构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法及系统与流程

本发明涉及新能源电力系统，具体为一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法及系统。

背景技术：

1、随着风电、光伏、储能等新能源发电单元在电力系统中的接入比例不断提高，电力系统逐渐呈现出高比例电力电子化特征。新能源发电单元通常通过电力电子变流器接入交流电网，其运行特性与传统同步发电机存在明显差异。为了提高新能源并网系统在弱电网、孤岛运行和多变流器并联运行场景下的主动支撑能力，构网型变流器控制技术受到广泛关注。构网型变流器能够主动建立交流电压幅值、频率和相角，具备电压源特性，是支撑高比例新能源系统稳定运行的重要技术方向。其中，虚拟同步发电机控制是一种典型的构网型控制方法。该方法通过模拟同步发电机的转子运动方程、虚拟惯量和阻尼特性，使新能源变流器具备类似同步发电机的惯量支撑和频率调节能力。

2、在由多台构网型新能源变流器并联组成的交流系统中，各变流器通常通过滤波器和线路阻抗接入公共交流母线。理想情况下，多台变流器应按照各自额定容量比例分担有功负荷和无功负荷。当各变流器容量相同时，各变流器的输出有功功率和无功功率应尽可能一致。但是，在实际工程中，各新能源变流器到公共耦合点之间的线路长度、线路电阻和线路电抗通常并不完全一致。线路阻抗不匹配会改变变流器输出电压与公共母线电压之间的功率传输关系，使得多台变流器即使采用相同的虚拟同步控制参数，也难以实现准确的有功功率和无功功率分配。

3、对于以感性线路为主的交流系统，变流器输出有功功率主要受功角和线路电抗影响，输出无功功率主要受电压幅值差和线路电抗影响。因此，当不同变流器的线路电抗存在差异时，线路电抗会改变有功功率与功角之间的比例关系，并改变无功-电压控制环的等效下垂特性，导致有功功率分配偏差和无功功率分配偏差。其中，无功功率分配偏差通常更加明显。

4、目前，针对线路阻抗不匹配引起的功率分配问题，已有方法主要包括虚拟阻抗控制、二次控制、分布式控制和自适应控制等。虚拟阻抗控制通过改变变流器等效输出阻抗来改善功率分配；二次控制和分布式控制通过通信网络实现功率协调和电压频率恢复；自适应控制则通过调节控制参数改善系统适应性。

5、近年来，深度强化学习方法逐渐被应用于微电网和电力电子系统控制中。软演员-评论家深度强化学习算法是一种适用于连续动作空间的强化学习算法，能够通过与环境交互学习状态到动作之间的映射关系，适合处理具有非线性、不确定性和多工况特征的控制问题。

6、现有技术至少存在以下不足：

7、1.传统虚拟同步发电机控制虽然能够提高变流器的构网能力和惯量支撑能力，但在线路阻抗不匹配条件下，不能自动消除各变流器之间的有功功率和无功功率分配偏差。

8、2.虚拟阻抗类方法通常需要根据线路阻抗、负荷水平和控制目标设计虚拟阻抗参数。当线路阻抗参数未知、测量不准确或系统运行工况变化时，固定参数虚拟阻抗方法难以保持良好的补偿效果。

9、3.过大的虚拟阻抗可能引起额外电压降，影响系统电压质量，并可能对系统动态性能和稳定性产生不利影响。

10、4.二次控制和分布式控制通常依赖通信网络，容易受到通信延迟、数据丢包、网络拓扑变化和单点故障等因素影响，工程实现复杂度较高。

11、5.现有基于深度强化学习的功率补偿方法多针对传统下垂控制，而虚拟同步发电机控制具有虚拟惯量、阻尼和动态频率调节特性，直接将传统下垂控制中的补偿策略用于虚拟同步控制系统并不完全适用。

12、6.现有方法缺少一种能够在不显式依赖线路阻抗参数的情况下，根据多台构网型新能源变流器的实时运行状态，自主生成有功功率补偿信号和无功功率补偿信号，并将其分别嵌入虚拟同步有功-频率环和无功-电压环的功率补偿控制方法。

13、因此，亟需一种适用于构网型新能源并网系统的虚拟同步功率补偿控制方法，以提高多台构网型新能源变流器并联运行时在阻抗不匹配条件下的有功和无功功率分配精度。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法及系统，以解决如何提高多台构网型新能源变流器并联运行时在阻抗不匹配条件下的有功和无功功率分配精度的技术问题。

2、本发明是通过以下技术方案来实现：

3、第一方面，本发明提供了一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法，包括：

4、实时采集多台并联构网型新能源变流器的运行数据，构建反映系统功率分配和电压及频率运行状态的全局状态空间；

5、基于预设软演员-评论家sac深度强化学习算法的训练完成策略网络，根据所述全局状态空间输出各变流器对应的有功补偿信号和无功补偿信号，并对所述补偿信号进行幅值限幅约束；

6、将限幅后的有功补偿信号和无功补偿信号分别对应嵌入各变流器虚拟同步发电机的有功-频率控制环、无功-电压控制环，更新虚拟同步控制方程；

7、根据补偿后的虚拟同步控制方程生成变流器调制信号，驱动变流器运行，补偿线路阻抗不匹配引发的有功、无功功率分配偏差，完成构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制工作。

