基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法和系统

1.本发明涉及基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法和系统，属于光储系统优化技术领域。


背景技术：

2.以风、光为代表的新能源大规模并网，在加快能源绿色低碳转型、推进“双碳”目标达成的同时，其随机波动性、不确定性以及通过最大功率点跟踪控制方式经变流器接入电网，与系统频率解耦，给电力系统的频率安全稳定运行带来严重风险。新能源场站具备一定调频能力，逐渐成为高比例新能源并网系统的技术要求和发展趋势。但通过附加调频控制的新能源场站，尤其是光伏场站，受限于自身备用容量，仍存在调频局限性。利用电网闲置、可调控储能装置附加调频的快速功率调节，与光伏场站共同参与调频，成为解决上述问题的有效手段之一。
3.目前，光伏调频有研究围绕可变减载运行、虚拟同步机技术、额外配置储能惯性响应等，提升光伏场站调频能力，改善系统频率响应特性。有研究提出通过减载光伏最大发电功率使光伏具备一定调频能力，相比于额外配置储能，具有更好的经济性；有研究提出包含下垂控制、虚拟惯性控制或两者组合的光伏附加调频控制方法，实现光伏参与电网调频；有研究提出光伏逆变器的虚拟同步机技术，模拟传统同步发电机的转子运动方程，使光伏系统具有类似于同步发电机的优良性能；有研究设计提出了与光伏逆变器高压侧共母线并联储能装置，采用虚拟同步机控制技术，使储能承担对系统频率变化的功率响应调节。但这些研究一方面没有考虑光伏有功备用调频在系统频率响应不同调节的自适应，另一方面未考虑利用电网闲置可控的储能，通过附加调频控制去提升光伏场站的频率调节贡献，因此调频效果和经济性仍有待提高。
4.进一步，中国专利(公布号:cn115833229 a)提供了一种基于多变量模糊逻辑控制的风储联合系统一次调频方法，包括：建立风储联合系统模型，进行风速区域划分，建立多变量模糊逻辑控制方法，在中风速区，dfig模拟电网惯性过程采取虚拟惯性控制，并采用超速减载控制提供调频备用，超级电容储能模拟电网一次调频过程采取虚拟下垂控制，在下垂特性的基础上根据频率偏差控制其有功功率输出。上述发明提供的基于多变量模糊逻辑控制的风储联合系统一次调频方法，能够实现对风电和储能参与一次调频的功率分配。
5.但上述方案以及现有技术的虚拟惯性因子系数和下垂控制系数，常根据频率调节裕度和调频功率备用设计进行取值，因而，虚拟惯性因子系数和下垂控制系数在具体场景中，取值一般保持不变，从而不能充分发挥储能的调频优势，无法确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，无法有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。
6.本背景技术中公开的信息仅用于理解本发明构思的背景，因此它可以包括不构成现有技术的信息。


技术实现要素：

7.针对上述问题或上述问题之一，本发明的目的一在于提供一种通过构建惯性下垂控制模型、随动因子变化模型、输出功率计算模型、模糊控制优化模型和光储系统协同调频模型，得到虚拟惯性系数和下垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法。
8.针对上述问题或上述问题之一，本发明的目的二在于提供一种通过设置惯性下垂控制模块、随动因子变化模块、输出功率计算模块、模糊控制优化模块和光储系统协同调频模块，得到虚拟惯性系数和下垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制系统。
9.针对上述问题或上述问题之一，本发明的目的三在于提供一种基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法和系统。
10.为实现上述目的之一，本发明的第一种技术方案为：
11.基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，包括以下步骤：
12.第一步，获取系统频率的偏差数据；
13.第二步，根据偏差数据，利用预先构建的惯性下垂控制模型，得到虚拟惯性系数和下垂系数；
14.第三步，根据虚拟惯性系数和下垂系数，通过预先构建的随动因子变化模型，并基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；
15.第四步，利用预先构建的输出功率计算模型，并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；
16.第五步，根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；
17.第六步，根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，通过预先构建的模糊控制优化模型，制定光储协同模糊控制规则表；
