【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风力发电，特别涉及一种风电场惯量响应控制方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着新型电力系统的快速发展，新能源发电得到了广泛的应用，如风力发电，并不断提高在电力系统中的占比。然而，由于新能源发电具有低抗扰、弱阻尼和弱支撑性等特点，使得系统同步支撑能力减弱，转动惯量降低，电网频率和电压稳定水平下降，电网安全稳定问题越来越突出。
2、目前，为了保障电力系统安全稳定的运行，电网对新能源并网要求提供了主动支撑，以提升新能源电力消纳比例。根据研究及实践经验，在没有外加储能的情况下，风电机组参与电网调频的方法主要有：转子动能控制、桨距角控制、转速控制，当风电机组具备上述调频能力后，风电场可以协调控制风电机组参与系统调频，从而实现调频有功的协调优化分配，以及新能源场站主动支撑电网。作为风力发电机核心功能之一，惯量响应能在电网频率快速扰动时迅速调节输出功率，以稳定电网频率，维持电力系统安全运行。
3、目前为了响应电网频率的快速变化，风电场需完成频率变化对应的调频功率的计算、全场风电机组惯量指令的分配及下发，风电场内各机组需对惯量指令进行响应，这对风电场的惯量响应时间以及控制精度均提出了较高的要求。然而，在实际应用中，由于各个风电场站中各风电机组的机位处风况存在差异、发电机及变流器等执行机构响应特性存在差异，因此会导致风电机组响应惯量指令时执行效果与期望不一致，惯量响应的功率跟踪性能不佳，甚至无法满足国家标准和行业标准对惯量响应的指标要求。
4、综上，为了提高电网的稳定性，如何对惯量响应进行控
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种风电场惯量响应控制方法、装置、设备及存储介质，能够提高惯量响应控制的精度，在电网频率扰动时准确的调节输出功率，以稳定电网频率，维持电力系统安全运行，同时提高了风电机组的电网友好性。其具体方案如下：
2、第一方面，本申请公开了一种风电场惯量响应控制方法，应用于风电场控制系统，包括：
3、当监测到电网频率发生快速扰动时，获取当前场级功率指令，并分别获取当前目标风电场和所述目标风电场内各风电机组的运行状态数据，得到当前场级运行数据和当前单机运行数据；
4、将所述当前场级运行数据和多个所述当前单机运行数据输入至训练后的风电场运行模型中，以获取用于对所述目标风电场进行惯量响应的前馈补偿功率；所述风电场运行模型为利用训练集依次对基于lightgbm构建的单机控制性能模型和基于决策树构建的场级控制性能模型进行训练后得到的模型，所述训练集包括历史场级运行数据和历史单机运行数据；
5、将所述前馈补偿功率添加至所述当前场级功率指令中，得到目标惯量指令，并将所述目标惯量指令分配及下发至各所述风电机组，以利用所述目标惯量指令使各所述风电机组参与惯量响应。
6、可选的，所述风电场惯量响应控制方法，还包括：
7、获取目标风电场和所述目标风电场内各风电机组在不同工况下的历史运行状态数据，得到历史场级运行数据和历史单机运行数据；
8、基于所述历史场级运行数据和所述历史单机运行数据分别计算所述目标风电场和各所述风电机组在进行惯量响应过程中的控制指标和统计量，得到历史控制指标和历史统计量；所述历史控制指标包括稳态误差以及功率指令与反馈之间的差值；
9、分别对所述历史控制指标和所述历史统计量进行数据处理，得到处理后控制指标和处理后统计量；
10、将各所述风电机组对应的所述处理后控制指标和所述处理后统计量作为数据集输入至基于lightgbm构建的单机控制性能模型中进行模型训练，并获取训练过程中所述单机控制性能模型的输出，得到单机预测指标输出；
11、分别利用各所述风电机组对应的所述处理后控制指标计算对应所述风电机组的分布情况；
12、将所述分布情况、所述单机预测指标输出、所述历史场级运行数据和所述目标风电场的对应的所述历史控制指标作为训练集输入至基于决策树构建的场级控制性能模型中进行训练，得到所述风电场运行模型。
13、可选的，所述将各所述风电机组对应的所述处理后控制指标和所述处理后统计量作为数据集输入至基于lightgbm构建的单机控制性能模型中进行模型训练，包括：
14、将各所述风电机组对应的所述处理后控制指标和所述处理后统计量作为数据集输入至基于lightgbm构建的单机控制性能模型中，以基于所述处理后控制指标和所述处理后统计量，并利用五折交叉验证法对所述单机控制性能模型进行模型训练。
15、可选的，所述基于所述处理后控制指标和所述处理后统计量，并利用五折交叉验证法对所述单机控制性能模型进行模型训练，包括：
16、将所述处理后控制指标作为标签，所述处理后统计量作为特征，并利用五折交叉验证法对所述单机控制性能模型进行模型训练。
17、可选的，所述分别对所述历史控制指标和所述历史统计量进行数据处理，得到处理后控制指标和处理后统计量，包括：
