抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法技术

本发明专利技术具体提供了抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，针对电网优化运行过程中，风机广泛接入、传感器广泛使用及海量信息传输所带来的恶意信息攻击风险，该发明专利技术考虑风电场并网点电压稳定、无功补偿装置(SVC)和风机无功输出等多个优化目标，划分风电场中每个风机单元协同SVC进行并网点电压支撑，基于管式模型预测控制，提出具备抵抗随机虚假数据注入攻击的并网点电压优化控制方法，使每个风机和SVC的无功输出按照优化给出的参考量进行调整，进而使并网点电压稳定的同时减少各风机在每个控制周期的调节量，以满足风机调控速率的要求。调控速率的要求。调控速率的要求。

【技术实现步骤摘要】
抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法


[0001]本专利技术涉及风电场并网点电压优化控制方法，尤其是涉及抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，具体是就并网风电场中电压优化控制方法应对恶意数据注入的问题，保留了传统的电压优化控制功能，对SVC和每台DFIG进行无功出力控制，在保持并网点电压稳定的同时，降低攻击影响。

技术介绍

[0002]随着能源结构的调整，以风能为代表的新能源的开发和利用得到了快速的发展，目前我国的风电装机容量及风申并网的增速均处于世界前列。但风能自身的不稳定性也随着风电并网的规模增大对系统造成了一定影响，如风力发电预测困难、无功不平衡和电压稳定性下降等。我国风电并网普遍采用大规模风场集中并网的形式，从电气连接的角度看，风场间的结构呈现分群成片的特点，处于同一地区的各风电场之间会存在着较强的电气联系与电压无功耦合性。当各风场群通过并网点接人系统后，各风场群在满足自身无功需求的同时，也需要通过各自的无功调节设备对并网点进行无功支撑，以维持并网点电压的稳定。
[0003]我国风电场一般配置电容器组、静止无功发生器(SVG)等无功补偿设备,各种不同补偿设备的运行特点也各不相同并且各种装置运行时没有统一的协调控制，与同一个并网点相连接的不同无功补偿设备、具有无功补偿功能的双馈风机与动态无功补偿设备之间易造成反复调节，不仅无法实现无功电压的高效控制，还会增加设备损耗。大规模风电接人电网会对系统并网点的电压稳定性产生一定的影响，本文充介利用不同无功补偿设备的运行特点，研究了一种无功补偿设备间的协调控制策略，在不同的电压扰动情况下采取不同的无功补偿措施，维持风场并网点的电压稳定。
[0004]为了应对这一挑战，监控和数据采集(SCADA)系统以及大规模传感器/执行器在电网中得到了广泛的应用。先进信息和通信技术及其相关设备的开发与应用，使电网更容易受到网络攻击，对电网的安全运行构成严重威胁。迄今为止，网络攻击已经在全球范围内造成了多起电力事故，足够复杂的攻击可以导致灾难性的后果，如过压/欠压、设备损坏、级联故障、可再生能源断连等。
[0005]风电作为可再生能源的代表，受到了广泛的关注。同时，并网风电场的信息安全亦受到学术界和工业界的广泛关注。而在可再生能源存在的情况下，并网点电压控制是维持电网电压稳定的重要组成部分。降低甚至消除信息攻击给并网点电压控制所带来的的影响，成为亟待解决的难题。
[0006]为此，我们急需提出抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法解决上述问题。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提出了抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优
化控制方法，该方法考虑风电场并网点电压稳定、无功补偿装置(SVC) 和风机无功输出等多个优化目标，划分风电场中每个风机单元协同SVC进行并网点电压支撑，基于管式模型预测控制，提出具备抵抗随机虚假数据注入攻击的并网点电压优化控制方法，使每个风机和SVC的无功输出按照优化给出的参考量进行调整，进而使并网点电压稳定的同时减少各风机在每个控制周期的调节量，以满足风机调控速率的要求。本专利技术充分考虑了恶意信息攻击风险，在实现并网点电压优化控制的同时兼具抗攻击能力。
[0008]本专利技术就并网风电场中电压优化控制方法应对恶意数据注入的问题，保留了传统的电压优化控制功能，对SVC和每台DFIG进行无功出力控制，在保持并网点电压稳定的同时，降低攻击影响。
