[发明专利]直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法

说明书

本发明公开了直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法，该方法包括如下步骤：(S1)基于平均系统频率模型，将所有调速系统的模型替换为一阶等效模型，获取电网频率响应的表达式；(S2)对步骤(S1)得到的频率响应表达式进行求解，获取电网频率响应初始曲线；(S3)断电网频率是否触发分布式光伏低频保护整定值；(S4)判断电网频率是否触发低频减载；(S5)修正电网频率响应初始曲线，并输出结果。通过上述方案，本发明达到了电网频率预测的结果更加全面与准确的目的，具有很高的实用价值和推广价值。

技术领域

本发明属于光伏测试技术领域，具体地讲，是涉及直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法。

背景技术

近年来，我国分布式光伏发展迅速。但是，分布式光伏机组不具备一次调频能力，光伏机组为非旋转的静止元件，通过换流器并网，自身无转动惯量，大量替代常规电源后，降低了系统等效转动惯量，这会恶化受端电网应对有功功率缺额的能力，在相同的边界条件下系统频率可能下跌得更低。并且，光伏对系统频率和电压波动的耐受能力较差，易发生脱网，这会增加诸如直流闭锁故障后的功率缺额，造成频率进一步下跌，可能引发低频减载动作，造成连锁故障。

目前，常用的电网频率偏移分析方法可分为基于模型分析的解析法、基于量测数据和系统辨识方法的时域仿真法和智能算法三大类。基于模型分析的解析法主要是对系统进行单机等值，常用的等值模型主要有平均系统频率模型(average system frequencymodel，ASF)、系统频率响应模型(system frequency response model，SFR)。基于量测数据和系统辨识方法的时域仿真法主要是建立多机系统频率响应等值聚合的仿真模型，然后通过仿真分析各类非线性环节对系统频率动态的影响。基于智能算法的电网频率预测主要是以扰动量、扰动前稳态信息和扰动后瞬间机组功率变化等为输入特征，通过神经网络和支持向量回归等方法对扰动后的电网最低频率、最大频率变化率和准稳态频率进行预测。

虽然上述研究能在传统电力系统发生扰动后对系统频率有较精确的预测，但是仍存在以下问题：1.在电网发生扰动后对分布式光伏高渗透下的直流受端电网进行频率预测时，没有考虑光伏低频耐受能力对暂态频率偏移的影响，即光伏脱网后造成频率进一步下降的情况，导致预测结果过于乐观，预测误差将增大；2.没有考虑直流闭锁造成大量有功功率缺失时，受端电网在光伏大面积低频脱网后可能引发的低频减载动作，导致预测结果误差进一步增大。因此如何解决现有技术中存在的问题是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明提供直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法，解决了传统预测结果过于乐观、预测误差很大的问题，使得电网频率预测的结果更加全面与准确。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法，包括如下步骤：

(S1)基于平均系统频率模型，将所有调速系统的模型替换为一阶等效模型，获取电网频率响应的表达式；

(S2)对步骤(S1)得到的频率响应表达式进行求解，获取电网频率响应初始曲线；

(S3)断电网频率是否触发分布式光伏低频保护整定值；

(S4)判断电网频率是否触发低频减载；

(S5)修正电网频率响应初始曲线，并输出结果。

具体地，所述步骤(S4)判断电网频率是否触发低频减载，如果不是，执行步骤(S5)，如果是执行步骤(S2)。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：