面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法及介质技术方案

本发明专利技术公开面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，包括以下步骤：1)以满足电力系统频率和小干扰稳定性的概率最大为目标，建立考虑系统概率稳定的风电虚拟惯量参数优化模型；2)对风电虚拟惯量参数优化模型进行解析，建立协调考虑系统概率稳定性的风电虚拟惯量参数解析优化模型；3)利用基于灵敏度分析的概率稳定性优化算法对风电虚拟惯量参数解析优化模型进行求解，得到满足电力系统概率稳定性要求的风电虚拟惯量参数。本发明专利技术同时考虑了系统的频率稳定性和小干扰稳定性需求，通过虚拟惯量参数优化可有效提高系统稳定性。定性。定性。

【技术实现步骤摘要】
面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法及介质


[0001]本专利技术涉及电力系统及其自动化领域，具体是面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法。

技术介绍

[0002]为弥补同步机组减少带来的惯量不足问题，国内外都提出了由新能源机组提供虚拟惯量的替代方案。利用转子中储存的机械能，风电机组能够为系统提供惯量响应，含虚拟惯量控制的风电机组正在逐步实现商业化。
[0003]虚拟惯量参数与系统频率稳定性和小干扰稳定性紧密相关。增加虚拟惯量可提高系统总惯量水平，从而改善系统频率稳定。但由于超高压交流输电的快速发展和可再生能源的普及等因素，小干扰稳定性问题已愈发突出，甚至存在诱发大停电的风险。不合理的虚拟惯量参数设置可能导致小干扰稳定性失稳，增大虚拟惯量可能使本来就愈发突出的小干扰稳定性问题雪上加霜。
[0004]因此在对虚拟惯量参数进行设置时，需同时考虑系统频率稳定性和小干扰稳定性需求对各虚拟惯量参数进行优化。考虑小干扰稳定性的虚拟惯量优化方法一般以系统特征值或阻尼比等小干扰稳定性指标作为优化目标，考虑参数自身约束，建立优化模型。
[0005]现有研究主要针对单一稳定性需求进行稳定性优化，难以有效满足系统稳定性需求。现有研究已经提出了协调考虑系统频率稳定性和小干扰稳定性的风电虚拟惯量参数优化方法，但由于低惯量系统包含高比例可再生能源，系统存在较强的不确定性，仅考虑确定运行状态下的系统稳定性进行优化仍难以保障系统的安全稳定运行，应用场景具有一定的局限性。

