一种风机虚拟惯量控制参数的确定方法与流程

本发明涉及机组调频技术领域,具体地说是一种风机虚拟惯量控制参数的确定方法。

背景技术：

风机通过换流装置接入电力系统，因此其输出功率与系统频率解耦，不能响应系统的频率变化。如今风电接入电力系统规模的日益扩大，给系统频率稳定性带来挑战。虚拟惯量控制通过模拟同步机组的特性，使风机的输出功率随系统频率的变化而变化，从而改善系统频率特性。

目前，虚拟惯量控制的参数主要依据经验或仿真结果确定，缺乏理论依据，风机有可能在虚拟惯量控制的过程中达到转速下限，退出虚拟惯量控制，引起频率二次跌落，难以保证风机运行的稳定性和频率调整效果；且依赖仿真结果的方法运算量较大，当系统参数改变时需要重新进行大量计算。

技术实现要素：

本发明实施例中提供了一种风机虚拟惯量控制参数的确定方法，以解决现有技术中依赖经验或仿真结果确定的虚拟惯量控制参数难以保证风机运行稳定性和频率调整效果的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

本发明提供了一种风机虚拟惯量控制参数的确定方法，所述方法包括以下步骤：

基于虚拟惯量控制结束后，系统能够运行于平衡点的考虑，构建虚拟惯量参数的平衡约束；

根据系统的状态方程构建非线性规划，确定所述虚拟惯量参数的最优解。

进一步地，所述构建虚拟惯量参数的平衡约束的具体过程为：

采用虚拟惯量控制时的风机模型以及系统的频率响应模型，确定系统的状态方程；

在系统达到平衡时，各状态变量对时间导数为零，得到关于风机转速的二次多项式；

在满足虚拟惯量控制过程中达到平衡点，所述二次多项式至少一个根大于风机运行转速下限的条件下，得到虚拟惯量参数满足的平衡约束。

进一步地，所述风机模型为：

(1)式中，cp(λ,β)由下式确定：

其中，pew为风机输出的电磁功率；kp、kd为虚拟惯量控制的参数；δf为系统频率偏差量；k为风机最大功率跟踪曲线的系数；ω为风机转速；pmw为风机捕获的机械功率；ρ为空气密度；a为风力机扫过的面积；cp为风机的风能转换系数；λ为叶尖速比；λi为中间变量；r为风力机叶片半径；β为桨距角，vw为风速；hw为风机的惯性时间常数。

进一步地，所述系统的频率响应模型为：

(3)式中，r为同步机调节器调差系数；δpms为同步机机械功率的偏差量；km为与发电机功率因数和备用系数相关的系数；fh为原动机高压缸做功比例；tr为原动机再热时间常数；δpes为同步机电磁功率的偏差量；pl为负荷功率在初始时刻的变化量，由扰动初始时刻的频率变化率计算得出；hs为同步机的惯性时间常数。

进一步地，所述系统状态方程为：

所述在系统达到平衡时，各状态变量对时间导数为零，则有：

对ω在扰动前的运行点ω＝ω0处进行二阶近似，得到关于ω的二次多项式：

mω²+nω+q＝0(7)

(7)式中，

进一步地，所述虚拟惯量参数满足的平衡约束为：

或

进一步地，所述系统的状态方程为：

对(9)式在扰动前的系统运行点处进行线性化，得到：

以及频率最低点出现的时间：

频率最低点的表达式：

欲使虚拟惯量控制达到最佳调频效果，kp、kd应使δfmin最小，考虑式(8)中的平衡约束，则可构建以下非线性规划问题：

利用内点法求解所述非线性规划问题，得到kp、kd的最优解kp^*、kd^*，即为最终确定的虚拟惯量参数值。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

