一种海上风电场与储能系统的协调控制方法、装置及系统与流程

1.本发明涉及新能源发电负荷频率控制技术领域，尤其涉及一种海上风电场与储能系统的协调控制方法、装置及系统。


背景技术：

2.环境问题和化石燃料储量的减少使得当今能源系统正向可持续发展方向转变，近年来，基于可再生能源的各种发电技术得到了飞速发展。其中，风力发电技术作为一种可再生能源，因其诸多优势得到了广泛的研究和应用。特别是沿海经济发达地区，具有大量的电力负荷，但该区域通常缺乏煤炭资源，且土地资源宝贵；另外，由于人口密集使得对环境要求较高，使得开发海上风力发电已成为这些地区一种高效的新能源发电方法。然而，由于电网吸收能力弱、距主要陆地距离远、海上风资源和环境条件复杂等诸多不利因素，海上风力发电系统的运行和维护面临着严峻挑战。为解决这一问题，现有技术采用基于风功率预测器的海上风机恒定功率控制方法，该方法充分考虑了荷电状态、充放电速率以及使用寿命等运行约束，以抑制风力发电的强波动性；此外，还基于荷电状态和可变滤波器时间常数对海上风机恒定功率控制方法进行改进；但现有技术大部分都未从受端电网运行稳定的角度，考虑海上风电与电池储能系统的协调控制机理，特别是在台风期间是海上风电场一方提升自身收益，但又需考虑突然脱网对受端的电压频率的不稳定影响。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种海上风电场与储能系统的协调控制方法、装置及系统，以解决现有技术未考虑受端电网的运行情况，难以消除突然脱网对受端电网的不稳定影响的技术问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种海上风电场与储能系统的协调控制方法，包括：
5.根据数据采集与监控系统采集到的第一数据，判断海上风电场的运行模式；
6.当海上风电场的运行模式为离网运行时，检测受端电网的电压变化量和频率变化量；
7.根据所述电压变化量和所述频率变化量，采用自适应模糊推理系统计算并调节储能系统的输出功率。
8.本发明首先对海上风电场的运行模式进行判断，确定海上风电场是否脱网，在脱网的情况下，对受端电网的电压变化量和频率变化量进行检测，考虑到受端电网的运行情况，并结合鲁棒性更好的自适应模糊推理系统对储能系统的输出功率进行调节，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
9.进一步地，所述根据所述电压变化量和所述频率变化量，采用自适应模糊推理系统计算并调节储能系统的输出功率，具体为：
10.对所述电压变化量和所述频率变化量进行模糊化处理，得到与所述电压变化量对
应的第一模糊变量和与所述频率变化量对应的第二模糊变量；
11.根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量和模糊规则，计算得到所述储能系统的输出功率的调节模糊量；
12.对所述调节模糊量进行去模糊化处理，生成pwm控制信号，并根据所述pwm控制信号，对所述储能系统的输出功率进行调节。
13.进一步地，所述根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量和模糊规则，计算得到所述储能系统的输出功率的调节模糊量，具体为：
14.根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量，采用三角形隶属度函数，计算得出所述储能系统的输出功率的调节模糊量。
15.本发明根据模糊规则对受端电网的电压变化量和频率变化量进行检测，在自适应模糊推理系统中通过推理规则进行计算，生成pwm控制信号对储能系统进行调节，在考虑到受端电网运行情况的同时，通过鲁棒性较高的自适应模糊推理系统中的隶属度函数进行计算，去模糊化处理后得到精确的pwm控制信号，对储能系统的输出功率进行调节，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
16.进一步地，所述模糊规则受自适应规则的调整，所述自适应规则为：
17.v＝αδf (1-α)δu,α∈(0,1)；
18.其中，δu为电压变化量，δf为频率变化量，α为自适应调整因子。
