考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法

1.本发明属于电力系统新能源调频备用技术领域，特别涉及考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法。


背景技术：

2.随着“双碳”目标的确立，我国新能源发电装机和电源占比逐年增高。而新能源高占比的电力系统由于风光电波动和风电的反调峰特性，在风光电能源最大化利用和电力系统安全稳定运行的前提下具有更高的调频备用需求，而这直接影响了传统火电机组的经济运行和风光资源的进一步消纳。因此，发掘新能源场站的调频支撑能力，向电网提供必要的辅助调频服务及有功备用就成为了当下该领域的研究热点，以期减缓新能源快速增长背景下电力系统存在的频率稳定风险。
3.由统计学数据显示，风电场站的有功出力存在季节性的反调峰特性和短时波动性，在短时间尺度难以对电网提供可靠的调频支撑，长时间尺度进一步加重了传统电网的备用负担，提升了电网的运行成本。而光伏资源虽然在短时间尺度具备较强的波动性，但是在中长期出力稳定且与风力资源在季节性尺度能形成有效互补，再配合短期调节稳定且具备双向调节能力的大规模储能，就能够发挥各异质能源本身的调节特性，使得该聚合发电系统具备可靠调频能力的同时亦能保证中长期的经济性消纳。进一步的，我国主要的风光优质资源产区具有较高的重合性，且新能源资源密集的西北部更容易形成局部的高新能源渗透电力系统，即中长尺度的风光资源互补和短期的储能资源配置形成的风光储聚合出力系统更符合我国的能源资源禀赋。因此，有必要开展风光储场站一次调频备用整定的研究，以提升其对电网的频率支撑能力，降低电力系统运行成本。
4.事实上，传统的调频备用整定多指的是分钟尺度的二次调频备用整定，且一般性的，对于新能源调频备用的整定需要完全涵盖一次调频的调频需求且考虑风光电能源波动产生的随机性影响。但是，目前很少有对一次调频备用需求的量化方式的研究，一次调频备用容量常用n-1准则或负荷百分比准则以硬约束形式参与旋转备用整定。这种方式对于纯火电系统有效，但是对于受风光短时波动影响的新能源系统，一方面难以完全刻画受风光电能源波动性影响的新能源系统的调频需求，可能出现短时间尺度调频资源不足或者预留备用过量闲置的问题；一方面由于新能源及新型负荷的动态特性差异较大，对于秒级的惯量响应和一次调频性能，只从容量角度考虑一次备用很容易导致动态调频性能不足预期导致的频率越限。相对于现有技术中以下垂控制为主实现调频控制的方法，即采用以频率作为输入量，以功率作为输出量的被动的控制方法，其调节速度受限于频率的实际测量量且需要预留满额的备用容量，无法发挥场站快调频资源调节性能的同时会对场站整体经济运行产生不利影响。因此，针对新能源场站如何在考虑异质能源调节特性的基础上合理的进行调频备用整定还有待进一步研究。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供了考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.步骤1：根据风光储场站中预设的参数集构建计及非线性因素影响的风光储场站功频动态模型，其非线性因素为通讯延时和控制周期，所述预设的参数集包括风光储场站中风机集群、光伏逆变器和储能场站的动态响应性能和相关控制链路及控制方式；
7.步骤2：计及风光储场站及区域同步机组调频死区和调频限幅的非线性环节影响，根据步骤1中风光储场站功频动态模型和风光储场站动态响应性能构建风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型；
8.步骤3：通过欧拉法将步骤2中区域多机功频动态模型通过差分近似处理为离散差分模型，并将计及死区和限幅的下垂控制方法作为风光储场站的调频控制指令计算方式，将非线性环节线性化使风光储场站区域多机功频动态模型可解，构建离散差分模型，形成动态约束；
9.步骤4：基于预设置的风光储场站调频参与方式和调频动态响应性能，通过预想故障拟合的方式，与步骤3中形成的动态约束结合形成约束条件，以调频事故过程中频率最低点及风光储场站调频出力的积分电量指标量化不同备用容量下风光储场站的调频动态性能，建立风光储场站频率约束校验模型，形成保证风光储场站调频性能的最小备用容量约束；
10.步骤5：以风光最大消纳及储能装置运行整体经济最优为优化目标，以风光储场站出力约束、储能soc经济约束、以及步骤4中形成的最小备用容量约束，构建经济调度曲线优化模型，获得经济功率出力曲线；
11.步骤6：基于步骤4中建立的风光储场站频率约束校验模型以及步骤5中建立的经济调度曲线优化模型，通过一次调频备用优化方法完成一次调频备用整定。
12.所述步骤1中风光储场站功频动态模型为：
[0013][0014][0015][0016]
δpw+δp
p
+δpb＝δp
[0017][0018][0019][0020]
其中，tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的等效惯性时间常数，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量，uw、u
p
、
ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δp为风光储场站聚合有功调节出力，分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的未经过延迟处理前的调频控制指令，为风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频控制周期，τ为由于控制链路产生的通讯时延。
[0021]
所述在步骤2中考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型为：
[0022][0023][0024][0025][0026][0027][0028][0029]
δpw+δp
p
+δpb＝δp
[0030][0031][0032][0033][0034][0035][0036]
其中，f0为系统基准频率，δf为系统频率偏差，d为等效聚合机组的阻尼系数，h为等效聚合机组的惯性时间常数，δpg为等效聚合机组有功出力增量，即所有调频机组机械功率调整量之和，δp
l
为电磁功率变化量，一般用负荷有功突增表示,δp为风光储场站聚合有功调节出力，r为聚合机组等效调差系数，tg为聚合机组调速器动作时间常数，δpv为调速器输出的有功调节量；t
ch
为主进气室时间常数，t
rh
为再热时间常数，f
hp
为高压涡轮机机械转矩，δpm为主进气室有功调节量，δf
dd
为一次调频控制死区，k为风机场站下垂控制系数，为风机一次调频限幅，为光伏一次调频限幅，为储能场站一次调频限幅，为经过限幅及死区的风机有功调节指令，为经过限幅及死区的光伏有功调节指令，为经过限幅及死区的储能场站有功调节指令,tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能
场站的等效惯性时间常数,δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，为风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频控制周期，τ为由于控制链路产生的通讯时延。
[0037]
所述步骤3中离散差分模型为：
[0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050][0051][0052]
[0053][0054]
其中，δf
(t)
为第t个离散时刻的离散频率偏差量，为等效聚合机组调速器调节限幅，δu为等效聚合机组调速器输出的有功调节指令；s
lw
、s
lp
、s
lb
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频下调备用容量，s
uw
、s
up
、s
ub
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频上调备用容量，分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站经过一次调频死区和备用容量限幅调整后的调频控制指令，分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的控制周期，分别为风光储场站的一次调频有功出力下调限幅和上调限幅，δuwδu
p
δub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令的变化量，δp
(t)
为风光储场站第t个离散时段的实际调频功率增发量,d为等效聚合机组的阻尼系数,h为等效聚合机组的惯性时间常数，δpg为等效聚合机组有功出力增量，即所有调频机组机械功率调整量之和，δp
l
为电磁功率变化量，一般用负荷有功突增表示,δp为风光储场站聚合有功调节出力，r为聚合机组等效调差系数，δf为系统频率偏差，δf
dd
为一次调频控制死区,δpv为调速器输出的有功调节量,tg为聚合机组调速器动作时间常数,δpm为主进气室有功调节量，t
ch
为主进气室时间常数，t
rh
为再热时间常数，f
hp
为高压涡轮机机械转矩，k为风机场站下垂控制系数,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的等效惯性时间常数。
[0055]
所述步骤4中风光储场站频率约束校验模型为：
[0056]
目标函数：
[0057][0058]
约束条件：
[0059][0060]
min(δfj)≥δf
min
δf＜0
[0061][0062][0063]
[0064][0065]
其中c1、c2、c3分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站参与调频备用的成本系数，s
uw
、s
up
、s
ub
为风光储场站上调预留备用容量，s
lw
、s
lp
、s
lb
为风光储场站下调预留备用容量；δf
min
表示发生低频扰动时风光储场站按国家标准规定以下垂控制方式出力时的频率偏差最小值，t
sim
表示动态调频过程优化时段数；rn为聚合出力需要体现出的等效调差系数，t
wn
、t
pn
、t
bn
