一种考虑柔性负荷参与调控的孤岛微网稳定性控制方法与流程

1.本发明属于电网控制技术领域，具体涉及一种考虑柔性负荷参与调控的孤岛微网稳定性控制方法。


背景技术：

2.在一个孤岛微网中，如果供能以可再生能源为主，以可控发电设备(如：柴油发电机)为辅，并且假设有大量负荷随机接入，针对该微网设计鲁棒控制策略，控制器通常被设置在可控发电设备及储能装置上。
3.当下，需求侧有关研究成果日益完善。随着新一代信息技术和电力电子技术的发展，部分负荷也由原先的不可控变得柔性可控。然而，需求侧调控主要被用于削峰填谷，鲜有被用于系统鲁棒性控制。在某些场所，作为常见的柔性可调节负荷，大型温控负荷以及大量电动汽车可以参与微网系统能量调控。如何充分利用这些柔性可调节负荷，针对它们设计控制策略，使得系统鲁棒性得到保证有待研究。


技术实现要素：

4.为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种考虑柔性负荷参与调控的孤岛微网稳定性控制方法。
5.本发明采用如下的技术方案：
6.一种考虑柔性负荷参与调控的孤岛微网稳定性控制方法，包括以下步骤：
7.步骤1，采集所设定时间段内的太阳辐射角度、光照强度大小、光伏功率、不可调控柔性负载功率；
8.步骤2，使用步骤1采集的数据构建光伏动态出力模型、不可调控负荷功率变化模型、可调控负荷功率变化模型以及柴油发电机出力模型；
9.步骤3，根据步骤2的模型构建孤岛微网的综合系统；
10.步骤4，构建针对孤岛微网系统交流母线频率稳定的目标函数，并求取目标函数中设置在可调节负荷上的控制信号u3(t)以及设置在柴油发电机上的控制信号u4(t)；
11.步骤5，将步骤4求取的u3(t)与u4(t)分别输入步骤2构建的可调节柔性负荷模型以及柴油发电机模型，即可实现系统稳定性控制目标。
12.在步骤2中，所述光伏动态出力模型满足以下关系式：
13.dx1(t)＝a1x1(t)dt c1dw(t)
14.其中，x1(t)为光伏功率随时间t的变化；a1为光伏时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；c1为反映光伏出力随机波动项的参数，可以通过参数测量的方法获取；c1dw(t)用于描述光伏出力随时间的不确定性变化，这取决于太阳辐射角度、光照强度大小的变化。
15.在步骤2中，所述不可调控负荷功率变化模型满足以下关系式：
16.dx2(t)＝a2x2(t)dt c2dw(t)
17.其中，x2(t)为不可调控负载功率随时间t的变化；a2为不可调控负载时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；c2为反映不可调控负荷随机波动项的参数，可以通过参数测量的方法获取；c2dw(t)用于描述不可控负载功率随时间的随机变化。
18.在步骤2中，所述可调控负荷功率变化模型满足以下关系式：
19.dx3(t)＝[a3x3(t) b3u3(t)]dt c3dw(t)
[0020]
其中，x3(t)为可调控负载功率随时间t的变化；a3为柔性可调负载时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；u3(t)为设置在可调节负荷上的控制信号，b3为控制器前的放大系数；c3为反映柔性可调节负荷随机波动项的参数，可以通过参数测量的方法获取；c3dw(t)用于描述柔性可调节负载功率随时间的随机变化。
[0021]
在步骤2中，所述柴油发电机出力模型满足以下关系式：
[0022]
dx4(t)＝[a4x4(t) b4u4(t)]dt
[0023]
其中，x4(t)为柴油发电机动态功率随时间t的变化；a4为柴油发电机时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；u4(t)为设置在柴油发电机上的控制信号，b4为控制信号大小权重系数。
[0024]
在步骤3中，所述孤岛微网的综合系统满足以下关系式：