19.进一步地，所述对所述调节模糊量进行去模糊化处理，生成pwm控制信号，并根据所述pwm控制信号，对所述储能系统的输出功率进行调节，具体为：
20.对所述调节模糊量进行去模糊化处理，并将所述调节模糊量转换为连续量；
21.根据所述连续量，生成所述pwm控制信号；
22.根据所述pwm控制信号，控制所述储能系统的变换器，对所述储能系统的输出功率进行调节。
23.本发明通过自适应调节因子建立自适应规则，并用该自适应规则对模糊规则进行调整，以提高自适应模糊系统的控制器的性能，进而通过模糊规则得到调节模糊量，并根据调节模糊量生成pwm控制信号使储能系统最大限度地利用风能发电，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
24.进一步地，在所述根据数据采集与监控系统采集到的第一数据，判断海上风电场的运行模式之后，包括：
25.当海上风电场的运行模式为并网运行时，控制所述储能系统工作在电流控制模式下，并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电。
26.本发明在并网运行下，根据运行条件和调度指令，对储能系统进行充放电，以使储能系统在离网运行下能充分利用风能发电，有助于降低海上分电厂脱网对受端电网的不利影响。
27.进一步地，所述并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电，具体为：
28.其中，所述运行条件包括功率限制条件；
29.当在功率限制条件下时，根据所述调度指令和输出功率变量关系，控制所述储能系统进行充电或放电；其中，所述输出功率变量关系为：
30.p
exp
＝p
owp
p
bess-p
ll
≤p
dis-set
；
31.其中，p
exp
为协调控制系统的输出功率，p
owp
为海上风电场的输出功率测量值和p
bess
为储能系统的输出功率测量值，p
ll
为总本地负载，p
dis-set
为有限功率的调度设定点。
32.本发明将运行条件可进一步分为功率限制条件，在该条件下根据输出功率变量关系，调节储能系统的充放电过程，以使储能系统稳定工作。
33.进一步地，所述并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电，具体为：
34.其中，所述运行条件包括非功率限制条件；
35.当在非功率限制条件下时，判断是否存在台风警报信息；
36.当不存在台风警报信息时，控制所述储能系统以第一预设功率进行放电，直至荷电状态达到第一预设值；
37.当存在台风警报信息时，控制所述储能系统以第二预设功率进行充电，直至荷电状态达到第二预设值。
38.本发明将运行条件进一步分为非功率限制条件，在该条件下充分利用台风报警信息，在没有台风报警信息时，使储能系统在海上风电场捕获风能的情况下进行充电，以备风电场脱网时为受端电网提供电能，降低海上分电厂脱网对受端电网的不利影响。
39.另一方面，本发明实施例还提供了一种海上风电场与储能系统的协调控制装置，包括：模式判断模块、数据检测模块和第一调节模块；
40.其中，所述模式判断模块用于根据数据采集与监控系统采集到的第一数据，判断海上风电场的运行模式；
41.所述数据检测模块用于当海上风电场的运行模式为离网运行时，检测受端电网的电压变化量和频率变化量；
42.所述第一调节模块用于根据所述电压变化量和所述频率变化量，采用自适应模糊推理系统计算并调节储能系统的输出功率。
43.另一方面，本发明实施例还提供了一种海上风电场与储能系统的协调控制系统，包括：数据采集和监控系统、风机控制系统和智能协调控制器；
44.所述数据采集和监控系统用于采集并监控海上风电场和储能系统的电气数据；以及用于向所述风机控制系统和所述智能协调控制器发送调度指令；
45.所述风机控制系统用于接收所述风电场上传的电气信息，并向所述风电场发送调度指令；
46.所述智能协调控制器用于执行如本发明实施例中所述的海上风电场与储能系统的协调控制方法。
47.本发明首先对海上风电场的运行模式进行判断，确定海上风电场是否脱网，在脱网的情况下，对受端电网的电压变化量和频率变化量进行检测，考虑到受端电网的运行情况，并结合鲁棒性更好的自适应模糊推理系统对储能系统的输出功率进行调节，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
