新能源场站分布式协同惯量与一次调频控制系统及方法与流程

本发明涉及分布式新能源场站惯量与一次调频控制，具体涉及新能源场站分布式协同惯量与一次调频控制系统及方法。

背景技术：

1、电力系统频率稳定是保障电网安全运行的关键。传统电网依赖同步发电机组的旋转惯量和调速器实现一次调频。新能源如风电、光伏通过电力电子装置并网，不具备自然惯量，且通常运行在最大功率点跟踪模式，新能源场站普遍缺乏主动频率支撑能力，无法主动参与调频，系统惯量下降、一次调频能力不足。随着新能源渗透率的不断提高，系统等效惯量持续下降，频率失稳风险显著增加，容易引发电网频率稳定问题。

2、面对以上问题，现有技术采取的方案有：

3、1、新能源场站预留备用容量参与调频，但会损失发电收益；

4、2、配置储能系统提供调频服务，但成本较高；

5、3、采用虚拟同步机技术使逆变器模拟同步机特性，但无法适应电网运行状态变化；

6、此外，以上方案还存在以下问题：

7、1、单场站调节容量有限，难以应对系统大扰动；

8、2、缺乏协同易导致调节冲突或过调，引发频率二次跌落；

9、3、依赖高速通信和主站调度，响应延迟大；

10、4、单场站独立调节，缺乏场站间的协同，调节效果有限且可能引发振荡。

技术实现思路

1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的就是提供新能源场站分布式协同惯量与一次调频控制系统及方法，无需主站集中调度、具备自适应协同能力的新能源场站分布式惯量与一次调频控制系统，实现多场站快速、协调的频率支撑，提升高比例新能源电网的频率稳定性。

2、本发明的目的是通过这样的技术方案实现的：

3、新能源场站分布式协同惯量与一次调频控制系统，包括：

4、若干控制子系统，分别安装于各新能源场站并网点；

5、通信子系统，连通若干所述控制子系统数据交互；

6、所述控制子系统包括：

7、频率测量单元，实时测量新能源场站频率变化率、频率偏差、有功出力；

8、惯量估计单元，实时或特定条件下估计系统等效惯量，

9、分布式协同控制单元，获取相邻新能源场站状态信息，基于一致性迭代算法协同计算各新能源场站应承担的调频功率；

10、自适应虚拟惯量控制单元，根据频率变化率动态调整虚拟惯量系数；

11、功率调节执行单元，基于新能源场站设备状态调节新能源场站有功输出。

12、进一步地，所述惯量估计单元采用摇摆方程的扰动后rocof法和递推最小二乘系统辨识法融合估计系统等效惯量；

13、所述摇摆方程的扰动后rocof法估算系统等效惯量；

14、所述递推最小二乘系统辨识法校正所述摇摆方程的扰动后rocof法估算得到的系统等效惯量；

15、所述惯量估计单元估计系统等效惯量的特定条件为功率缺额大于预定值时，采用所述摇摆方程的扰动后rocof法快速估算系统等效惯量。

16、进一步地，一致性迭代算法中选取调频功率分担比例作为一致性变量；一致性迭代算法迭代收敛采用各新能源场站状态变化量和各新能源场站状态与均值偏差值的双重收敛判据。

