【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，具体涉及基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法及系统。
技术介绍
1、最大频率偏差与最大频率变化率是评估电力系统受扰动后频率稳定性的重要指标，也是判别是否需要投入紧急功率备用、启动高频切机或低频减载等频率控制手段的重要依据。考虑到新能源电力系统中频率失稳事件多以大功率缺额导致的频率跌落为主，频率最低点与最大频率变化率计算与预测成为新能源电力系统频率稳定性评估和控制的重要任务。电力系统的频率响应过程具有复杂、高维、时变和高度非线性的特征，通常采用时域仿真法、频率简化模型法和人工智能法等方法进行分析。
2、时域仿真法又称为数值积分法，需要构建全系统的数学模型，逐步积分以求解系统扰动后的状态变量和代数变量，然而随着电网规模日益扩大，时域仿真法的建模难度和计算量指数增长，一般难以应用于在线分析；
3、频率简化模型法只关注于系统频率响应密切相关的动态元件，从而构建系统频率分析简化模型，常用的模型包括平均系统频率模型(average system frequency，asf)以及系统频率响应模型(system frequency response，sfr)等，相比于时域仿真法，频率简化模型进一步优化了仿真计算量和建模复杂性，且能够保留关键的系统频率特征，因而广泛应用于频率稳定性的分析与控制；
4、人工智能法则是通过各种智能算法对系统频率相应特征进行分析，但建立完备样本库、结果的可解释性和对运行方式变化的泛化能力仍是该方法面临的重要挑战。目前急需提出一种适用性强、准确度高的系统频率
技术实现思路
1、本专利技术为了解决现有技术针对电力系统频率响应模型精确度以及频率指标计算的效率和精度问题，提供基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法及系统。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、第一方面，本专利技术提供了基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，该方法包括：
4、获取新能源电力系统的源数据和荷数据，源数据包括同步机组旋转惯量与装机规模数据、同步机组调速器-原动机具体模型与参数数据、同步机组开停机方案数据，以及新能源场站并网控制模型与参数数据；新能源场站并网控制模型与参数数据包括新能源场站装机规模、新能源场站虚拟惯量控制参数等；荷数据为全网电力负荷水平数据；
5、根据源数据，对同步机组调速系统进行机组调门实验，得到机端频率信号与机械功率响应信号；并采用最小二乘法对所述机端频率信号与机械功率响应信号进行参数辨识，得到各机组调速器-原动机系统的降阶模型；
6、基于同步机组调门试验原理，对新能源机组进行有功控制信号和输出功率两种信号间的传递函数辨识，获得低阶的新能源机组频率响应模型；
7、结合各机组调速器-原动机系统的降阶模型、新能源机组频率响应模型、系统惯量水平和荷数据，构建新能源电力系统频率响应模型；
8、基于所构建的新能源电力系统频率响应模型，采用隐式梯形积分法对频率响应过程进行快速求解，得到不同规模的有功功率故障下新能源电力系统频率指标。
9、进一步地，同步机组旋转惯量与装机规模数据指的是新能源电力系统中包含火电、水电等所有同步机组的转子旋转动能以及其装机容量数据；
10、新能源场站并网控制模型与参数数据指的是各新能源场站所采用的并网控制手段(如跟网型、构网型控制)的具体结构与控制参数；
11、全网电力负荷水平数据指的是全网电力用电负荷总量。
12、进一步地，根据源数据，对同步机组调速系统进行机组调门实验，得到机端频率信号与机械功率响应信号；并采用最小二乘法对所述机端频率信号与机械功率响应信号进行参数辨识，得到各机组调速器-原动机系统的降阶模型，包括：
13、根据源数据中的同步机组调速器-原动机具体模型与参数数据，搭建各同步机组完整的全阶调速系统模型；
14、对各同步机组完整的全阶调速系统模型进行频率阶跃扰动实验，在调速系统入端口施加预设值(比如1％)的频率阶跃信号，得到标准化的机械功率响应信号；
15、采用最小二乘法对所述频率阶跃信号与机械功率响应信号进行参数辨识，得到降阶后的各机组调速器-原动机系统的降阶模型。
16、进一步地，上述对各同步机组完整的全阶调速系统模型进行频率阶跃扰动实验，在调速系统入端口施加预设值(比如1％)的频率阶跃信号，得到标准化的机械功率响应信号，具体通过如下步骤得到：
17、设新能源电力系统中第i台同步机组(i＝1，2，…，ng；ng为同步机组总数)调速器-原动机模型的全阶传递函数为gi(s)，在其端口施加1％的频率阶跃信号δfstep(s)进行扰动试验，获得该机组机械功率响应的采样信号psim(s)：psim(s)＝-gi(s)·δfstep(s)。