[0025]
dx(t)＝[ax(t) bu(t)]dt cdw(t)
[0026]
其中，矢量x(t)＝[x1(t)，x2(t)，x3(t)，x4(t)，δf(t)]
′
，矢量u(t)＝[u3(t)，u4(t)]
′
，矩阵a，b，c为系统参数，可以通过矩阵转换的方法直接获得；
[0027]
δf(t)表示交流母线频率偏差；
[0028]
x1(t)为光伏功率随时间t的变化；
[0029]
x2(t)为不可调控负载功率随时间t的变化；
[0030]
x3(t)为可调控负载功率随时间t的变化；
[0031]
x4(t)为柴油发电机动态功率随时间t的变化；
[0032]
w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；
[0033]
u3(t)为设置在可调节负荷上的控制信号；
[0034]
u4(t)为设置在柴油发电机上的控制信号。
[0035]
交流母线频率偏差δf(t)满足以下关系式：
[0036]
dδf(t)＝[αδf(t) βδp(t)]dt
[0037]
其中，α，β为系统参数；
[0038]
δp(t)表示孤岛微网系统功率在t时刻实时供需平衡关系。
[0039]
α与β分别满足以下关系式：
[0040][0041][0042]
其中，d为阻尼系数，m为惯性常数。
[0043]
孤岛微网系统功率在t时刻实时供需平衡关系δp(t)满足以下关系式：
[0044]
x1(t)-x2(t)-x3(t) x4(t)＝δp(t)。
[0045]
针对孤岛微网系统交流母线频率稳定的目标函数满足以下关系式：
[0046][0047]
其中，t为所设定时间段的最终时刻，γ1、γ2分别为指代最终时刻目标f(t)2和一段时间内过程目标的权重系数；取值可以视实际工况选择；q，r1，r2分别是交流母线频率偏差、设置在可调节负荷上的控制信号以及设置在柴油发电机上的控制信号的权重；f(t)表示终端时刻t的频率。
[0048]
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明：
[0049]
1、通过考虑微网中的光伏和柴油发电机、可调节负荷以及不可调节负荷，构建了可以应对可再生电源出力波动性以及各类负荷的随机接入的能量控制方法；
[0050]
2、本发明提出的柔性可调节负荷上设置能量控制方法，通过合理调节柴油发电机出力和柔性可控负荷的功率，可以实现类似储能的功率调控效果，实现孤岛微网系统鲁棒性，使得孤岛微网交流母线频率稳定抗干扰。
附图说明
[0051]
图1为本发明考虑的孤岛微网系统架构图；
[0052]
图2为本发明操作步骤示意图；
具体实施方式
[0053]
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。
[0054]
一种考虑柔性负荷参与调控的孤岛微网稳定性控制方法，图1为孤岛微网系统架构图；每个孤岛微网系统包括交流母线、光伏发电系统、柴油发电机；微网负荷包括功率可控负荷与功率不可控负荷；图2为本方法的操作步骤示意图，具体包括以下步骤：
[0055]
步骤1，采集所设定时间段内的太阳辐射角度、光照强度大小、光伏功率、不可调控柔性负载功率；
[0056]
步骤2，使用步骤1采集的数据构建光伏动态出力模型、不可调控负荷功率变化模型、可调控负荷功率变化模型以及柴油发电机出力模型；
[0057]
光伏动态出力模型满足以下关系式：
[0058]
dx1(t)＝a1x1(t)dt c1dw(t)
[0059]
其中，x1(t)为光伏功率随时间t的变化；a1为光伏时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；w(t)为随机过程，优选地，为布朗运动；c1为反映光伏出力随机波动项的参数，可以通过参数测量的方法获取；c1dw(t)用于描述光伏出力随时间的不确定性变化，这取决于太阳辐射角度、光照强度大小的变化；
[0060]
不可调控负荷功率变化模型满足以下关系式：
