[发明专利]一种电池储能电站无功功率快速控制方法及系统

说明书

本发明公开一种电池储能电站无功功率快速控制方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1，建立神经元网络，其输入为系统电压采样值、系统电压控制目标值、运行逆变器数量、逆变器当前功率值、逆变器额定功率值，神经元网络的输出为逆变器无功功率指令值；先使用训练样本对神经元网络进行训练，再将训练完成的神经元网络实际运用于电池储能电站中，并在运行过程中持续进行训练改进；步骤2，神经元网络根据输入值计算并输出逆变器无功功率指令，将该指令传送至逆变器，逆变器根据该指令发出指定的无功功率。此种技术方案通过对电池储能电站无功功率的快速控制，来减少系统电压的波动范围，提升电网的电压稳定性及供电可靠性。

技术领域

本发明属于智能电网以及能量存储与转换技术领域，特别涉及一种电池储能电站无功功率控制方法及系统，适用于电池储能电站。

背景技术

电网自动电压控制系统的控制周期比较长，一般在几十秒到几分钟之间，若期间电网受到较大的扰动，比如系统发生接地故障、甩大负荷等，则将导致系统电压出现较大波动，影响供电质量。电池储能电站若按照电网自动电压控制系统的指令进行定无功功率控制则无法在系统扰动期间为系统提供电压支撑。若电池储能电站采用就地控制，并按定电压控制模式进行控制，则由于逆变器到并网点之间的阻抗存在差异，容易导致逆变器无功出力不均，在电池储能电站内部形成无功环流，影响逆变器控制的稳定性，同时导致损耗增加。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种电池储能电站无功功率快速控制方法及系统，其可提升电网的稳定性及供电可靠性。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种电池储能电站无功功率快速控制方法，包括如下步骤：

步骤1，事先建立神经元网络，以供电池储能电站功率控制过程中使用，该神经元网络的输入为系统电压采样值、系统电压控制目标值、运行逆变器数量、逆变器当前功率值、逆变器额定功率值，神经元网络的输出为逆变器无功功率指令值；使用训练样本对神经元网络进行训练；

步骤2，在具体进行电池储能电站功率控制时，将相应数值输入步骤1建立的神经元网络，神经元网络根据输入值计算并输出逆变器无功功率指令，将该指令传送至逆变器，逆变器根据该指令发出指定的无功功率。

上述步骤1中，训练样本采用本电站的仿真数据，或者相似电池储能电站的无功出力与电压变化的历史数据。

上述步骤1中，在运行过程中持续对神经元网络进行训练改进的具体内容是：利用实际的系统电压采样值、系统电压控制目标值、逆变器无功功率指令值持续进行训练，并将系统电压采样值延时T后输入神经元网络，作为控制效果反馈量，由神经元网络计算控制偏差量，并对神经元网络进行训练，直到控制偏差小于允许的偏差值为止。

上述步骤2中，神经元网络输出的逆变器无功功率指令经快速通讯网络传送至逆变器。

上述步骤2中，逆变器采用定功率控制模式，根据神经元网络输出的逆变器无功功率指令发出指定的无功功率，采用定功率控制模式可避免出现环流。

一种电池储能电站无功功率快速控制系统，包括：

神经元网络，其输入为系统电压采样值、系统电压控制目标值、运行逆变器数量、逆变器当前功率值、逆变器额定功率值；其输出为逆变器无功功率指令；所述神经元网络采用训练样本进行训练，并在训练完成后实际运用于电池储能电站中，并在运行过程中持续进行训练改进；以及，

逆变器，其根据神经元网络输出的逆变器无功功率指令发出指定的无功功率。

上述神经元网络的训练样本采用本电站的仿真数据，或者相似电池储能电站的无功出力与电压变化的历史数据。