18、分别将所述历史控制指标和所述历史统计量转换为标幺值，得到处理后控制指标和处理后统计量。
19、可选的，所述分别利用各所述风电机组对应的所述处理后控制指标计算对应所述风电机组的分布情况，包括：
20、分别利用各所述风电机组对应的所述处理后控制指标并利用直方图分箱法计算对应所述风电机组的分布情况。
21、可选的，所述将所述分布情况、所述单机预测指标输出、所述历史场级运行数据和所述目标风电场的对应的所述历史控制指标作为训练集输入至基于决策树构建的场级控制性能模型中进行训练，得到所述风电场运行模型，包括：
22、将所述分布情况、所述单机预测指标输出、所述历史场级运行数据和所述目标风电场的对应的所述历史控制指标作为训练集输入至基于决策树构建的场级控制性能模型中，并将所述目标风电场的对应的所述历史场级运行数据中的场级功率指令作为标签、将所述历史控制指标及各所述风电机组对应的所述分布情况作为特征进行模型训练，得到所述风电场运行模型。
23、第二方面，本申请公开了一种风电场惯量响应控制装置，应用于风电场控制系统，包括：
24、数据获取模块，用于当监测到电网频率发生快速扰动时，分别获取当前目标风电场和所述目标风电场内各风电机组的运行状态数据，得到当前场级运行数据和当前单机运行数据；
25、运行数据输入模块，用于将所述当前场级运行数据和多个所述当前单机运行数据输入至训练后的风电场运行模型中，以获取用于对所述目标风电场进行惯量响应的前馈补偿功率；所述风电场运行模型为利用训练集依次对基于lightgbm构建的单机控制性能模型和基于决策树构建的场级控制性能模型进行训练后得到的模型，所述训练集包括历史场级运行数据和历史单机运行数据；
26、添加模块，用于将所述前馈补偿功率添加至所述当前场级功率指令中，得到目标惯量指令；...
【技术保护点】
1.一种风电场惯量响应控制方法，其特征在于，应用于风电场控制系统，包括：
2.根据权利要求1所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述将各所述风电机组对应的所述处理后控制指标和所述处理后统计量作为数据集输入至基于LightGBM构建的单机控制性能模型中进行模型训练，包括：
4.根据权利要求3所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述基于所述处理后控制指标和所述处理后统计量，并利用五折交叉验证法对所述单机控制性能模型进行模型训练，包括：
5.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述分别对所述历史控制指标和所述历史统计量进行数据处理，得到处理后控制指标和处理后统计量，包括：
6.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述分别利用各所述风电机组对应的所述处理后控制指标计算对应所述风电机组的分布情况，包括：
7.根据权利要求2至6任一项所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述将所述分布情况、所述单
8.一种风电场惯量响应控制装置，其特征在于，应用于风电场控制系统，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的风电场惯量响应控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风电场惯量响应控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风电场惯量响应控制方法，其特征在于，应用于风电场控制系统，包括：
2.根据权利要求1所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述将各所述风电机组对应的所述处理后控制指标和所述处理后统计量作为数据集输入至基于lightgbm构建的单机控制性能模型中进行模型训练，包括：
4.根据权利要求3所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述基于所述处理后控制指标和所述处理后统计量，并利用五折交叉验证法对所述单机控制性能模型进行模型训练，包括：
5.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在于，所述分别对所述历史控制指标和所述历史统计量进行数据处理，得到处理后控制指标和处理后统计量，包括：
6.根据权利要求2所述的风电场惯量响应控制方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴倩，张瑜，张玉，葛颖奇，武赟，杜永磊，
申请(专利权)人：运达能源科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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