18.第七步，利用预先构建的光储系统协同调频模型，并根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制。
19.本发明经过不断探索以及试验，通过构建惯性下垂控制模型、随动因子变化模型、输出功率计算模型、模糊控制优化模型和光储系统协同调频模型，得到虚拟惯性系数和下垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行。
20.进一步，本发明基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，通过构建随动因子变化模型，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。
21.作为优选技术措施：
22.所述第二步中，虚拟惯性系数和下垂系数的计算公式如下：
[0023][0024][0025]
式中：kd为虚拟惯性系数，k
p
为下垂系数，p
mpp
为光伏最大发电功率，max(df/dt)为电网频率变化率允许最大值；
△fmax
为光伏参与电网频率最大调节深度。
[0026]
作为优选技术措施：
[0027]
所述第三步中，虚拟惯性控制参与因子的计算公式如下：
[0028][0029]
式中，ld(t)为虚拟惯性控制参与因子，l0、l
max
、r分别为决定ld(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零，t为时间。
[0030]
作为优选技术措施：
[0031]
所述第三步中，下垂控制参与因子的计算公式如下：
[0032][0033]
式中，l
p
(t)为下垂控制参与因子，l0、l
max
、r分别为决定ld(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零，t为时间。
[0034]
作为优选技术措施：
[0035]
所述第四步中，光伏附加调频控制输出功率指令的计算公式如下：
[0036][0037]
式中，
△
p
pv
为光伏附加调频控制输出功率指令；kd、k
p
分别为虚拟惯性系数和下垂系数；
△
f为系统频率偏差，为系统频率变化率；ld(t)、l
p
(t)分别为虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，在频率响应过程中会呈s形变化。
[0038]
作为优选技术措施：
[0039]
所述第五步中，光伏并网有功实时减载变化的计算公式如下：
[0040][0041]
式中，
△
d为光伏减载变化，pd为系统频率正常时的光伏有功备用功率，p
pv
为光伏实时输出功率，p
mmp
为光伏最大跟踪点功率。
[0042]
作为优选技术措施：
[0043]
所述第六步中，制定光储协同模糊控制规则表的方法如下：
[0044]
当系统频率偏差
△
f绝对值大或者光伏减载
△
d变化大时，应增大储能附加调频出力；
[0045]
当系统频率偏差
△
f绝对值小或者光伏减载
△
d变化接近零时，应减小储能附加调频出力，使频率恢复稳定。
[0046]
光储协同模糊控制规则表如下所示：
[0047][0048]
其中，为储能附加调频功率指令，
△
f为系统频率偏差，
△
d为光伏减载，nb为负大模糊子集，nm为负中模糊子集，ns为负小模糊子集，zo为零模糊子集，ps为正小模糊子集，pm为正中模糊子集，pb为正大模糊子集。
[0049]
作为优选技术措施：
[0050]
所述第七步中，实现光储协同调频控制的方法如下：
[0051]
s61，根据光储协同模糊控制规则表，获取若干输入模糊子集；
[0052]
s62，根据若干输入模糊子集，并利用迈达尼型模糊语言控制器，进行推理运算，得到若干输出模糊子集，形成输出模糊集合；
[0053]
s63，采用加权平均法，对输出模糊集合进行反模糊化，获取连续数值的储能附加调频指令
[0054]
s64，根据储能附加调频指令对光储系统进行协同调频控制。
[0055]
作为优选技术措施：
[0056]
加权平均法为面积重心法积分计算的代数逼近方法，其对输出模糊子集的中心加权平均计算，其权重为对应模糊子集的高度。
[0057]
为实现上述目的之一，本发明的第二种技术方案为：
[0058]
基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制系统，包括惯性下垂控制模块、随动因子变化模块、输出功率计算模块、模糊控制优化模块和光储系统协同调频模块；
[0059]
惯性下垂控制模块，用于根据偏差数据，得到虚拟惯性系数和下垂系数；
[0060]
随动因子变化模块，用于对虚拟惯性系数和下垂系数进行处理，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；
[0061]
输出功率计算模块，用于根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；
[0062]
模糊控制优化模块，用于根据光伏并网有功实时减载变化和偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；
