【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网稳定性分析，更具体的说是涉及一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法和系统。
技术介绍
1、随着新能源的异军突起，对电力能源电能质量要求很高。微电网作为一种新型“双碳”能源，不仅解决了电力能源的过度消耗，而且提高了用户供电多样性的需求，但微电网维数高、惯性弱、抗干扰能力差、微源间的耦合程度高等因素容易引发源源及源荷耦合交互振荡，影响系统稳定性，给微电网稳定及发展带来挑战。
2、目前，针对微电网稳定性分析的研究，国内外的研究主要集中在在小信号或大信号的基础上展开。小信号分析方法需要将系统模型在平衡点处线性化处理，但线性化区域的有效范围往往是未知的，这对于非线性系统来讲，小信号稳定分析结果无法体现系统在较大的扰动作用下的稳定性。特别是对于低惯性的微电网系统，当遭受较大的扰动后，如分布式光伏随机间歇性输出波动，或恒功率负载大幅度变化，大信号分析方法所得判据对其稳定性分析更为适用。
3、对于微电网的大信号稳定性分析，基于理论计算的平衡点吸引域方法主要有李雅普诺夫直接法、遗传算法等。对于单个变换器的简单对象，这些研究方法使用方便，能得到较好的结果。但是，当微电网系统内交直流变换的电力电子设备种类数目增多、系统维度较高时，求解规则数指数上涨、模型复杂，系统稳定性就会出现问题。因此，实现微电网复杂系统模型降阶，是避免系统高维崩塌的一个重要问题。但现有的一些研究将系统进行简单等效、简化建模，大大减少了模型包含的非线性信息，后续动态行为的分析结果也与真实情况有一定差异，且估计吸引域的保守性增大等问题
4、基于平方和规划构造李雅普诺夫方程和寻找最优水平集的应用受到计算量的限制。基于忽略电压环、电流环的影响，认为输出参数等于参考值，进而降低系统维数简化方程，但其非线性分析结果存在差异，亦未对系统稳定范围进行估计。基于混合势函数法，估计系统吸引域，该方法是一种全局范围内的稳定，在全局范围之外，系统稳定性未知。基于一种doa估计迭代算法，评估单逆变-电机驱动系统大信号稳定性，经过多次迭代，吸引域的保守性较高。
5、可见，上述方法均是针对特定情况进行特定分析，其受限于特定的等效模型或特定的约束条件；因此，为了准确得到系统的吸引域，本专利技术提供了一种电网稳定域确定方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术基于微电网降阶模型提供了一种电网稳定域确定方法、系统和介质，通过结合t-s模糊模型和lyapunov稳定判据，利用多项式同伦延拓方法，构造一种估计电网稳定域算法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、首先，本申请公开了一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，包括如下步骤：
4、将微电网降阶模型转换为t-s模型，确定对应的线性矩阵不等式；
5、根据所述线性矩阵不等式确定矩阵m，根据如下公式估计微电网的吸引域范围；
6、v(x)＝xt·m·x
7、式中，v(x)表示微电网的吸引域函数，x表示通过矩阵m所得的函数变量，
8、求取所述吸引域范围的最小水平集，作为电网稳定域。
9、作为优选，所述微电网降阶模型为：
10、
11、其中，a11、a12、a21 a22为响应的雅克比矩阵；y表示微电网降阶模型中慢动态变量；
12、转换后的t-s模型为：
13、
14、式中，hi(z(t))表示规范后的权重，r表示模糊规则的数量，ai为状态矩阵,bi为输入矩阵,ci为输出矩阵，z(t)为决策变量，x(t)为状态变量，y(t)为输出变量，u(t)为输入变量。
15、作为优选，所述线性矩阵不等式的表达式为：
16、
17、其中，每一个矩阵ai和均为hurwitz矩阵。表示第i个模糊规则。
18、作为优选，确定矩阵m的过程为：
19、(1)初始化所有的非线性项在运行工作点，即
20、
21、(2)判断所述线性矩阵不等式中不等式是否成立，若成立，修改和来分别减小fjmin和增加fjmax，j＝1,2,…,q，并重复执行步骤(2)；否则执行步骤(3)；
22、(3)确定并根据所述矩阵m估计微电网的吸引域范围。
23、作为优选，求取所述吸引域范围的最小水平集的过程包括：
24、将v(x)转换为单约束最优化的问题，表达式如下：
25、
26、式中，x0为非线性系统的平衡状态；
27、以及通过kkt条件枚举所有的局部极小值来获得全局最小的λ，从而获得v(x)的最小水平集。
28、作为优选，将kkt条件以等价的拉格朗日乘子法表示，得到如下多项式方程组：
