CN117039935A - 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 - Google Patents
一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117039935A CN117039935A CN202311063798.XA CN202311063798A CN117039935A CN 117039935 A CN117039935 A CN 117039935A CN 202311063798 A CN202311063798 A CN 202311063798A CN 117039935 A CN117039935 A CN 117039935A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vsg
- generator
- power
- micro
- control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 23
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 9
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 9
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 6
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- HOWHQWFXSLOJEF-MGZLOUMQSA-N systemin Chemical compound NCCCC[C@H](N)C(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)OC(=O)[C@@H]1CCCN1C(=O)[C@H]1N(C(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCCN=C(N)N)NC(=O)[C@H](CCCCN)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H]2N(CCC2)C(=O)[C@H]2N(CCC2)C(=O)[C@H](CCCCN)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](C)N)C(C)C)CCC1 HOWHQWFXSLOJEF-MGZLOUMQSA-N 0.000 abstract 1
- 108010050014 systemin Proteins 0.000 abstract 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/28—The renewable source being wind energy
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，属于微网系统联合控制技术领域。构建水轮发电机组弹性水击下的非线性模型、VSG五阶模型及风电一阶惯性模型；建立在VSG下的水轮发电机组与风电机组构成的微网系统的功率平衡方程，并得到此多源微网系统的母线频率计算公式；引入协同控制理论，分别选取了联合有功和无功的宏变量，代入到协同控制宏观变量收敛的动态中；导出控制率Pref和Qref，将得到的值引入到VSG模型中进行实时调节。本发明引入具有快速响应能力的VSG参与调节，并将协同控制理论应用到微网系统联合控制中，能够建立多源系统之间的联系，及时反馈调节信息，实现对变化的快速调节，使得控制效果更优。
Description
技术领域
本发明属于微网系统联合控制技术领域，具体涉及一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法。
背景技术
微电网(Micro-Grid)也译为微网，是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统，微电网是解决部分地区电力不足的新型方式。在由水轮发电机组与风电机组组成的微网系统里，水电机组与风电机组均与母线连接，向用电负载进行供电。其中，风电新能源受环境因素的影响，其随机性和波动性都比较大，导致供电稳定性较差，会给电网的安全稳定运行带来挑战，而水电机组由于惯性大、调解慢也会影响到用电质量，因此对于微网此类多状态多对象的控制变得极为重要。现有技术中采用的是传统PID控制技术，但在出现波动特别是风电机组功率受环境因素出现波动时，风电机组与水电机组功率都会出现较大波动，直接影响微网系统的供电稳定性，纠其原因在于PID控制技术应用到此类微网系统中时调节仍具有滞后性，且忽略了水电机组与风电机组间的相互影响，无法满足系统快速响应的需求。因此，亟需优化PID控制技术，开发一种调节更为快速、考虑两者件协同关系的控制方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，解决现有技术在对微电网进行联合控制时效果不理想的问题。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，其特征在于：引入协同控制理论，对多源微网系统进行联合控制，具体包括如下步骤：
