一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法，属于电力系统调频领域。该方法主要包括以下步骤：建立电力系统仿真模型；构建系统频率优化目标函数和约束条件；求解目标函数与调频参数之间的关系；通过粒子群算法求解最优风机调频参数。本发明专利技术综合考虑了系统频率一次跌落与二次跌落过程中的频率最低点对风电调频参数进行优化，并且具有精确度高、稳定性好和高效的优点，有利于更好支撑系统频率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法


[0001]本专利技术属于电力系统调频
，涉及了一种风电机组调频参数优化方法，具体涉及一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着科学技术的进步与越来越大的环保压力，使可再生能源在电力系统中的应用得到了快速发展。风电的随机性和波动性，以及风电机组所缺乏的惯性支撑，都使得包含高占比风电的电力系统的稳定性不如传统电网，制约着风电渗透率的进一步提高。为了让风电机组也可以具有传统同步机组的惯性，借助先进的变流器控制策略，使得风力发电机还可以提供所谓的虚拟惯性。
[0003]目前所采用的虚拟惯量控制由虚拟惯量控制与下垂控制两部分共同完成，但是采用虚拟惯量控制的风电机组在退出调频之后会对电网造成频率二次跌落，又会对电网造成另一次冲击。现有的整定方法考虑了下垂控制系数、惯性控制系数与推出调频时间三个风电机组调频参数，以频率一次跌落与二次跌落之差最小为优化目标，但是这种计算方法采用手动调整调频参数的方法却非常的耗时耗力。

技术实现思路

[0004]本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：利用仿真软件建立用于风电综合惯性控制一次调频分析的电力系统模型；步骤二：构建风电综合惯性控制调频优化函数作为衡量风电调频性能的标准；步骤三：采用粒子群优化算法求解目标函数，对风电机组综合惯性控制参数进行优化。2.根据权利要求1所述一种基于粒子群算法的风电惯量参数优化方法，其特征在于：所述风电综合惯性控制调频优化函数为：其中，
△
f
max
为频率一次跌落最大偏差为频率二次跌落最大偏差，同时在满足上述优化目标函数的同时还要满足以下两个约束条件：a)风电机组转子转速最低点的标幺值应满足下式：ω
off
≥0.7b)退出调频时间t
off
应大于频率一次跌落最低点出现的时刻t
n1
：t
off
＞t
n1。
3.根据权利要求1所述一种基于粒...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕艳玲，李广煜，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：