[0009]本专利技术提供了抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，包括以下步骤：
[0010]S1：根据风电场结构，建立含风机和SVC的风电场一阶动态控制模型；
[0011]S2：根据攻击场景分析，建立两种攻击场景模型：传感器攻击和执行器攻击；
[0012]S3：根据控制需求，建立并网点电压优化目标；
[0013]S4：根据管式模型预测控制理论，建立用于并网点电压优化控制的内层理想控制器和外层跟踪控制器，计算得到每个风机和SVC的无功出力计划。
[0014]优选的，所述S1中的风机和SVC一阶动态控制模型分别如公式(1)和(2) 所示：
[0015][0016][0017]其中ΔQ
W
为风机在当前控制周期的无功出力变化量，为ΔQ
W
的参考值，ΔQ
S
为SVC在当前控制周期的无功出力变化量，T
W
和T
S
为风机和SVC控制模型中的时间常数，为ΔQ
W
的参考值，ΔV
int
为SVC的电压实际值与参考值之间的偏差积分，为SVC在当前控制周期电压变化值的参考值。
[0018]优选的，所述A
s
、E
S
和B
S
为控制矩阵，其具体定义如下：
[0019][0020][0021][0022]式中，K
P
和K
I
为SVC的PI控制器参数，
[0023]因此，风电场的一阶动态控制模型可表述为：
[0024][0025]其中：
[0026][0027][0028]矩阵A和B定义为：
[0029][0030][0031]优选的，所述S2中的攻击场景模型为：
[0032]假设攻击向量为
[0033]传感器攻击
[0034]当攻击向量注入到传感器时，传输到控制中心的风电场状态向量x
a
＝x+α。则受到攻击的风电场控制模型为：
[0035][0036]优选的，所述S2中的攻击场景模型为：
[0037]假设攻击向量为
[0038]执行器攻击
[0039]当攻击向量注入到执行器时，传输到控制中心的风电场控制向量u
a
＝u+α。则受到攻击的风电场控制模型为：
[0040][0041]优选的，所述S3中的优化目标函数如公式11所示，
[0042][0043]其中，ΔV
POC
是并网点电压参考值和实际值之间的偏差。
[0044]该优化函数包含两个优化目标：
[0045]i)并网点电压实际值和参考值之间偏差最小，即并网点电压尽可能接近参考值；
[0046]ii)SVC和风机的无功出力变化尽可能小，即在保持输出尽可能平稳的前提下实现并网点电压稳定，这一目标主要是考虑到SVC和风机调节速率问题。
[0047]优选的，所述S4中内层理想控制器如公式(12)所示：
[0048][0049]其中，是不考虑攻击(即理想场景下)的系统状态量，为理想场景下的系统控制量。
[0050]优选的，所述S4中外层跟踪控制器的设计分别如公式(13)所示：
[0051][0052]μ
x
和μ
u
为外层跟踪控制器中跟踪状态参考值和控制量参考值的权重系数。
[0053]与现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：根据风电场结构，建立含风机和SVC的风电场一阶动态控制模型；S2：根据攻击场景分析，建立两种攻击场景模型：传感器攻击和执行器攻击；S3：根据控制需求，建立并网点电压优化目标；S4：根据管式模型预测控制理论，建立用于并网点电压优化控制的内层理想控制器和外层跟踪控制器，计算得到每个风机和SVC的无功出力计划。2.根据权利要求1所述抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，其特征在于：所述S1中的风机和SVC一阶动态控制模型分别如公式(1)和(2)所示：特征在于：所述S1中的风机和SVC一阶动态控制模型分别如公式(1)和(2)所示：其中ΔQ
W
为风机在当前控制周期的无功出力变化量，为ΔQ
W
的参考值，ΔQ
S
为SVC在当前控制周期的无功出力变化量，T
W
和T
S
为风机和SVC控制模型中的时间常数，为ΔQ
W
的参考值，ΔV
int
为SVC的电压实际值与参考值之间的偏差积分，为SVC在当前控制周期电压变化值的参考值。3.根据权利要求2所述抵抗随机虚假数据注入的风电场并网点电压优化控制方法，其特征在于：所述A
s
、E
S
和B
S
为控制矩阵，其具体定义如下：为控制矩阵，其具体定义如下：为控制矩阵，其具体定义如下：式中，K
P
和K
I
为SVC的PI控制器参数，因此，风电场的一阶动态控制模型可表述为：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐冬莲，李真鸣，闫云凤，李超勇，张建良，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：