一种改善电力系统暂态稳定性的分布式BESS协调控制方法与流程

一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法
技术领域
1.本发明涉及储能控制领域，具体地，涉及一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法。


背景技术：

2.储能是实现分布式可再生能源应用的重要技术，利用储能可以实现可再生能源平滑波动、调峰调频等，满足可再生能源电力的大规模接入并网的要求。储能也是智能微网的重要技术，由于微电网的负荷波动率和故障率相对较高，分布式储能是提高其供电可靠性、提高电能质量等的必备关键技术。储能技术在分布式可再生能源应用和智能微网领域具有重大的战略需求、重要的研究价值和巨大的发展潜力。
3.电力系统暂态稳定控制一直是电力系统稳定研究中的重要课题。随着储能技术的快速发展，储能元件为电力系统暂态稳定控制提供了新的研究思路，bess (battery energy storage system)就是其中的典型代表，其所具有的额定功率大 (可达100kw-10mw)、响应速度快(小于1s)、放电时间长(小时级)等特性，使bess在提高电力系统暂态稳定性方面有着传统元件无法比拟的优势。已有相关研究证实了应用bess改善电力系统暂态稳定性的可行性，但是有效提高电力系统暂态稳定性所需的单个bess容量较大；且对于系统暂态稳定性的改善效果明显地受到选址和故障位置的影响。
4.上述问题可以通过分布式地配置多个bess来解决，但如果只考虑多个 bess控制器的分散式独立作用，而不考虑各个控制器之间的交互影响，可能导致各动态控制器之间互不协调，造成系统动态性能恶化，甚至破坏系统的稳定性。目前，分布式bess领域的研究相对较少，其协调控制方法尚不明确，已有的方法大多通过试凑法来调节参数，盲目且低效。


技术实现要素：

5.为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提出一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法，以优化分布式bess协调控制器参数，保证各个控制器之间相互协调，提高电力系统的暂态稳定性，同时大大提高了控制效率，克服了传统的试凑法调节控制器参数造成的盲目和低效。
6.本发明采用如下的技术方案：
7.一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法，该方法包括以下步骤，
8.步骤1，建立含分布式bess的电力系统动态模型；
9.步骤2，基于步骤1建立的bess并网数学模型，设计单个bess分散控制的双闭环解耦控制器；
10.步骤3，设计目标函数和约束条件对多个分散的bess控制器的控制参数进行优化，以达到各控制器相互协调的效果；
11.步骤4：以步骤3建立的目标函数和约束条件，求解分布式bess控制器参数的多约束优化；
12.步骤5，根据步骤4求解得到的控制器参数，对分布式bess进行协调控制。
13.优选的，含分布式bess的电力系统的电路模型主要包括电池初等模型、电压源型换流器以及低通滤波器；bess在直流侧配置稳压电容。
14.优选的，基于dq0旋转坐标系下的bess并网数学模型表示为
[0015][0016]
其中，c为bess在直流侧的稳压电容，v
dc
为稳压电容两端的电压值，rs表示蓄电池的等效内阻；r为线路及变压器的等效电阻，l为线路电感及变压器漏感的等效电感；ω是交流电的角频率；id和iq分别是并网的交流电流i
abc
经派克变换后d轴和q轴的分量；m和θ分别为电压源型换流器的pwm的幅度调制比以及触发相角；vs为bess的输出电压，rs是bess的等效内阻。
[0017]
优选的，步骤2中，bess控制器采用双闭环矢量控制策略，对于每个 bess单元根据其局部的相关信息，设计分散式控制器，进行独立双闭环解耦控制。
[0018]
优选的，步骤2中，bess控制器包括外环控制器和内环控制器；
[0019]
外环控制器中bess的节点电压幅值v为输入变量；以bess接入点近端发电机的转速作为有功类指令，以bess接入母线的电压幅值作为无功类指令，外环控制器输出电流参考值i
dref
和i
qref
；
[0020]
内环控制器采用电流的解耦控制，通过控制作用使得电压源型换流器交流侧电流的d轴电流id和q轴电流iq跟踪外环控制器输出的电流参考值i
dref
和i
qref
。
[0021]
优选的，内环控制器满足以下关系式：
[0022]edref
＝vd (k
p1
k
i1
)(i
dref-id)-ωliq[0023]eqref
＝(k
p2
k
i2
)(i
qref-iq) ωlid[0024]
其中，k
p1
、k
i1
、k
p2
、k
i2
为bess双闭环控制器中内环控制器的pi参数；i