29、
30、式中，μ代表拉格朗日乘子，表示梯度；
31、采用多项式同伦延拓以及人工参数同伦对多项式方程组进行求解，所述人工参数同伦的表达式为：
32、α(1-β)g(x,μ)+βf(x,μ)＝0,β∈[0,1]
33、其中，g(x,μ)为起始系统，α为任意常数，β为人工延拓参数。
34、作为优选，所述微电网包括主电路和一次控制层，所述主电路发出的电经过lcl滤波器输送至公共耦合点及大电网中，所述一次控制层获取微电网电压相位，通过下垂控制和双环控制输出电能参数。
35、作为优选，微电网阶模型获取步骤包括：
36、确定下垂控制和双环控制的表达式，lc滤波器与耦合阻抗的状态方程，以及电网不同结点间线路电流状态方程；
37、根据所述表达式和状态方程，得到逆变单元在公共框架下的状态空间方程和输出方程：
38、
39、其中，ubdq为各微源组成的微电网公共坐标系中连接点电压；ωcom为本地和公共坐标系之间频率偏差的附加输入信号；xinv为微电网系统所有状态变量；ainv为微电网系统状态矩阵，binv和bωcom分别为微电网系统和公共坐标系的输入矩阵，均由相应控制器表示的常微分方程得到；
40、确定参与因子，对微电网系统进行“快”“慢”变量的时间尺度分离；
41、根据奇异摄动理论，得到系统主导模态的降阶模型。
42、其次，本申请还公开了一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定系统，包括
43、模型转换模块，用于将微电网降阶模型转换为t-s模型，并确定对应的线性矩阵不等式；
44、吸引域范围预估模块，用于根据所述线性矩阵不等式确定矩阵m，根据如下公式估计微电网的吸引域范围；
45、v(x)＝xt·m·x
46、式中，v(x)表示微电网的吸引域函数，x表示通过矩阵m所得的函数变量，
47、电网稳定域确定模块，用于求取所述吸引域范围的最小水平集，作为电网稳定域。
48、再次，本专利技术公开了一种计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，所述微电网降阶模型为：
3.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，所述线性矩阵不等式的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，确定矩阵M的过程为：
5.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，求取所述吸引域范围的最小水平集的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，将KKT条件以等价的拉格朗日乘子法表示，得到如下多项式方程组：
7.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，微电网包括主电路和一次控制层，所述主电路发出的电经过LCL滤波器输送至公共耦合点及大电网中，所述一次控制层获取微电网电压相位，通过下垂控制和双环控制输出电能参数。
8.
9.一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定系统，其特征在于，包括
10.一种计算机存储介质，用于计算机可读存储，其特征在于，所述计算机存储介质，用于执行权利要求1～8任意一项所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，所述微电网降阶模型为：
3.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，所述线性矩阵不等式的表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，确定矩阵m的过程为：
5.根据权利要求1所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，求取所述吸引域范围的最小水平集的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法，其特征在于，将kkt条件以等价的拉...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，杨旭生，吴丽珍，魏占宏，邱楠，王琨，黎强强，高鑫，李钊，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：
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