基于滑模控制的风电场储能电源一致性控制方法

1.本发明涉及一种控制方法，尤其涉及一种基于滑模控制的风电场储能电源一致性控制方法。


背景技术：

2.风电与电力电子设备的融合与渗透已成为电力系统规划与发展的一大趋势。然而，风电机组的大规模普及与并网会降低电网电能质量，带来风电场的输出功率波动问题。在小规模电力系统特别是孤立电力系统中，由于风能占电力供应的很大一部分，具有很强的随机性和不可预测性，为了稳定风电场的输出波动，一般在风机设置储能电源来实现，由于每个风机都设置一个储能电源，那么个电源的输出功率一致性差，从而造成风电场的输出功率仍然波动。
3.因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术方案。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供的一种基于滑模控制的风电场储能电源一致性控制方法，能够对风电场中的储能电源的输出功率是否一致进行准确的控制，从而确保整个风电场的功率输出稳定性。
5.本发明提供的一种基于滑模控制的风电场储能电源一致性控制方法，包括以下步骤：
6.s1.确定风电场拓扑结构：
7.风电场中具有不同额定容量的双馈异步风力发电机，每一台双馈异步风力发电机具有一个储能电源，在风电场的变压器的低压侧设置功率平滑电源；
8.s2.确定风电场拓扑结构中参数，并构建风电场的扰动模型；
9.s3.确定功率滑模面模型以及滑模控制器模型，基于滑模控制器模型控制风电场工作，判断储能电源的功耗状态是否达到滑模面，如是，风电场中各储能电源输出一致。
10.进一步，步骤s2中，通过如下方法构建风电场的扰动模型：
11.确定储能电源的输出功率：
[0012][0013]
其中，p
i
(t)表示第i个储能电源的能耗状态且p
i
(t)∈[
‑
1,1]，表示储能电源的额定容量；
[0014]
确定第i个储能电源的在t时刻的荷电状态soc
i
(t):
[0015][0016]
其中，soc
i
(0)是第i个储能电源的初始荷电状态，η
i
为i个储能电源的放电效率，
c
ess,i
表示第i个储能电源的容量，t表示放电时间；
[0017]
定义第i个储能电源的在t时刻的功耗状态
[0018]
将公式(1)代入到公式(2)中后再进行微分，得到第i个储能电源功耗状态
[0019][0020]
其中，
[0021]
基于储能电源状态的控制输入，构建如下模型：
[0022]
是第i个储能电源的初始控制输入；
[0023]
将公式(4)中的k
ess,i
p
i
采用v
i
(t)代替得到：
[0024][0025]
在公式(5)中增加非线性扰动得到:
[0026][0027]
将公式(6)进行简化：
[0028]
其中，公式(6)和公式(7)为扰动模型，且具有以下约束条件：
[0029]
存在任意λ1>0和λ2>0对于都有
[0030]
|f(e
i
,v
i
,t)
‑
f(e0,v0,t)|≤λ1|e
i
‑
e0|+λ2|v
i
‑
v0|；其中，i∈{1,2,
····
,n}，f(0,0,t)＝0。
[0031]
进一步，步骤s3中，滑模面模型为：
[0032][0033]
其中：δv
i
(t)＝v
i
(t)
‑
v
i
(0)，δv
i
(t)＝v
i
(t)
‑
v
i
(0)，v
i
(0)表示风电场拓扑结构中所选定的作为虚拟领导者的储能电源的状态，u
i1
(t)，u
j1
(t)分别是第i个，第j个储能系
统控制器的线性控制部分，l
ij
是风电场系统通讯网络拓扑图的laplacian矩阵元素，其中：
[0034]
为一个非负权重矩阵，b
i
>0表示第i个储能电源可以从领导者接收信息。
[0035]
进一步，第i个储能电源的控制器的线性控制部分通过如下方法确定：
[0036][0037]
其中，和分别代表与第i个储能电源和第j个储能电源最近的数据更新时间点。
[0038]
进一步，步骤s3中，滑模控制器为：
[0039][0040][0041]
其中，u
iect