本发明针对虚拟惯量控制参数缺乏依据的缺点，提出了一种新的参数确定方法。推导关于虚拟惯量参数kp、kd的平衡约束，确保在虚拟惯量控制结束后，系统能够运行于平衡点；根据系统的状态方程构建非线性规划问题，确定kp、kd的最优值，在确保风机稳定运行的同时，实现调频效果的最优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述方法的流程示意图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明一种风机虚拟惯量控制参数的确定方法，方法包括以下步骤：

s1,基于虚拟惯量控制结束后，系统能够运行于平衡点的考虑，构建虚拟惯量参数的平衡约束；

s2,根据系统的状态方程构建非线性规划，确定所述虚拟惯量参数的最优解。

步骤s1中，构建虚拟惯量参数的平衡约束的具体过程为：

采用虚拟惯量控制时的风机模型以及系统的频率响应模型，确定系统的状态方程；

在系统达到平衡时，各状态变量对时间导数为零，得到关于风机转速的二次多项式；

在满足虚拟惯量控制过程中达到平衡点，所述二次多项式至少一个根大于风机运行转速下限的条件下，得到虚拟惯量参数满足的平衡约束。

为了保证在虚拟惯量的控制过程中，风机转速能够自行达到平衡状态且不低于转速下限，以避免退出虚拟惯量控制引起的频率二次跌落，需要对kp、kd做出约束。本步骤推导出了关于kp、kd的平衡约束。

采用虚拟惯量控制时，所述风机模型为：

(1)式中，cp(λ,β)由下式确定：

其中，pew为风机输出的电磁功率；kp、kd为虚拟惯量控制的参数；δf为系统频率偏差量；k为风机最大功率跟踪曲线的系数；ω为风机转速；pmw为风机捕获的机械功率；ρ为空气密度；a为风力机扫过的面积；cp为风机的风能转换系数；λ为叶尖速比；λi为中间变量；r为风力机叶片半径；β为桨距角，vw为风速；hw为风机的惯性时间常数。

系统的频率响应模型为：

(3)式中，r为同步机调节器调差系数；δpms为同步机机械功率的偏差量；km为与发电机功率因数和备用系数相关的系数；fh为原动机高压缸做功比例；tr为原动机再热时间常数；δpes为同步机电磁功率的偏差量；pl为负荷功率在初始时刻的变化量，由扰动初始时刻的频率变化率计算得出；hs为同步机的惯性时间常数。当系统中有多台同步发电机时，上述参数是多台机的等效参数。

将(1)(2)两式联立并整理，得到系统状态方程为：

在系统达到平衡时，各状态变量对时间导数为零，则有：

为简化计算，对ω在扰动前的运行点ω＝ω0处进行二阶近似，

对(6)式进行整理，得到关于ω的二次多项式：

mω²+nω+q＝0(7)

(7)式中，

欲使风机在虚拟惯量控制的过程中能够达到平衡点，则方程(7)必须是可解的，且至少有一个根大于风机运行的转速下限0.7，得到虚拟惯量参数满足的平衡约束为：

或

确保风机在虚拟惯量控制结束时运行在平衡点。通过化简系统平衡点的表达式，推导出平衡约束，能够有效防止风机转速失去平衡。

步骤s2中，对系统频率最低点进行优化。通过将系统的状态方程线性化，将虚拟惯量控制的参数优化问题转化为非线性规划问题，优化频率极小值，实现最优的调频效果。

关于kp、kd的平衡约束保证了风电机组的稳定运行，除此之外，kp、kd还应使系统频率响应尽可能地优化。本步骤通过构建非线性优化模型，实现了对频率极值点的优化。系统的状态方程为：

对(9)式在扰动前的系统运行点处进行线性化，得到：

求解以上(10)微分方程组，可得：

以及频率最低点出现的时间：

频率最低点的表达式：

欲使虚拟惯量控制达到最佳调频效果，kp、kd应使δfmin最小，考虑式(8)中的平衡约束，则可构建以下非线性规划问题：

联立(12)(13)两式，则(14)式可整理为：

利用内点求解非线性规划问题(15)，得到kp、kd的最优解kp^*、kd^*，即为最终确定的虚拟惯量参数值。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。