动态电压调节器、有载调节开关。
对于光伏逆变器、风电逆变器、储能、电动车充电桩、柔性负荷而言，通过控制逆变器有功功率的控制实现对电网频率的主动支撑，正常情况，逆变器采用最大功率跟踪，所以当电网的频率偏高时，可以降功率支撑。储能包括电池储能、超级电容储能，储能可以释放和吸收有功功率支撑电网的频率。可以控制电动汽车充电桩的充电大小，进而支撑电网的频率。可以通过调节柔性负荷的功率，可以改变馈线上有功和无功潮流分布，用于支撑电网的频率。
对于智能软开关SOP而言，可以用来代替传统配电网中馈线联络开关的全控型电力电子设备，通过调整SOP两端的有功和无功功率，可以实现配电网中不同馈线间有功功率转移和无功功率优化，从而对馈线的电压进行调节，通过在线辨识电压与功率的关系，从而实现功率的调整，进而实现对电网的主动支撑。
对于动态电压调节器DVR而言，结合变压器和电力电子的原理，可以直接调节二次电压，同时可以改善电能质量，通过在线辨识电压和功率的关系，从而通过调整DVR的电压支撑电网的频率。
对于有载调节开关OLTC而言，通过改变变压器一二次绕组的变比，实现电压的调节。一般在一次绕组侧一方面匝数多调整更精确，另一方面一次绕组电流小调节方面。主要问题，动作速度相对较慢，频繁调节会产生较大损耗，也是离散调节。
S906，根据响应资源的响应成本系数和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节成本。根据响应资源的响应时间和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节时间。
响应资源的调节成本为：
响应资源的响应时间为：
其中，为响应资源的调节成本，为响应资源的个数，每一个参与频率调节的功率为每kw功率的调节成本系数为单位功率的响应时间为。
具体地，对于光伏逆变器和风电逆变器，参与调频的逆变器的个数为，每一个逆变器参与频率调节的功率为。每kw功率的响应成本系数，逆变器的调节成本的公式如下：
其中，为逆变器的调节成本。
以逆变器每kw功率的响应时间为，逆变器的调节时间的公式如下：
其中为逆变器的调节时间。
具体地，对于储能，参与调频的储能数量为N2，每个储能参与频率调节的功率为P2i。每kw功率的调节成本系数为k2。单位功率的响应时间为t2。
其中，储能的调节成本公式为：
储能的调节时间公式为：
具体地，对于电动汽车充电桩，假设参与调频的充电桩数量为N3，每个充电桩参与频率调节的功率为P3i。每kw功率的调节成本系数为k3。单位功率的响应时间为t3。
其中，电动汽车充电桩的调节成本公式为：
电动汽车充电桩的调节时间公式为：
具体地，对于柔性负荷，假设参与调频的柔性数量为N4，每个柔性负荷参与频率调节的功率为P4i。每kw功率的调节成本系数为k4。单位功率的响应时间为t4。
其中，柔性负荷的调节成本公式为：
柔性负荷的调节时间公式为：
具体地，对于智能软开关，假设参与调频的智能软开关的个数为N5，通过电压-功率耦合特性在线辨识的主动实时平抑控制技术计算每个智能软开关参与频率调节的功率为P5i。通过折合后，每kw功率的调节成本系数为k5。单位功率的响应时间为t5。
其中，智能软开关的调节成本公式为：
智能软开关的调节时间公式为：
具体地，对于动态电压调节器，假设参与调频的DVR的个数为N6，通过电压-功率耦合特性在线辨识的主动实时平抑控制技术这算每个DVR参与频率调节的功率为P6i。通过折合后，每kw功率的调节成本系数为k6。单位功率的响应时间为t6。
其中，动态电压调节器的调节成本公式为：
动态电压调节器的调节时间公式为：
具体地，对于有载调节开关，假设参与调频的OLTC的个数为N7，通过电压-功率耦合特性在线辨识的主动实时平抑控制技术计算每个OLTC参与频率调节的功率为P7i。通过折合后，每kw功率的调节成本系数为k7。单位功率的响应时间为t7。
其中，有载调节开关的调节成本公式为：
有载调节开关的调节时间公式为：
在其中一个实施例中，如图10所示的分布式新能源与柔性负荷协同的频率主动支撑系统的示意图。其中，边缘装置Plus，用在变电站、新能源厂站。边缘装置Lite，用在配电房、用户侧。
通过分布式的响应资源进行建模，建立了时间最小成本最低的目标的优化方法，实现了成本最小、响应速度最快，同时实现多种分布式资源充分主动支撑电网频率。
对于智能软开关、动态电压调节器和有载调节开关提出了基于电压-功率耦合特性在线辨识的主动实时平抑控制技术，以及对于上述七类响应资源提出了多资源最优控制梯度的全局最优控制技术。
S908，根据响应资源的调节时间的时间约束对响应资源进行筛选，得到符合时间约束的响应资源。
S910，根据响应资源的调节成本的成本约束对符合时间约束的响应资源筛选，得到符合成本约束的响应资源，根据符合成本约束的响应资源生成响应资源的调节方案。
S912，根据响应资源的调节方案的第一调节次序，控制开关资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第一补偿结果。
S914，若第一补偿结果中电网有功功率的缺口值大于零，则根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式新能源资源和柔性负荷资源，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
S916，获取边缘装置的响应资源端的输入的电信号波形。