[0063]
光储系统协同调频模块，用于根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制。
[0064]
本发明经过不断探索以及试验，通过设置惯性下垂控制模块、随动因子变化模块、输出功率计算模块、模糊控制优化模块和光储系统协同调频模块，得到虚拟惯性系数和下垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行。
[0065]
进一步，本发明基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，通过设置随动因子变化模块，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。
[0066]
与现有技术方案相比，本发明具有以下有益效果：
[0067]
本发明经过不断探索以及试验，通过构建惯性下垂控制模型、随动因子变化模型、输出功率计算模型、模糊控制优化模型和光储系统协同调频模型，得到虚拟惯性系数和下垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行。
[0068]
本发明经过不断探索以及试验，通过设置惯性下垂控制模块、随动因子变化模块、输出功率计算模块、模糊控制优化模块和光储系统协同调频模块，得到虚拟惯性系数和下
垂系数；再基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；然后根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制，方案科学、合理，切实可行。
[0069]
进一步，本发明基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。
附图说明
[0070]
图1为本发明虚拟惯性控制参与因子ld(t)整定设计过程示意图；
[0071]
图2为本发明下垂控制参与因子l
p
(t)整定设计过程示意图；
[0072]
图3为本发明考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制策略框图；
[0073]
图4为本发明光储协同模糊控制器的输入输出模糊化示意图；
[0074]
图5为本发明光储协同模糊控制器的输入输出关系曲面示意图；
[0075]
图6为本发明含光储的三机九节点系统仿真模型示意图；
[0076]
图7-图12为本发明光伏自适应调频控制仿真验证结果示意图；
[0077]
图13-图18为本发明考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制仿真验证结果示意图。
具体实施方式
[0078]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0079]
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
[0080]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。
[0081]
本技术基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法的第一种具体实施例：
[0082]
基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，包括以下内容：
[0083]
首先，在分析系统频率响应过程对惯性功率和一次调频功率需求基础上，定义并详细设计了基于logistic函数的虚拟惯性因子ld(t)和下垂控制参与因子l
p
(t)，提出基于logistic函数的光伏自适应综合惯性有功备用调频控制策略。
[0084]
其次，考虑光伏有功备用调频局限性和储能快速功率调节特性，以系统频率偏差
△
f和光伏减载率实时变化量
△
d为模糊控制输入，以储能附加调频功率指令为输出，制定光储协同模糊控制规则表，提出考虑光伏实时减载的光储模糊协同控制策略。
[0085]
最后，利用仿真研究，验证了所提策略的有效性。
[0086]
本技术基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法的第二种具体实施例：
[0087]
基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其为基于logistic函数和模糊控制优化光储系统协同调频的控制策略，其包括：
[0088]
基于logistic函数的光伏自适应综合惯性控制：
[0089]
根据系统频率跌落扰动响应不同阶段对惯性响应需求和一次调频功率需求分析，在频率扰动瞬间，系统频率变化率最大，此时的系统最大频率变化率与虚拟惯性系数kd呈反相关，并且随着后面频率跌落，系统频率变化率越来越小，对惯性响应功率需求也越来越小，而通常虚拟惯性系数kd是根据扰动瞬间系统最大频率变化率的安全要求而设计整定，因此虚拟惯性控制参与程度应当在扰动初期较大；又在扰动瞬间及初期，系统频率偏差较小，系统功率缺额较小，因此下垂控制参与程度应当较小。
