【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气控制策略设计，特别是储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法及系统。
技术介绍
1、径流式水轮发电机组功率波动大是其自然特性，储能系统匹配是重要的平滑手段。本方案的核心技术是虚拟同步机理论在该系统中的具体应用。虚拟同步机通过高精度机械动力学模型与矢量闭环控制相结合，使发电机端电压具有与真实转子同步特性，可提供虚拟机械惯性，增强系统动态响应。与直接空转控制相比，可有效抑制功率波动。
2、但现有虚拟同步机技术应用于储能系统中仍存在问题：一是机组参数标定困难，导致控制稳定性差；二是对多变工况的适应性较弱；三是控制器参数手工整定，难以实现最优。本方案设计自适应控制、预测控制和多模型控制模块解决这些问题，通过仿真与优化取得一组全局最优控制器参数，但理论复杂，实施难度大，此外，现有文献少有考虑异常情况下系统的联合响应。本方案通过配置多种故障情形的仿真信号，验证了方案的可靠性，确保了实用价值。总体而言，系统集成度高、模型设计精细、优化结果理想是本方案的特色之处，有望进一步缩小理论与实际的差距，实现径流式水轮发电的经济高效利用。
技术实现思路
1、鉴于现有的虚拟同步机技术应用于储能系统中存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其包括，
5、分析径流式水轮
6、获取径流式水轮发电机组的特性参数，根据特性参数设计虚拟转子模型，建立机械动力学方程；
7、基于虚拟转子模型，设计虚拟同步控制器，构建闭环控制系统，实现储能系统的充放电控制；
8、建立储能系统与径流式水轮发电机组耦合的仿真模型，优化控制器的参数；
9、在实际径流式水轮发电机组的测试平台上，实现提出的虚拟同步控制策略，并进行实验验证和结果分析。
10、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述设计适合的储能系统包括以下步骤：
11、提取径流式发电机组过去发电功率的检测数据；
12、使用weibull分布得到概率密度函数表达式；
13、设置容量吸收功率波动的约束条件；
14、将约束条件代入weibull分布函数计算得到储能系统最小容量；
15、初始化储能系统容量为最小容量，循环计算满足平滑要求的充放电次数，得到储能系统最终容量；
16、所述概率密度函数表达式如下式所示：
17、
18、式中，c为weibull分布的尺度参数，k是weibull分布的形状参数，p为样本数据。
19、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述虚拟转子模型包括水轮机模型、电磁转矩模型；
20、所述水轮机模型如下式所示：
21、tw＝k1(a)qh+k2(h)*q2
22、式中，α为导叶开度，k1(α)和k2(h)为开度和水头的复杂函数；考虑导叶开度α会影响水流进入涡轮机的速度和流量：
23、k1(a)＝ka(1-a)sin(πa)
24、式中，k为与水头相关的系数。
25、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述电磁转矩模型如下式所示：
26、
27、式中，te为电磁转矩，表示电机输出的转矩，if为励磁电流，是电机中用于产生磁场的电流，a，b，c为常数系数。
28、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述机械动力学方程如下式所示：
29、
30、式中，j为转动惯量，表示系统对转动运动的惯性，θ为角位移，表示系统的角度位置，t为时间，f为系统的阻尼系数，d为系统的刚度，tm为驱动系统的扭矩，te为电磁转矩，tw为外部扭矩。
31、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述虚拟同步控制器包括ekf递归估计框架，如下式所示：
32、
33、pk|k-1＝akpk-1|k-1atk+q
34、kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+r)-1
35、
36、
37、式中，为k时刻的预测状态矢量，pk|k-1为k时刻的预测状态协方差矩阵，ak为状态转移矩阵，表示状态方程对状态变量的导数，pk-1|k-1为k-1时刻的更新状态协方差矩阵，q为过程噪声协方差矩阵，kk为k时刻的卡尔曼增益矩阵，yk为k时刻的测量输出矢量，为k时刻基于状态预测的测量预测，h为测量矩阵，连接状态变量与测量变量，r为测量噪声协方差矩阵，为k时刻的更新状态矢量估计，θk|k:k时刻参数向量的更新估计，θcorrect为利用参数确定性指数修正参数估计的矢量量。
38、作为本专利技术所述储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的一种优选方案，其中：所述优化控制器参数包括以下步骤：建立储能系统与径流式水轮发电机组耦合的仿真模型；
39、设计异常情况；
40、设计粒子群优化算法，算出最优组解；
41、所述粒子群优化算法包括以下步骤：
42、随机生成n个粒子的位置和速度；
43、将每个粒子位置带入仿真模型，运行仿真，计算设定的评价指标，得到每个粒子的fitness值。
44、若粒子fitness优于个体历史最优值pbest，则设置当前值为新的pbest；
45、若fitness优于所有粒子的最优值gbest，则认为找到当前全局最优解，设置为gbest；
46、采用pso公式，结合个体思维和群体协作，更新每个粒子速度和位置，产生新的控制器参数解；
47、若达到设定的最大迭代次数或fitness误差，则终止计算，输出最优参数组合；否则返回寻找每个粒子的fitness值继续迭代搜索。
48、第二方面，本专利技术实施例提供了储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步系统，其包括：储能系统设计模块，用于根据径流式水轮发电机组的发电功率波动特征，选择合适的储能系统，并确定容量；
49、虚拟转子模型建立模块，用于获取径流式水轮发电机组的参数，建立精确的水轮机模型和高阶电气模型，设计虚拟转子模型；
50、虚拟同步控制器设计模块，用于构建闭环控制系统，实现对储能系统的充放电控制，通过自适应pi参数调节、转速预测等方式提高控制性能；
51、联合仿真建模与优化模块，用于建立耦合的仿真平台，配置各种工况下的输入信号，进行多情况联合仿真，并采用粒子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述设计适合的储能系统包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述虚拟转子模型包括水轮机模型、电磁转矩模型；所述水轮机模型如下式所示：
4.如权利要求3所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述电磁转矩模型如下式所示：
5.如权利要求4所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述机械动力学方程如下式所示：
6.如权利要求5所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述虚拟同步控制器包括EKF递归估计框架，如下式所示：
7.如权利要求6所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述优化控制器参数包括以下步骤：
8.储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步系统，基于权利要求1～7任一所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述设计适合的储能系统包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述虚拟转子模型包括水轮机模型、电磁转矩模型；所述水轮机模型如下式所示：
4.如权利要求3所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述电磁转矩模型如下式所示：
5.如权利要求4所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述机械动力学方程如下式所示：
6.如权利要求5所述的储能系统与径流式水轮发电机组的虚拟同步方法，其特征在于：所述虚拟同步...
【专利技术属性】
技术研发人员：马立红，李中中，王海生，覃丹，周航，张昌俊，李东海，符林贝，
申请(专利权)人：海南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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