基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法与流程

本发明属于新能源电力系统技术领域，具体涉及一种基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法。

背景技术：

在新一代能源革命和能源转型的大背景下，高比例新能源接入将成为我国新一代电力系统的主要发展趋势。以风电为例，其装机容量和装机比例近年来持续增加。然而，新能源在提供清洁电能、降低碳排放的同时，也给电力系统的安全稳定运行带来重大的挑战，主要表现在新能源发电机大量替代同步发电机，但由于自身不具备旋转惯量，导致系统惯量水平显著降低，从而恶化系统的频率稳定性。针对此问题，已有大量研究从系统角度或新能源发电角度探索系统的频率稳定分析和控制方法。其中，如何准确获得新能源电力系统的惯量是一个极其关键而重要的问题。

但是，新能源电力系统的惯量估计难度较大，其原因主要在于，首先，新能源发电通过电力电子变换器接入电网，导致系统惯量特性发生明显改变，因此无法按照传统方法对新能源电力系统的惯量进行估计。其次，考虑到风机出力随机性以及量测数据噪声等因素，如果仅通过某一时刻的量测信息对系统惯量进行估算，则会造成较大的计算噪声和观测误差。因此，准确估计新能源电力系统的惯量必须解决上述难题。

技术实现要素：

为了解决上述因风电等新能源高比例接入而导致的系统惯量难以估计的问题，本发明目的是提供一种基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法。本发明仅需要风机出力、负荷需求和系统频率响应等量测信息，实时地计算系统的惯量观测值，并依据概率统计学原理，在风机随机性出力、量测数据噪声等不良因素影响下，得到新能源电力系统惯量的准确估计值。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法，包括如下步骤：

步骤1：设置频率启动门槛值fsh、滑动时间窗长δt和计算终止时刻tend；

步骤2：判断当前的新能源电力系统频率是否达到频率启动门槛值fsh，如达到，将新能源电力系统频率达到频率启动门槛值的时刻记为t1，且令t2＝t1+δt；否则，重复进行步骤2；

步骤3：通过实时量测，分别获取t1与t2两个时刻新能源电力系统所有风电场的有功出力pwi、各负荷的有功需求pli和新能源电力系统频率变化率

步骤4：将同步机的转子运动方程拓展为含风机出力的形式，并对t1,t2两时刻的转子运动方程进行做差，得到新能源电力系统的惯量观测值mi；

步骤5：持续滑动时间窗长δt，直到终止时刻tend，对整个暂态过程中得到的新能源电力系统惯量进行观测；

步骤6：统计在暂态过程中计算得到的新能源电力系统的惯量观测值，绘制新能源电力系统的惯量观测值分布图；

步骤7：根据新能源电力系统的惯量观测值的分布规律，通过拟合概率分布曲线，得到新能源电力系统惯量的准确估计值meq。

拓展后的含风机出力形式的同步机转子运动方程如式(1)所示：

式中：m为新能源电力系统所有同步机组的惯量之和；pw为新能源电力系统中所有风机的有功出力之和；pm为新能源电力系统中所有同步机的机械功率之和；pl为新能源电力系统中所有负荷的有功需求之和；ploss为新能源电力系统的网损；fcoi为新能源电力系统惯性中心的频率。

新能源电力系统的惯量观测值mi的计算公式如(2)所示：

式中：mi为系统的观测惯量值。

优选地，频率启动门槛值fsh的取值参照低频减载第一轮的动作门槛值，滑动时间窗长δt的取值范围为300-500ms，计算终止时刻tend的取值范围为30-50s。

本发明方法需要预先设置频率启动门槛值fsh、滑动时间窗长δt和计算终止时刻tend，并将系统频率f达到启动门槛值的时刻记为t1，则设定t2＝t1+δt；其次，通过实时量测技术，分别获取t1与t2两个时刻所有风电场的有功出力pwi、各负荷的有功需求pli和系统频率变化率然后，将同步机的转子运动方程拓展为含风机出力的形式，并对t1,t2两时刻的转子运动方程进行做差，得到新能源电力系统的惯量观测值mi；之后，持续滑动时间窗δt，直到终止时刻tend，对系统受扰后整个暂态过程中的惯量进行观测；最后，根据系统惯量观测数据的分布规律，通过拟合概率分布曲线，得到系统惯量的准确估计值。本发明方法仅需要风机出力、负荷需求和系统频率响应等量测信息，依据概率统计原理，能够有效地减少计算误差、计算噪声以及风机随机性出力等不良因素的影响，准确地估计系统惯量，对于新能源电力系统的频率稳定分析和控制具有重要的意义。

附图说明

图1是实现本发明方法的流程图。

图2是ieee-39节点系统拓扑图。

图3是模拟随机噪声风的风速曲线。

图4是系统的惯量观测值mi分布图及正态拟合曲线。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

如图1所示，本发明基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法，包括如下步骤：

步骤1：设置频率启动门槛值fsh、滑动时间窗长δt和计算终止时刻tend；其中fsh取值可参照低频减载第一轮的动作门槛值，δt的取值范围为300-500ms，tend的取值范围为30-50s；

步骤2：判断当前的新能源电力系统频率是否达到频率启动门槛值fsh，如达到，将新能源电力系统频率达到频率启动门槛值的时刻记录为t1，并且设t2为t1+δt；否则，重复进行步骤2继续判断；

步骤3：通过实时量测，分别获取t1与t2两个时刻新能源电力系统所有风电场的有功出力pwi、各负荷的有功需求pli和新能源电力系统频率变化率

步骤4：将同步机的转子运动方程拓展为含风机出力的形式并将t1时刻的转子运动方程与t2时刻的转子运动方程进行做差，得到新能源电力系统的惯量观测值

步骤5：持续滑动时间窗长δt，直到终止时刻tend，对整个暂态过程中得到的新能源电力系统惯量值mi进行观测；

步骤6：统计在暂态过程中计算得到的新能源电力系统的惯量观测值，绘制新能源电力系统的惯量观测值分布图；

步骤7：根据新能源电力系统惯量观测值的分布规律，通过拟合概率分布曲线，得到新能源电力系统惯量的准确估计值meq。

实施例：

以高风电渗透率下的ieee-39节点系统为例说明本发明方案的可行性。如图2所示，设置系统故障为线路1-39，3-4，16-17在t＝0.5s的时刻断开，系统形成上半平面孤网；将发电机g-37设置为双馈式风力发电机，其无法向系统提供惯量支持；风速设置为随机风，如图3所示；其余机组均为常规汽轮机组，系统风电渗透率为33.33％，其具体参数如表1所示：

表1系统中各发电机的惯量

当系统在t＝0.5s发生解列后，系统的惯量由发电机组g-30、g-38共同提供，此时系统的实际惯量meq＝m30+m38＝153s；设置频率启动门槛值fsh＝59.9hz，时间窗长δt＝500ms，计算终止时刻tend＝40s。然后，持续滑动时间窗δt直到终止时刻tend，对上半孤网系统暂态过程中的惯量值mi进行观测，并绘制系统的惯量观测值分布图。最后，根据系统惯量观测值的分布规律，通过正态拟合概率分布曲线，如图4所示，得到系统惯量的准确估计值meq＝153.87s，与系统真实惯量值153s非常接近。因此，利用本发明方法，能够有效地减少计算误差、计算噪声以及风机随机性出力等不良因素的影响，准确地估计系统惯量。