[0090]
随着频率不断跌落，系统变化率逐渐减小，虚拟惯性控制参与应当逐渐衰减，以便留有光伏备用功率给下垂控制利用，而随着系统偏差绝对值不断变大，因此下垂控制应当快速参与；当系统频率开始恢复上升时，频率变化率为负值，虚拟惯性响应出力与系统功率缺额的调频需求相反，会造成二次干扰，因此虚拟惯性控制在频率恢复阶段应当退出，而此阶段系统频率偏差仍为负值且绝对值逐渐减小，系统发电总功率仍然缺额，因此为使系统有功快速达到新的平衡，且考虑系统一次调频结束的频率稳态偏差绝对值与下垂系数k
p
成反比，因此下垂控制在频率恢复上升阶段应仍不断参与，但参与程度的增长速度可以减缓。综上分析，本技术选取具有s形曲线特征的logistic函数，提出以下光伏自适应综合惯性调频控制策略：
[0091][0092]
式中，
△
p
pv
为光伏附加调频控制输出功率指令；
△
f为系统频率偏差，为系统频率变化率；ld(t)、l
p
(t)分别为虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，在频率响应过程中会呈s形变化。
[0093]
kd、k
p
常根据频率调节裕度和光伏调频功率备用设计如下：
[0094][0095][0096]
式中：p
mpp
为光伏最大发电功率，max(df/dt)为电网频率变化率允许最大值；
△fmax
为光伏参与电网频率最大调节深度，以上计算各变量均为标幺值p.u.。
[0097]
本发明虚拟惯性控制参与因子ld(t)的一种整定设计具体实施例：
[0098]
虚拟惯性控制参与因子ld(t)定义并具体设计如下：
[0099][0100]
式中，l0、l
max
、r分别为决定ld(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零。
[0101]
由式四可知，ld(t)为反s曲线形态，即从初始值1-l0呈反s状衰减至1-l
max
，由于希望最后虚拟惯性控制在频率恢复阶段退出，即虚拟惯性控制参与因子ld(t)终值应为零，则设置l
max
＝1。如图1给出了ld(t)在不同l0和r不同取值下的函数形态。由图1中的(a)可知，当r＝10保持不变时，l0决定了曲线起始位置，l0越大，s曲线开始衰减时刻越早，本技术希望虚拟惯性响应在频率扰动初期维持较大值，因此选取l0＝0.001。当l0＝0.001保持不变时，r决定了曲线变化快慢，因此衰减至零的速度不同，根据同步发电机惯性响应时间约为1～2s，若取虚拟惯性控制参与因子衰减至零的时间为1s，由图1中的(b)可知，可选取r＝12。
[0102]
最终虚拟惯性控制参与因子ld(t)表达式为：
[0103][0104]
下垂控制参与因子l
p
(t)定义并具体设计：
[0105][0106]
式中，由于下垂控制主要与系统频率偏差有关，因此以系统频率跌落最深时刻为基准，下垂控制参与因子目标为l
p
(t)＝100％，为便于分析比较，取l
p
(t)终值为200％，即设置l
max
＝2。
[0107]
在一次调频过程中，由于调速器开始动作至频率跌落最深的时间较小于频率恢复上升至稳定时间，而参数r决定了参与因子变化快慢，因此先设定初值l0＝1，根据l
p
(t)曲线从初值1上升饱和至终值的时间(对应一次调频频率恢复上升的时间)来整定选取r。图2给出了l
p
(t)在l0和r不同取值下的函数形态。根据图2中的(a)不同r下的l
p
(t)曲线，结合我国电网运行规定光伏一次调频调节时间不大于15s，若频率跌落时间约为1s，则光伏一次调频频率恢复上升时间约为14s，选取r＝0.5。而l0决定l
p
(t)曲线初始位置，会影响其从初始值上升至1的时间，因此根据图2中的(b)不同l0下的l
p
(t)曲线，选取l0＝0.75。
[0108]
本发明下垂控制参与因子l
p
(t)的一种整定设计具体实施例：
[0109]
最终下垂控制参与因子l
p
(t)表达式为：
[0110][0111]
本发明考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制策略的一种具体实施例：
[0112]
光储系统中存在诸多不确定性因素，如天气条件变化、模型建立误差等等，都会对其输出有一点程度影响，储能要根据光伏场站的实时运行状态时刻调节附加调频出力，是涉及大电网的复杂、时变、多耦合的过程，难以建立准确的数学模型，于是利用适应性强、鲁棒性好的模糊控制理论，设计光储协同控制策略。在光储协调过程中，储能除了发挥自身功率特性，根据系统频率偏差模拟同步发电机下垂特性参与电力系统调频外，还应在光伏场站调频能力不足时额外多出力，从而更好地光储互补，发挥储能资源的快速功率调节优势，
弥补光伏场站调频能力的不足，改善系统频率动态响应过程。因此，本技术以系统频率偏差
△
f和光伏场站实时减载率变化量
△
d为输入量，以储能附加调频功率指令为输出量，提出以下考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制策略：
