一种基于储能系统的自适应虚拟同步机控制方法与流程

1.本发明涉及一种虚拟同步机控制方法，尤其是涉及一种基于储能系统的自适应虚拟同步机控制方法。


背景技术：

2.电力系统中可再生能源渗透率不断增加，其发展带来的问题也不断涌现，其中，系统惯性降低造成的安全运行稳定性问题尤为突出。风光等可再生能源具有随机性、波动性等特点，而传统风电/光伏机组大都采用传统的最大功率点追踪控制策略且通过低惯性的电力电子设备接入电网，使可再生能源发电系统与电网失去耦合，几乎不响应电网中的频率波动，对电力系统安全稳定运行造成了威胁。
3.受传统同步发电机的启发，有学者提出了虚拟同步机控制方法，其核心思想是通过将同步发电机转子运动方程引入到系统控制中，模仿同步发电机外特性，为系统提供虚拟惯量支撑，而借助可以动态吸收和释放能量的储能设备是提供虚拟惯量支撑的一种有效手段。
4.有研究表明，跟随系统运行状态变化的虚拟同步机系数可以取得更好的控制效果。近年来，模型预测控制受到了越来越广泛的关注，它通过移动窗口实时预测系统未来的表现，并在优化窗口内最小化成本函数而寻找最优控制。因此，根据系统实时频率特性，利用模型预测控制方法可以动态调整虚拟同步机控制中的虚拟惯量系数和虚拟阻抗系数，实现自适应的虚拟同步机控制。为充分利用储能系统的充放电特性，改善含高比例可再生能源系统频率响应特性，本发明公开了一种基于储能系统的自适应虚拟同步机控制方法。