S1.构建水轮发电机组弹性水击下的非线性模型、VSG五阶模型及风电一阶惯性模型；
S2.建立在VSG下的水轮发电机组与风电机组构成的微网系统的功率平衡方程，并得到此多源微网系统的母线频率计算公式；
S3.引入协同控制理论，分别选取了联合有功和无功的宏变量，代入到协同控制宏观变量收敛的动态中；
S4.导出控制率Pref和Qref，将得到的值引入到VSG模型中进行实时调节。
更进一步的技术方案是所述步骤S1的具体步骤如下：
S101.水轮发电机组弹性水击下的非线性模型构建步骤如下：
水电机单机单管弹性水击非线性模型表示为：
其中，x1、x2和x3是管道瞬态水力计算的状态变量；Zn是管道水力冲击阻抗的归一化值，Te是管道的弹性时间常数；h0为水电站静压头的相对值；fp是管道水头损失系数；q是管道流量；Ty是机组主伺服电机的时间常数；u是机组调速器控制回路的输出控制信号；y0是机组主伺服马达的初始位移值，y为主接力器位移标幺值；yr为额定负荷时主接力器位移标幺值；
水轮机力矩原有模型为
微分化后可得
其中，At是水轮发电机组的涡轮增益系数；qnl是水轮机空载流量的单位值；结合发电机三阶模型，得到水轮发电机组弹性水击下的非线性模型，表示为：
其中，δh是转子q轴与发电机x轴的电角度；ωB是发电机转子的同步速度；ωh是发电机角速度的相对值；Tj是发电机组的惯性时间常数；pt是发电机的输出扭矩，即有效扭矩；pg是发电机的电磁转矩；D是发电机的阻尼因数；E'q是发电机的q轴瞬态电动势；Ef是励磁系统的输出励磁电压；Xd∑是d轴同步电抗；X'd∑为d轴瞬态电抗；Us是机器终端电压；Td0是发电机的励磁时间常数；
S201.五阶VSG模型表示如下：
其中，δ是VSG转子q轴与发电机x轴的电角度；ω是VSG角速度的相对值；TJ为VSG的惯性时间常数；Pref为VSG有功参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势；LBD为VSG发电机阻尼系数；bpB为VSG有功下垂系数；bQB为VSG无功下垂系数；ΔEq是VSG的q轴瞬态电动势差；Xl为VSG电抗；TE为VSG无功调节系数；KE为VSG无功参考系数；Qref为VSG无功参考值；Id为VSG的d轴电流；Iq为VSG的q轴电流；R为VSG虚拟电阻；E0为VSG空载内电势；S103.风电一阶惯性模型可简化表示为
其中，Pw为风电机的输出有功功率；P* w为有功功率参考值；τw为发电机等效时间常数。
更进一步的技术方案是所述步骤S2中建立系统功率平衡方程及给出母线频率计算公式的具体步骤如下：
S201.根据母线能量平衡可得：
Pvsg+pg+Pw＝PL
Qvsg+Qg+Qw＝QL
式中，pg，Qg为水轮发电机组输出有功和无功功率；Pvsg，Qvsg为VSG输出有功和无功功率；Pw，Qw为风电机组输出有功和无功功率；PL，QL为系统集成负荷的有功和无功功率，为目标定值，根据用户的负荷和需求设定一个具体的值。S202.母线频率BUSω为各发电机的加权平均值，权系数为Mi，即各发电机的惯性时间常数，可得
其中，BUSω为母线频率，MT为各发电机的惯性时间常数之和，ωi为发电机转子角速度。
S203.微网系统实际运行时的联合输出功率表示为
PZ＝Pvsg+pg+Pw
QZ＝Qvsg+Qg+Qw
其中，PZ、QZ为系统实际运行时的联合有功和无功输出。
更进一步的技术方案是所述步骤S3具体步骤如下：
S301.选择状态变量ωh、ω和Pw的线性组合作为微网系统中电源联合有功控制部分的宏变量，得到：
其中，ωhref是水轮发电机组转子角速度参考值；ωref是VSG角速度参考值；P* w是风电机组有功功率参考值；
将选取的宏变量代入到协同控制宏观变量收敛的动态中
可得
S302.选择状态变量Eq和E’q的线性组合作为微网系统中电源联合无功控制部分的宏变量：
ψ2＝k1(E'q-E'qref)+k2(Eq-Eqref)
其中，E’qref是水轮发电机组q轴瞬态电动势参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势参考值；
代入协同控制宏观变量收敛的动态中可得
其中，ψ1和ψ2分别为系统有功和无功控制部分的宏变量；K1、K2、K3分别为水轮发电机组的角速度偏差、VSG的角速度偏差、风电机组的输出有功功率偏差的设计参数；k1和k2分别为水轮发电机组的q轴励磁电势偏差和VSG的q轴虚拟励磁电势偏差的设计参数；T1和T2分别为两个控制部分的时间控制参数。
更进一步的技术方案是所述步骤S4中VSG的有功和无功参考值Pref和Qref具体如下：
可以看出，得到的VSG(虚拟同步发电机)有功和无功参考值里面包含着水轮发电机组、风电机组的主要变量，这些变量之间的相互联系通过协同控制输出体现，这种形式有助于整体控制。
本发明的有益效果是：
1.本发明将VSG引入到了微网系统中，建立水轮发电机组、风电机组与虚拟同步发电机(VSG)间的功率平衡关系，引入协同控制理论，通过有功和无功宏变量将三个模型联系在一起，通过将三个模型所涉及的状态变量引入到选取的宏变量构成的协同控制器中，三个模型的状态变量变化和负荷通过控制器整合，得到所需响应最快的VSG的功率参考值(Pref和Qref)，再将其反馈给VSG进行调节，这时候的VSG就可以按照微网系统所需的变化进行跟踪调节，从而实现整个系统的快速稳定。