附图说明
48.图1为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的一种实施例的流程
示意图；
49.图2为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的另一种实施例的流程示意图；
50.图3为本发明提供的离网运行模式下海上风电场与储能系统的协调控制图；
51.图4为本发明提供的电压偏差的三角形隶属函数的计算结果示意图；
52.图5为本发明提供的频率偏差的三角形隶属函数的计算结果示意图；
53.图6为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的再一种实施例的流程示意图；
54.图7为本发明提供的并网运行模式下海上风电场与储能系统的协调控制图；
55.图8为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制装置的一种实施例的结构示意图；
56.图9为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制系统的一种实施例的结构示意图；
57.图10为本发明提供的第一情况下的受端电网频率的示意图；
58.图11为本发明提供的第一情况下的调频输出功率的示意图；
59.图12为本发明提供的第二情况下的受端电网频率的示意图；
60.图13为本发明提供的第二情况下的调频输出功率的示意图；
61.图14为本发明提供的台风条件下的海上风电输出曲线示意图；
62.图15为本发明提供的海上风电场与电池储能系统的平抑效果示意图。
具体实施方式
63.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
64.实施例一
65.请参照图1，为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的一种实施例的流程示意图，主要包括步骤101-103，具体如下：
66.步骤101：根据数据采集与监控系统采集到的第一数据，判断海上风电场的运行模式。
67.在本实施例中，数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,scada)系统用于对风机控制系统和智能协调控制器上传的电气信息进行采集和监控，并向风机控制系统和协调控制器发送调度指令，以使其对海上风电场的并网或脱网，以及储能系统的充电或放电进行控制。此外，所述运行模式包括：离网运行和并网运行；在海上风电场的运行环境恶劣，特别是台风天气将严重影响风机安全的情况下，海上风电场与电网断开，即离网运行，在该模式下风机将停止发电，导致偏航电机失去其工作功率，且无法改变叶片的方向；因此，在离网运行下有必要为风机偏航电机和其他辅助系统提供应急电源，以将台风对风力涡轮机的影响降至最低。
68.步骤102：当海上风电场的运行模式为离网运行时，检测受端电网的电压变化量和
频率变化量。
69.在本实施例中，在离网运行时，对储能系统采用恒压恒频(cvcf)控制，而与此同时保持受端电网的有功功率平衡，有功功率平衡的表达式如下：
70.p
bess
p
owp-p
ll
＝p
de-p
load
；
71.其中，p
bess
为储能系统的输出功率测量值，p
owp
为海上风电场的输出功率测量值，p
ll
为总本地负载，p
de
为协调控制系统的输出功率，p
load
为负载的消耗功率。此外，p
ll
＝p
lc
p
lp
p
ly
p
lo
，其中，p
lc
风机监控系统负载消耗功率，p
lp
为风机变桨系统负载消耗功率，p
ly
为风机偏航系统负载消耗功率，p
lo
为其他负载消耗功率。
72.步骤103：根据所述电压变化量和所述频率变化量，采用自适应模糊推理系统计算并调节储能系统的输出功率。
73.在本实施例中，自适应模糊推理系统的输入变量有两个，分别为电压变化量和频率变化量，并通过推理规则进行计算和去模糊处理后，得出一个中间量，例如：调节模糊量；调节模糊量可以用来生成pwm信号对储能系统的变换器进行控制。