(t)是滑模控制器的非线性部分，λ1,λ2是正时刻；α,β>2是常数，λ3满足下式：
[0042]
λ3≥sup{λ1(|e
1i
(t)|+|e0(t)|)+λ2(|e
2i
(t)|+|v0(t)|)+η}
[0043]
其中η>0是一个常数；
[0044]
表示第i个储能电源的最新刷新时间点的荷电状态减去t时刻的荷电状态
[0045]
表示第i个储能电源的最新刷新时间点的功耗状态减去t时刻的功耗状态。
[0046]
进一步，步骤s4中，滑模控制器通过如下条件触发：
[0047][0048]
其中：ρ
i
,φ
i
,θ
i
>0是常数参数，如果e
1h
(t)＝e
2h
(t)＝0；否则h＝0，代表e
1h
(t),e
2h
(t)表示虚拟领导者的相应的值。
[0049]
本发明的有益效果：通过本发明，能够对风电场中的储能电源的输出功率是否一致进行准确的控制，从而确保整个风电场的功率输出稳定性。
附图说明
[0050]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
[0051]
图1为本发明的风电场拓扑结构示意图。
[0052]
图2为风电场分布式控制结构示意图。
[0053]
图3为双馈风力发电机和储能电源的频率控制示意图。
[0054]
图4为储能电源使风力发电机转子速度恢复控制示意图。
具体实施方式
[0055]
以下结合说明书附图对本发明做出进一步详细说明：
[0056]
本发明提供的一种基于滑模控制的风电场储能电源一致性控制方法，包括以下步骤：
[0057]
s1.确定风电场拓扑结构：
[0058]
风电场中具有不同额定容量的双馈异步风力发电机，每一台双馈异步风力发电机具有一个储能电源，在风电场的变压器的低压侧设置功率平滑电源；如图1所示，ess表示储能电源，leaderess则表示虚拟领导者，psme也是储能电源，作为功率平滑电源；在确定风电场的拓扑结构时，还需要选定一个虚拟领导者，虚拟领导者接收来自电网的频率偏差信息，虚拟领导者通过环形拓扑与其他跟随者(出虚拟领导者外的其他储能电源)共享功率输出状态，使得跟随者ess做出反应，跟踪领导者的功率输出完成协同工作。需要注意的是，只有领导者ess的分布式控制器会接收到来自系统的频率偏差，其功率输出状态会传递给其他ess以完成协同工作；在下述公式中，虚拟领导者采用0表示，而跟随者采用1,2，
…
，n表示；
[0059]
s2.确定风电场拓扑结构中参数，并构建风电场的扰动模型；
[0060]
s3.确定功率滑模面模型以及滑模控制器模型，基于滑模控制器模型控制风电场工作，判断储能电源的功耗状态是否达到滑模面，如是，风电场中各储能电源输出一致，通过上述方法，能够对风电场中的储能电源的输出功率是否一致进行准确的控制，从而确保整个风电场的功率输出稳定性。事实上，储能电源ess的功率通过如下公式可以确定：
[0061]
p
eref
＝p
e1
+p
ef
；在风电场工作时，当风力较小，双馈发电机输出功率较低时，双馈发电机从储能电源吸收能量，从而恢复自身转子的速度，对于储能电源的控制依据风电场的频率偏差来实现对储能电源的控制，从而确保风电场输出的稳定性，风电场的频率偏差采用δf表示，当δf小于设定值时，通过储能电源控制器中的pi控制器控制储能电源ess的功率直接实现对风电机的功率补偿，当δf大于设定值时，则通过本发明的滑模控制器控制储能电源对风电机进行功率补偿，一方面简化控制的复杂度，另一方面有效提升风电机的功率稳定性。
[0062]
本实施例中，步骤s2中，通过如下方法构建风电场的扰动模型：
[0063]
确定储能电源的输出功率：
[0064][0065]
其中，p
i
(t)表示第i个储能电源的能耗状态且p
i
(t)∈[
‑
1,1]，表示储能电源的额定容量；
[0066]
确定第i个储能电源的在t时刻的荷电状态soc
i
(t):
[0067][0068]
其中，soc
i
(0)是第i个储能电源的初始荷电状态，η
i
为i个储能电源的放电效率，c
ess,i
表示第i个储能电源的容量，t表示放电时间；
[0069]