8、优选的，所述构网型新能源变流器包括风电变流器、光伏逆变器、储能变流器，各所述变流器均通过滤波器及线路阻抗接入公共交流母线；

9、定义第i台变流器的线路阻抗计算公式如下：

10、

11、其中，为第i台变流器至公共交流母线之间的线路电阻，为第 i 台变流器至公共交流母线之间的线路电抗，i=1,2, ...,n。

12、优选的，所述全局状态空间由各变流器局部状态拼接构成；

13、所述第i台变流器时刻k的局部状态如下：

14、

15、其中，为第i台变流器在时刻k的输出有功功率，为第i台变流器在时刻k的输出无功功率；

16、电压偏差定义为：

17、

18、频率偏差定义为：

19、

20、其中，为电压偏差，为频率偏差；和分别为额定电压幅值、额定角频率；

21、所述全局状态空间为：

22、

23、即：

24、。

25、优选的，所述预设软演员-评论家sac深度强化学习算法的动作空间为各变流器的功率补偿信号集合，定义为：

26、

27、其中，为第i台变流器在时刻k的有功补偿信号，为第i台变流器在时刻k的无功补偿信号；

28、所述补偿信号限幅约束条件为：

29、

30、

31、其中，、、和可根据变流器额定容量和允许调节范围确定。

32、优选的，补偿后的有功-频率控制方程为：

33、

34、稳态下有功-频率控制方程简化为：

35、

36、其中，为虚拟转动惯量，为阻尼系数，=1/为等效有功-频率下垂系数，为有功功率参考值。

37、优选的，补偿后的无功-电压控制方程为：

38、

39、其中，为无功-电压下垂系数，为无功功率参考值，为第i台变流器端电压幅值。

40、优选的，预设软演员-评论家sac深度强化学习算法通过预设奖励函数优化训练，所述奖励函数为：

41、

42、其中，、、、和为权重系数；和用于约束电压和频率偏差；用于限制补偿动作幅值；为有功功率分配误差，为无功功率分配误差，为电压偏差误差，为频率偏差误差，为动作惩罚项。

43、进一步的，所述有功功率分配误差、无功功率分配误差、电压偏差、频率偏差、动作惩罚项的表达式分别为：

44、有功功率分配误差定义为：

45、

46、无功功率分配误差定义为：

47、

48、电压偏差定义为：

49、

50、频率偏差定义为：

51、

52、动作惩罚项用于限制补偿信号幅值，动作惩罚项定义为：

53、

54、其中，和分别为第i台变流器的额定有功容量和额定无功容量，和分别为时刻k的系统总有功负荷和总无功负荷。

55、优选的，sac算法采用离线训练、在线推理模式；

56、离线训练阶段，搭建含线路阻抗不匹配、负荷波动、负荷突变工况的仿真环境，通过状态、动作、奖励值迭代更新策略网络和价值网络，习得最优补偿策略并保存网络参数；

57、在线推理阶段，固定训练完成的网络参数，仅通过网络前向计算输出补偿信号，无复杂在线优化求解过程。

58、第二方面，本发明还提供了一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制系统，用于实现上述所述的一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法，包括：

59、状态构建模块，用于实时采集多台并联构网型新能源变流器的运行数据，构建反映系统功率分配和电压及频率运行状态的全局状态空间；

60、补偿输出模块，用于基于预设软演员-评论家sac深度强化学习算法的训练完成策略网络，根据所述全局状态空间输出各变流器对应的有功补偿信号和无功补偿信号，并对所述补偿信号进行幅值限幅约束；

61、控制修正模块，用于将限幅后的有功补偿信号和无功补偿信号分别对应嵌入各变流器虚拟同步发电机的有功-频率控制环、无功-电压控制环，更新虚拟同步控制方程；

62、运行驱动模块，用于根据补偿后的虚拟同步控制方程生成变流器调制信号，驱动变流器运行，补偿线路阻抗不匹配引发的有功、无功功率分配偏差，完成构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制工作。

63、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

64、本发明提供了一种构网型新能源并网系统虚拟同步功率补偿控制方法，通过采集多台并联构网型新能源变流器实时运行数据构建系统全局状态空间，依托训练完成的 sac深度强化学习策略网络自适应生成有功、无功功率补偿信号并做限幅处理，再将补偿信号嵌入虚拟同步发电机双控制环更新控制方程，最终依托更新后的控制逻辑驱动变流器运行，有效解决了多变流器并联工况下线路阻抗不匹配导致的功率分配精度差的核心技术问题。相较于传统虚拟同步控制方案，本发明可自适应修正各变流器功率参考量，大幅削弱线路阻抗差异引发的有功、无功功率分配偏差，显著提升多变流器并联系统的功率均分精度。

65、进一步的，本发明无需在线精确测量和辨识线路阻抗参数，摆脱了传统虚拟阻抗补偿方法对线路阻抗精准参数的依赖，规避了参数测量误差、工况波动导致的补偿失效问题，极大提升了方案的工程落地适用性。区别于现有仅适配传统下垂控制的强化学习补偿策略，本发明将补偿机制深度融合于虚拟同步发电机控制框架，可完美适配虚拟同步控制特有的虚拟惯量、阻尼特性及动态调频调压特性，适配性和兼容性更强。

66、进一步的，本发明同步设置有功、无功补偿动作维度，能够同时修正阻抗不匹配造成的有功功率功角偏移问题和无功电压等效下垂特性偏移问题，实现两类功率分配偏差的同步优化。本发明设计的复合型奖励函数兼顾功率分配误差、系统电压频率偏差以及补偿动作幅值约束，使智能体在自适应优化功率均分效果的同时，可严格保障并网系统电压、频率运行稳定性，避免补偿信号幅值过大引发的系统波动。

67、进一步的，整体采用离线训练、在线推理的运行模式，在线阶段仅需完成状态采集与网络前向计算，无需复杂模型求解与迭代优化，在线计算复杂度低、响应速度快。同时，因离线训练阶段覆盖多类线路阻抗参数、负荷稳态及突变等复杂工况，使智能体习得多场景最优补偿策略，让系统能够自适应负荷动态变化，在工况波动后快速收敛至精准功率均分状态，有效提升了新能源并网系统的运行稳定性与工况适配能力。