74.在本实施例中，储能系统可以采用电池储能系统(battery energy storage system，bess)，bess是平滑可再生资源间歇性发电、负载调峰、频率调节等的有效手段之一，bess的功率变换系统(power conversion system，pcs)可以在确保在电压控制模式(vcm)和电流控制模式(current control mode,ccm)中工作；在并网运行时，pcs在ccm模式下工作，在离网运行时，pcs在vcm中工作。与海上风电不同，bess的功率控制可以在四象限工作，这意味着它能够同时产生和吸收有功和无功功率，而海上风电的变流器不能吸收有功功率。此外，在离网运行的条件下传统的方式为采用柴油发电机作应急备用电源，但台风的中心压力非常低，柴油发电机无法正常启动或运行，而bess可以克服这一缺点，并作为备用电源来保护风力涡轮机免受安全事故的影响。此外，bess还可以作为本地负载的电网形成单元，确保在电压控制模式(vcm)下发电和负载之间的功率平衡。
75.在本实施例中，所述输出功率包括：有功功率和无功功率。
76.请参照图2，为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的另一种实施例的流程示意图，主要包括步骤201-203，具体如下：
77.在本实施例中，步骤103具体包括步骤201至步骤203。
78.步骤201：对所述电压变化量和所述频率变化量进行模糊化处理，得到与所述电压变化量对应的第一模糊变量和与所述频率变化量对应的第二模糊变量。
79.请参考图3，为本发明提供的离网运行模式下海上风电场与储能系统的协调控制图，其中，先对电压变化量和频率变化量进行模糊处理，以供模糊器利用隶属度函数提取有效的信息；提取得到的信息包括第一模糊变量和第二模糊变量。
80.步骤202：根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量和模糊规则，计算得到所述储能系统的输出功率的调节模糊量。
81.在本实施例中，所述根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量和模糊规则，计算得到所述储能系统的输出功率的调节模糊量，具体为：根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量，采用三角形隶属度函数，计算得出所述储能系统的输出功率的调节模糊量。
82.本发明根据模糊规则对受端电网的电压变化量和频率变化量进行检测，在自适应模糊推理系统中通过推理规则进行计算，生成pwm控制信号对储能系统进行调节，在考虑到
受端电网运行情况的同时，通过鲁棒性较高的自适应模糊推理系统中的隶属度函数进行计算，去模糊化处理后得到精确的pwm控制信号，对储能系统的输出功率进行调节，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
83.请参考图4和图5，分别为电压偏差的和频率偏差的三角形隶属函数的计算结果示意图，其中nb表示负大，nm表示负中，ns表示负小，z表示零，ps表示正小，pm表示正中，pb表示正大；此外，每个隶属度函数都定义了自己的权重，并给出了语言变量，而这些语言变量在代入至模糊推理系统中，并根据模糊推理系统中的模糊规则，计算出推理结果，例如：根据电压误差nb和误差率nb，可以按模糊规则计算得到模糊输出nb。
84.在本实施例中，所述模糊规则受自适应规则的调整，所述自适应规则为：
85.v＝αδf (1-α)δu,α∈(0,1)；
86.其中，δu为电压变化量，δf为频率变化量，α为自适应调整因子。
87.步骤203：对所述调节模糊量进行去模糊化处理，生成pwm控制信号，并根据所述pwm控制信号，对所述储能系统的输出功率进行调节。
88.在本实施例中，所述对所述调节模糊量进行去模糊化处理，生成pwm控制信号，并根据所述pwm控制信号，对所述储能系统的输出功率进行调节，具体为：对所述调节模糊量进行去模糊化处理，并将所述调节模糊量转换为连续量；根据所述连续量，生成所述pwm控制信号；根据所述pwm控制信号，控制所述储能系统的变换器，对所述储能系统的输出功率进行调节。
