基于频率预测的风机预储能联合调频方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于频率预测的风机预储能联合调频方法、系统、计算机设备及存储介质。在电网频率发生波动时，通过基于CNN算法构建的频率预测模型预测频率的变化趋势，通过相对偏差算法计算频率预测曲线与标准调频频率曲线偏差值，设定储能动作和预储能联合一次调频控制的约束条件，以及风机状态切换的阈值约束条件，依据真实频率变化满足约束条件的情况判断是否将风机标记为不同状态，并执行相应的动作。本发明专利技术能快速的为电网频率变化提供支撑，提升电网频率支撑能力，更加经济、高效，预储能联合一次调频控制策略能快速、准确的为电网提供频率响应，避免频率不稳定时，风机频繁动作，更具有安全性和稳定性，提高发电效率和经济收益。经济收益。经济收益。

【技术实现步骤摘要】
基于频率预测的风机预储能联合调频方法及系统


[0001]本专利技术涉及新能源电力系统综合调频的
，尤其涉及一种基于频率预测的风机预储能联合调频方法、系统、计算机设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]电网频率是电能质量的重要指标，维持频率的稳定是保障庞大的电力系统能够安全稳定运行的前提。如若频率上升或跌落至允许的范围以外，会对并网的设备产生损害，严重时甚至可能会造成电网的解列和瘫痪。传统的火电机组的同步发电机直接与电网耦合，电网的频率变化可以被实时感知，机组自动分担扰动功率释放惯量抵制频率的变化，结合一次调频动作将频率恢复至允许范围内，为电网提供频率支撑。而风力发电机组因为发电机组的固有特性，与电网解耦不能直接响应频率变化，一旦发生频率扰动，难以直接提供频率支撑。
[0003]在能源行业转型的背景下，风力发电机组在电力系统中的占比逐步增大，全球风能理事会(GWEC)发布的《2022年全球风能报告》中的数据显示，2021年全球风电产业新增93.6GW的装机容量，累计装机总量达到837GW。我国在2021年风电新增47.57GW的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频率预测的风机预储能联合调频方法，其特征在于，所述方法包括：设定标准调频频率曲线及所述标准调频频率曲线对应的第一关键特征参数；基于风机历史频率扰动发生前后第一特定时间段内的电网数据，采用CNN算法构建频率预测模型；实时监测电力系统频率波动情况，当当前频率偏离标准频率时，将风机标记为扰动状态，并将扰动发生前后第一特定时间段内的电网数据输入所述频率预测模型进行预测，得到频率预测曲线和所述频率预测曲线对应的第二关键特征参数；采用相对偏差算法计算所述第一关键特征参数和第二关键特征参数之间的偏差值；判断所述偏差值是否小于偏差阈值，若不小于则将风机标记为预储能准备状态，并在所述预储能准备状态下实时监测频率变化，当频率的变化量超过预储能频率阈值时，将风机标记为储能状态并执行储能动作；当风机在所述储能状态下，且频率的变化量超过应响应调频的死区限值时，将风机标记为调频状态，执行调频动作，直至频率恢复到标准频率；所述调频动作包括：预储能联合一次调频控制。2.如权利要求1所述的基于频率预测的风机预储能联合调频方法，其特征在于，所述并在所述预储能准备状态下实时监测频率变化，还包括：在第二特定时间段内所述频率的变化量不超过所述预储能频率阈值，则将所述风机状态重新标记为扰动状态；当风机在所述储能状态下，还包括：在第三特定时间段内所述频率的变化量不超过所述应响应调频的死区限值，则将所述风机状态重新标记为预储能准备状态。3.如权利要求1所述的基于频率预测的风机预储能联合调频方法，其特征在于，所述关键特征参数包括：初始频率变化率，频率最大偏移量、频率稳态值和频率最大偏移量出现时间。4.如权利要求3所述的基于频率预测的风机预储能联合调频方法，其特征在于，所述采用相对偏差算法计算所述第一关键特征参数和第二关键特征参数之间的偏差值的方法，包括：将所述第一关键特征参数组成第一矩阵，将所述第二关键特征参数组成第二矩阵，根据第一矩阵和第二矩阵计算所述第一关键特征参数与第二关键特征参数之间的偏差值；所述偏差值为：其中，O(i)表示第一矩阵的第i个元素，X(i)表示第二矩阵的第i个元素，i＝1～4；所述第一矩阵的第四个元素为标准调频频率曲线的频率最大偏移量出现时间；所述第二矩阵的第四个元素为频率预测曲线的频率最大偏移量出现时间。5.如权利要求1所述基于频率预测的风机预储能联合调频方法，其特征在于，所述偏差阈值为1；所述预储能频率阈值区间为：0<f
s
≤0.03Hz；所述响应频率的死区限值区间为：0.0...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦晨丹，朱峰，段松涛，孟青叶，梁正玉，刘备，孙宇鹏，乔红，郝涛，于德春，宋亚豪，
申请(专利权)人：润电能源科学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：