[0061]
dx2(t)＝a2x2(t)dt c2dw(t)
[0062]
其中，x2(t)为不可调控负载功率随时间t的变化；a2为不可调控负载时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；c2为反映不可调控负荷随机波动项的参数，可以
通过参数测量的方法获取；c2dw(t)用于描述不可控负载功率随时间的随机变化；
[0063]
可调控负荷功率变化模型满足以下关系式：
[0064]
dx3(t)＝[a3x3(t) b3u3(t)]dt c3dw(t)
[0065]
其中，x3(t)为可调控负载功率随时间t的变化；a3为柔性可调负载时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；u3(t)为设置在可调节负荷上的控制信号，b3为控制器前的放大系数；c3为反映柔性可调节负荷随机波动项的参数，可以通过参数测量的方法获取；c3dw(t)用于描述柔性可调节负载功率随时间的随机变化；
[0066]
柴油发电机出力模型满足以下关系式：
[0067]
dx4(t)＝[a4x4(t) b4u4(t)]dt
[0068]
其中，x4(t)为柴油发电机动态功率随时间t的变化；a4为柴油发电机时间常数的倒数的负值，可以通过参数测量的方法获取；u4(t)设置在柴油发电机上的控制信号，b4为控制信号大小权重系数；
[0069]
步骤3，根据步骤2的模型构建孤岛微网的综合系统；
[0070]
孤岛微网的综合系统满足以下关系式：
[0071]
dx(t)＝[ax(t) bu(t)]dt cdw(t)
[0072]
其中，孤岛微网的综合系统x(t)＝[x1(t)，x2(t)，x3(t)，x4(t)，δf(t)]
′
，矢量u(t)＝[u3(t)，u4(t)]
′
，矩阵a，b，c为系统参数，可以通过矩阵转换的方法直接获得；
[0073][0074][0075][0076]
δf(t)表示交流母线频率偏差，满足以下关系式：
[0077]
dδf(t)＝[αδf(t) βδp(t)]dt
[0078]
其中，α，β为系统参数，可以通过量测方法获取，也可以通过下式求得：
[0079][0080][0081]
其中，d为阻尼系数，m为惯性常数；
[0082]
δp(t)表示孤岛微网系统功率在t时刻实时供需平衡关系，其满足以下关系式：
[0083]
x1(t)-x2(t)-x3(t) x4(t)＝δp(t)
[0084]
步骤4，构建针对孤岛微网系统交流母线频率稳定的目标函数，并求取目标函数中设置在可调节负荷上的控制信号u3(t)以及设置在柴油发电机上的控制信号u4(t)；
[0085][0086]
其中，t为所设定时间段的最终时刻，γ1、γ2分别为指代最终时刻目标f(t)2和一段时间内过程目标的权重系数；取值可以视实际工况选择；q，r1，r2分别是交流母线频率偏差、设置在可调节负荷上的控制信号以及设置在柴油发电机上的控制信号的权重，可以视实际工况选择；f(t)表示终端时刻t的频率；
[0087]
优选地，设置在可调节负荷上的控制信号u3(t)以及设置在柴油发电机上的控制信号u4(t)的求取方式如下：
[0088]
设定李雅普诺夫函数l＝x(t)
′
p(t)x(t)，通过随机分析中的伊藤引理针对此函数做转换，并将结果带入目标函数的j中，根据lq控制原理(linear quadratic)，可以得到一个关于p(t)的黎卡提等式，以及与孤岛微网的综合系统x(t)线性相关的控制策略u(t)。得到了u(t)即得到了分别设置在可调节负荷上的控制信号u3(t)，以及柴油发电机上的控制信号u4(t)；
[0089]
步骤5，将步骤4求取的u3(t)与u4(t)分别输入步骤2构建的可调节柔性负荷模型以及柴油发电机模型，即可实现系统稳定性控制目标，即孤岛微网内交流母线频率波动最小化，即系统得到稳定；
[0090]
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。