一种微电网风-储-荷分层协同调频控制方法技术

一种微电网风

【技术实现步骤摘要】
一种微电网风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制方法


[0001]本专利技术属于微电网频率控制领域，尤其涉及一种微电网风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制方法。

技术介绍

[0002]微电网作为一种整合分布式新能源发电的小型电力系统得到快速发展。风电等新能源发电在微电网中的比例不断提高，使得微电网变得更为清洁、环保。然而风电经电力电子设备并网，其转子转速与电网频率解耦，无法直接提供频率支撑，这使得微电网惯量降低，频率响应容量减小，抵御频率波动的能力减弱，给微电网的频率稳定带来严峻挑战。
[0003]为提高微电网的频率稳定性，国内外学者提出对风机施加附加频率控制，使得风机具有一定的调频能力。现有技术针对双馈风机采用虚拟惯量控制，能够在风机转子侧虚拟出较大的惯量，通过释放转子动能为系统提供惯量支撑，具有较快的响应速度，然而转子转速下降过多可能导致系统频率二次跌落。为提高风机的一次调频能力，通常可将虚拟惯量控制与超速减载控制以及桨距角控制相结合，上述控制使得风机留有一定的调频备用容量，但以牺牲风能为代价，无法最大限度的利用风能。
[0004]近年来，储能技术的快速发展给微电网的频率调节带来了新的途径。储能具有响应速度快，调节灵活等优势，可辅助风电提供频率支撑。同时，微电网中存在一些如空调、电热水器、电动汽车等具有储能特性的负荷，可通过需求响应技术为微电网提供功率支撑。现有技术通过储能辅助风机转子恢复，避免了频率二次跌落事故的发生。现有技术提出了考虑风速的风储系统协调控制策略，基于模糊逻辑控制实现了调频功率的合理分配。现有技术建立了计及电气特性的空调负荷集群控制模型，基于频率下垂控制，实现了微电网功率波动的平抑，提高了系统的频率稳定性。现有技术针对电动汽车并网造成的电网惯量降低问题，提出了考虑用户充电需求的电动汽车虚拟同步机控制策略，实现了电动汽车的一、二次调频，在满足用户使用需求的前提下，减小了电网的频率波动。上述研究多侧重于风储系统协调控制或可控负荷的调频控制，对如何协调风电、储能以及可控负荷共同参与调频研究较少。同时，上述研究均采用实时控制，无法提前预警系统频率跌落的严重程度，当负荷突变较大时，系统内的调频资源可能无法及时响应，造成严重的频率跌落。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是克服现有技术中存在的调频效果差的缺陷与问题，提供一种调频效果好的微电网风
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储
‑
荷分层协同调频控制方法。
[0006]为实现以上目的，本专利技术的技术解决方案是：一种微电网风
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储
‑
荷分层协同调频控制方法，该方法包括以下步骤：
[0007]S1、基于微电网系统内各资源的运行特性，建立风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制架构；
[0008]S2、分别建立燃气轮机、双馈风机、储能系统以及可控负荷的调频控制模型，并建立微电网系统整体频率响应模型；
[0009]S3、建立微电网系统频率响应特性指标的预测模型，并以最大频率偏差作为频率分层指标，提出基于预测模型的风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制策略，并在风机转速恢复阶段，通过储能系统补偿风机吸收的功率。
[0010]步骤S1中，分析微电网系统内燃气轮机、风电机组、储能系统以及可控负荷的运行特性，建立风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制架构，将调频分为四层：第一层为燃气轮机调频；第二层为风电机组调频；第三层为储能系统调频；第四层为可控负荷调频。
[0011]步骤S2中，燃气轮机调频控制模型包括惯性响应模型和一次调频模型；
[0012]惯性响应模型为：
[0013][0014]式中，ΔP
Gm
为燃气轮机机械转矩的变化量，ΔP
Ge
为电磁转矩的变化量，H
m
为燃气轮机的惯性时间常数，Δf为系统频率变化量，t为时间，D
m
为燃气轮机的阻尼系数；
[0015]一次调频模型为：
[0016][0017]式中，K
m
为燃气轮机的功频特性系数，T
m
为燃气轮机的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。
[0018]步骤S2中，风机调频控制模型包括虚拟惯量控制模型和超速减载控制模型；
[0019]虚拟惯量控制模型为：
[0020][0021]式中，ΔP
W
为双馈风机的功率调节量，K
w
为虚拟惯性系数，T
w
为双馈风机的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量；
[0022]超速减载控制模型为：
[0023][0024]式中，P
Wm
为风力机输出的机械功率，C
p
为风能转换系数，ρ
a
为空气密度，S
w
为风力机扇叶面积，V
ω
为风速；
[0025]采用超速减载控制，不同风速下风机功率
‑
转速曲线满足：
[0026]P
opt
＝P
max
·
η
[0027]式中，P
max
为最大功率，P
opt
为超速减载功率，η为减载功率比率；
[0028]在超速减载模式下，双馈风机裕留了ΔP
opt
的功率参与调频：
[0029]ΔP
opt
＝P
max
(1
‑
η)
[0030]式中，ΔP
opt
为双馈风机裕留的调频功率。
[0031]步骤S2中，储能系统调频控制模型为：
[0032][0033]式中，λ
soc
为储能系统的荷电状态，λ
soc0
为储能系统的初始荷电状态，P
E
为储能系统的输出功率，E
N
为储能系统的额定容量；
