基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统运行与新能源
，尤其涉及一种基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法。
技术介绍
目前，以风力发电和光伏发电为代表的新能源正逐步成为中国重要的电力能源资源，在满足能源需求、改善能源结构、减少环境污染、保护生态环境、促进经济社会发展等方面发挥重要作用。由于风电、光伏发电都具有随机性、波动性和间歇性等特点，并且在预测、调度和控制上存在技术瓶颈，使得新能源的独立发电特性和源网协调性与常规电源存在较大差异。在风电场和光伏电站侧配置动态响应特性好、寿命长、可靠性高的大规模储能装置，能有效解决上述问题，从而促进新能源的集约化开发和利用，国外已有成功的工程实例。另据资料显示，风能和太阳能也具有较好的资源互补性，适合联合发电，实现资源互补。中国已开始在河北张家口地区建设国家风光储输示范工程，总规模达到风电为500MW，光伏为100MW，储能为70MW。风光储联合发电系统的运行特性决定了它对电力系统的影响程度，建立能够准确反映风光储联合发电系统运行特性的模型是进行联合发电系统并网及其对电力系统影响等相关研究的基础。
技术实现思路
综上所述，确有必要提供一种基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法。一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及步骤S40，对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。相对于现有技术，本专利技术提供的基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法，采用考虑通信延时的大型风光储电站有功/无功分层控制策略，能够准确反映风光储联合发电系统的运行特性，为进行联合发电系统并网及其对电力系统影响等相关研究的提供了基础。附图说明图1为本专利技术提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制系统模型。图2为本专利技术提供的基于实测数据的大型风光储电站无功控制系统模型。图3为本专利技术提供的基于实测数据的大型风光储电站建模流程图。图4为本专利技术提供的双馈异步发电机模型图。图5为本专利技术提供的直驱异步发电机模型图。图6为本专利技术提供的光伏设备模型图。图7为本专利技术提供的储能模型图。图8为本专利技术提供的静态无功补偿发生器(SVG)模型图。图9为本专利技术提供的集电线路等值模型图。图10为本专利技术提供的大型风光储电站分层控制策略与通信延时示意图。图11为本专利技术提供的大型风光储电站全站等值模型示意图。具体实施方式下面根据说明书附图并结合具体实例对本专利技术的技术方案进一步详细表述。请一并参阅图1及图2，图1、图2分别为本专利技术提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制、无功控制系统模型，其中风电机组n、光伏逆变器m以及储能电池k分别代表大型风光储电站中各个设备的总数量，同时图1和图2分别展示了风光储系统有功及无功闭环控制的控制系统模型并在图中展示了有功、无功控制在各个环节的指令周期。请一并参阅图3，本专利技术实施例提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制系统及无功控制系统建模流程图，主要包括如下步骤：步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功/无功调节容量、时间以及调节精度；步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器(SVG)/静态无功补偿装置(SVC)、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG/SVC、电容器组、电抗器组外特性与实际工况相一致；以及步骤S40，对各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。在步骤S10中，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理包括：统计得到不同类型设备单机容量Sx、同类型设备台数nx、通信延时响应时间调节时间调节精度ηx％等数据(上标x代表不同类型的单机设备)。将同类型单机设备进行统计，可以得到单机个数、单机容量、单场站容量、同类型单场站个数、单场站总体通信延时、单场站总体响应时间、单场站调节时间、单场站调节精度等数据信息。在步骤S20中，对大型风光储电站建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型中，包括双馈型风电场、直驱型风电场、光伏电站、储能设备，以及无功补偿设备，如静态无功补偿发生器(SVG)/静态无功补偿装置(SVC)、电容器组、电抗器组。风电场、光伏电站和储能电站都是由风电机组、光伏发电单元和储能单元等单个装置积聚形成的综合电站。具体的，所述风电场、光伏电站、储能电站单场站模型的建立包括：步骤S21，建立双馈型风电机组模型。双馈异步发电机模型图如图4所示。模型包含以下几个部分：空气动力学模型、轴系模型、最大功率追踪及转速控制器、桨距角控制器、三相绕线型异步电机、变频器、变频器控制器。可以对以上各个环节分别进行建模，从而得到双馈风电机组整体模型。步骤S22，建立直驱异步发电机模型图如图5。直驱异步发电机模型图如图5所示，模型包含以下几个部分：空气动力学模型、轴系模型、桨距角控制器、直驱多极发电机、变频器、变频器控制器。直驱同步发电机的变频器也采用矢量控制，在建模时，将各部分模型都变换到统一的定子电压定向的坐标系中。对各个环节分别进行建模，从而得到双馈风电机组整体模型。步骤S23，建立光伏逆变器模型。常用的光伏逆变器拓扑结构有单级式和两级式。两级式结构逆变器虽然从成本与效率上不及单级逆变器，但其具有直流母线电压稳定、系统设计灵活、控制目标明确等诸多优点，使两级拓扑结构得到了广泛应用，成为当前光伏并网系统的标准应用形式之一。其无功控制能力仅与其外特性相关，这里可用一个可控的直流电流源替代。大功率并网逆变器开关频率不高，为有效降低滤波器体积和损耗，则采用LCL型滤波器设计。为了稳态分析方便，作出以下假设：1)忽略逆变器自身损耗及滤波电路损耗；2)只考虑基波分量，其余高次谐波分量忽略不计。基于上述假设本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及步骤S40，对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：
步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数
量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；
步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；
步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发
生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、
电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及
步骤S40，对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。
2.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其
特征在于，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理包括：
统计得到不同类型设备单机容量Sx、同类型设备台数nx、通信延时响应时间调节时间调节精度ηx％数据，上标x代表不同类型的单机设备；
将同类型单机设备进行统计，得到单机个数、单机容量、单场站容量、同类型单场站个
数、单场站总体通信延时、单场站总体响应时间、单场站调节时间、单场站调节精度相关数
据信息。
3.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其
特征在于，对大型风光储电站建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型中包括：
双馈型风电场、直驱型风电场、光伏电站、储能设备，以及无功补偿设备，所述无功补偿
设备包括静态无功补偿发生器、静态无功补偿装置、电容器组、电抗器组。
4.如权利要求3所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其
特征在于，所述风电场、光伏电站、储能电站单场站模型的建立包括：
步骤S21，建立双馈型风电机组模型；
步骤S22，建立直驱异步发电机模型；
步骤S23，建立光伏逆变器模型；
步骤S24，建立储能单元数学模型；以及
步骤S25，建立SVG数学模型。
5.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其
特征在于，所述大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型的建立包括：
步骤S31，以大型风光储电站的潮流计算结果在等值前后保持一致为原则，保证并网点
注入功率在等值前后相同，并且集电线路在等值前后损耗也应相等；
步骤S32，大型风光储电站通过多台主变压器接入电力系统，其中电场、光伏电站和储
能电站为由风电机组、光伏发电单元和储能单元单个装置积聚形成的综合电站。
6.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其
特征在于，考虑风电场内集电线路的等值，建立集电线路、主变压器、等值线路模型：
S L O S S = ( S Z 1 2 Z 1 + S Z 2 2 Z 2 ) / U 2 ; ]]>式中，Sz1＝S1；Sz2＝S1+S2，Z1，Z2表示各段线路阻抗值，S1、S2表示各段线路容量值，SLOSS表示线路总损耗值，U表示线路电压值；
利用等值前后总损耗不变的原则，得到等值阻抗Zs：
Z S = ( S Z 1 2 Z 1 + S Z 2 2 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：白恺，乔颖，吴林林，鲁宗相，柳玉，宗瑾，刘京波，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司电力科学研究院，清华大学，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：北京;11