[0113]
因此，本发明的特点在于，根据系统频率响应过程对惯性功率和一次调频功率需求分析，定义并详细设计了基于logistic函数的虚拟惯性因子和下垂控制参与因子，提出光伏自适应综合惯性有功备用调频控制策略，该策略可以更好地发挥光伏备用功率，提升光伏场站有功频率主动支撑能力，改善系统频率响应特性。又考虑光伏有功备用调频局限性和储能快速功率调节特性，以系统频率偏差和光伏实时减载率为模糊控制输入，以储能附加调频功率指令为输出，提出考虑光伏实时减载的光储模糊协同控制策略，该策略可发挥光储互补优势，利用电网已有闲置可调控的储能装置附加调频出力协同光伏场站调频，具有更好的经济性，同时弥补光伏场站单独调频能力的不足，改善系统频率响应特性。
[0114]
本技术基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法的第三种具体实施例：
[0115]
基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其为基于logistic函数的光伏自适应综合惯性控制，其包括以下内容：
[0116]
根据系统频率跌落扰动响应不同阶段对惯性响应需求和一次调频功率需求分析，选取具有s形曲线特征的logistic函数，提出以下光伏自适应综合惯性调频控制策略：
[0117][0118]
式中，
△
p
pv
为光伏附加调频控制输出功率指令；kd、k
p
分别为虚拟惯性系数和下垂系数；
△
f为系统频率偏差，为系统频率变化率；ld(t)、l
p
(t)分别为虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，在频率响应过程中会呈s形变化。
[0119]
kd、k
p
常根据频率调节裕度和光伏调频功率备用设计如下：
[0120][0121][0122]
式中：p
mpp
为光伏最大发电功率，max(df/dt)为电网频率变化率允许最大值；
△fmax
为光伏参与电网频率最大调节深度，以上计算各变量均为标幺值p.u.。
[0123]
虚拟惯性控制参与因子ld(t)定义并具体设计：
[0124][0125]
式中，l0、l
max
、r分别为决定ld(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零。
[0126]
由式四可知，ld(t)为反s曲线形态，即从初始值1-l0呈反s状衰减至1-l
max
，由于希望最后虚拟惯性控制在频率恢复阶段退出，即虚拟惯性控制参与因子ld(t)终值应为零，则设置l
max
＝1。如图1给出了ld(t)在不同l0和r不同取值下的函数形态。由图1中的(a)可知，当r＝10保持不变时，l0决定了曲线起始位置，l0越大，s曲线开始衰减时刻越早，本技术希望虚
拟惯性响应在频率扰动初期维持较大值，因此选取l0＝0.001。当l0＝0.001保持不变时，r决定了曲线变化快慢，因此衰减至零的速度不同，根据同步发电机惯性响应时间约为1～2s，若取虚拟惯性控制参与因子衰减至零的时间为1s，由图图1中的(b)可知，可选取r＝12。
[0127]
最终虚拟惯性控制参与因子ld(t)表达式为：
[0128][0129]
下垂控制参与因子l
p
(t)定义并具体设计：
[0130][0131]
式中，由于下垂控制主要与系统频率偏差有关，因此以系统频率跌落最深时刻为基准，下垂控制参与因子目标为l
p
(t)＝100％，为便于分析比较，取l
p
(t)终值为200％，即设置l
max
＝2。
[0132]
在一次调频过程中，由于调速器开始动作至频率跌落最深的时间较小于频率恢复上升至稳定时间，而参数r决定了参与因子变化快慢，因此先设定初值l0＝1，根据l
p
(t)曲线从初值1上升饱和至终值的时间(对应一次调频频率恢复上升的时间)来整定选取r。图2中的(a)给出了l
p
(t)在l0和r不同取值下的函数形态。根据图2中的(a)不同r下的l
p
(t)曲线，结合我国电网运行规定光伏一次调频调节时间不大于15s，若频率跌落时间约为1s，则光伏一次调频频率恢复上升时间约为14s，选取r＝0.5。而l0决定l
p
(t)曲线初始位置，会影响其从初始值上升至1的时间，因此根据图2中的(b)不同l0下的l
p
(t)曲线，选取l0＝0.75。
[0133]
最终下垂控制参与因子l
p
(t)表达式为：
[0134][0135]
为更好地光储互补，发挥储能资源的快速功率调节优势，弥补光伏场站调频能力的不足，改善系统频率动态响应特性，以系统频率偏差
△
f和光伏场站实时减载率变化量
△
d为输入量，以储能附加调频功率指令为输出量，提出图3所示考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制策略。
[0136]
图3中，mppt为最大功率跟踪控制；vsc为并网逆变器；bess为电池储能系统；pv为光伏；s1，s2为开关，分别连接光伏最大功率跟踪控制模式和有功备用调频控制模式；pll为锁相环；s为微分运算。
[0137]