89.在本实施例中，通过对调节模糊量进行去模糊化处理后，得到非模糊输出；该非模糊输出可用于生成pwm控制信号。
90.本发明通过自适应调节因子建立自适应规则，并用该自适应规则对模糊规则进行调整，以提高自适应模糊系统的控制器的性能，进而通过模糊规则得到调节模糊量，并根据调节模糊量生成pwm控制信号使储能系统最大限度地利用风能发电，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
91.请参照图6，为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制方法的再一种实施例的流程示意图，主要包括步骤301，具体如下：
92.在本实施例中，在执行步骤101后，还可以执行步骤301。
93.步骤301：当海上风电场的运行模式为并网运行时，控制所述储能系统工作在电流控制模式下，并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电。
94.在本实施例中，所述并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电，具体为：
95.其中，所述运行条件包括功率限制条件；当在功率限制条件下时，根据所述调度指令和输出功率变量关系，控制所述储能系统进行充电或放电；其中，所述输出功率变量关系为：
96.p
exp
＝p
owp
p
bess-p
ll
≤p
dis-set
；
97.其中，p
exp
为协调控制系统的输出功率，p
owp
为海上风电场的输出功率测量值和p
bess
为储能系统的输出功率测量值，p
ll
为总本地负载，p
dis-set
为有限功率的调度设定点。
98.本发明将运行条件可进一步分为功率限制条件，在该条件下根据输出功率变量关系，调节储能系统的充放电过程，以使储能系统稳定工作。
99.在本实施例中，所述并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电，具体为：其中，所述运行条件包括非功率限制条件；当在非功率限制条件下时，判断是否存在台风警报信息；当不存在台风警报信息时，控制所述储能系统以第一预设功率进行放电，直至荷电状态达到第一预设值；当存在台风警报信息时，控制所述储能系统以第二预设功率进行充电，直至荷电状态达到第二预设值。
100.本发明将运行条件进一步分为非功率限制条件，在该条件下充分利用台风报警信息，在没有台风报警信息时，使储能系统在海上风电场捕获风能的情况下进行充电，以备风电场脱网时为受端电网提供电能，降低海上分电厂脱网对受端电网的不利影响。
101.在本实施例中，所述荷电状态为：
[0102][0103]
其中，soc(t)为时间t时储能系统的荷电状态，p(t)为储能系统的输出功率，ηc为充电效率，ηd为放电效率，e为储能系统的额定容量。当储能系统放电时，p(t)为正，充电时为负。
[0104]
在本实施例中，为了避免过充电或深度放电，并保持储能系统的必要备用容量，应特别注意将soc调节在适当的工作范围内；可以从0到1将整个soc范围分为五个子范围，其中，soc
max
为soc的最大工作极限或第一预设值，通常设置为略小于储能系统允许的最大soc以避免过充电，soc
min
为soc的最小工作极限或第二预设值，通常设置为略大于储能系统允许的最小soc以避免深度放电。在并网运行和离网运行的条件下，储能系统的soc均允许在规定范围soc
ref
内，在紧急情况下，soc允许在紧急范围内。soc
ref
是并网模式下稳定经济运行的参考soc。在任何情况下soc均不能大于soc
max
或小于soc
min
，以防止储能系统因过度充电或深度放电而损坏。
[0105]
本发明在并网运行下，根据运行条件和调度指令，对储能系统进行充放电，以使储能系统在离网运行下能充分利用风能发电，有助于降低海上分电厂脱网对受端电网的不利影响。
[0106]
请参照图7，为本发明提供的并网运行模式下海上风电场与储能系统的协调控制图，在海上风电厂处于并网运行时，储能系统在ccm下工作，并根据运行条件进行充电和放电；而海上风电场则在最大功率点跟踪(maximum power point tracking，mppt)模式下工作。其中，协调控制的过程可以划分为场站协调层和机组协调层，在场站协调层中，智能协调控制器在接收海上风电场控制系统和储能控制系统上传的电气信息的同时，向海上风电场控制系统和储能控制系统发送调度指令，进而对风机和储能变换器进行协调控制；p