18、进一步地，采用最小二乘法对所述频率阶跃信号与机械功率响应信号进行参数辨识，具体为：
19、将所述频率阶跃信号与机械功率响应信号之间的传递函数采用x阶(x＝1，2，…)模型表示为式中ax-1、ax-2、a0、bx-1、bx-2、b0等参数均为待辨识的模型系数；s为拉氏变换中的复数变量；
20、将频率阶跃信号δfstep(s)作为输入，机械功率响应信号psim(s)作为输出，采用最小二乘算法对x阶模型的模型系数进行辨识求解，得到降阶后的各机组调速器-原动机系统的x阶的降阶模型gxnd_order(s)；对于不同类型的同步机组，阶数x的值可相应变化。
21、进一步地，基于同步机组调门试验原理，对新能源机组进行有功控制信号和输出功率两种信号间的传递函数辨识，获得低阶的新能源机组频率响应模型，
22、基于同步机组调门试验原理，考虑新能源场站跟网型控制策略的频率下垂控制(阻尼控制)与虚拟惯量控制，得到新能源场站等效频率控制模型；
23、对于风电场站：根据新能源场站等效频率控制模型和其他控制环节模型，其他控制环节模型是包括风功率捕获模型、转子运动模型、功率环与电流环控制、最大功率追踪控制等控制环节形成的模型；将新能源场站等效频率控制模型和其他控制环节模型相乘，得到风电场站等效频率响应模型并将其他控制环节模型降阶，获得降阶后的风电场站等效频率响应模型；
24、gwind_l(s)＝ggrid-following_wind(s)geq_l(s)，
25、其中，ggrid-following_wind(s)为新能源场站等效频率控制模型的传递函数，kdw为新能源场站下垂控制系数，kvw为新能源场站虚拟惯量控制系数，tlw为低通滤波器时间常数，s为拉氏变换中的复数变量；δfwind(s)为风电场站端口频率；geq_l(s)为其他控制环节模型的降阶传递函数；
26、对于储能电站：储能电站等效频率响应模型式中kde、kve和tle本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，所述同步机组旋转惯量与装机规模数据指的是新能源电力系统中包含火电、水电所有同步机组的转子旋转动能以及其装机容量数据；
3.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，根据所述源数据，对同步机组调速系统进行机组调门实验，得到机端频率信号与机械功率响应信号；并采用最小二乘法对所述机端频率信号与机械功率响应信号进行参数辨识，得到各机组调速器-原动机系统的降阶模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，采用最小二乘法对所述频率阶跃信号与机械功率响应信号进行参数辨识，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，基于同步机组调门试验原理，对新能源机组进行有功控制信号和输出功率两种信号间的传递函数辨识，获得低阶的新能源机组频率响应模型，
6.根据权利要求1所述的基于新
7.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，基于所构建的新能源电力系统频率响应模型，采用隐式梯形积分法对频率响应过程进行快速求解，得到不同规模的有功功率故障下新能源电力系统频率指标，包括：
8.基于新能源电力系统的频率指标快速分析系统，其特征在于，该系统使用如权利要求1至7中任一所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法；该系统包括：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，所述同步机组旋转惯量与装机规模数据指的是新能源电力系统中包含火电、水电所有同步机组的转子旋转动能以及其装机容量数据；
3.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，根据所述源数据，对同步机组调速系统进行机组调门实验，得到机端频率信号与机械功率响应信号；并采用最小二乘法对所述机端频率信号与机械功率响应信号进行参数辨识，得到各机组调速器-原动机系统的降阶模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，采用最小二乘法对所述频率阶跃信号与机械功率响应信号进行参数辨识，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于新能源电力系统的频率指标快速分析方法，其特征在于，基于同步机组调门试验原理，对新能源机组进行有功控制信号和输出功率两种信号间的传递函数辨识，获得低阶的新能...
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