S918，将电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值进行偏差对比。
S920，若偏差大于阈值，则根据锁相环和电信号波形，得到锁相后的电信号波形，以及锁相后的电信号波形的频率。
S922，若锁相后的电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值的偏差小于等于阈值，则将锁相后的电信号波形的频率确定为响应资源端的输出端的电信号波形的频率。
其中，根据响应资源的调节成本、调节成本加权系数、响应资源的调节时间，以及调节时间加权系数，确定资源调节目标函数。其中，调节成本加权系数与调节时间加权系数和为常数1。
其中，根据资源调节目标函数确定响应资源的调节方案。
其中，根据分布式新能源资源的可调节功率和柔性负荷资源的可调节功率，以及电网有功功率的缺口值建立功率-频率模型。
在本实施例中，通过响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值，获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率，提供了多资源的响应方式，当电网出现波动时，根据至少两个响应资源对电网的有功功率进行支撑，通过对响应资源的响应成本和调节时间进行约束，筛选出符合约束的响应资源，并得到响应资源的调节方案，根据调节方案可以快速而且低成本的对响应资源进行控制，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果，该方法，一方面，可以根据分布式新能源和柔性负荷协同对电网的有功功率进行支撑，以控制电网频率，另一方面，根据响应资源的调节成本和响应资源的调节时间，得到快速并且低成本的响应资源调节方案。该方法，（1）考虑大规模新能源接入，电力信号畸变，本发明提出通过自适应切换和PLL准确计算频率。（2）通过微型人工智能算法+PID快速准确的进行锁相环。（3）提出了基于电压-功率耦合特性在线辨识的主动实时平抑控制技术，以及基于多资源最优控制梯度的全局最优控制技术，新能源大规模接入后，由于惯性低，容易引起电网频率的波动，可以准确、低成本的实现频率主动支撑。（4）进行软件仿真和硬件在环仿真测试，当电网动作时实时显示电网频率变化情况，可以为工作人员提供参考，为后续维修检修提供依据。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法的考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置，包括：响应模块1102、获取模块1104、计算模块1106、处理模块1108和补偿模块1110，其中：
响应模块1102，用于响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值；
获取模块1104，用于获取至少两种响应资源，以及响应资源对应的可调节功率；其中，响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源；
计算模块1106，用于根据响应资源的响应成本系数和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节成本；根据响应资源的响应时间和响应资源的可调节功率，得到响应资源的调节时间；
处理模块1108，用于基于响应资源的调节成本的成本约束和响应资源的调节时间的时间约束，得到响应资源的调节方案；
补偿模块1110，用于根据响应资源的调节方案，控制响应资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
在其中一个实施例中，响应资源包括开关资源和分布式资源，所述补偿模块1110，还用于根据响应资源的调节方案的第一调节次序，控制开关资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第一补偿结果；若第一补偿结果中电网有功功率的缺口值大于零，则根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式资源对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
在其中一个实施例中，所述补偿模块1110，还用于根据响应资源的调节方案的第二调节次序，控制分布式新能源资源和柔性负荷资源，对电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
在其中一个实施例中，处理模块1108，还用于根据响应资源的调节时间的时间约束对响应资源进行筛选，得到符合时间约束的响应资源；根据响应资源的调节成本的成本约束对符合时间约束的响应资源筛选，得到符合成本约束的响应资源，根据符合成本约束的响应资源生成响应资源的调节方案。
在其中一个实施例中，装置还包括：锁相模块，用于获取边缘装置的响应资源端的输入的电信号波形；将电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值进行偏差对比；若偏差大于阈值，则根据锁相环和电信号波形，得到锁相后的电信号波形，以及锁相后的电信号波形的频率；若锁相后的电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值的偏差小于等于阈值，则将锁相后的电信号波形的频率确定为响应资源端的输出端的电信号波形的频率。