2.利用VSG其快速反应的特点对输出端口的功率进行补偿，使得功率输出能快速达到所需状态，缩短调节时间，运行更加平稳；引入了协同控制理论，采用多状态对象协同控制方法设计了多源微网系统的联合控制器，建立了各电源系统状态变量之间的联系，可降低忽略变量相互作用的影响；控制只对有快速反应能力的VSG进行反馈，降低了对其他系统的影响，从而减小整个微网系统的功率震荡。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图。
图2是本发明的控制方法原理图；
图3是风机有功参考值在阶跃扰动下PID控制与引入VSG控制的功率输出对比图；
图4是风机有功参考值在阶跃扰动下引入VSG控制与本申请的功率输出对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
本发明是一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，其应用到微网系统的控制领域，具有重要的工程应用意义，在微网中使用可快速实现系统的稳定控制，减小震荡。
具体地，引入协同控制理论，对多源微网系统进行联合控制，具体步骤为：
S1.构建水轮发电机组弹性水击下的非线性模型、VSG五阶模型及风电一阶惯性模型。更为具体的步骤如下：
S101.水轮发电机组弹性水击下的非线性模型构建步骤如下：
水电机单机单管弹性水击非线性模型表示为：
其中，x1、x2和x3是管道瞬态水力计算的状态变量；Zn是管道水力冲击阻抗的归一化值，Te是管道的弹性时间常数；h0为水电站静压头的相对值；fp是管道水头损失系数；q是管道流量；Ty是机组主伺服电机的时间常数；u是机组调速器控制回路的输出控制信号；y0是机组主伺服马达的初始位移值，y为主接力器位移标幺值；yr为额定负荷时主接力器位移标幺值。
水轮机力矩原有模型为
微分化后可得
其中，At是水轮发电机组的涡轮增益系数；qnl是水轮机空载流量的单位值。结合发电机三阶模型，得到水轮发电机组弹性水击下的非线性模型，表示为：
其中，δh是转子q轴与发电机x轴的电角度；ωB是发电机转子的同步速度；ωh是发电机角速度的相对值；Tj是发电机组的惯性时间常数；pt是发电机涡轮的输出扭矩，即有效扭矩；pg是发电机的电磁转矩；D是发电机的阻尼因数；E'q是发电机的q轴瞬态电动势；Ef是励磁系统的输出励磁电压；Xd∑是d轴同步电抗；X'd∑为d轴瞬态电抗；Us是机器终端电压；Td0是发电机的励磁时间常数。S102.五阶VSG模型表示如下：
其中，δ是VSG转子q轴与发电机x轴的电角度；ω是VSG角速度的相对值；TJ为VSG的惯性时间常数；Pref为VSG有功参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势；LBD为VSG发电机阻尼系数；bpB为VSG有功下垂系数；bQB为VSG无功下垂系数；ΔEq是VSG的q轴瞬态电动势差；Xl为VSG电抗；TE为VSG无功调节系数；KE为VSG无功参考系数；Qref为VSG无功参考值；Id为VSG的d轴电流；Iq为VSG的q轴电流；R为VSG虚拟电阻；E0为VSG空载内电势。S103.风电一阶惯性模型可简化表示为
其中，Pw为风电机的输出有功功率；P* w为有功功率参考值；τw为发电机等效时间常数。
S2.建立在VSG下的水轮发电机组与风电机组构成的微网系统的功率平衡方程，并得到此多源微网系统的母线频率计算公式。具体步骤如下：
S201.根据母线能量平衡可得：
Pvsg+pg+Pw＝PL
Qvsg+Qg+Qw＝QL
式中，pg，Qg为水轮发电机组输出有功和无功功率；Pvsg，Qvsg为VSG输出有功和无功功率；Pw，Qw为风电机组输出有功和无功功率；PL，QL为系统集成负荷的有功和无功功率，为目标定值，根据用户的负荷和需求设定一个具体的值。
S202.母线频率BUSω为各发电机的加权平均值，权系数为Mi，即各发电机的惯性时间常数，可得
其中，BUSω为母线频率，MT为各发电机的惯性时间常数之和，ωi为发电机转子角速度。
S203.微网系统实际运行时的联合输出功率表示为
PZ＝Pvsg+pg+Pw
QZ＝Qvsg+Qg+Qw
其中，PZ、QZ为系统实际运行时的联合有功和无功输出。
S3.引入协同控制理论，分别选取了联合有功和无功的宏变量，代入到协同控制宏观变量收敛的动态中；更为具体的步骤如下：
S301.选择状态变量ωh、ω和Pw的线性组合微网系统中电源联合有功控制部分的宏变量，得到：
其中，ωhref是水轮发电机组转子角速度参考值；ωref是VSG角速度参考值；P* w是风电机组有功功率参考值；
将选取的宏变量代入到协同控制宏观变量收敛的动态中
可得
S302.选择状态变量Eq和E’q的线性组合作为微网系统中电源联合无功控制部分的宏变量：
ψ2＝k1(E'q-E'qref)+k2(Eq-Eqref)
其中，E’qref是水轮发电机组q轴瞬态电动势参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势参考值；
代入协同控制宏观变量收敛的动态中可得
其中，ψ1和ψ2分别为系统有功和无功控制部分的宏变量；K1、K2、K3分别为水轮发电机组的角速度偏差、VSG的角速度偏差、风电机组的输出有功功率偏差的设计参数；k1和k2分别为水轮发电机组的q轴励磁电势偏差和VSG的q轴虚拟励磁电势偏差的设计参数；T1和T2分别为两个控制部分的时间控制参数。