[0034]采用下垂控制为微电网提供功率支撑：
[0035][0036]式中，ΔP
E
为储能系统的功率调节量，K
E
为储能系统下垂系数，T
E
为储能系统的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。
[0037]步骤S2中，可控负荷调频控制模型为：
[0038][0039]式中，ΔP
L
为可控负荷的功率调节量，K
L
为可控负荷下垂系数，T
L
为可控负荷的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。
[0040]步骤S2中，微电网系统整体频率响应模型为：
[0041][0042]式中，Δf为系统频率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微电网风
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储
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荷分层协同调频控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、基于微电网系统内各资源的运行特性，建立风
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储
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荷分层协同调频控制架构；S2、分别建立燃气轮机、双馈风机、储能系统以及可控负荷的调频控制模型，并建立微电网系统整体频率响应模型；S3、建立微电网系统频率响应特性指标的预测模型，并以最大频率偏差作为频率分层指标，提出基于预测模型的风
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储
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荷分层协同调频控制策略，并在风机转速恢复阶段，通过储能系统补偿风机吸收的功率。2.根据权利要求1所述的一种微电网风
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储
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荷分层协同调频控制方法，其特征在于：步骤S1中，分析微电网系统内燃气轮机、风电机组、储能系统以及可控负荷的运行特性，建立风
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储
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荷分层协同调频控制架构，将调频分为四层：第一层为燃气轮机调频；第二层为风电机组调频；第三层为储能系统调频；第四层为可控负荷调频。3.根据权利要求1所述的一种微电网风
‑
储
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荷分层协同调频控制方法，其特征在于：步骤S2中，燃气轮机调频控制模型包括惯性响应模型和一次调频模型；惯性响应模型为：式中，ΔP
Gm
为燃气轮机机械转矩的变化量，ΔP
Ge
为电磁转矩的变化量，H
m
为燃气轮机的惯性时间常数，Δf为系统频率变化量，t为时间，D
m
为燃气轮机的阻尼系数；一次调频模型为：式中，K
m
为燃气轮机的功频特性系数，T
m
为燃气轮机的响应时间常数，S为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。4.根据权利要求1所述的一种微电网风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制方法，其特征在于：步骤S2中，风机调频控制模型包括虚拟惯量控制模型和超速减载控制模型；虚拟惯量控制模型为：式中，ΔP
W
为双馈风机的功率调节量，K
w
为虚拟惯性系数，T
w
为双馈风机的响应时间常数，S为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量；超速减载控制模型为：式中，P
Wm
为风力机输出的机械功率，C
p
为风能转换系数，ρ
a
为空气密度，S
w
为风力机扇叶面积，V
ω
为风速；采用超速减载控制，不同风速下风机功率
‑
转速曲线满足：P
opt
＝P
max
·
η
式中，P
max
为最大功率，P
opt
为超速减载功率，η为减载功率比率；在超速减载模式下，双馈风机裕留了ΔP
opt
的功率参与调频：ΔP
opt
＝P
max
(1
‑
η)式中，ΔP
opt
为双馈风机裕留的调频功率。5.根据权利要求1所述的一种微电网风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制方法，其特征在于：步骤S2中，储能系统调频控制模型为：式中，λ
soc
为储能系统的荷电状态，λ
soc0
为储能系统的初始荷电状态，P
E
为储能系统的输出功率，E
N
为储能系统的额定容量；采用下垂控制为微电网提供功率支撑：式中，ΔP
E
为储能系统的功率调节量，K
E
为储能系统下垂系数，T
E
为储能系统的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。6.根据权利要求1所述的一种微电网风
‑
储
‑
荷分层协同调频控制方法，其特征在于：步骤S2中，可控负荷调频控制模型为：式中，ΔP
L
为可控负荷的功率调节量，K
L
为可控负荷下垂系数，T
L
为可控负荷的响应时间常数，s为复变量，Δf(s)为复频域下频率变化量。7.根据权利要求2所述的一种微电网风

【专利技术属性】
技术研发人员：王怡聪，柯方超，刘志伟，王廷涛，张东寅，杨东俊，王法靖，苗世洪，胡婷，王雅文，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：