分别为国家标准规定风机集群、光伏逆变器、储能场站所应当具备的等效惯性时间常数，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δf为系统频率偏差,δp为风光储场站聚合有功调节出力。
[0066]
所述步骤5中经济调度曲线优化模型为：
[0067]
目标函数：
[0068][0069]
其中：t
cal
为运行优化时段数，c4、c5分别表示当前时刻风机集群、光伏逆变器参与送电任务的单位上网电价，c6表示储能场站由于参与调峰任务产生的单位功率运维成本，c7表示储能场站单位荷电状态变化影响储能寿命产生的经济成本，c8表示因为风光功率波动导致场站实发少于场站调度指令所产生的购电经济成本，p
demand
为风光储场站调度指令，p
command
为风光储场站实发，s
uw
、s
up
、s
ub
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频上调备用容量，p
b(t)
为t时段储能电站的有功出力；
[0070]
约束包括，储能soc约束：
[0071]
soc
min
＜soc
(t)
＜soc
max
[0072][0073][0074]
其中：soc
(t)
为t时段储能电站的荷电状态；soc
max
与soc
min
分别是储能电站荷电状态的上、下边界；p
b(t)
为t时段储能电站的有功出力；δ为储能电站的自放电系数；γc为储能场站的充电效率；γd为储能场站的放电效率；sb为储能的总容量；
[0075]
风光储备用约束：
[0076]suw
＝p
wmax-pw[0077]sup
＝p
pmax-p
p
[0078]sub
＝p
bmax-pb[0079]slw
＝p
wmin-pw[0080]slp
＝p
pmin-p
p
[0081]slb
＝p
bmin-pb[0082]
风光储运行点约束：
[0083]
p
wmin
≤pw≤p
wmax
[0084]
p
pmin
≤p
p
≤p
pmax
[0085]
p
bmin
≤pb≤p
bmax
[0086]
其中：pw为风机场站的实时有功出力，p
wmax
为风机场站受风波动影响的当前最大可发有功功率，p
wmin
为风机场站受机组性能影响的当前最小可发有功功率，p
p
为光伏场站的实时有功出力，p
pmax
为光伏场站受光波动影响的当前最大可发有功功率，p
pmin
为光伏场站受逆变器性能影响的当前最小可发有功功率，pb为储能场站的实时有功出力，p
bmax
为储能场站的最大可发有功功率，p
bmin
为储能场站的最小可发有功功率，s
uw
、s
up
、s
ub
为风光储场站上调预留备用容量，s
lw
、s
lp
、s
lb
为风光储场站下调预留备用容量；
[0087]
风光储功率平衡约束：
[0088]
pw+p
p
+pb＝p
command
[0089]
其中：p
command
为风光储场站实发，pw为风机场站的实时有功出力，p
p
为光伏场站的实时有功出力，pb为储能场站的实时有功出力。
[0090]
所述步骤6中一次调频备用优化方法为：基于经济调度曲线优化模型获得经济功率出力曲线，再由频率约束校验模型对不满足调频性能约束的调度周期进行重新整定，生成越限时段最小备用容量，再重新返回经济调度曲线优化模型求解，如此循环直至所有优化调度周期均满足风光储调频备用约束校验，此时输出考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用优化曲线，完成一次调频备用整定。
[0091]
一种实现本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法的具备一次调频功能的风光储联合出力系统，其特征在于，包括风光储场站、高压电网和场站控制器，所述风光储场站包括：风机集群、光伏逆变器和储能场站；所述高压电网包括：并网点、pmu、区域同步机组；其中风光储场站通过并网点与高压电网相连；pmu分别与并网点和场站控制器相连，场站控制器与风光储场站相连。
[0092]
本发明的有益效果在于：
[0093]
本发明的有益效果是本发明方法能够在考虑通讯延时、控制周期等非线性环节影响的同时更好的表征风光储场站的一次调频备用需求，从而在追求风光储场站长时间尺度经济运行的基础上又能时刻保持确定的动态调频性能，能进一步加强调频事故过程中风光储场站等不确定电源的调频稳定性和出力可靠性，从而保证电网的安全稳定运行。进一步地，本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，相对于以下垂控制为主的传统调频技术，能够建立连续调频效果和场站备用容量之间的联系，在实现场站动态调频能力最大化的同时能由其控制需求实现备用容量的经济预留，从而在保证电网的安全稳定运行的同时，确保风光储场站长时间尺度经济运行。具体来讲，本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，把下层的动态处理过程转化为最小备用容量静态约束，建立下层调频出力作用效果与上层备用容量的对应关系；通过下层的调频需求生成最小备用容量的约束，建立动态尺度和静态尺度的对应关系，解决静态模型和动态模型不互通的问题，使得备用考虑的更精细和准确；特别是利用此对应关系，无需求解复杂的微分方程，能将大规模问题转化为小规模问题，在计算过程中实现交替使用计算量更小的优化模型完成计算，有效提高计算速度；另一方面，通过建立风光储场站频率约束校验模型和经济调度曲线优化模型，实现在保证电网的安全稳定运行的同时，确保风光储场站长时间尺度经济运行。