本技术模糊控制器的一种具体实施例：
[0138]
为实现光储模糊协同控制策略的模糊控制器，其具体设计过程如下：
[0139]
第一步，输入输出模糊化。根据我国电能质量规定：电力系统的正常频率偏差允许值为
±
0.2hz，当系统容量较小时，频率偏差值可以放宽到
±
0.5hz，本技术适中取
±
0.3hz，设置当|
△
f|达到0.3hz以上时，储能以最大可用调频功率出力释放/吸收有功。因此，模糊控制输入
△
f论域为[-0.3 0.3]hz。光伏正常运行时常减载最大发电功率p
mmp
的10％，进行有功备用调频，所以应对频率扰动向上、向下有功调节增量最大为10％p
mmp
，因此，以光伏正常运行时减载率为参考点，则模糊控制输入光伏减载变化
△
d论域为[-10％10％]，其中-10～0％为频率下扰时的论域，0～10％为频率上扰时的论域。
[0140]
又以协同光伏场站的储能调频容量为基准值，放电为正，充电为负，设定模糊控制输出论域为[-1 1]p.u.。
[0141]
以上变量均定义7个模糊子集：nb(负大)、nm(负中)、ns(负小)、zo(零)、ps(正小)、pm(正中)、pb(正大)，各变量隶属度函数如图4所示。
[0142]
第二步，模糊规则制定与推理。为模拟常规同步发电机调频特性，本技术根据系统频率偏差
△
f、光伏实时减载变化
△
d，储能附加调频功率增量指令
△
d，制定表1所示的光储协调模糊控制规则表，其基本推理原则为：
[0143]
当系统频率偏差
△
f绝对值较大(系统频率最低、高点附近)或者光伏减载
△
d变化较大时(此时光伏输出有功增量接近上下限，对应频率扰动初始时刻)，应尽量增大储能附加调频出力；
[0144]
当系统频率偏差
△
f绝对值较小或者光伏减载
△
d变化接近零，应减小储能附加调频出力，使频率尽快恢复稳定。
[0145]
制定模糊控制规则后，本技术选取最常见迈达尼(mamdani)型模糊语言控制器，根据输入模糊子集，进行输出模糊子集的近似推理。
[0146]
表1光储协同模糊控制规则表
[0147][0148]
第三步，输出反模糊化。加权平均法是面积重心法积分计算的代数逼近方法，是对模糊控制输出模糊子集的中心加权平均计算，其权重为对应模糊集的高度，该方法计算简单、合理，
[0149]
因此本技术采用加权平均法，对模糊推理得到输出模糊集合反模糊化，从而获取连续数值的储能附加调频指令输出。根据上述光储模糊协同控制器设计过程，最终得到控制器输入输出关系曲面如图5所示。
[0150]
应用本发明的一种仿真实施例：
[0151]
本技术基于matlab/simulink建立图6所示的含光伏、储能的三机九节点系统仿真模型，其中，系统基准容量为100mva，负荷l1，l2，l3分别设为0.5+j0.15 p.u.、0.3+j0.1 p.u.和0.4+j0.2 p.u.。图6中，1-3为系统发电电源并网母线，4-6为系统环网高压母线；g1-g3为同步发电机；pv为光伏；bess为电池储能系统。其中光伏场站采用单机等值模型，容量为0.01p.u.
×
100；储能采用功率电流双闭环控制逆变器并网9，容量为0.1p.u.。为研究储能协同光伏场站提供频率支撑的附加功率控制策略有效性，所以图3的储能p
bref0
设为0。仿真中，光伏场站限功率运行(备用功率10％)，设置负荷l3在5.0s增加0.1p.u.有功来模拟系统频率下降扰动，进行仿真研究。
[0152]
为验证所提自适应综合惯性光伏有功备用调频策略有效性，现对图6所示仿真模
型中光伏，分别采用无附加调频、下垂控制、虚拟惯性控制、常规综合惯性控制和自适应综合惯性的五种调频控制策略，储能不参与调频控制。其中，下垂系数k
p
和虚拟惯性系数kd分别设置为k
p
＝0.1、kd＝0.12。
[0153]
图7为五种控制方式下的系统频率对比曲线，图8为图7中a处放大图。从图中可以看出相比于无附加调频控制，下垂控制有利于降低频率跌落深度，虚拟惯性控制有利于降低初始频率变化率，而采用下垂+虚拟惯性的综合惯性控制，既可以降低系统频率跌落深度，又可以改善系统频率恢复特性。而本技术采用的自适应综合惯性策略，相比于其他控制策略，除了可以降低系统频率最大跌落深度，还可以加快频率的恢复上升至稳定的时间，有利于系统安全运行。
[0154]
图9继续给出了不同调频控制策略下光伏输出功率对比结果，可以看出虚拟惯性控制可以在频率扰动瞬间立刻响应进行有功支撑，但无法进行长时间支撑；下垂控制可以在频率跌落较大时，进行有功支撑频率的恢复；常规综合惯性控制，则可以结合两者优势，在长时间尺度上发挥各自优势。而本技术提出的自适应综合惯性控制，相比于常规综合惯性控制，既可以在频率扰动瞬间发出大量有功进行惯量响应，同时随着频率的跌落和恢复，降低虚拟惯性响应参与程度和提升下垂控制参与程度，因此可以在频率跌落最深和频率恢复的阶段，利用下垂控制发出更多有功来降低系统频率偏差，加快频率恢复，从而更好地改善系统频率响应特性。
[0155]
图10、图11对比了仿真模型中同步发电机g1和g2的输出有功在无控制、常规综合惯性控制和自适应综合惯性控制三种调频控制策略下的动态响应过程。相比于无频率支撑控制策略，由于光伏发电系统的有功备用附加调频可以在频率支撑阶段增加光伏有功输出，因此，同步发电机输出有功减少。相比于常规综合惯性控制，结合图9可知，由于自适应综合惯性控制使光伏在频率恢复阶段有功输出更多，因此同步发电机g1和g2有功输出在此阶段有功输出变化幅度将更小，转子恢复运行至额定转速的时间将更小，系统频率动态响应特性更好。同时，图12所示同步发电机g1和g2的功角差响应过程，也表明了所设计的自适应综合惯性控制能够改善系统频率扰动后恢复同步稳定的动态特性。
[0156]
又为验证考虑光伏实时减载率的光储模糊协同控制策略有效性，光伏场站采用前述验证有效的自适应综合惯性调频控制策略，而储能分别采用无附加调频控制、下垂控制和光伏模型协同三种控制方式，进行仿真对比研究。
[0157]
图13给出三种储能控制方式下系统频率响应对比。可以看出，相比于无储能仅光伏场站参与系统调频的情景下，储能参与调频可以显著改善频率特性。同时对比储能自身独立通过下垂控制调频方式下的结果，可知提出的光储模糊协同控制策略可以减少系统频率跌落深度，改善系统频率恢复特性。
[0158]
图14、图15所示的频率支撑过程中储能、光伏输出功率对比结果可知，相比于储能自身根据频率偏差下垂控制参与调频，所提光储协同控制策略可使储能在频率扰动瞬间因光伏出力接近上限，根据所制定的光储协调模糊规则而增加出力；同时，在频率跌落最深处附近，根据较大的频率偏差而保持较高的出力状态，以支撑系统频率恢复。因此，所设计的光储模糊协同控制，除了能够使储能根据频率偏差响应输出有功，还能根据光伏实时减载率调整自身出力，从而发挥储能快速功率响应的技术优势，弥补光伏调频能力的不足，有利于改善系统频率动态响应过程。
[0159]
图16、图17对比了储能不同控制方式下频率支撑过程中同步发电机g1、g2有功输出仿真结果。与无储能支撑相比，利用储能参与调频可以显著减少同步发电机g1、g2的有功输出。同时结合图14可知，所提光储模糊协同控制策略使储能在频率跌落最深处以及频率恢复阶段输出更多调频功率，因此发电机g1和g2支撑频率恢复的输出有功变化幅度相比于无协同控制减少。而图18所示同步发电机g1和g2的功角差仿真结果，进一步表明了所提光储模糊协同控制可以改善系统在频率扰动后恢复同步稳定的动态特性。
[0160]
应用本发明方法的一种设备实施例：
[0161]
一种计算机设备，其包括：
[0162]
一个或多个处理器；
[0163]
存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0164]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法。
[0165]
应用本发明方法的一种计算机介质实施例：
[0166]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法。
[0167]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0168]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0169]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0170]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0171]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，获取系统频率的偏差数据；第二步，根据偏差数据，利用预先构建的惯性下垂控制模型，得到虚拟惯性系数和下垂系数；第三步，根据虚拟惯性系数和下垂系数，通过预先构建的随动因子变化模型，并基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；第四步，利用预先构建的输出功率计算模型，并根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；第五步，根据光伏附加调频控制输出功率指令，得到经光伏有功备用控制和变流器控制响应后的光伏并网有功实时减载变化；第六步，根据光伏并网有功实时减载变化以及偏差数据，通过预先构建的模糊控制优化模型，制定光储协同模糊控制规则表；第七步，利用预先构建的光储系统协同调频模型，并根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制。2.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，所述第二步中，虚拟惯性系数和下垂系数的计算公式如下：所述第二步中，虚拟惯性系数和下垂系数的计算公式如下：式中：k
d
为虚拟惯性系数，k
p
为下垂系数，p
mpp
为光伏最大发电功率，max(df/dt)为电网频率变化率允许最大值；
△
f
max
为光伏参与电网频率最大调节深度。3.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，所述第三步中，虚拟惯性控制参与因子的计算公式如下：式中，l
d
(t)为虚拟惯性控制参与因子，l0、l
max
、r分别为决定l
d
(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零，t为时间。4.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，所述第三步中，下垂控制参与因子的计算公式如下：式中，l
p
(t)为下垂控制参与因子，l0、l
max
、r分别为决定l
d
(t)函数形态的三个参数，l0、l
max
决定了函数初始值和终值的位置，r衡量函数变化快慢，三个参数均大于零，t为时间。5.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，
所述第四步中，光伏附加调频控制输出功率指令的计算公式如下：式中，
△
p
pv
为光伏附加调频控制输出功率指令；k
d
、k
p
分别为虚拟惯性系数和下垂系数；
△
f为系统频率偏差，为系统频率变化率；l
d
(t)、l
p
(t)分别为虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，在频率响应过程中会呈s形变化。6.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，所述第五步中，光伏并网有功实时减载变化的计算公式如下：式中，
△
d为光伏减载变化，p
d
为系统频率正常时的光伏有功备用功率，p
pv
为光伏实时输出功率，p
mmp
为光伏最大跟踪点功率。7.如权利要求6所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，第六步，制定光储协同模糊控制规则表的方法如下：当系统频率偏差
△
f绝对值大或者光伏减载
△
d变化大时，应增大储能附加调频出力；当系统频率偏差
△
f绝对值小或者光伏减载
△
d变化接近零时，应减小储能附加调频出力，使频率恢复稳定；光储协同模糊控制规则表如下所示：其中，
△
p
b*
为储能附加调频功率指令，
△
f为系统频率偏差，
△
d为光伏减载，nb为负大模糊子集，nm为负中模糊子集，ns为负小模糊子集，zo为零模糊子集，ps为正小模糊子集，pm为正中模糊子集，pb为正大模糊子集。8.如权利要求1所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，所述第七步中，实现光储协同调频控制的方法如下：s61，根据光储协同模糊控制规则表，获取若干输入模糊子集；s62，根据若干输入模糊子集，并利用迈达尼型模糊语言控制器，进行推理运算，得到若干输出模糊子集，形成输出模糊集合；s63，采用加权平均法，对输出模糊集合进行反模糊化，获取连续数值的储能附加调频指令
△
p
b*
；s64，根据储能附加调频指令
△
p
b*
，对光储系统进行协同调频控制。9.如权利要求8所述的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，其特征在于，加权平均法为面积重心法积分计算的代数逼近方法，其对输出模糊子集的中心加权平
均计算，其权重为对应模糊子集的高度。10.基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制系统，其特征在于，包括惯性下垂控制模块、随动因子变化模块、输出功率计算模块、模糊控制优化模块和光储系统协同调频模块；惯性下垂控制模块，用于根据偏差数据，得到虚拟惯性系数和下垂系数；随动因子变化模块，基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子；输出功率计算模块，用于根据虚拟惯性控制参与因子、下垂控制参与因子以及虚拟惯性系数和下垂系数，计算得到光伏附加调频控制输出功率指令；模糊控制优化模块，用于根据光伏并网有功实时减载变化和偏差数据，制定光储协同模糊控制规则表；光储系统协同调频模块，用于根据光储协同模糊控制规则表，实现光储协同调频控制。

技术总结
本发明公开了基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法和系统，属于光储系统优化技术领域。本发明的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，通过构建惯性下垂控制模型、随动因子变化模型、输出功率计算模型、模糊控制优化模型和光储系统协同调频模型，并基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。


技术研发人员：张江丰 王天宇 彭晓涛 高云超 尹峰 郑可轲 丁伟聪 舒鹏 华丽云 陈巍文 邵乔乐 张程翔 张新胜 孙坚栋 蒋薇 戴航丹
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2023.05.29
技术公布日：2023/8/13