一种抑制电力系统低频振荡的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种抑制电力系统低频振荡的方法及系统，包括：构建风储系统的并网模型；根据功率振荡阻尼器和比例积分控制器对并网模型分别进行低频振荡调节和频率稳定调节，得到增益参数和比例参数；基于预设的虚拟惯量补偿控制策略对同步发电机进行补偿控制，得到与储能装置并网子模型相对应的虚拟惯量；构建

【技术实现步骤摘要】
一种抑制电力系统低频振荡的方法及系统


[0001]本专利技术属于风储联合系统控制
，尤其涉及一种抑制电力系统低频振荡的方法及系统
。

技术介绍

[0002]用于电力系统的低频振荡抑制是一项重要的任务，以确保电力系统的稳定运行
。
在现有研究的基础上，低频振荡可通过功率系统稳定器（
PSS
）
、
静态无功补偿器（
SVC
）等来抑制
。
但针对具体的电力系统，如何考虑多种控制策略和装置的协同作用是研究的重点和难点
。
在风电并网的基础上，传统的稳定器可能无法有效抑制风电并网引发的振荡
。
在有效抑制的前提下，响应速度也必须考虑，控制策略应快速适应系统的变化和扰动
。
[0003]现有文献在研究新能源并网系统低频振荡时，对风电机组建模
、
振荡影响因素
、
阻尼控制器分类
、
控制策略优缺点的探讨，仍较笼统和模糊
。
[0004]传统上的功率振荡阻尼器在储能响应速度方面较慢，难以保证不同低频振荡情况下系统的频率稳定性
。
现有研究利用阻尼转矩分析
DFIG
间动态交互如何影响系统低频振荡，其设计的风电机组锁相环对电网稳定存在影响
。
[0005]现有技术中研究了虚拟惯量计算问题，但这些研究仅仅定义了风储系统的虚拟惯量，并未进行进一步的解析求解
。
此外，对于风储虚拟惯量的特征和影响因素也没有进行探讨
。
更重要的是，这些研究未能建立储能虚拟惯量与其运行状态和控制参数之间的关联性
。
这会使储能参与低频振荡稳定的效果不如预期
。
[0006]在算法层面，传统优化算法虽然数学基础完善，但编程难度大，对多个参数的设置不够恰当，难以找到全局最优解
。
对于高维度问题的搜索效率不足
。
且易陷入局部最优，不易证明最优性
。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供一种抑制电力系统低频振荡的方法及系统，用于解决现有技术中储能参与低频振荡稳定差的技术问题
。
[0008]第一方面，本专利技术提供一种抑制电力系统低频振荡的方法，所述电力系统分别与风储系统和同步发电机并联，方法包括：构建风储系统的并网模型，所述并网模型包括风电场并网子模型和储能装置并网子模型；根据功率振荡阻尼器和比例积分控制器分别对风电场并网子模型进行低频振荡调节和对储能装置并网子模型进行频率稳定调节，得到所述风储系统的增益参数和比例参数；基于预设的虚拟惯量补偿控制策略对所述同步发电机进行补偿控制，得到与所述储能装置并网子模型相对应的虚拟惯量；根据所述增益参数
、
所述比例参数和虚拟惯量构建 Pareto
最优解集，并基于改进
的粒子群算法对所述
Pareto
最优解集进行多目标优化，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量；将所述最优增益参数
、
所述最优比例参数和所述最优虚拟惯量输入至电力系统中，使对所述电力系统进行低频振荡抑制
。
[0009]第二方面，本专利技术提供一种抑制电力系统低频振荡的系统，所述电力系统分别与风储系统和同步发电机并联，系统包括：构建模块，配置为构建风储系统的并网模型，所述并网模型包括风电场并网子模型和储能装置并网子模型；调节模块，配置为根据功率振荡阻尼器和比例积分控制器分别对风电场并网子模型进行低频振荡调节和对储能装置并网子模型进行频率稳定调节，得到所述风储系统的增益参数和比例参数；补偿控制模块，配置为基于预设的虚拟惯量补偿控制策略对所述同步发电机进行补偿控制，得到与所述储能装置并网子模型相对应的虚拟惯量；优化模块，配置为根据所述增益参数
、
所述比例参数和虚拟惯量构建 Pareto
最优解集，并基于改进的粒子群算法对所述
Pareto
最优解集进行多目标优化，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量；输入模块，配置为将所述最优增益参数
、
所述最优比例参数和所述最优虚拟惯量输入至电力系统中，使对所述电力系统进行低频振荡抑制
。
[0010]第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的抑制电力系统低频振荡的方法的步骤
。
[0011]第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行本专利技术任一实施例的抑制电力系统低频振荡的方法的步骤
。
[0012]本申请的抑制电力系统低频振荡的方法及系统，在储能侧变频器上安装功率振荡阻尼器，并根据频率轨迹规划方法调整频率，提出由惯量补偿目标确定储能虚拟惯量控制参数，通过动态调节控制参数来跟踪惯量补偿目标的策略，使储能装置能够精确的跟踪补偿目标，三种控制方法的协同作用，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量
。
由于传统的粒子群算法中，蓄风输出变化幅度较大，功率波动较明显，平坦的功率波动率较慢
。