技术实现思路
r/>[0006]本专利技术的目的是提供面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，包括以下步骤：
[0007]1)以满足电力系统频率和小干扰稳定性的概率最大为目标，建立考虑系统概率稳定的风电虚拟惯量参数优化模型；
[0008]进一步，所述风电虚拟惯量参数优化模型如下所示：
[0009](maxP
f
)∩(maxP
ζ
)(1)
[0010]其中，满足系统频率稳定性约束的概率P
f
、满足小干扰稳定性的概率P
ζ
分别如下所示：
[0011][0012]P
ζ
＝P(ζ＞ζ
c
)(3)
[0013]式中，P(*)为满足约束条件的概率；ζ为系统阻尼比；ζ
c
为满足系统小干扰稳定性
的阈值；Δf为系统频率偏差量；|Δf|
max
为频率偏差量最大值；RoCoF
thr
、Δf
thr
分别为频率变化速率、频率偏差量的稳定性阈值。
[0014]2)对风电虚拟惯量参数优化模型进行解析，建立协调考虑系统概率稳定性的风电虚拟惯量参数解析优化模型；
[0015]进一步，所述协调考虑系统概率稳定性的风电虚拟惯量参数解析优化模型包括小干扰概率稳定性最优目标函数、系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件、虚拟惯量参数自身约束条件；
[0016]小干扰概率稳定性最优目标函数maxG如下所示：
[0017][0018]式中，N
m
为系统模态数；l为模态序号；表示阻尼比ζ
l
的概率分布函数；ζ
c
为满足系统小干扰稳定性的阈值；
[0019]系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件如下所示：
[0020][0021]式中，M
ω,max
为系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求量；K
ωi
为风电场i的虚拟惯量参数；N
W
为风电场数量。
[0022]虚拟惯量参数自身约束条件如下所示：
[0023]K
ωimin
≤K
ωi
≤K
ωimax
i＝1,2,...,N
W
(6)
[0024]式中，K
ωjmax
和K
ωjmin
分别为虚拟惯量参数的上下限值。
[0025]进一步，建立系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件的步骤包括：
[0026]a)建立电力系统在有功功率扰动下的频率响应过程的表达式，即：
[0027][0028]式中，M为系统惯量；Δf为系统频率偏差量；D为系统阻尼因子；ΔP
m
为发电机机械功率变化量；ΔP为系统有功功率扰动；
[0029]b)建立频率变化率约束(8)和频率偏差量约束(9)，即：
[0030][0031][0032]式中，|dΔf/dt|
max
为频率变化率最大值；|Δf|
max
为频率偏差量最大值；F
g
为同步机组高压涡轮系数聚合参数；R
g
为同步机组调速器调节系数聚合参数；T
g
为同步机组发电机调速器时间常数；ω
n
为频率动态过程对应的自然振荡频率；为频率动态过程对应的阻尼比；t
nadir
为频率最低点发生的时间；RoCoF
thr
、Δf
thr
分别为频率变化速率、频率偏差量的稳
定性阈值；
[0033]c)建立单一风电场的虚拟惯量表达式，即：
[0034][0035]式中，ΔP
ω
为虚拟惯量响应出力：K
ω
为风电场的虚拟惯量参数；
[0036]d)计算系统惯量M，即：
[0037][0038]式中，M
gj
为同步发电机组j的惯量参数；N
SG
为同步发电机组数量；K
ωi
为风电场i的虚拟惯量参数；N
W
为风电场数量；
[0039]e)将概率性目标函数maxP
f
转化为系统允许最大扰动情况下系统频率稳定的确定性约束，得到：
[0040][0041][0042]式中，ΔP
max
为系统允许最大扰动量。
[0043]f)计算在系统允许最大扰动情况下，系统频率稳定性约束达界时的系统惯量和系统惯量即：
[0044][0045][0046]式中，自然振荡频率ω
n
、阻尼比和频率最低点发生时间t
nadir
是关于的函数；
[0047]g)根据公式(14)和公式(15)得到系统惯量和系统惯量的唯一解，并建立系统惯量M约束，即：
[0048][0049][0050]h)令系统惯量则：
[0051]M≥M
sys,max
(18)
[0052]i)将公式(11)代入公式(18)，从而将系统惯量约束转化为虚拟惯量约束(19)，即：
[0053][0054]j)令虚拟惯量最小需求量从而将系统频率稳定性约束可转化为虚拟惯量最小需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)以满足所述电力系统频率和小干扰稳定性的概率最大为目标，建立考虑系统概率稳定的风电虚拟惯量参数优化模型；2)对风电虚拟惯量参数优化模型进行解析，建立协调考虑系统概率稳定性的风电虚拟惯量参数解析优化模型；3)利用基于灵敏度分析的概率稳定性优化算法对风电虚拟惯量参数解析优化模型进行求解，得到满足电力系统概率稳定性要求的风电虚拟惯量参数。2.根据权利要求1所述的面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，其特征在于，所述风电虚拟惯量参数优化模型如下所示：(maxP
f
)∩(maxP
ζ
)(1)其中，满足系统频率稳定性约束的概率P
f
、满足小干扰稳定性的概率P
ζ
分别如下所示：P
ζ
＝P(ζ＞ζ
c
)(3)式中，P(*)为满足约束条件的概率；ζ为系统阻尼比；ζ
c
为满足系统小干扰稳定性的阈值；Δf为系统频率偏差量；|Δf|
max
为频率偏差量最大值；RoCoF
thr
、Δf
thr
分别为频率变化速率、频率偏差量的稳定性阈值。3.根据权利要求1或2所述的面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，其特征在于，所述协调考虑系统概率稳定性的风电虚拟惯量参数解析优化模型包括小干扰概率稳定性最优目标函数、系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件、虚拟惯量参数自身约束条件；小干扰概率稳定性最优目标函数maxG如下所示：式中，N
m
为系统模态数；l为模态序号；表示阻尼比ζ
l
的概率分布函数；ζ
c
为满足系统小干扰稳定性的阈值；系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件如下所示：式中，M
ω,max
为系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求量；K
ωi
为风电场i的虚拟惯量参数；N
W
为风电场数量。虚拟惯量参数自身约束条件如下所示：K
ωimin
≤K
ωi
≤K
ωimax
i＝1,2,...,N
W
(6)式中，K
ωjmax
和K
ωjmin
分别为虚拟惯量参数的上下限值。4.根据权利要求2或3所述的面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量参数优化方法，其特征在于，建立系统允许最大扰动情况下虚拟惯量最小需求约束条件的步骤包括：
1)建立电力系统在有功功率扰动下的频率响应过程的表达式，即：式中，M为系统惯量；Δf为系统频率偏差量；D为系统阻尼因子；ΔP
m
为发电机机械功率变化量；ΔP为系统有功功率扰动；2)建立频率变化率约束(8)和频率偏差量约束(9)，即：即：式中，|dΔf/dt|
max
为频率变化率最大值；|Δf|
max
为频率偏差量最大值；F
g
为同步机组高压涡轮系数聚合参数；R
g
为同步机组调速器调节系数聚合参数；T
g
为同步机组发电机调速器时间常数；ω
n
为频率动态过程对应的自然振荡频率；为频率动态过程对应的阻尼比；t
nadir
为频率最低点发生的时间；RoCoF
thr
、Δf
thr
分别为频率变化速率、频率偏差量的稳定性阈值；3)建立单一风电场的虚拟惯量表达式，即：式中，ΔP
ω
为虚拟惯量响应出力：K
ω
为风电场的虚拟惯量参数；4)计算系统惯量M，即：式中，M
gj
为同步发电机组j的惯量参数；N
SG
为同步发电机组数量；K
ωi
为风电场i的虚拟惯量参数；N
W
为风电场数量；5)将概率性目标函数maxP
f
转化为系统允许最大扰动情况下系统频率稳定的确定性约束，得到：得到：式中，ΔP
max
为系统允许最大扰动量。6)计算在系统允许最大扰动情况下，系统频率稳定性约束达界时的系统惯量和系统惯量即：
式中，自然振荡频率ω
n
、阻尼比和频率最低点发生时间t
nadir
是关于的函数；7)根据公式(14)和公式(15)得到系统惯量和系统惯量的唯一解，并建立系统惯量M约束，即：即：8)令系统惯量则：M≥M
sys,max
(18)9)将公式(11)代入公式(18)，从而将系统惯量约束转化为虚拟惯量约束(19)，即：10)令虚拟惯量最小需求量从而将系统频率稳定性约束可转化为虚拟惯量最小需求量约束(5)。5.根据权利要求3所述的面向电力系统概率稳定性提升的风电虚拟惯量...

【专利技术属性】
技术研发人员：余娟，刘珏麟，杨知方，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：