S4.导出VSG的有功和无功参考值Pref和Qref，将得到的值引入到VSG模型中进行实时调节。
VSG的有功和无功参考值Pref和Qref具体如下：
可以看出，得到的VSG(虚拟同步发电机)有功和无功参考值里面包含着水轮发电机组、风电机组的主要变量，这些变量之间的相互联系通过协同控制输出体现，这种形式有助于整体控制。
接下来以某水轮发电机组的数据进行测试，具体过程如下：其特征参数为：Zn＝2.5062，fp＝0.0046。其他参数：Hr＝312m，Qr＝53.5m3/s，h0＝1.0166，Ty＝0.5，At＝1.1364，qnl＝0.12，Tj＝5，Td0＝5.4，Us＝1，D＝5，ωB＝314，TJ＝6.573，TE＝0.2，KE＝1，bpB＝10；bQB＝-35，LBD＝2，R＝0.001，Xl＝0.6，E0＝1，τw＝3。PID控制参数：KP＝8，KI＝5.5，KD＝1。
通过本发明设计了微网多源状态对象协同控制器，获得风电机组功率参考值在阶跃波动下的输出功率图，如图3，4所示。
从图中可以看出，水轮发电机组的初始运行为Pt＝0.6。工况设置：当t＝10s时，负载不变，风电机组有功功率参考值在发生阶跃变化下，由原来的0.8降低为0.6，此时水轮发电机组功率则由原来的0.6变为0.8。
从图中可见，当风电机组输出功率发生变化时，本发明中的控制器能实时跟踪变化，在水轮发电机组达到所需调节状态前，利用VSG的快速反应先给予功率补给，减小了系统功率震荡。对比传统PID控制的系统，本发明中利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法具有一定的控制优越性。
Claims (5)
1.一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，其特征在于：引入协同控制理论，对多源微网系统进行联合控制，具体包括如下步骤：
S1.构建水轮发电机组弹性水击下的非线性模型、VSG五阶模型及风电一阶惯性模型；
S2.建立在VSG下的水轮发电机组与风电机组构成的微网系统的功率平衡方程，并得到此多源微网系统的母线频率计算公式；
S3.引入协同控制理论，分别选取了联合有功和无功的宏变量，代入到协同控制宏观变量收敛的动态中；
S4.导出控制率Pref和Qref，将得到的值引入到VSG模型中进行实时调节。
2.根据权利要求1所述的一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，其特征在于：所述步骤S1的具体步骤如下：
S101.水轮发电机组弹性水击下的非线性模型构建步骤如下：
水电机单机单管弹性水击非线性模型表示为：
其中，x1、x2和x3是管道瞬态水力计算的状态变量；Zn是管道水力冲击阻抗的归一化值，Te是管道的弹性时间常数；h0为水电站静压头的相对值；fp是管道水头损失系数；q是管道流量；Ty是机组主伺服电机的时间常数；u是机组调速器控制回路的输出控制信号；y0是机组主伺服马达的初始位移值，y为主接力器位移标幺值；yr为额定负荷时主接力器位移标幺值；
水轮机力矩原有模型为
微分化后可得
其中，At是水轮发电机组的涡轮增益系数；qnl是水轮机空载流量的单位值；结合发电机三阶模型，得到水轮发电机组弹性水击下的非线性模型，表示为：
其中，δh是转子q轴与发电机x轴的电角度；ωB是发电机转子的同步速度；ωh是发电机角速度的相对值；Tj是发电机组的惯性时间常数；pt是发电机涡轮的输出扭矩，即有效扭矩；pg是发电机的电磁转矩；D是发电机的阻尼因数；E'q是发电机的q轴瞬态电动势；Ef是励磁系统的输出励磁电压；Xd∑是d轴同步电抗；X'd∑为d轴瞬态电抗；Us是机器终端电压；Td0是发电机的励磁时间常数；
S201.五阶VSG模型表示如下：
其中，δ是VSG转子q轴与发电机x轴的电角度；ω是VSG角速度的相对值；TJ为VSG的惯性时间常数；Pref为VSG有功参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势；LBD为VSG发电机阻尼系数；bpB为VSG有功下垂系数；bQB为VSG无功下垂系数；ΔEq是VSG的q轴瞬态电动势差；Xl为VSG电抗；TE为VSG无功调节系数；KE为VSG无功参考系数；Qref为VSG无功参考值；Id为VSG的d轴电流；Iq为VSG的q轴电流；R为VSG虚拟电阻；E0为VSG空载内电势；S103.风电一阶惯性模型可简化表示为
其中，Pw为风电机的输出有功功率；P* w为有功功率参考值；τw为发电机等效时间常数。
3.根据权利要求1所述的一种VSG参与下的微网系统的多状态对象协同控制方法，其特征在于：所述步骤S2中建立系统功率平衡方程及给出母线频率计算公式的具体步骤如下：
S201.根据母线能量平衡可得：
Pvsg+pg+Pw＝PL
Qvsg+Qg+Qw＝QL
式中，pg，Qg为水轮发电机组输出有功和无功功率；Pvsg，Qvsg为VSG输出有功和无功功率；Pw，Qw为风电机组输出有功和无功功率；PL，QL为系统集成负荷的有功和无功功率，为目标定值，根据用户的负荷和需求设定一个具体的值；
S202.母线频率BUSω为各发电机的加权平均值，权系数为Mi，即各发电机的惯性时间常数，可得
其中，BUSω为母线频率，MT为各发电机的惯性时间常数之和，ωi为发电机转子角速度；