17、进一步地，自适应虚拟惯量控制单元调整的虚拟惯量系数包括：虚拟惯量时间常数与调频系数。

18、进一步地，所述自适应虚拟惯量控制单元采用模糊rbf神经网络自适应算法对时变虚拟惯量与一次调频系数整定。

19、进一步地，所述模糊rbf神经网络自适应算法为：

20、

21、其中，和为时变虚拟惯量与一次调频系数。

22、进一步地，所述模糊rbf神经网络自适应算法的输入层为：

23、

24、其中，为频率偏差，为频率变化率，为新能源场站出力变化；

25、所述模糊rbf神经网络自适应算法的隐藏层采用径向基函数激活，为：

26、

27、其中，为中心向量，为宽度；

28、所述模糊rbf神经网络自适应算法的输出层为：

29、，

30、其中，和为rbf网络输出权重，m为隐藏层节点数；

31、所述模糊rbf神经网络自适应算法的采用模糊规则自适应调整rbf权重，权重更新律如下：

32、

33、其中，为性能指标，为学习率（推荐0.01~0.05），为动量因子。

34、进一步地，功率调节执行单元调节新能源场站有功输出的设备包括：风电机组、储能系统、光伏电站中的至少任一一项；

35、系统面对短时功率冲击需求时，功率调节执行单元调节储能系统承担惯量响应和一次调频初始阶段支撑；

36、系统面对承担持续功率支撑需求时，功率调节执行单元调节新能源场站承担惯量支撑；

37、系统面对承担持续功率支撑需求时，功率调节执行单元调节新能源场站减载承担一次调频初始阶段支撑。

38、一种新能源场站分布式协同惯量与一次调频控制方法，包括以下步骤：

39、步骤s1、检测系统频率是否越线，如果系统频率越限进入步骤s2，否则进入步骤s11；

40、步骤s2、各控制子系统采集其连接的新能源场站的频率变化率、频率偏差、有功出力；

41、步骤s3、各控制子系统采用摇摆方程的扰动后rocof法和递推最小二乘系统辨识法融合估计系统等效惯量；

42、步骤s4、基于一致性迭代算法将各控制子系统估计的系统等效惯量按照其额定容量占比为权重计算得到最终估计系统等效惯量；

43、步骤s5、各控制子系统采集相邻新能源场站的调频分担比例、上调容量、下调容量状态信息；

44、步骤s6、基于一致性迭代算法，计算各新能源场站应承担的调频功率；

45、步骤s7、基于模糊rbf神经网络，根据当前频率偏差、频率变化率、可调容量，计算虚拟惯量系数和一次调频系数；

46、步骤s8、生成调频功率指令；

47、步骤s9、根据总调频指令的优先级控制各设备执行，然后检测系统频率是否越线，如果系统频率越限进入步骤s10，否则进入步骤s11；

48、步骤s10、调整调节权重后进入步骤s6；

49、步骤s11、周期性系统频率是否越线，如果系统频率越限进入步骤s1，否则进入步骤s12；

50、步骤s12、周期性评估系统状态；

51、步骤s13、判定是否需要参数重新整定，如果需要进入步骤s14，否则进入步骤s11；

52、步骤s14、在线参数学习更新控制模型，进入步骤s11。

53、进一步地，所述步骤s9中，优先级依次为储能系统、风电机组、光伏电站。

54、由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

55、1、本发明引入分布式协同控制单元，通过一致性迭代算法在相邻场站间动态分配调频功率，将多个场站的调节能力聚合。显著提升了整体调频容量，更重要的是通过算法避免了多场站因独立决策导致的调节冲突或过调问题，从根源上抑制了频率二次跌落的风险。

56、2、本发明配备惯量估计单元（实时/特定条件估计系统等效惯量）和自适应虚拟惯量控制单元（根据频率变化率rocof动态调整系数），使控制系统具备了感知电网状态的能力。系统能够根据当前惯量水平和频率恶化速度在线优化控制力度。

57、3、本发明采用场站间低速状态同步的分布式架构，仅需交互少量状态信息，无需将海量数据上传至主站进行集中运算。去中心化模式将决策下沉至本地，极大缩短了控制指令路径，从根本上解决了高速通信依赖带来的延迟痛点，同时降低了光纤通信等基础设施建设投资。

58、4、本发明通过多场站功率互济，将总备用容量需求在多个场站间按设备状态动态分摊，避免了单场站大量弃电。同时，一致性迭代算法能优先调用调节成本较低的场站，从而在保证调频效果的前提下，提升整体新能源利用率，实现了安全性与经济性的最优折中。

59、5、本发明采用控制子系统模块化设计，各场站控制独立且逻辑统一，新场站只需加装对应子系统即可快速接入协同网络（即插即用）。此外，该方案明确兼容现有agc和虚拟同步机技术，可在现有新能源场站自动化基础上进行平滑叠加与升级，极具工程推广价值。

60、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。