′
owp
为海上风电的理论输出功率，p
′
bess
是储能系统的额定功率，p
set
为限定功率的净设定值，p
′
owp-set
和p
′
bess-set
分别为海上风电和储能系统的设定点或控制变量，p
mppt
为海上风电场在mppt模式下工作时的输出功率，p
ch
和p
dis
分别为第一预设功率和第二预设功率。
[0107]
请参照图8，为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制装置的一种实施例的结构示意图，主要包括：模式判断模块401、数据检测模块402和第一调节模块403。
[0108]
在本实施例中，模式判断模块401用于根据数据采集与监控系统采集到的第一数据，判断海上风电场的运行模式。
[0109]
在本实施例中，所述海上风电场与储能系统的协调控制装置还包括：第二调节模块；第二调节模块用于在模式判断模块401判断海上风电场的运行模式为并网运行时，控制所述储能系统工作在电流控制模式下，并根据运行条件和调度指令，控制所述储能系统进行充电或放电。
[0110]
数据检测模块402用于当海上风电场的运行模式为离网运行时，检测受端电网的电压变化量和频率变化量。
[0111]
第一调节模块403用于根据所述电压变化量和所述频率变化量，采用自适应模糊推理系统计算并调节储能系统的输出功率。
[0112]
在本实施例中第一调节模块403包括：模糊化处理单元、计算单元和调节单元；模糊化处理单元用于对所述电压变化量和所述频率变化量进行模糊化处理，得到与所述电压变化量对应的第一模糊变量和与所述频率变化量对应的第二模糊变量；计算单元用于根据所述第一模糊变量、所述第二模糊变量和模糊规则，计算得到所述储能系统的输出功率的调节模糊量；调节单元用于对所述调节模糊量进行去模糊化处理，生成pwm控制信号，并根据所述pwm控制信号，对所述储能系统的输出功率进行调节。
[0113]
图9为本发明提供的海上风电场与储能系统的协调控制系统的一种实施例的结构示意图，包括：数据采集和监控系统、风机控制系统和智能协调控制器。
[0114]
在本实施例中，数据采集和监控系统用于采集并监控海上风电场和储能系统的电气数据；以及用于向所述风机控制系统和所述智能协调控制器发送调度指令。
[0115]
风机控制系统用于接收所述风电场上传的电气信息，并向所述风电场发送调度指令。
[0116]
所述智能协调控制器用于执行如本发明实施例所述的海上风电场与储能系统的协调控制方法。
[0117]
在本实施例中，风机控制系统通过调度指令控制调节风电场的运行状态，风电场一方面为本地负载供电，另一方面在经过发电侧变换器和并网侧变换器后，向受端电网供应电能；储能系统在受智能协调控制器控制的同时，经并网侧变换器向受端电网供应电能。
[0118]
在本实施例中，本地负载包括监控系统、偏航系统、变桨系统和其他负载；此外，协调控制系统产生的电能由海上风电场将风能转换得到，风机的风轮叶片从风中捕获能量并将其转换为旋转动能，然后机械能通过机械传动系统传输到发电机，通过发电机转化为磁场能，最后转化为电能。根据贝茨定律，风转子可以从风中提取的最大功率可表示为：
[0119][0120]
其中，pm为风轮的最大机械功率，ρ为空气密度，r是风机叶片的半径，v是风速，c
p
＝f(λ,α)是风机的功率系数，λ＝ωmr/v是叶尖速比，ωm是风轮的机械角速度，α是俯仰角。根据betz极限，即风机可从气流中提取的功率的理论极限，c
p
的最大值为16/27≈0.593。考虑到空气涡流损失，实际值较小。
[0121]
此外，风机的输出功率是风速的非线性函数，主要由风机轮毂处的实际风速和风机的输出功率特性决定。如发电机、转子、齿轮箱和逆变器的运行效率。变桨距风机的输出功率特性可由以下几个参数决定，如v
ci
、v
cr
和v
co
分别为切入风速、稳态风速和切出风速，pr是额定输出功率。最常用简化线性公式来描述通用风机的输出功率：
[0122][0123]