定义第i个储能电源的在t时刻的功耗状态
[0070]
将公式(1)代入到公式(2)中后再进行微分，得到第i个储能电源功耗状态
[0071][0072]
其中，
[0073]
基于储能电源状态的控制输入，构建如下模型：
[0074]
是第i个储能电源的初始控制输入；
[0075]
将公式(4)中的k
ess,i
p
i
采用v
i
(t)代替得到：
[0076][0077]
在公式(5)中增加非线性扰动得到:
[0078][0079]
将公式(6)进行简化：
[0080]
其中，公式(6)和公式(7)为扰动模型，且具有以下约束条件：
[0081]
存在任意λ1>0和λ2>0对于都有
[0082]
|f(e
i
,v
i
,t)
‑
f(e0,v0,t)|≤λ1|e
i
‑
e0|+λ2|v
i
‑
v0|(8)；其中，i∈{1,2,
····
,n}，f(0,0,t)＝0。
[0083]
本实施例中，步骤s3中，滑模面模型为：
[0084][0085]
其中：δv
i
(t)＝v
i
(t)
‑
v
i
(0)，δv
i
(t)＝v
i
(t)
‑
v
i
(0)，v
i
(0)表示风电场拓扑结构中所选定的作为虚拟领导者的储能电源的状态，u
i1
(t)，u
j1
(t)分别是第i个，第j个储能系统控制器的线性控制部分，l
ij
是风电场系统通讯网络拓扑图的laplacian矩阵元素，其中：
[0086]
如图3所示，图为储能电源之间的通信网络，利用一个无向图来代表该网络，其中代表点集合，是边集合，是非负权重矩阵，令作为图的一个边，其中是子点而是母点。对于任意i≠j，存在因此：
[0087]
为一个非负权重矩阵，表示节点i的领域，b
i
>0表示第i个储能电源可以从领导者接收信息。
[0088]
本实施例中，第i个储能电源的控制器的线性控制部分通过如下方法确定：
[0089][0090]
其中，和分别代表与第i个储能电源和第j个储能电源最近的数据更新时间点。
[0091]
步骤s3中，滑模控制器为：
[0092][0093][0094]
其中，u
iect
(t)是滑模控制器的非线性部分，λ1,λ2是正时刻；α,β>2是常数，λ3满足下式：
[0095]
λ3≥sup{λ1(|e
1i
(t)|+|e0(t)|)+λ2(|e
2i
(t)|+|v0(t)|)+η}
ꢀꢀꢀ
(14)
[0096]
其中η>0是一个常数；
[0097]
表示第i个储能电源的最新刷新时间点的荷电状态减去t
时刻的荷电状态
[0098]
表示第i个储能电源的最新刷新时间点的功耗状态减去t时刻的功耗状态。
[0099]
步骤s4中，滑模控制器通过如下条件触发：
[0100][0101]
其中：ρ
i
,f
i
,θ
i
>0是常数参数，如果e
1h
(t)＝e
2h
(t)＝0；否则h＝0，代表e
1h
(t),e
2h
(t)表示虚拟领导者的相应的值。
[0102]
为了证明本发明的有效性，下述为本发明的证明过程：
[0103]
考虑如下的lyapunov
‑
krasovskii函数
[0104][0105]
其中γ＝l+b，
[0106][0107]
其中v＝[v1,v2,
…
,v
n
]
t
，将滑模控制器的非线性输入公式(13)和状态方程(6)代入公式(17)，我们得到
[0108][0109]
其中f＝[f(e
i
(t),v
i
(t),t),kf(e
n
(t),v
n
(t),t)]
t
是式(6)中非线性部分的向量；f＝1
n
·
f(e0,v0,t)是式(7)中先导的非线性部分。现在定义χ
i
(t)＝e
i
(t)
‑
e0(t),根据假设1，我们可以得到。
[0110][0111][0112]
根据式(13)中提出的滑模控制策略，我们得到
[0113]
[0114]
注意到注意到于是
[0115][0116]
因此对于任意s(t)≠0，总有存在，这意味着状态变量总是可以在有限时间内到达滑模面，系统稳定。
[0117]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。