[发明专利]一种基于风水协同发电模式下的智能电网频率控制方法

权利要求书

1.一种基于风水协同发电模式下的智能电网频率控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

在风力资源与小水电资源丰富的某些地区，利用二者在季节和昼夜间的发电互补特性，同时利用电池储能系统在调频方面的柔性控制作用，构建含有模型预测控制器的风水储微网系统，该系统包括风电场、小水电场、储能系统、负荷及模型预测控制器，根据风电机组与小水电机组能否满足本地负荷需求，分为孤岛运行与并网运行两种工作方式；在独立微网或者电网频率发生波动超出约束范围时，利用模型预测控制器提供风水储三者的有功增量参考值，从而抑制微网频率波动或协助电网调频，实现风水储联合调频的协同增效优势；

采用基于模型预测控制法的主控制器，建立以频率偏差和经济效益为优化目标的预测模型，通过求解滚动时域最优控制问题，在风水储三者参与电网调频或者微网调频时，能够实时调整约束条件，最大限度提高风能与水能的利用率，产生风电、小水电与储能的最优出力信号；

当分布式电源无法满足本地负荷选择并网运行时，采用模型预测控制器模式1：当电网频率波动超出约束范围时，优先利用风电与小水电的有功备用增加出力或者储能充电模式吸收多余电能同时兼顾经济效益，从而协助电网调频；作为独立微网孤岛运行时，采用模型预测控制器模式2：当独立微网由于负荷投切或者由于风速或径流量变化造成风电或者小水电出力波动，引发独立微网频率超出约束范围时，模型预测控制器根据风电机组、小水电机组与储能的当前状态协调三者的出力，及时消除功率差额，以使微网系统频率尽快恢复至正常范围内；

所述模型预测控制器模式1包括以下部分：

(1)获取电网频率的测量数据，并判断电网此刻的频率是否处于正常范围内；

(2)若此刻电网的频率波动超出正常范围，基于模型预测控制法的主控制器会根据当前微网的频率偏差以及风电、小水电与储能系统的状态来协调三者的出力，共同参与电网调频，所建立的系统模型的状态空间描述如下：

其中：x_k为状态变量，x_k+1为状态空间模型预测的下一时刻的状态变量，u_k为控制输入变量，y_k为系统输出变量，A_c为系统矩阵，B_c为输入矩阵，C_c为输出矩阵，k表示离散系统第k个采样时刻；

状态变量：

x_k＝[f_k,P_1,k,P_2,k,SOC_k]^T (2)

系统输入：

u_k＝[ΔP_1,k,ΔP_2,k,ΔP_3,k]^T (3)

系统输出：

y_k＝f_k (4)

系数矩阵如下：

其中：f_k表示k时刻电网的频率，f₀表示电网的额定频率，P_1,k、P_2,k分别表示风电与小水电两者的有功出力总值，SOC_k表示k时刻储能电池荷电状态，ΔP_1,k、ΔP_2,k、ΔP_3,k分别代表风电、小水电和储能各自承担的有功增量，T_s为采样时间，H为电网等效惯量系数，E表示储能容量；

(3)在控制模式1下的风水储联合调频控制策略中，模型预测控制器需要寻找最优的控制输入参与电网调频，其目标函数定义如下：

其中，N表示预测时域，P表示控制时域，α、β、γ、δ、λ分别表示相应项的加权系数，C为常数，a、b、c分别表示风电、小水电与储能系统出力的单位控制成本；第一项表示尽可能发挥风水储参与电网调频的作用；第二、三、四项表示当电网频率低于规定范围，需要增加出力时，优先由风电与小水电的有功备用来提供，当电网频率高于规定范围，需要减小出力时，优先由储能装置转为充电状态吸收多余电能，以减小风能与水能资源的浪费；第五项表示要考虑到风水储协调出力时的经济效益，尽可能减小控制成本；约束条件在每个采样时刻实时更新，设置为：

其中，ΔP_1,min、ΔP_1,max、ΔP_2,min、ΔP_2,max、ΔP_3,min与ΔP_3,max分别代表风电、小水电和储能各自承担的有功增量最小值与最大值，P_1,min与P_2,min分别表示风电机组与小水电机组的最小出力值，SOC_max与SOC_min表示储能荷电状态的上下限，P_1,max表示采样时刻风电机组能够承担的最大出力值，P_2,max表示采样时刻小水电机组能够承担的最大出力值，分别定义为：

其中，η表示发电机组效率，ρ表示空气密度，R表示叶片半径，v_k表示风速，C_p表示风能利用系数，R_k表示径流量，H表示水头高度；模型预测控制器在每一次采样进行滚动优化时，都会根据此时的风速v_k、径流量R_k，以分段函数的形式对约束条件P_1,max与P_2,max进行更新，然后通过求解最优化问题，得出风电、小水电与储能系统满足约束条件的最优出力指令；

(4)风电、小水电与储能系统响应最优出力指令，释放有功备用，参与电网调频；

所述模型预测控制器模式2包括以下部分：

(1)获取微网频率的测量数据，并判断微网此刻的频率是否处于正常范围内；

(2)若此刻微网的频率波动超出正常范围，基于模型预测控制法的主控制器会根据当前微网的频率偏差以及风电，小水电与储能系统的状态来协调三者的出力，共同参与微网频率控制使其恢复至正常值，所建立的系统模型的状态空间方程如式(1)所示，状态变量：

x_k＝[f′_k,P_1,k,P_2,k,SOC_k]^T (10)

系统输入：

u_k＝[ΔP_1,k,ΔP_2,k,ΔP_3,k]^T (11)

系统输出：

y_k＝f′_k (12)

系数矩阵如下：

其中：f’_k表示k时刻微网的频率，P_1,k、P_2,k分别表示风电与小水电两者的有功出力总值，SOC_k表示储能电池荷电状态，ΔP_1,k、ΔP_2,k、ΔP_3,k分别代表风电、小水电和储能各自承担的有功增量，T_s为采样时间，H’为微网系统等效惯量系数，其余变量定义与模式一中相同；

(3)在此独立微网的风水储联合调频控制策略中，模型预测控制器需要寻找最优的控制输入使得微网频率偏差尽可能为0，其目标函数定义如下：

其中，α、β、γ、δ为加权系数，α设置为四个参数中的最大值，使得频率与参考值尽可能接近，合理设置β、γ、δ从而协调风水储资源的出力值，减小浪费，产生较好的经济效益；其约束条件的设置以及约束条件的更新与模式1中的描述一致；模型预测控制器基于优化目标与约束条件求解最优化问题，得出风电、小水电与储能系统的最优出力指令；

(4)风电、小水电与储能系统响应最优出力指令，释放有功备用，使微网频率恢复至正常值。

2.根据权利要求1所述的基于风水协同发电模式下的智能电网频率控制方法，其特征在于，在模型预测控制器模式1与模型预测控制器模式2中的所有参数均根据实际需求进行调整设置，以使控制效果达到最优。