S203.微网系统实际运行时的联合输出功率表示为
PZ＝Pvsg+pg+Pw
QZ＝Qvsg+Qg+Qw
其中，PZ、QZ为系统实际运行时的联合有功和无功输出。
4.根据权利要求1所述的一种利用VSG的微网系统多状态对象协同控制的方法，其特征在于：所述步骤S3具体步骤如下：
S301.选择状态变量ωh、ω和Pw的线性组合作为微网系统中电源联合有功控制部分的宏变量，得到：
其中，ωhref是水轮发电机组转子角速度参考值；ωref是VSG角速度参考值；P* w是风电机组有功功率参考值；
将选取的宏变量代入到协同控制宏观变量收敛的动态中
可得
S302.选择状态变量Eq和E’q的线性组合作为微网系统中电源联合无功控制部分的宏观变量：
ψ2＝k1(E'q-E'qref)+k2(Eq-Eqref)
其中，E’qref是水轮发电机组q轴瞬态电动势参考值；Eq是VSG的q轴瞬态电动势参考值；
代入协同控制宏观变量收敛的动态中可得
其中，ψ1和ψ2分别为系统有功和无功控制部分的宏变量；K1、K2、K3分别为水轮发电机组的角速度偏差、VSG的角速度偏差、风电机组的输出有功功率偏差的设计参数；k1和k2分别为水轮发电机组的q轴励磁电势偏差和VSG的q轴虚拟励磁电势偏差的设计参数；T1和T2分别为两个控制部分的时间控制参数。
5.根据权利要求1所述的一种VSG参与下的微网系统的多状态对象协同控制方法，其特征在于：所述步骤S4中VSG的有功和无功参考值Pref和Qref具体如下：
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311063798.XA CN117039935B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311063798.XA CN117039935B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117039935A true CN117039935A (zh) | 2023-11-10 |
| CN117039935B CN117039935B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=88644775
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311063798.XA Active CN117039935B (zh) | 2023-08-23 | 2023-08-23 | 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117039935B (zh) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107958300A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-04-24 | 浙江工业大学 | 一种考虑互动响应的多微网互联运行协调调度优化方法 |
| US20190288611A1 (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | Shanghai Jiao Tong University | Nonlinear control method for micro-grid inverter with anti-disturbance |
| CN110970933A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-04-07 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于主动支撑控制的光储联合发电系统虚拟惯量补偿方法 |
| CN111181175A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-05-19 | 广西大学 | 一种基于协同控制理论的励磁系统及其稳定方法 |
| CN111478365A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-07-31 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 |
| CN112947076A (zh) * | 2021-01-31 | 2021-06-11 | 昆明理工大学 | 一种一管多机水电机组协同控制器设计方法 |
| WO2022077849A1 (zh) * | 2020-10-14 | 2022-04-21 | 西安热工研究院有限公司 | 一种mmc互联变换器虚拟同步机小信号模型分析方法 |
| WO2022165914A1 (zh) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | 山东大学 | 分布式电压源变流器协同控制方法及交直流混联微电网 |
| CN115333151A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-11 | 昆明理工大学 | 一种虚拟同步发电机的协同控制方法 |