附图说明
[0094]
图1为本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法流程图；
[0095]
图2为本发明所述具备一次调频功能的风光储联合出力系统结构图；
[0096]
图3为本发明所述一次调频备用与一次调频控制的相关关系示意图；
[0097]
图4为本发明所述考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型图；
[0098]
图5为实施例所示优化后的风机机群有功可发范围、调度指令、运行点示意图；
[0099]
图6为实施例所示优化后的光伏逆变器有功可发范围、调度指令、运行点示意图；
[0100]
图7为实施例所示优化后的储能场站有功可发范围、调度指令、运行点示意图；
[0101]
图8为实施例所示优化后的soc状态变化量示意图；
[0102]
图9为实施例所示优化后的调度指令与实际场站出力差额示意图；
[0103]
图10为实施例所示按方案一、二、三整定后的各调度周期风光储一次备用示意图；
[0104]
图11为实施例所示第9调度周期频率约束示意图；
[0105]
图12为实施例所示第9调度周期调频过程中场站出力示意图；
[0106]
图13实施例所示第9调度周期调频过程风光储指令及响应示意图。
具体实施方式
[0107]
本发明提出考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，以下结合附图对本发明作进一步的详细说明。
[0108]
如图1所示，本发明公开了考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，具体步骤为：
[0109]
步骤1：根据风光储场站中预设的参数集构建计及非线性因素影响的风光储场站功频动态模型，其非线性因素为通讯延时和控制周期，所述预设的参数集包括风光储场站中风机集群、光伏逆变器和储能场站的动态响应性能和相关控制链路及控制方式。
[0110]
具体步骤为，首先由人机界面获取控制参数如：风机集群、光伏逆变器、储能场站等效惯性时间常数tw、t
p
、tb；风机集群、光伏逆变器、储能场站通讯时延τw、τ
p
、τb；风机集群、光伏逆变器、储能场站控制周期风机集群、光伏逆变器、储能场站额定功率p
wn
、p
pn
、p
bn
；风光储场站一次调频最大/最小出力限幅风光储场站一次调频死区δf
dd
。
[0111]
然后根据下式构建考虑非线性因素影响的风光储场站功频动态模型：
[0112][0113][0114][0115]
δpw+δp
p
+δpb＝δp
[0116]
[0117][0118][0119]
式中，tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的等效惯性时间常数，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量，uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的调频控制指令，δp为风光储场站聚合有功调节出力，为风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频控制周期，τ为由于控制链路产生的通讯时延。
[0120]
步骤2：计及风光储场站及区域同步机组调频死区和调频限幅的非线性环节影响，根据步骤1中风光储场站功频动态模型和风光储场站动态响应性能构建风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型。
[0121]
具体步骤为，首先由人机界面或历史数据获取等效同步机组控制参数如：等效聚合机组的阻尼系数d；等效聚合机组的惯性时间常数h；主进气室时间常数t
ch
；再热时间常数t
rh
；高压涡轮机机械转矩f
hp
。
[0122]
然后根据下式构建考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型：
[0123][0124][0125][0126][0127][0128][0129][0130]
δpw+δp
p
+δpb＝δp
[0131][0132][0133][0134]
[0135][0136][0137]
式中，f0为系统基准频率，δf为系统频率偏差，d为等效聚合机组的阻尼系数，h为等效聚合机组的惯性时间常数，δpg为等效聚合机组有功出力增量，即所有调频机组机械功率调整量之和，δp
l
为电磁功率变化量，一般用负荷有功突增表示,δp为风光储场站聚合有功调节出力，r为聚合机组等效调差系数，tg为聚合机组调速器动作时间常数，δpv为调速器输出的有功调节量；t
ch
为主进气室时间常数，t
rh
为再热时间常数，f
hp
为高压涡轮机机械转矩，δpm为主进气室有功调节量，δf
dd