dref
、i
qref
为双闭环控制策略外环输出的d轴电流和q轴电流参考值；id、iq为电压源型换流器交流侧d轴电流和q轴电流的真实值；vd是电压源型换流器交流侧的电压v
a,b,c
派克变换后得到d轴电压vd。
[0025]
优选的，步骤3中，以改善系统暂态稳定性为目标，减少发电机功角振荡幅度并缩短期振荡时间，选择发电机的相对功角差积分之和作为目标函数：
[0026][0027]
同时，给定优化参数的约束条件为：
[0028][0029]
其中，j为目标函数，m为目标电力系统内发电机的总个数，δδi(t)为系统内第i台发电机的功角偏差，t为目标时段；k
p,g
、k
i,g
为第g个内环控制器的pi控制参数，min和max分别表示各pi控制参数的最小值和最大值，目标电力系统内控制器的总个数为n个。
[0030]
优选的，步骤4中，应用粒子群算法pso实现对分布式控制器参数的多约束优化。
[0031]
优选的，步骤4进一步包括：
[0032]
步骤4.1：初始化一个粒子种群，随机赋予种群中各个粒子初始的位置变量x＝(x1,x2,
…
xn)和速度变量vi＝(v
i1
,v
i2
,
…vid
)
t
，同时生成离子的个体极值pi＝(p
i1
,p
i2
,
…
p
id
)
t
和群体极值g＝(g1,g2,
…
gd)
t
；
[0033]
步骤4.2：将各粒子所代表的控制器参数代入暂态稳定程序中，根据目标函数计算粒子的适应度值，通过比较各个粒子的适应度值，确定个体极值和群体极值；
[0034]
步骤4.3：根据个体极值和群体极值更新粒子自身的速度和位置；
[0035]
步骤4.4：重复步骤4.2到4.3进行迭代，直至最大迭代次数。
[0036]
优选的，步骤4.3中，根据个体极值和群体极值更新粒子自身的速度和位置，即：
[0037][0038][0039]
其中，w为惯性权重，r1、r2为范围在(0,1)内的两个相互独立的随机数； c1、c2为加速常数；为粒子在第t次迭代中第d维的个体极值，为粒子在第 t次迭代中第d维的群体极值，分别代表粒子在第t和t 1次迭代中第 d维的速度变量，分别代表粒子在第t和t 1次迭代中第d维的位置变量，两者受限在一定范围。
[0040]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明的分布式bess协调控制方法可以快速、准确地优化分布式控制器的参数，避免了以往设置控制器参数的繁杂过程；使各控制器之间相互协调，有效避免了多个动态控制器不协调、系统动态性能恶化的问题。通过pso算法能够有效优化分布式bess控制器的控制参数，有利于实现分布式bess的相互协调，有效改善电力系统的暂态稳定性。
附图说明
[0041]
图1为本发明的一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法的流程步骤图；
[0042]
图2为本发明的bess的并网电路拓扑图；
[0043]
图3为本发明的双闭环控制器的结构示意图；
[0044]
图4为本发明的外环控制器的控制示意图；
[0045]
图5是本发明内环控制器对并网电路进行控制的控制结构示意图；
[0046]
图6为本发明的一个实施例中ieee-3机9节点电力系统的拓扑示意图；
[0047]
图7为本发明的一个实施例中分布式bess控制器优化前后的功角曲线对比图。
具体实施方式
[0048]
下面结合附图对本技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本技术的保护范围。
[0049]
如图1所示，本发明的一种改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法，主要包括以下步骤：
[0050]
步骤1，建立含分布式bess的电力系统动态模型；
[0051]
步骤2，基于步骤1建立的bess并网数学模型，设计单个bess分散控制的双闭环解耦控制器；
[0052]
步骤3，设计目标函数和约束条件对多个分散的bess控制器的控制参数进行优化，以达到各控制器相互协调的效果；
[0053]
步骤4：以步骤3建立的目标函数和约束条件，求解分布式bess控制器参数的多约束优化；
[0054]
步骤5，根据步骤4求解得到的控制器参数，对分布式bess进行协调控制。
[0055]
以下针对具体步骤进行详细说明。
[0056]
步骤1：建立含分布式bess的电力系统动态模型。
[0057]
含分布式bess的电力系统的电路模型主要包括：电池初等模型、电压源型换流器(vsc)以及低通滤波器，等效电路如图2所示。bess在直流侧配置稳压电容c，v
dc
为稳压电容两端的电压值，rs表示蓄电池的等效内阻；r为线路及变压器的等效电阻，l为线路电感及变压器漏感的等效电感；v
abc
为交流系统的母线电压，e