| CN115347611A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-11-15 | 昆明理工大学 | 一种柴油发电机组与储能逆变器协同控制的参数寻优方法 |
| CN115776256A (zh) * | 2022-11-26 | 2023-03-10 | 昆明理工大学 | 一管多机水电机组励磁系统和调速系统联合控制的方法 |
| CN116316848A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-23 | 江苏大学 | 一种基于虚拟同步发电机、虚拟同步电动机的微电网中直驱风机协同控制系统及方法 |
| WO2023117004A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | Vestas Wind Systems A/S | Generator power peak limiting in virtual synchronous machine wind turbine |
-
2023
- 2023-08-23 CN CN202311063798.XA patent/CN117039935B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107958300A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-04-24 | 浙江工业大学 | 一种考虑互动响应的多微网互联运行协调调度优化方法 |
| US20190288611A1 (en) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | Shanghai Jiao Tong University | Nonlinear control method for micro-grid inverter with anti-disturbance |
| CN110970933A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-04-07 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于主动支撑控制的光储联合发电系统虚拟惯量补偿方法 |
| CN111181175A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-05-19 | 广西大学 | 一种基于协同控制理论的励磁系统及其稳定方法 |
| CN111478365A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-07-31 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 |
| WO2022077849A1 (zh) * | 2020-10-14 | 2022-04-21 | 西安热工研究院有限公司 | 一种mmc互联变换器虚拟同步机小信号模型分析方法 |
| CN112947076A (zh) * | 2021-01-31 | 2021-06-11 | 昆明理工大学 | 一种一管多机水电机组协同控制器设计方法 |
| WO2022165914A1 (zh) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | 山东大学 | 分布式电压源变流器协同控制方法及交直流混联微电网 |
| WO2023117004A1 (en) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | Vestas Wind Systems A/S | Generator power peak limiting in virtual synchronous machine wind turbine |
| CN115333151A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-11 | 昆明理工大学 | 一种虚拟同步发电机的协同控制方法 |
| CN115347611A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-11-15 | 昆明理工大学 | 一种柴油发电机组与储能逆变器协同控制的参数寻优方法 |
| CN115776256A (zh) * | 2022-11-26 | 2023-03-10 | 昆明理工大学 | 一管多机水电机组励磁系统和调速系统联合控制的方法 |
| CN116316848A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-23 | 江苏大学 | 一种基于虚拟同步发电机、虚拟同步电动机的微电网中直驱风机协同控制系统及方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| YIDONG ZOU等: "Eigen-Structure Assignment-Based Differential Evolution Algorithm for T-S Fuzzy Control Tuning Applied to Water-Turbine Governing System", 《IEEE ACCESS》, 9 March 2021 (2021-03-09) * |