为一次调频控制死区，k为风机场站下垂控制系数，为风机一次调频限幅，为光伏一次调频限幅，为储能场站一次调频限幅，为经过限幅及死区的风机有功调节指令，为经过限幅及死区的光伏有功调节指令，为经过限幅及死区的储能场站有功调节指令,tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的等效惯性时间常数,δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，为风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频控制周期，τ为由于控制链路产生的通讯时延。
[0138]
所述考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型的模型结构如图4所示。
[0139]
步骤3：通过欧拉法将步骤2中区域多机功频动态模型通过差分近似处理为离散差分模型，并将计及死区和限幅的下垂控制方法作为风光储场站的调频控制指令计算方式，将非线性环节线性化使风光储场站区域多机功频动态模型可解，构建离散差分模型，形成动态约束。
[0140]
根据欧拉法将步骤2中提及的考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型通过差分近似处理为离散差分模型，计及其控制方式表征如下式：
[0141][0142][0143][0144][0145][0146][0147]
[0148][0149][0150][0151][0152][0153][0154][0155][0156]
其中，δf
(t)
为第t个离散时刻的离散频率偏差量，为等效聚合机组调速器调节限幅，δu为等效聚合机组调速器输出的有功调节指令；s
lw
、s
lp
、s
lb
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频下调备用容量，s
uw
、s
up
、s
ub
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频上调备用容量，分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站经过一次调频死区和备用容量限幅调整后的调频控制指令，分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的控制周期，分别为风光储场站的一次调频有功出力下调限幅和上调限幅，δuwδu
p
δub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令的变化量,δp
(t)
为风光储场站第t个离散时段的实际调频功率增发量,d为等效聚合机组的阻尼系数,h为等效聚合机组的惯性时间常数，δpg为等效聚合机组有功出力增量，即所有调频机组机械功率调整量之和，δp
l
为电磁功率变化量，一般用负荷有功突增表示,δp为风光储场站聚合有功调节出力，r为聚合机组等效调差系数，δf为系统频率偏差，δf
dd
为一次调频控制死区,δpv为调速器输出的有功调节量,tg为聚合机组调速器动作时间常数,δpm为主进气室有功调节量，t
ch
为主进气室时间常数，t
rh
为再热时间常数，f
hp
为高压涡轮机机械转矩，k为风机场站下垂控制系数,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,tw、t
p
、tb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的等效惯性时间常数。
[0157]
另外，前向差分法需给出系统的初始状态，其值如下所示:
[0158][0159]
其中,其中，δf
(t)
为第t个离散时刻的离散频率偏差量，δu为等效聚合机组调速器输出的有功调节指令；δuwδu
p
δub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令的变化量,δp
(t)
为风光储场站第t个离散时段的实际调频功率增发量,δpg为等效聚合机组有功出力增量，即所有调频机组机械功率调整量之和，δp
l
为电磁功率变化量，一般用负荷有功突增表示,δp为风光储场站聚合有功调节出力，δpv为调速器输出的有功调节量,δpm为主进气室有功调节量，uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量。
[0160]
值得注意的是，所述离散差分模型对限幅的表征存在min、max运算函数，无法直接用相关商用求解器求解，需要将其进行线性化处理为商用求解器可直接求解的形式，具体方式如下所示：
[0161][0162][0163]
而对于普通型死区的数学表征，通过引入0-1变量按照分段函数的方式进行处理。以风机集群调频控制指令生成过程举例，具体转化形式如下：
[0164][0165][0166][0167]
ξ1,ξ2∈{0,1}
[0168]
式中：ξ1和ξ2为模型线性化引入的0-1变量，取值为0或1。
[0169]
为简化约束的表达形式，引入辅助变量表现指令周期对仿真变量的约束，以风机集群指令生成过程举例，具体形式如下：
[0170][0171]
本发明所述步骤3通过欧拉法将步骤2中考虑风光储场站参与调频的区域多机功频动态模型通过差分近似处理为离散差分模型，实现将连续模型转化为离散模型；再通过
引入0-1变量按照分段函数的方式进行处理，实现将非线性环节线性化使风光储场站区域多机功频动态模型可解，构建离散差分模型形成动态约束，供后续步骤构建的模型使用。
[0172]
步骤4：基于预设置的风光储场站调频参与方式和调频动态响应性能，通过预想故障拟合的方式，与步骤3中形成的动态约束结合形成约束条件，以调频事故过程中频率最低点及风光储场站调频出力的积分电量指标量化不同备用容量下风光储场站的调频动态性能，建立风光储场站频率约束校验模型，形成保证风光储场站调频性能的最小备用容量约束。
[0173]
具体步骤如下：基于国家标准对风光储场站动态响应性能和调差率及调节限幅等控制参数的要求，对步骤3所述模型相关参数进行修改；再根据地方电网运行历史数据，按照最严重的运行工况设定负荷不平衡量δp
l(t)
，然后以上述所有参数作为控制变量，以上述离散差分模型作为控制约束构建混合整数优化模型，通过求解所述混合整数优化模型得到满足国家标准规定动态特性的风光储场站出力的有功出力曲线及该故障下的频率变化曲线，其中调频备用和频率调节控制之间的关系如附图3所示。
[0174]
由上述曲线能够计算出表示发生低频扰动时风光储场站按国家标准规定以下垂控制方式出力时的频率偏差最小值δf
min
，以及该有功出力状态下的积分电量实现在计及频率最低点和频率稳态值的调频指标时得到以下频率及有功出力约束：
[0175]
min(δfj)≥δf
min
δf＜0
[0176][0177][0178][0179][0180]
其中，rn为聚合出力需要体现出的等效调差系数，t
sim
表示动态调频过程优化时段数，t
wn
、t
pn
、t
bn
分别为国家标准规定风机集群、光伏逆变器、储能场站所应当具备的等效惯性时间常数，δpw、δp
p
、δpb分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站响应频率偏差的有功出力增量,uw、u
p
、ub分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站的经过延时处理后的实际调频控制指令，δf为系统频率偏差,δp为风光储场站聚合有功调节出力。
[0181]
基于上述时域差分模型约束及频率和有功出力约束，以下式为目标函数构建频率约束校验模型：
[0182][0183]
其中c1、c2、c3分别为风机集群、光伏逆变器、储能场站参与调频备用的成本系数。
[0184]
需要指出，风光储场站运行指令还受风光储场站一次备用得影响，即还需要考虑
以下约束：
[0185][0186]
其中：s
lw
、s
lp
、s
lb
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频下调备用容量，s
uw
、s
up
、s
ub
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频上调备用容量。
[0187]
通过修改模型参数为风光储实际运行参数，并以优化周期内的控制指令为优化变量求解上述模型能够得到满足频率约束且以风光储备用经济性最优为求解目标的最小一次备用容量，从而形成风光储场站的一次备用容量约束。
[0188]
步骤4所述频率约束校验模型在该调度周期内的调频成本之和最小时达到最优解，即最优解所对应的容量即为确保调频性能的最经济预留。即模型可解时能够通过模型取得最优解时各变量之间的关系确定调度周期内满足调频性能的最小备用容量。步骤4引入了频率最低点及积分电量指标量化了风光储场站的连续调频性能，建立了调频效果(频率约束)与风光储场站备用容量的量化关系，使得该模型能从静态有功优化尺度计及场站预留对动态频率调节效果的影响，替代了传统的比例预留调频备用整定方法，在最大尺度确保场站调频性能的前提下亦能够提升场站的经济效益，保证场站长期经济稳定运行。
[0189]
步骤5：以风光最大消纳及储能装置运行整体经济最优为优化目标，以风光储场站出力约束、储能soc经济约束、以及步骤4中形成的最小备用容量约束。
[0190]
基于上述一次备用容量约束计算方法，以下式为目标函数构建经济调度曲线优化模型：
[0191][0192]
其中：t
cal
为运行优化时段数，c4、c5分别表示当前时刻风机集群、光伏逆变器参与送电任务的单位上网电价，c6表示储能场站由于参与调峰任务产生的单位功率运维成本，c7表示储能场站单位荷电状态变化影响储能寿命产生的经济成本，c8表示因为风光功率波动导致场站实发少于场站调度指令所产生的购电经济成本，p
demand
为风光储场站调度指令，p
command
为风光储场站实发，s
uw
、s
up
、s
ub
分别表示风机集群、光伏逆变器、储能场站的一次调频上调备用容量，p
b(t)
为t时段储能电站的有功出力。
[0193]
约束包括，储能soc约束：
[0194]
soc
min
＜soc
(t)
＜soc
max
[0195][0196][0197]
其中：soc
(t)
为t时段储能电站的荷电状态；soc
max
与soc
min
分别是储能电站荷电状态的上、下边界；p
b(t)
为t时段储能电站的有功出力；δ为储能电站的自放电系数；γc为储能场站的充电效率；γd为储能场站的放电效率；sb为储能的总容量；
[0198]
风光储备用约束：
[0199]suw
＝p
wmax-pw[0200]sup
＝p
pmax-p
p
[0201]sub
＝p
bmax-pb[0202]slw
＝p
wmin-pw[0203]slp
＝p
pmin-p
p
[0204]slb
＝p
bmin-pb[0205]
风光储运行点约束：
[0206]
p
wmin
≤pw≤p
wmax
[0207]
p
pmin
≤p
p
≤p
pmax
[0208]
p
bmin
≤pb≤p
bmax
[0209]
其中：pw为风机场站的实时有功出力，p
wmax
为风机场站受风波动影响的当前最大可发有功功率，p
wmin
为风机场站受机组性能影响的当前最小可发有功功率，p
p
为光伏场站的实时有功出力，p
pmax
为光伏场站受光波动影响的当前最大可发有功功率，p
pmin
为光伏场站受逆变器性能影响的当前最小可发有功功率，pb为储能场站的实时有功出力，p
bmax
为储能场站的最大可发有功功率，p
bmin
为储能场站的最小可发有功功率，s
uw
、s
up
、s
ub
为风光储场站上调预留备用容量，s
lw
、s
lp
、s
lb
为风光储场站下调预留备用容量。
[0210]
风光储功率平衡约束：
[0211]
pw+p
p
+pb＝p
command
[0212]
其中，p
command
为风光储场站实发，pw为风机场站的实时有功出力，p
p
为光伏场站的实时有功出力，pb为储能场站的实时有功出力。
[0213]
步骤6：基于步骤4中建立的风光储场站频率约束校验模型以及步骤5中建立的经济调度曲线优化模型，通过一次调频备用优化方法完成一次调频备用整定。
[0214]
所述风光储场站实发为根据运行情况实时给定，风光储场站出力上下限幅及储能soc状态等均由场站内部控制器通过实时通讯得到，所述soc状态具体为储能电站的荷电状态,根据电网周期确定以15分钟为一个优化周期，定义调度周期由上到下生成调度指令周期为1分钟，即以1分钟为优化步长对上述模型进行优化。
[0215]
基于上述模型计算出一个优化周期内经济性最优的风机集群、光伏逆变器、储能场站有功出力曲线，然后按照图1所示流程将该优化曲线作为控制参数输入步骤4所述频率约束校验模型。若该模型优化得到满足频率约束的最小备用容量大于经济调度曲线所能提供的备用容量，则将差值生成修正量再次代入上述模型的风光储运行点约束，如下式所示：
[0216]
p
wmin
≤pw≤p
wmax-p
wfix
[0217]
p
pmin
≤p
p
≤p
pmax-p
pfix
[0218]
p
bmin
≤pb≤p
bmax-p
bfix
[0219]
其中，p
wfix
、p
pfix
、p
bfix
为风光储运行点修正量。
[0220]
然后，在基于上述修正后的优化模型进行经济调度曲线的求解，并再次进行频率越限校验，依据图1所示流程重复直至所有优化调度周期均完成频率越限校验，则将该优化调度曲线输出，从而完成考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用的整定。
[0221]
具体来讲，一个优化周期包含15个调度周期，一次生成15个调度周期的整体的运行曲线，并输入到步骤4的风光储场站频率约束校验模型模型中，校验这15个调度周期中是否存在越限，如某个调度周期发生越限，则对其生成修正，形成新的约束，返回步骤5中建立
的经济调度曲线优化模型再一次进行校验，重复此过程直至所有调度周期均完成频率越限校验，将该优化调度曲线输出，完成考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用的整定。
[0222]
下面通过一个具体实例来对本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法进行说明。例中采用如图2所示的风光储联合系统参与电网一次调频拓扑作为测试系统来对本文中提到的优化模型进行分析测试。风光储场站容量以内蒙地区一实际场站容量设定为：风机额定出力425mw，光伏额定出力75mw，储能最大调节范围-100mw至100mw；风光储场站调频死区设定为
±
0.05hz，调频最大正向出力限幅为风光场站额定容量的6％，最大负向出力限幅为风光场站额定容量的10％。上级电网的调频机组聚合后的等值机组的容量为10000mw，其等效调频参数设定为：h＝6.56、k＝25.08、t
rh
＝7.25、f
hp
＝0.3，调频死区设定为0.033hz，调频限幅设置为
±
10％额定容量，负荷阻尼系数d＝1。上层调频备用整定的优化周期按照调频市场更新频率为15分钟，优化时间间隔根据调度指令周期为1分钟；下层调频过程约束整定的优化周期为20s，优化时间间隔根据最快响应单元(储能装置)的响应时间确定为0.1秒，扰动大小设置为全网总负荷的4％；风电上网电价290元/兆瓦时、光伏上网电价350元/兆瓦时、储能使用成本530元/兆瓦时、储能购置成本1500元/千瓦、外网购电成本系数2500元/兆瓦时、风光储调频过程中单位功率偏差成本系数1、1.2、1.5。风光预测数据取内蒙地区某日的风速、光强和温度实时值计算理论风光最大可发。所有测试均在python平台上进行，调用gurobi求解器来求解优化模型。