在改进粒子群算法后，快速高效地搜索出全局最优的参数组合，使得蓄风输出变化幅度更小，平缓功率波动速度更快，使得功率振荡阻尼器控制更好地降低振荡振幅，快速恢复功率角的能力更强，从而达到很好的低频振荡抑制效果
。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0014]图1为本专利技术一实施例提供的一种抑制电力系统低频振荡的方法的流程图；图2为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的储能装置的控制原理图；图3为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的
POD
的控制结构图；图4为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的储能装置的虚拟惯量计算值与仿真值比较的示意图；图5为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的储能装置的荷电状态变化率曲线示意图；图6为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的储能装置的虚拟惯量补偿控制影响的频率响应曲线示意图；图7为本专利技术一实施例提供的一种抑制电力系统低频振荡的系统的结构框图；图8是本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0015]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种抑制电力系统低频振荡的方法，所述电力系统分别与风储系统和同步发电机并联，其特征在于，方法包括：构建风储系统的并网模型，所述并网模型包括风电场并网子模型和储能装置并网子模型；根据功率振荡阻尼器和比例积分控制器分别对风电场并网子模型进行低频振荡调节和对储能装置并网子模型进行频率稳定调节，得到所述风储系统的增益参数和比例参数；基于预设的虚拟惯量补偿控制策略对所述同步发电机进行补偿控制，得到与所述储能装置并网子模型相对应的虚拟惯量；根据所述增益参数
、
所述比例参数和虚拟惯量构建 Pareto
最优解集，并基于改进的粒子群算法对所述
Pareto
最优解集进行多目标优化，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量；将所述最优增益参数
、
所述最优比例参数和所述最优虚拟惯量输入至电力系统中，使对所述电力系统进行低频振荡抑制
。2.
根据权利要求1所述的一种抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于，所述基于改进的粒子群算法对所述
Pareto
最优解集进行多目标优化，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量包括
:
初始化填充属性：每个粒子的位置包含
n
个维度，对应与
Pareto
最优解集中的增益参数
、
所述比例参数和虚拟惯量，其中，粒子
i
的状态属性为：粒子的当前位置：
xi = (xi1, xi2,..., xin)
，
xi1
为一维坐标下粒子
i
的位置，
xi2
为二维坐标下粒子
i
的位置，
xin
为 n
维坐标下粒子
i
的位置；粒子的流动速度：
vi = (vi1, vi2,..., vin)
，
vi1
为一维坐标下粒子
i
的速度，
vi2
为二维坐标下粒子
i
的速度，
vin
为
n
维坐标下粒子
i
的速度；计算适应度函数，更新具备最优解和全局最优解，其中，在初始化后，将每个粒子的位置作为参数值，并使用
F
函数进行仿真，得到适应度值，其中，
F
函数的表达式为：，式中，为振荡的时间范围，为输出误差，为自变量；采用动态惯性权值和动态学习因子进行更新速度和位置，其中，每个粒子在其下一个状态下的速度和位置应根据单个极值
、
全局极值以及前一个状态的速度和位置来确定，其中，计算动态惯性权值的表达式为：，式中，为动态惯性权值，为最大迭代次数，为当前迭代次数，为惯性权重的初始值，为惯性权重的终值；计算动态学习因子的表达式为：
，式中，为动态学习因子，为学习因子的终值，为学习因子的初始值；当已达到最大迭代次数或者满足迭代收敛时，则完成优化过程，得到最优增益参数
、
最优比例参数和最优虚拟惯量
。3.
根据权利要求1所述的一种抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于，所述构建风储系统的并网模型包括：建立风储系统在稳定工作点上的状态方程和代数方程，其中，所述状态方程的表达式为：，式中，为微分算子，为同步发电机的状态变量，为同步发电机的状态方程，为同步发电机的代数变量，为系统的代数变量，为双馈风机的状态方程，为双馈风机的状态变量，为双馈风机的代数变量，为电池储能系统的状态方程，为电池储能系统的状态变量，为电池储能系统的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶翔，苏永春，张帅，陈波，周宁，熊俊杰，周煦光，王凯，邓东，彭强，杜强，文力明，张文斌，张永生，许伟，闵阳，曹磊，刘光辉，王昱丹，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：