技术实现要素：

5.为解决上述问题，本发明提出了一种基于储能系统的自适应虚拟同步机控制方法，含高比例可再生能源系统频率响应特性。
6.本发明的技术方案采用如下步骤：
7.1)针对储能系统利用虚拟同步机控制方法模拟同步发电机的惯性与阻尼特性，以实现对系统频率波动的抑制；
8.2)在基于虚拟同步机控制建立的系统常规状态空间模型的基础上对输出变量增加带通滤波器，建立用于模型预测控制的系统增强模型；
9.3)根据系统频率偏差，基于系统增强模型，利用模型预测控制方法，动态调整虚拟同步机的惯量系数和阻尼系数，实现自适应控制。
10.上述技术方案中，所述的步骤1)针对储能系统利用虚拟同步机控制方法模拟同步发电机的惯性与阻尼特性，以实现对系统频率波动的抑制，储能系统的输出功率根据以下公式得到：
11.12.其中，δp
vsg
是虚拟同步机的输出并作为储能系统输出功率参考值，j
ess
是储能系统的虚拟惯量系数，d
ess
是储能系统虚拟阻尼系数，δf是系统频率偏差。
13.所述的步骤2)在基于虚拟同步机控制建立的系统常规状态空间模型的基础上对输出变量增加带通滤波器，建立用于模型预测控制的系统增强模型，采用的带通滤波器表达式如下：
[0014][0015]
其中，ω
l
与ωh为带通滤波器的通带截止频率，s为拉普拉斯算子；
[0016]
常规模型输出变量经带通滤波器输出，强化相应输出变量，且系统状态空间模型中状态变量与输出变量个数因此增加，具体而言，每针对一个输出变量应用一个上述二阶带通滤波器，系统输出变量增加一个，状态变量增加两个，进而得到系统增强模型，采用如下表达式：
[0017][0018]
y＝g(x,u
p
,w)
[0019]
其中，f和g分别为系统状态方程组和输出方程组表达式，x为系统状态变量，是系统状态变量微分，y为系统输出，u
p
＝[j
ess
(t),d
ess
(t)]
t
为虚拟同步机在任意时刻t的可控参数向量，j
ess
(t)为虚拟惯量系数，d
ess
(t)为虚拟阻尼系数，w是系统不可控输入扰动。
[0020]
所述的步骤3)根据系统频率偏差，基于系统增强模型，利用模型预测控制方法，动态调整虚拟同步机的惯量系数和阻尼系数，实现自适应控制，具体为：以系统频率波动和储能出力为综合控制目标，基于系统增强模型，利用模型预测控制方法，通过优化算法求解最优参数向量如下式所示：
[0021][0022]
其中，u
p
＝[j
ess
(t),d
ess
(t)]
t
是虚拟同步机的可控参数向量，j
ess
(t)为虚拟惯量系数，d
ess
(t)为虚拟阻尼系数，x为系统状态变量，w是系统不可控输入扰动，是虚拟同步机的最优参数向量，由最优的虚拟惯量系数和最优的阻尼系数组成；
[0023]
j为优化问题的成本函数，表达式如下
[0024][0025]
其中，e是系统输出的跟踪误差，q与r是正定权重因子矩阵，τ0为扰动开始时刻，t
p
为一次调频典型时长。
[0026]
本发明的有益效果是：
[0027]
本发明旨在保证系统可靠性的前提下，根据系统运行状态实时优化虚拟同步机控制参数，充分发挥储能的频率支撑能力，改善系统频率响应。该控制方法可以作为储能系统有功调频控制的有效参考。
附图说明
[0028]
图1为实施例中配置储能系统的微网结构图；
[0029]
图2为实施例中虚拟惯量控制框图；
[0030]
图3为实施例中系统增强模型示意图；
[0031]
图4为实施例中系统频率波动主要来源的风速波动图；
[0032]
图5为实施例中不同控制策略下系统频率波动图。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0034]
本发明方法包括以下步骤：
[0035]
1)针对储能系统利用虚拟同步机控制方法模拟同步发电机的惯性与阻尼特性，以实现对系统频率波动的抑制；
[0036]
2)在基于虚拟同步机控制建立的系统常规状态空间模型的基础上对输出变量增加带通滤波器，建立用于模型预测控制的系统增强模型；
[0037]
3)根据系统频率偏差，基于系统增强模型，利用模型预测控制方法，动态调整虚拟同步机的惯量系数和阻尼系数，实现自适应控制。
[0038]
所述的步骤1)针对储能系统利用虚拟同步机控制方法模拟同步发电机的惯性与阻尼特性，以实现对系统频率波动的抑制，具体如下：
[0039]
图1给出了配置储能系统的微网结构图。该系统由同步发电机、储能、可再生能源电站和负载组成。其中，同步发电机和储能是一次频率调节的主要来源，可再生能源电站被认为与电网频率解耦，故不参与系统频率调节。此外，假设该微网系统以孤岛模式运行。储能采用图2所示控制策略，储能系统输出功率表达式如下：
[0040][0041]
其中，δp
vsg
是虚拟同步机的输出并作为储能系统输出功率参考值，j
ess
是储能系统的虚拟惯量系数，d
ess
是储能系统虚拟阻尼系数，δf是系统频率偏差。
[0042]
所述的步骤2)在基于虚拟同步机控制建立的系统常规状态空间模型的基础上对输出变量增加带通滤波器，如图3示意，建立用于模型预测控制的系统增强模型，采用的带通滤波器表达式如下：
[0043][0044]
其中，ω
l
与ωh为带通滤波器的通带截止频率，s为拉普拉斯算子；
[0045]
常规模型输出变量经带通滤波器输出，强化相应输出变量，且系统状态空间模型中状态变量与输出变量个数因此增加，具体而言，每针对一个输出变量应用一个上述二阶带通滤波器，系统输出变量增加一个，状态变量增加两个，进而得到系统增强模型，采用如下表达式：
[0046][0047]
y＝g(x,u
p
,w)
[0048]
其中，f和g分别为系统状态方程和输出方程表达式，x为系统状态变量，是系统状态变量微分，y为系统输出，u
p
＝[j
ess
(t),d
ess
(t)]
t
为虚拟同步机的可控参数向量，j
ess
(t)为虚拟惯量系数，d
ess
(t)为虚拟阻尼系数，w是系统不可控输入扰动。
[0049]
所述的步骤3)根据系统频率偏差，基于系统增强模型，利用模型预测控制方法，动态调整虚拟同步机的惯量系数和阻尼系数，实现自适应控制，具体为：以系统频率波动和储能出力为综合控制目标，基于系统增强模型，利用模型预测控制，通过优化算法求解最优参数向量如下式所示：
[0050][0051]
其中，u
p
＝[j
ess
(t),d
ess
(t)]
t
是虚拟同步机的可控参数向量，j
ess
(t)为虚拟惯量系数，d
ess
(t)为虚拟阻尼系数，x为系统状态变量，w是系统不可控输入扰动，是虚拟同步机的最优参数向量，由最优的虚拟惯量系数和最优的阻尼系数组成；
[0052]
j为优化问题的成本函数，表达式如下
[0053][0054]
其中，e是系统输出的跟踪误差，q与r是正定权重因子矩阵，τ0为扰动开始时刻，t
p
为一次调频典型时长。
[0055]
采用本发明方法基于储能系统为微网系统提供惯量支撑，在保证系统可靠性的前提下，使系统积极响应电网频率变化，实现减少系统频率波动的效果，提高系统的安全稳定运行。该控制策略可以作为储能系统有功调频控制的有效参考。
[0056]
本发明的具体实施例如下：
[0057]
我们采用所提方法对图1所示系统进行验证。系统中频率波动主要来源于图4所示的波动的风速。通过对比实施所提控制策略前后系统频率波形，可对本发明所提出的方法进行验证。
[0058]
采用本发明方法对实施例进行仿真计算，结果如下：
[0059]
图5给出了不同控制策略下，系统频率波动情况。其中，no vsg表示不使用虚拟同步机控制，fp-vsg表示使用固定虚拟惯量系数和虚拟阻尼系数的虚拟同步机控制，a-vsg表示不使用增强模型的自适应虚拟同步机控制，aa-vsg表示使用增强模型的自适应虚拟同步机控制，即本发明方法。fp-vsg的虚拟惯量系数与阻尼系数设为a-vsg结果的平均值。从图中可以看出，采用虚拟同步机控制的储能系统可以积极响应系统频率变化，并且面对同样不可预测的风电功率波动时，表明采用本发明方法可以更有效地抑制系统频率波动。
[0060]
上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。