基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法

本发明涉及电力系统稳定控制领域，具体的说，涉及一种基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法。针对新型电力系统，提出并设计了利用广域量测数据辨识得到的动态模型进行系统内不同对象预测控制的方法，从而构建了数据驱动的多控制器协同的新型电力系统稳定控制框架，为新型电力系统的振荡抑制与阻尼增强提供理论指导。

背景技术：

1、为实现“碳达峰、碳中和”，有效地应对“两高一低”带来的挑战，以新能源为主体的新型电力系统应运而生。在新型电力系统的发展过程中，新能源固有的低惯量特性和低阻尼特性会显著恶化电力系统的动态性能，导致系统极易发生低频振荡或次、超同步振荡等问题，严重威胁系统稳定、设备安全和电能质量，限制可再生能源的高效消纳。同时，新型电力系统模型呈现“灰箱化”趋势，新能源场站的参数和模型难以获取，依赖于元件的高维详细模型难以建立。因此，研究新型电力系统的振荡演化辨识及抑制方法，设计基于数据驱动的阻尼控制方法，对新型电力系统的稳定控制具有重要的现实意义。

2、在现有的控制方法中，一种典型的安装于线路的振荡控制方法，即一旦检测到振荡发散会切除整条线路及大面积的新能源场站，不仅无法有效应对规模化新能源接入引起的新型振荡模式，还严重影响了新能源的正常发电。此外，装设于火电机组的电力系统稳定器pss、直流输电的附加阻尼控制器、广域阻尼控制器，能够一定程度增强新型电力系统关键区间模态的阻尼水平，但是这些控制器大都基于固定的运行状态通过相位补偿而设定，对于风电和光伏出力的随机性与波动性适应性较差，无法具备应对不同运行场景控制效果的鲁棒性。

3、相关研究新型电力系统的振荡抑制与阻尼增强技术主要存在三方面问题：

4、1.专利《一种基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法》

5、(cn113036780a)和专利《基于动态模式分解的电力系统振荡的识别方法》(cn114003854a)采用了数据驱动的方式对振荡参数进行了模态辨识，专利《一种基于电网区域划分的系统区域惯量辨识方法》(cn115189352a)采用数据驱动的方式对系统的区域惯量进行了辨识，专利《基于广域多信号输入分层控制的pss设计方法》(cn107346892a)采用留数法设计了基于广域信号的多信号输入分层控制器，专利《电力系统动态稳定在线评估方法》(cn103368175a)采用数据驱动的方式辨识得到了低频振荡模式并筛选出振荡模式信息。上述专利都缺少优化控制环节；

6、2.论文《计及风电接入的大规模电力系统阻尼控制研究》提出了一种基于模型预测控制的阻尼控制器设计方法，论文《考虑时滞的电力系统阻尼控制器设计》基于电力系统模型辨识给出了广域控制器参数设计方法，提出了一种适用于互联电力系统的广域阻尼优化控制方法，都依赖于电力系统模型，无法实现对新型电力系统的在线预测与控制，专利《一种适用于互联电力系统的广域阻尼优化控制方法》(cn110365009a)以发电机为研究对象，构建了发电机的动态模型，依赖于系统模型；

7、3.论文《含并网风电场电力系统次同步振荡阻尼控制研究》提出了广域时滞相关阻尼控制器设计方法，其控制对象为风电机组，专利《一种电力系统区域间振荡抑制的广域阻尼控制器设计方法》(cn112531736a)提出了一种电力系统区域间振荡抑制的广域阻尼控制器设计方法，其控制对象为本地的电力系统静态稳定器(lpss)，专利《用于风电并网系统的svc附加双通道阻尼控制设计方法》(cn114512992a)提出了svc附加双通道广域阻尼控制器设计方法，并完成了svc和pss的协调优化控制，专利《基于wams的电力系统低频振荡协调阻尼控制方法》

8、(cn103311939a)提出了低频振荡的分层分区控制方法，并给出了系统降阶模型和控制器设计方法，其研究对象为传统的火电机组。上述论文和专利都是针对单一或少数的控制对象进行控制，缺少新能源、传统火电机组、换流站、pss和svc等控制对象之间的协调控制，参数设计时不考虑控制对象彼此影响，可能会导致新型电力系统的性能恶化，甚至导致系统的不稳定。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是新型电力系统的振荡抑制与阻尼增强问题，具体为：振荡抑制方法依赖于详细模型的问题、振荡抑制方法自适应能力差的问题以及分散控制设计控制性能差的问题。本发明的目的是设计一种不基于模型的、通过数据驱动在线辨识预测的、协同不同控制对象的新型电力系统稳定控制方法，以实现新型电力系统的振荡抑制与阻尼增强。

2、基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为，包括如下步骤：

3、步骤一、考虑到电力系统采样量测数据为离散形式，且包含不同稳定控制器的控制输入，广域监测系统从受控的新型电力系统采集量测数据，构造过去的状态量测量矩阵、当前的状态量测矩阵、控制量测矩阵π，并通过构造的矩阵得到新型电力系统的离散时间状态方程；

4、步骤二、根据量测数据辨识(量测数据辨识是指使用系统实时数据进行参数辨识，用来构造实际系统的动态方程)得到的离散时间系统状态方程，对其进行连续化转换，可以得到连续系统的系统矩阵ac，并对系统矩阵进行模态分析，通过模态分析结果选择控制器的安装位置和控制信号；

5、步骤三、根据数据驱动(数据驱动是指利用采集的海量数据，将数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型)辨识得到的新型电力系统动态模型，以系统关键量测的振荡幅度与控制器动作的调节幅度的加权和最小为目标，对系统内不同的控制对象进行模型预测优化控制。

6、有益效果

7、本发明提出并设计了利用广域量测数据辨识得到的系统模型进行系统内不同对象预测控制的方法，能够通过数据驱动在线辨识预测系统模型，进而实现新型电力系统不同控制对象的协同控制，增强系统的阻尼水平。

技术特征：

1.基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤1进一步包括如下内容：

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤1进一步包括如下内容：

4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤1进一步包括如下内容：

5.根据权利要求1所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤2进一步包括如下内容：

6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤2进一步包括如下内容：

7.根据权利要求1所述的基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，其特征为：所述步骤3进一步包括如下内容：

技术总结
基于数据驱动的新型电力系统广域预测阻尼控制方法，包括如下步骤：考虑到电力系统采样量测数据为离散形式，且包含不同稳定控制器的控制输入，广域监测系统从受控的新型电力系统采集量测数据，构造过去的状态量测量矩阵当前的状态量测矩阵控制量测矩阵Π，并通过构造的矩阵得到新型电力系统的离散时间状态方程；根据量测数据辨识得到的离散时间系统状态方程，对其连续化转换得到连续系统的系统矩阵，进而通过模态分析选择控制器的安装位置和控制信号；根据数据驱动辨识得到的新型电力系统动态模型，对系统内不同的控制对象进行模型预测优化控制，实现增强系统阻尼的目的。

技术研发人员：王子涵,李庚银,孙冠群,伍珀苇,郑乐,夏世威,徐衍会,王定美,蔡德福,程东,周煜人,刘鑫
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13