[0223]
为分析本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法对风光储场站一次调频性能和备用配置的影响，进行了以下三种方案的比较：
[0224]
方案一：本发明所述的考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法。
[0225]
方案二：风机集群、光伏逆变器、储能场站按照机组容量比例预留调频上限幅所需功率。
[0226]
方案三：由储能预留调频上限幅所需功率，风光运行于最大功率跟踪模式。
[0227]
结果及分析如表1所示：
[0228]
表1不同备用方案下一个调度周期内的送电收益记录表
[0229][0230]
本发明提及的考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法优化后的风光储运行点如图5-8所示，风光储调度指令和场站实发指令如图9所示，三种方案各时段系统总备用容量的配置情况如图10所示，该调度周期内的各项成本和售电收益如上表所示。方案二中由于固定的风光预留导致产生了较高的风光备用机会成本，从而影响该调度周期的售电收益，虽然释放了部分储能裕度参与调峰减少了场站实发不足调度指令时的购电成本，但是由于触及储能调节上下限幅的调度时刻并不多，所以净收益较低；方案三中，由于大部分储能容量替代风光长时间参与调频备用，储能调峰能力受到限制，因此场站实发不足调度指令时刻变多，购电成本增加，净收益相对较少；而相对于方案二、三，本发明所
述方案考虑到了风光储各单元的动态性能，能够更好的发挥储能调节快速、风光经济成本小的优势，减小备用容量，使得每个优化周期内预留容量均满足频率约束外其经济性仍优于方案二、三。
[0231]
取其中一个调度周期检验方案一预留容量是否满足频率约束，具体如图11-13所示，可见对于某一具体的调频故障工况，并不需要预留最大频差所对应的容量也能够起到相应的调节效果，从而进一步论证了方案二、三存在可优化的空间。
[0232]
本发明的另一个实施例提供一种具备一次调频功能的风光储联合出力系统,该系统实现本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，系统结构如图2所示，包括风光储场站100、高压电网200和场站控制器300，所述风光储场站100包括：风机集群110、光伏逆变器120和储能场站130；所述高压电网200包括：并网点210、pmu220、区域同步机组230；其中风光储场站100通过并网点210与高压电网200相连；pmu220分别与并网点210和场站控制器300相连，场站控制器300与风光储场站100相连。所述pmu为同步向量测量装置,提供有关大面积电网中电能质量的详细信息,用于分析相量，该相量能够提供有关传输电缆中某点的幅度和相位角的信息,该数据用于确定电压、电流和频率是否在规定的容差范围内,数据使用gps或ieee 1588精确时间协议进行时间同步。
[0233]
具体运行过程如下：风光储场站100，经过升压站将电压提升至500kv后，通过并网点210与高压电网200相连，在高压电网200中设置测量装置pmu210，pmu210读取电流传感器和电压传感器上送的电器量，进行二次处理生成场站控制器300所需的测量量如频率、频率变化率等，pmu210通过无线网络将所述测量量传输至场站控制器300中，场站控制器300应用本发明所公开的考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，生成调频指令传输至风光储场站100，完成一次调频备用整定。
[0234]
本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，能够在考虑通讯延时、控制周期等非线性环节影响的同时更好的表征风光储场站的一次调频备用需求，从而在追求风光储场站长时间尺度经济运行的基础上又能时刻保持确定的动态调频性能，能进一步加强调频事故过程中风光储场站等不确定电源的调频稳定性和出力可靠性，从而保证电网的安全稳定运行。相对于以下垂控制为主的传统调频技术，能够建立连续调频效果和场站备用容量之间的联系，在实现场站动态调频能力最大化的同时能由其控制需求实现备用容量的经济预留，从而在保证电网的安全稳定运行的同时，确保风光储场站长时间尺度经济运行。具体来讲，本发明所述考虑动态调频性能的风光储场站一次调频备用整定方法，把下层的动态处理过程转化为最小备用容量静态约束，建立下层调频出力作用效果与上层备用容量的对应关系；通过下层的调频需求生成最小备用容量的约束，建立动态尺度和静态尺度的对应关系，解决静态模型和动态模型不互通的问题，使得备用考虑的更精细和准确；特别是利用此对应关系，无需求解复杂的微分方程，能将大规模问题转化为小规模问题，在计算过程中实现交替使用计算量更小的优化模型完成计算，有效提高计算速度；另一方面，通过建立风光储场站频率约束校验模型和经济调度曲线优化模型，实现在保证电网的安全稳定运行的同时，确保风光储场站长时间尺度经济运行。