| 张振凯等: "水轮机流量的间接计算方法及其应用", 《水力发电》, 31 May 2019 (2019-05-31) * |
| 王扬;张靖;何宇;陈澎;李博文;: "虚拟同步发电机暂态稳定协同控制", 电力自动化设备, no. 12, 7 December 2018 (2018-12-07) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117039935B (zh) | 2024-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Leon et al. | Fault ride-through enhancement of DFIG-based wind generation considering unbalanced and distorted conditions | |
| CN108493984B (zh) | 适用于光伏并网系统的虚拟同步发电机控制方法 | |
| CN107294085B (zh) | 基于临界特征根跟踪的微电网延时裕度计算方法 | |
| CN108270241B (zh) | 风机并网逆变器虚拟同步发电机的控制方法 | |
| Kassem et al. | Robust control of an isolated hybrid wind–diesel power system using linear quadratic Gaussian approach | |
| CN112217239A (zh) | 一种基于虚拟同步发电机技术的储能机电暂态建模方法 | |
| CN105811825A (zh) | 基于电流补偿的虚拟同步发电机功率解耦方法 | |
| CN108199396B (zh) | 储能逆变器虚拟励磁闭环控制系统及其设计方法 | |
| CN115776256B (zh) | 一管多机水电机组励磁系统和调速系统联合控制的方法 | |
| Erazo-Damian et al. | Stand-alone DFIG FOC sensitivity and stability under mismatched inductances | |
| Wang et al. | Small signal stability analysis considering grid-connected wind farms of DFIG type | |
| Zhou et al. | A PQ coordination based model predictive control for DFIG high-voltage ride through | |
| CN110970925A (zh) | 基于双馈风机快速有功功率调制改善系统阻尼及建模方法 | |
| CN115882762A (zh) | 构网型风电并网系统的频率优化控制方法 | |
| CN109039180B (zh) | 双馈感应发电机并网过程的分数阶控制方法 | |
| CN111049178A (zh) | 一种直驱永磁风电机组经vsc-hvdc并网稳定控制分析方法 | |
| CN110611321A (zh) | 一种补偿虚拟同步机负阻尼特性的虚拟电力系统稳定器设计方法 | |
| Shi et al. | Modelling analysis of transient stability simulation with high penetration of grid‐connected wind farms of DFIG type | |
| Tan et al. | Multi-time scale model reduction strategy of variable-speed pumped storage unit grid-connected system for small-signal oscillation stability analysis | |
| Doria-Cerezo et al. | Control of a stand-alone wound rotor synchronous generator: Two sliding mode approaches via regulation of the d-voltage component | |
| CN117039935B (zh) | 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法 | |
| CN117134406A (zh) | 基于虚拟同步机的构网型柔性直流系统控制方法和系统 | |
| CN116845925B (zh) | 一种利用vsg调节微网系统母线瞬时功率平衡的方法 | |
| Mol et al. | Integration of wind and PV systems using genetic-assisted artificial neural network | |
| CN113783183B (zh) | 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |