[0071] 净负荷为负时，风光运行在MPPT模式下，充电功率为Pb= min{-AP ^ kb ? Pb_}， 当充电功率仍小于负的净负荷时，风光限制出力，以实现功率平衡。
[0072] 所述步骤（5)中，扰动情况下的下垂控制策略为：对各微源的下垂系数进行自适 应调整：
[0073] kpv=ks. SPs/(Qpv-SPpv)
[0074] kf = k s ? SPs/ ( a f ? SPf) (15)
[0075] 式中，SPs、SPpv、SPf分别为储能电池、光伏发电单元和风机的功率裕度，其应取各 自上下限功率裕度的较小值；k s、kf、kpv分别为储能电池、风力发电单元和光伏发电单元控 制器的下垂系数，且1保持不变，为基础参考系数。
[0076] 本发明的有益效果为：
[0077] (1)本发明详细给出了风光储微网建模过程，采用了电池储能的三阶模型，该模型 能够有效兼顾精度与复杂度的平衡；
[0078] (2)考虑电池储能工作状态和充放电功率，合理分配风电机组和光伏发电系统计 划，既能保证风电机组和光伏发电系统运行经济性，又能确保两者具有一定的功率裕度以 参与微网调频，有效降低了电池储能的充放电次数和调节压力，提高了电池储能的使用寿 命；
[0079] (3)基于微网组网电源的功率裕度，自适应确定风光储下垂系数，能够有效发挥光 伏发电系统、风电机组以及电池储能的调节优势，提高调频响应速度。
【附图说明】
[0080] 图1为双馈电机转子侧换流器控制示意图；
[0081] 图2为双馈电机电网侧换流器控制示意图；
[0082] 图3为桨距角控制模型图；
[0083] 图4为三阶模型结构示意图；
[0084] 图5(a)为下垂控制示意图；
[0085] 图5(b)为下垂控制示意图；
[0086] 图6(a)为下垂控制原理框图；
[0087] 图6(b)为下垂控制原理框图；
[0088] 图7为负荷变化曲线不意图；
[0089] 图8为风机出力曲线示意图；
[0090] 图9为风机转速曲线示意图；
[0091] 图10为风机桨距角曲线示意图；
[0092] 图11为光伏电压曲线图；
[0093] 图12为光伏出力曲线示意图；
[0094] 图13 (a)为最终状态下负荷增加40kW的风机有功出力变化曲线示意图；
[0095] 图13(b)为最终状态下负荷增加40kW的光伏有功出力变化曲线示意图；
[0096] 图13(c)为最终状态下负荷增加40kW的储能有功出力变化曲线示意图；
[0097] 图14为最终状态下负荷扰动时的频率变化曲线不意图。
【具体实施方式】：
[0098] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0099] 本发明提出一种基于自适应下垂控制的风光储微网调频控制方法。首先建立了风 光储微网系统模型，重点阐述了电池储能的三阶模型。基于储能电池的工作状态和充放电 功率，确定了风电机组和光伏发电的动态出力策略；提出一种自适应的下垂控制方法，即通 过组网电源的功率裕度自适应调整各微源的下垂系数，充分发挥了微源的调节潜力和功率 支撑能力。通过算例仿真验证了所提策略和方法的有效性。
[0100] 1风光储微网系统建模
[0101 ]I. 1风电机组建模方法
[0102] 风力发电机组作为微网重要的组网电源，通常采用组合建模的思路，即包括风力 机建模和发电机建模两部分。
[0103] (1)风力机建模
[0104] 风电机组首先将风能转化为机械能，再有机械能转化为电能，该过程中风力机捕 获风能的高低直接决定了风电机组的转换效率。
[0105] 风力机捕获的风功率为
[0107] 式中：Cp为风力机的功率系数；P为空气密度；A为风轮的扫风面积；V。为风速。
[0108] 功率系数Cp与桨距角、叶尖速比密切相关，其极限最大值为
[0110] 从理论上来讲，风力机的功率系数不能超过0.59,即著名的贝兹准则。
[0111] 影响风力机能量转换的另一个重要系数为叶尖速比，定义为
[0113] 式中：R为叶片半径；Q为风力机转速^为风速。
[0114] (2)双馈发电机建模
[0115] 双馈发电机是指绕线式异步电机的定转子三相绕组分别接到两个独立的三相对 称电源，其中定子绕组的电源一般为电网电源，而转子电源电压的幅值、频率和相位则需按 运行要求分别进行调节。
[0116] 异步电机的电磁功率为
[0117]
[0118] 式中：_钱是转子回路的功率因数。
[0119] 机械功率定义为
[0120] Pt= (l-s)P(5)
[0121] 电磁转矩定义为
[0123] 式中：Q为转子角速度；s转差率；11和Ii1分别为转子转速和同步转速；Qi为同步 角速度。
[0124] 转子侧换流器控制的目标是能够独立控制双馈电机的电压或输出的无功功率，如 图1所示。
[0125] 电网侧换流器控制框图如图2所示。
[0126] 双馈风机的桨距角控制模型如图3所示。当转速在最大转速以下时，桨距角输 出为〇 ;当转速超过最大转速时，桨距角输出与转速偏差成正比，实现对风机输出功率的调 -K- T〇
[0127] I. 2光伏建模方法
[0128] 作为微网系统中另一个重要组网电源，光伏发电系统的模型相对简单，主要通过 对短路电流、开路电压、最大工作点电压和电流进行数据拟合确定，具体表达式如下：
[0138] 式中：Is。为短路电流；V。。为开路电压；Vni为最大工作点电压；I "为最大工作点电 流；Traf为参考温度，一般取25°C ;S 为参考辐照度，一般取lOOOW/m 2;a、b和c为常数，大 小与光伏阵列有关；V为光伏阵列端口电压；DT为温度偏差；S为辐照度偏差。
[0139] 1.3电池建模
[0140] 储能单元是微网能够灵活安全稳定运行的基础。电池储能作为储能系统的重要组 成部分，其模型主要有基本模型、戴维南模型以及三阶模型。
[0141] 本发明采用适用范围更大的三阶模型，如图4所示。其所有参数均为变量，受温 度、荷电状态、充电电流的影响，有效描述了蓄电池内部各物理量之间的关系，能较好地反 应电池组的电化学特性和动态响应过程，适用于蓄电池的动态仿真建模。
[0142] 该模型包括主电路和辅电路两部分，主电路主要考虑电池内部的欧姆效应，能量 散失和电极效应等现象；辅电路主要考虑水解效应和自放电现象。
[0143] 主电路模型中，蓄电池荷电状态SOC和放电深度DOC的表达式如下：
[0148] 式中：C(I，0)是电池容量，与电流和电解液温度有关；C。为0°C下以参考电流I $ 放电得到的容量；9 f为电解液冰点温度；K。，e，S为经验系数；SOC表示在温度0给定的 条件下，电池相对于其最大容量的充满程度；DOC表示的是以实际恒定电流I (电流变化时 以平均电流Iavg替代）放电时得到的电容容量的充满程度。
[0149] 电流关系满足
[0156] 其中：Ce为电池热容；0为电解液温度；R e为电池与周围环境之间的热阻；0 3为 周围环境（通常是空气）的温度；PS为热源功率，该参数反应电流内部放出的热量。
[0157] 辅支路具有很强的非线性，通常采用IP，Vpn之间的函数关系来代替Gp，即
[0159] 对于特定的电池，Gp。，Vp。，Ap为常数。若进入辅支路的电能完全转化为热能，则辅 支路产生的热量为Psp= V PIP。由此确定蓄电池的三阶模型为
[0161] 2自适应风光储微网协调下垂控制
[0162] 2.1下垂控制
[0163] 针对分布式电源逆变器的下垂控制策略，通常应用于微网的对等控制模式中，其 主要参照常规电力系统中有功功率与系统频率、无功功率与端电压的关联特性对分布式电 源进行控制。典型的下垂特性如图5(a)、图5(b)所示。
[0164] 当微网在孤岛运行模式时，所有采用下垂控制的分布式电源均参与频率和电压的 调节过程，在发生负荷扰动的情况时，各微源将依据下垂系数来分担扰动量，实现负荷量在 各微源的自动合理分配。该控制模