abc
为变换器的并网交流电压，i
abc
为并网的交流电流；p为bess注入交流系统中的有功功率，q为bess注入交流系统中的无功功率。
[0058]
bess交流侧即vsc交流侧经park变换后，通过锁相环(图3pll)的作用，将同步旋转dq0坐标系的d轴锁定在vd上，即d轴与电压vd的夹角为0，vd＝v，vq＝0，其中，vd和vq分别是交流系统的母线电压v
abc
经park变化后d 轴和q轴的分量，v是交流侧电压的幅值。可以得到在dq0坐标系下vsc交流侧的稳态方程：
[0059][0060]
其中，ω是交流电的角频率，ed和eq分别是变换器并网交流电压e
abc
经park 变换后d轴和q轴的分量，id和iq分别是并网的交流电流i
abc
经park变换后d轴和q轴的分量。
[0061]
基于瞬时功率理论，注入网侧的有功功率pg和无功功率qg可表述为
[0062][0063]
对于交流侧的交流系统而言，vsc相当于一个交流电压的相位和幅值均可控的电压源。通过调节vsc的pwm的幅度调制比m以及触发相角θ便可以控制调制波的幅值与相位，进而实现对vsc交流侧电压幅值和相位的独立解耦控制。vsc控制量与被控制量之间的关系可以表述为：
[0064][0065]
对于直流侧，本发明中bess采用初等模型，vs为bess的输出电压，rs是 bess的等效内阻，is为bess的输出电流。
[0066][0067]
其中，p
dc
指的是电池的输出有功功率，i
dc
为电池经稳压电容后真正输出的电流。
[0068]
不计换流器的损耗和线路上有功功率的消耗，直流侧和交流入网侧的能量保持相等，即p
dc
＝pg，分别代入式(2)和(4)，可得：
[0069][0070][0071]
综上所述，基于dq0旋转坐标系下的bess并网数学模型可以表示为
[0072][0073]
该bess并网数学模型是后面是设计控制器和仿真分析的基础。
[0074]
步骤2：基于步骤1建立的bess并网数学模型，设计单个bess分散控制的双闭环解耦控制器。
[0075]
如图3所示，bess控制器采用双闭环矢量控制策略，对于每个bess单元根据其局部的相关信息，设计分散式控制器，进行独立双闭环解耦控制。其中，vsc交流侧的电压v
a,b,c
通过锁相环pll后进行从abc坐标到dq坐标系的派克变换，vsc交流侧的电压v
a,b,c
和电流i
a,b,c
也进行派克变换，变换后得到电压v
d,q
和电流i
d,q
。
[0076]
外环控制器中，bess的节点电压幅值v为输入变量。为了改善系统的暂态稳定性，将bess配置在发电机附近，即，调节发电机附近的bess能更好的提高暂态稳定性。以bess接入点近端发电机的转速作为有功类指令，以bess接入母线的电压幅值作为无功类指令，如图4所示，外环控制器输出电流参考值i
dref
和i
qref
。
[0077]
内环控制采用电流的解耦控制，如图5所示，通过控制作用使得vsc交流侧电流的d轴电流id和q轴电流iq跟踪外环控制器输出的电流参考值i
dref
和i
qref
。内环控制器应该满足以下关系式：
[0078]edref
＝vd (k
p1
k
i1
)(i
dref-id)-ωliqꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0079]eqref
＝(k
p2
k
i2
)(i
qref-iq) ωlidꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0080]
其中，k
p1
、k
i1
、k
p2
、k
i2
为bess双闭环控制器中内环控制器的pi参数；i
dref
、i
qref
为双闭环控制策略外环输出的d轴电流和q轴电流参考值；id、iq为vsc交流侧d轴电流和q轴电流的真实值。
[0081]
式(7)和(8)得到内环控制器的输出值e
dref
、e
qref
，d轴电流ed和q轴电流eq跟踪外环控制器输出的电流参考值e
dref
和e
dref
变化，根据式(3)，可以得出触发相角θ，从而实现控制。
[0082]
步骤3，设计目标函数和约束条件对多个分散的bess控制器的控制参数进行优化，以达到各控制器相互协调的效果。
[0083]
bess的控制是通过控制式(3)中的vsc的pwm的幅度调制比m以及触发相角θ来实现对bess的控制。粒子群算法是一种优化算法，优化算法需要一个目标函数，这个目标函数选取的是发电机的功角差积分，也就是优化的目的是通过调节bess的出力，让暂态过程中发电机的功角差震荡减小，发电机的功角震荡是衡量暂态稳定的一个重要指标。
[0084]
以改善系统暂态稳定性为目标，减少发电机功角振荡幅度并缩短期振荡时间，选择发电机的相对功角差积分之和作为目标函数：
[0085][0086]
同时，给定优化参数的约束条件为：