在其中一个实施例中，装置还包括：函数确定模块，用于根据响应资源的调节成本、调节成本加权系数、响应资源的调节时间，以及调节时间加权系数，确定资源调节目标函数；其中，调节成本加权系数与调节时间加权系数和为常数1；根据资源调节目标函数确定响应资源的调节方案。
在其中一个实施例中，装置还包括：模型建立模块，用于根据分布式新能源资源的可调节功率和柔性负荷资源的可调节功率，以及电网有功功率的缺口值建立功率-频率模型。
上述考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置中的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。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储调节方案数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法。
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以上方法步骤。
在一个实施例中，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以上方法步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上方法步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值；
获取至少两种响应资源，以及所述响应资源对应的可调节功率；其中，所述响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源；
根据所述响应资源的响应成本系数和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节成本；根据所述响应资源的响应时间和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节时间；
基于所述响应资源的调节成本的成本约束和所述响应资源的调节时间的时间约束，得到所述响应资源的调节方案；
根据所述响应资源的调节方案，控制所述响应资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应资源包括开关资源和分布式资源，所述根据所述响应资源的调节方案，控制所述响应资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果，包括：
根据所述响应资源的调节方案的第一调节次序，控制所述开关资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第一补偿结果；
若第一补偿结果中所述电网有功功率的缺口值大于零，则根据所述响应资源的调节方案的第二调节次序，控制所述分布式资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述响应资源的调节方案的第二调节次序，控制所述分布式资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果，包括：
根据所述响应资源的调节方案的第二调节次序，控制所述分布式新能源资源和柔性负荷资源，对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到第二补偿结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述响应资源的调节成本的成本约束和所述响应资源的调节时间的时间约束，得到所述响应资源的调节方案，包括：
根据所述响应资源的调节时间的时间约束对所述响应资源进行筛选，得到符合时间约束的响应资源；
根据所述响应资源的调节成本的成本约束对所述符合时间约束的响应资源筛选，得到符合成本约束的响应资源，根据所述符合成本约束的响应资源生成所述响应资源的调节方案。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取边缘装置的响应资源端的输入的电信号波形；
将所述电信号波形的频率采样值与标准电信号波形的频率计算值进行偏差对比；
若所述偏差大于阈值，则根据锁相环和所述电信号波形，得到锁相后的电信号波形，以及所述锁相后的电信号波形的频率；
若所述锁相后的电信号波形的频率采样值与所述标准电信号波形的频率计算值的偏差小于等于所述阈值，则将锁相后的电信号波形的频率确定为响应资源端的输出端的电信号波形的频率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述响应资源的调节成本、调节成本加权系数、所述响应资源的调节时间，以及调节时间加权系数，确定资源调节目标函数；其中，所述调节成本加权系数与所述调节时间加权系数和为常数1；
根据所述资源调节目标函数确定响应资源的调节方案。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述分布式新能源资源的可调节功率和所述柔性负荷资源的可调节功率，以及所述电网有功功率的缺口值建立功率-频率模型。
8.一种考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制装置，其特征在于，所述装置包括：
响应模块，用于响应于频率变化的指令，生成电网有功功率的缺口值；
获取模块，用于获取至少两种响应资源，以及所述响应资源对应的可调节功率；其中，所述响应资源包括分布式新能源资源和柔性负荷资源；
计算模块，用于根据所述响应资源的响应成本系数和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节成本；根据所述响应资源的响应时间和所述响应资源的可调节功率，得到所述响应资源的调节时间；
处理模块，用于基于所述响应资源的调节成本的成本约束和所述响应资源的调节时间的时间约束，得到所述响应资源的调节方案；
补偿模块，用于根据所述响应资源的调节方案，控制所述响应资源对所述电网有功功率的缺口值进行补偿，得到补偿结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006000512A1 (de) * 2004-06-25 2006-01-05 Siemens Aktiengesellschaft Verringerung der einschwingzeit und kompensation von phasenfehlern von auf phasenregelkreisen basierenden frequenzsynthesizern
US20190280521A1 (en) * 2018-03-09 2019-09-12 Alliance For Sustainable Energy, Llc Coordinated net-load management
CN111431175A (zh) * 2020-04-17 2020-07-17 武汉大学 一种源荷分布式协调的特高压直流受端电网频率调节方法
CN112803454A (zh) * 2021-01-04 2021-05-14 上海电气分布式能源科技有限公司 电力资源管理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113725913A (zh) * 2021-07-31 2021-11-30 国家电网公司华北分部 一种适应源网荷储多类型资源协同的自动功率控制方法
CN115564197A (zh) * 2022-09-22 2023-01-03 国网经济技术研究院有限公司 用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质
CN115619153A (zh) * 2022-10-19 2023-01-17 国网上海能源互联网研究院有限公司 动态聚合下考虑分布式资源运行特性的响应方法和装置
CN115833115A (zh) * 2023-02-03 2023-03-21 南方电网数字电网研究院有限公司 多时间尺度分配模型的分布式资源边缘控制方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006000512A1 (de) * 2004-06-25 2006-01-05 Siemens Aktiengesellschaft Verringerung der einschwingzeit und kompensation von phasenfehlern von auf phasenregelkreisen basierenden frequenzsynthesizern
US20190280521A1 (en) * 2018-03-09 2019-09-12 Alliance For Sustainable Energy, Llc Coordinated net-load management
CN111431175A (zh) * 2020-04-17 2020-07-17 武汉大学 一种源荷分布式协调的特高压直流受端电网频率调节方法
CN112803454A (zh) * 2021-01-04 2021-05-14 上海电气分布式能源科技有限公司 电力资源管理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113725913A (zh) * 2021-07-31 2021-11-30 国家电网公司华北分部 一种适应源网荷储多类型资源协同的自动功率控制方法
CN115564197A (zh) * 2022-09-22 2023-01-03 国网经济技术研究院有限公司 用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质
CN115619153A (zh) * 2022-10-19 2023-01-17 国网上海能源互联网研究院有限公司 动态聚合下考虑分布式资源运行特性的响应方法和装置
CN115833115A (zh) * 2023-02-03 2023-03-21 南方电网数字电网研究院有限公司 多时间尺度分配模型的分布式资源边缘控制方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
祖文静 等: "计及不确定性与相关性的虚拟电厂参与主辅市场联合交易优化研究", 《电力交易》, vol. 50, no. 10, pages 70 - 77 *
程韧俐 等: "面向区域统一电力市场的超大城市虚拟电厂关键技术研究综述", 《南方电网技术》 *

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