一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略

本发明涉及新型电力系统频率稳定与控制领域，特别是一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略。

背景技术：

1、随着风电的大规模发展，大规模风电并网给电网运行带来了严峻挑战。风电渗透率的增加导致传统同步发电机在系统中的比例下降,系统备用容量和转动惯量也相应地减少。为了使电力系统能够安全稳定运行，需要让风电机组具有惯量响应能力，参与电网频率调节。

2、风电机组的逐步惯性控制(stepwise inertial control,sic)调频策略属于惯性调频策略，其利用风轮所储存的动能参与电网调频，能够在短时间内快速释放转子动能支撑电网频率。但由于传统sic策略控制参数较多，且精度要求过高，不同场景下需要不同的控制参数才能达到良好的控制效果。而且风机转子动能有限，转子转速有最低限额，跌破最低限额将迫使风机停止运行。为避免此状况，在转速降低至最小限额时，风机退出系统调频，瞬时快速降低输出功率稳定转子转速，此过程相当于对系统再次产生负面的功率冲击，系统频率将出现二次跌落现象。而sic最优控制的目标效果就是为了使系统频率在达到最低点时能够保持稳定，同时风机逐步降低输出电功率至调频前输出电功率值以下，而后再逐步回到初始运行点。在风机完成最关键调频任务后，同步机的一次调频功率已充分释放，此时风机应在不引发系统频率二次跌落的前提下回到初始运行点不再出现频率二次跌落现象。整个sic最优控制调频过程体现了风机辅助频率控制和同步机一次调频的协调配合。风机响应快但是调频能力有限，同步机调频能力强但是响应较慢，二者相互配合，共同实现了更好的系统频率响应。因此，研究设计基于逐步惯性控制的风电调频最优控制改善系统频率跌落的调频策略具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明目的在于，提供一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略。本发明可以在系统频率达到最低点时使频率稳定不变，待风机转速恢复后切回mppt模式继续稳定运行。利用优化算法可以在不同场景下寻优出最佳风电出力增发量δpup，使系统频率最低点进一步升高。

2、本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

3、一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略，其步骤如下：

4、步骤1、根据传统逐步惯性控制(stepwise inertial control,sic)策略，在风机短时超发阶段和恢复阶段之间引入功率过渡阶段，在此基础上提出逐步惯性最优控制(stepwise inertial optimal control,sioc)策略；

5、步骤2、在步骤1提出的功率过渡阶段基础上，根据系统频率响应(systemfrequency response,sfr)模型，建立同步机出力增量δpg与电网频率偏差δf的传递函数，根据两者之间的传递关系推导出关于δpg与时间t的时域表达式，进一步推导出关于风机出力增量δpw与t的时域表达式作为风机过渡阶段的控制策略；

6、步骤3、利用光学显微镜算法(optical microscope algorithm,oma)寻优获得风机逐步惯性最优控制的最大出力增量δpup。

7、进一步的，步骤1中提出的逐步惯性最优控制策略具体过程如下：

8、步骤21、风机一开始正常工作在最大功率点跟踪点(maximum power pointtracking,mppt)模式下的a点，输出的电磁功率pw0等于风机捕获的机械功率pm0，转子转速为ω0，输出功率pw＝pmppt＝pw0；t0时刻，系统突然出现功率不平衡，导致频率下降，风机检测到频率下降超过死区限值，随即切换到调频模式，立即增加输出功率δpup，输出功率pw＝pw0+δpup，输出功率从a点提升到b点，风机进入短时超发阶段；

9、步骤22、在短时超发阶段，风机的输出功率在一段时间δpup内保持不变，输出功率一直为pw0+δpup，从b点持续到c点；此阶段风机输出的电磁功率大于机械功率，转子减速释放动能；

10、步骤23、toff时刻，系统频率降低至最低点，频率变化率此时为零，转子转速为ωoff，短时超发阶段结束，风机瞬时进入功率过渡阶段，风机输出功率缓慢下降，风机输出功率由推导的δpw与t的时域表达式控制调节；经过δtb后，风机输出功率小于机械功率，输出功率由c点缓降至d点，转子转速降低至最低值ωrec，风机转速开始恢复；

11、步骤24、风机转速恢复阶段输出功率仍由推导的δpw与t的时域表达式控制调节；风机电磁功率小于机械功率，转子转速逐渐提升，经过δtr时间到tmppt时刻，输出功率与mppt曲线相交时切换到mppt模式；在tend时刻转子转速恢复到ω0，风机输出的电磁功率也将随着转子转速的上升恢复至pw0，输出功率由d点缓降至e点，再沿mppt轨迹回到a点。

12、进一步的，步骤2所述的δpg和δpw关于t的推导具体过程如下：

13、步骤31、根据sfr模型建立δpg与δf的传递函数：

14、

15、式中，km是机械功率增益系数，fh为等值高压涡轮机产生的总功率的百分比，tr为等值再热时间常数，r为调速器的调节系数；

16、步骤32、通过拉普拉斯变化，公式(1)可以展开并反变换为：

17、

18、步骤33、公式(2)在电网频率最低点fnadir时刻可进一步简化为：

19、

20、步骤34、根据常数变易法，公式(3)可以进一步推导为：

21、

22、其中，阶跃负荷扰动下系统频率达到最低点的时间tnadir＝toff，c为常数；tnadir的取值与sfr模型参数有关，如下式所示：

23、

24、式中，hs为等值惯性时间常数、ds等值阻尼系数、r为调速器调节系数；k1、k2、k3均为常数，与hs、ds、r、km、fh、tr取值有关；

25、步骤35、根据sfr模型建立δp和δf的传递函数：

26、δp＝(2hss+ds)·δf  (6)

27、进一步推导为时域表达式为：

28、

29、公式(7)由可进一步简化为：

30、δp＝ds·δf  (8)

31、根据风机并网总的输入功率为风电机组和同步机组的功率输出之和减去负荷扰动功率值：

32、δp＝δpg+δpw-δpl  (9)

33、根据公式(8)和公式(9)可得：

34、δpg+δpw-δpl-ds·δf＝0  (10)

35、进一步根据(4)和(10)式可以推导出恢复阶段风机出力增量δpw与t的时域表达式：

36、

37、调频各阶段风机具体输出功率如下：

38、

39、进一步的，步骤3中提出的利用光学显微镜算法(optical microscopealgorithm,oma)寻优获得风机逐步惯性最优控制的最大出力增量δpup的基本步骤如下：

40、步骤41、初始化种群；

41、步骤42、物镜放大进行种群个体位置更新；

42、步骤43、目镜放大进行进一步的种群个体更新位置更新；

43、步骤44、比较每个放大周期的结果，得到目标物的放大值，即最佳目标对象。

44、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

45、(1)本发明提出的一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略，揭示了风机在功率过度阶段风机出力增量δpw与时间t的时域表达式，进而精确控制风电调频功率过度阶段的风机出力大小，使转速恢复的同时保持电网频率稳定不变，待转速恢复到初始状态时风机切回mppt模式恢复正常运行状态。

46、(2)本发明提出的一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略能够有效地避免电网频率二次跌落现象，能够使系统频率趋于更加稳定的恢复。通过oma算法寻优得到的风机最大出力增量δpup能够进一步的使电网频率最大偏差δfnadir减小，降低电网频率受冲击后的风险。