[0087][0088]
其中，j为目标函数，m为目标电力系统内发电机的总个数，δδi(t)为系统内第i台发电机的功角偏差，t为目标时段；k
p,g
、k
i,g
为第g个内环控制器的pi控制参数，min和max分别表示各pi控制参数的最小值和最大值，目标电力系统内控制器的总个数为n个。
[0089]
步骤4：以步骤3建立的目标函数和约束条件，求解分布式bess控制器参数的多约束优化。
[0090]
应用通用性和搜索能力都比较强的粒子群算法(pso)，实现对分布式控制器参数的多约束优化。
[0091]
在一个d维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群x＝(x1,x2,
…
xn)，其中，第i个粒子代表一个d维的向量xi＝(x
i1
,x
i2
,
…
x
id
)
t
，它代表第i个粒子在搜索空间中的位置，也就是分布式bess控制器参数的一个潜在解。根据目标函数计算出每个粒子位置xi对应的适应度值，每个粒子的速度为 vi＝(v
i1
,v
i2
,
…vid
)
t
，其个体极值为pi＝(p
i1
,p
i2
,
…
p
id
)
t
，种群的群体极值为 g＝(g1,g2,
…
gd)
t
。每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，并将更新后的粒子作为新的控制器参数潜在解，代入暂态程序中进行仿真计算。
[0092]
具体的，步骤4进一步包括：
[0093]
步骤4.1：初始化一个粒子种群，随机赋予种群中各个粒子初始的位置变量x＝(x1,x2,
…
xn)和速度变量vi＝(v
i1
,v
i2
,
…vid
)
t
，同时生成离子的个体极值pi＝(p
i1
,p
i2
,
…
p
id
)
t
和群体极值g＝(g1,g2,
…
gd)
t
；
[0094]
步骤4.2：将各粒子所代表的控制器参数代入暂态稳定程序中，根据目标函数
计算粒子的适应度值，通过比较各个粒子的适应度值，确定个体极值和群体极值；
[0095]
步骤4.3：根据个体极值和群体极值更新粒子自身的速度和位置，即：
[0096][0097][0098]
其中，w为惯性权重，r1、r2为范围在(0,1)内的两个相互独立的随机数； c1、c2为加速常数；为粒子在第t次迭代中第d维的个体极值，为粒子在第 t次迭代中第d维的群体极值，分别代表粒子在第t和t 1次迭代中第 d维的速度变量，分别代表粒子在第t和t 1次迭代中第d维的位置变量，两者受限在一定范围。
[0099]
更新后的粒子代表了一组新的控制器参数潜在解。
[0100]
步骤4.4：重复步骤4.2到4.3进行迭代，直至最大迭代次数。
[0101]
在本发明的一个实施例中，最大迭代次数设为50，当达到最大迭代次数时，停止迭代。
[0102]
步骤5，根据步骤4求解得到的控制器参数，对分布式bess进行协调控制。
[0103]
以上介绍了本发明的改善电力系统暂态稳定性的分布式bess协调控制方法。
[0104]
为了更好的体现本发明的下面结合一个具体的实施例对本发明进行进一步说明。
[0105]
本实施例以含分布式bess的ieee-3机9节点电力系统进行暂态稳定性仿真测试，图6示出了ieee-3机9节点电力系统。由于ieee-3机9节点系统的负荷基本均匀地分布在5号、6号、8号母线附近，因此分布式bess也采用均匀配置的方法，即把3组容量为10mw的bess分别经5号、6号、8号母线接入交流系统。
[0106]
以1号发电机为参考，2、3号发电机的相对功角差积分之和为目标函数：
[0107][0108]
给定优化参数的约束条件为：
[0109][0110]
暂态程序中考虑系统发生最严重的故障情况，设定在t＝1s时，某条线路末端发生三相接地短路故障；故障后，经过设定时间t1＝0.1s，线路首端和末端的断路器三相跳闸切除故障；再经过t2＝0.5s，装置重合闸，系统恢复到故障发生前的拓扑结构。
[0111]
图7给出了2号线路故障和4号线路故障时，应用粒子群算法进行分布式 bess控制器参数优化前后的功角曲线对比图。从图中可以看出，经粒子群算法优化后的分布式bess控制器可以更好地相互协调，系统暂态稳定性得以显著提高。
[0112]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明的分布式bess协调控制方法可以快速、准确地优化分布式控制器的参数，避免了以往设置控制器参数的繁杂过程；使各控
制器之间相互协调，有效避免了多个动态控制器不协调、系统动态性能恶化的问题。通过pso算法能够有效优化分布式bess控制器的控制参数，有利于实现分布式bess的相互协调，有效改善电力系统的暂态稳定性。
[0113]
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。