其中，pe(v)为相对于风速v的风机的输出功率，对于可变桨距的风机，p
x
＝pr对于固定螺距风力涡轮机，p
x
可表示为：
[0124][0125]
其中，p
co
是v＝v
co
时风机的输出功率，本发明实施例采用该述模型计算理论输出功率。
[0126]
实施例二
[0127]
为了验证所提方法的有效性，本实施例以广东某实际海上风电场为仿真对象，在matlab中通过仿真测试了所提方法在并网和断开模式下的控制效果。该风电场采用的直驱风机，额定容量为10mw，bess容量为6mw。海上风电与电池储能协调控制系统中bess的相关参数可见下表：
[0128][0129]
请参照图10和图11，分别为本发明提供的第一情况下的受端电网频率和调频输出功率的示意图，其中，本实施例在并网运行的条件下对风力发电系统运行过程的10s进行模拟，bess的soc在时间0s时为0.50。并网模式下的运行和控制有几个先决条件：1)p
exp
≤p
dis-set
；2)soc
low
≤soc；3)soc≤soc
high
。台风来临前夕为风速较高时间，海上风电通在该条件下常以mppt模式运行，然而，为了实现友好接入，海上风电场通常需要提供一定调频能力，而bess这是参与调频的关键因素，因此，此部分仿真分为两种情况：一是电网频率在2s时，由正常的50hz上升到51hz；二是电网频率在2s时，由正常的50hz下降到48hz。为了体现所提自适应控制策略效果，故采用无bess的恒定调频功率控制策略与所提自适应控制策略进行对比。
[0130]
请参照图12和图13，分别为本发明提供的第二情况下的受端电网频率和调频输出功率的示意图，其中，当调频功率自适应控制器在2s时检测到电网频率上升，此时需减小风场并网功率，故bess应吸收部分能量。此外，采用不同控制算法就会得到不同调频输出功率，两种控制算法分别运用到相同储能健康状态的风场，当风场bess采用调频功率自适应
控制策略时，其吸收能量的功率约为5.5kw。当风场bess采用恒定调频功率控制策略时，其吸收能量的功率为5kw。因此在该储能健康状态时，海上风电场bess采用调频功率自适应控制策略时能够吸收更多能量，为电网调频出力更多，进一步提高电网频率的稳定性。
[0131]
在本实施例中，当调频功率自适应控制器在2s时检测到电网频率下降，此时需增加风场并网功率，故各组bess应释放部分能量。如图6所示，采用不同控制算法就会得到不同调频输出功率，两种控制算法分别运用到相同储能健康状态的风场bess，当风场bess采用调频功率自适应控制策略时，其释放能量的功率约为5.5kw，风场bess采用恒定调频功率控制策略时，其释放能量的功率约为5kw。故在该储能健康状态时，采用调频功率自适应控制策略时风场hess能释放更多能量，为电网频率稳定提供支撑，进一步提高电网频的稳定性。
[0132]
请参照图14，为本发明提供的台风条件下的海上风电输出曲线示意图。在电网断开模式下，海上风电场逐步关闭，隔离系统由bess和本地负载组成。根据对本地负载的详细分析，偏航电机的最大功率为71.5kw，而额定功率为5.5kw，其他负载的最大功率约为20kw。这些本地负载随风机的负载而变化，该负载与风速、偏航角等有关。由图14可知截止风速为20m/s，海上风电在25分钟内从额定值降至零。这表明如何在小时间尺度上平抑海上风电输出极具减少引起功率不平衡问题。
[0133]
请参照图15，为本发明提供的海上风电场与电池储能系统的平抑效果示意图，其中，储能系统对风电功率波动的平抑效果明显。在台风过境期间，储能系统能够事先充电，在发生功率缺额时快速放电；其中，在图15中功率为正表示放电；进而实现协调控制系统的功率平抑控制，使系统整体的功率输出更接近给定值，降低了其对电网稳定运行的不利影响。在储能出力过程中，其功率与能量均运行于安全范围内。
[0134]
本发明首先对海上风电场的运行模式进行判断，确定海上风电场是否脱网，在脱网的情况下，对受端电网的电压变化量和频率变化量进行检测，考虑到受端电网的运行情况，并结合鲁棒性更好的自适应模糊推理系统对储能系统的输出功率进行调节，降低了海上风电场脱网对受端电网的不利影响。
[0135]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。