基于权重系数与优化调频控制的储能一次调频自适应综合控制方法

本发明涉及储能系统参与一次调频，具体是基于权重系数与优化调频控制的储能一次调频自适应综合控制方法。

背景技术：

0、技术背景

1、随着全球能源形式的转变，风电光伏等新能源发电迅速兴起并逐步代替化石燃料。由于新能源具有波动性和不确定性的特征，因而给新能源渗透比高的电力系统安全特别是系统频率安全带来了严峻挑战。由于系统频率稳定是建立在供电侧与负荷侧有功功率平衡的基础上，风电光伏等新能源占比高的电网难以保证输出功率满足需求，从而引起系统频率稳定问题。储能系统作为一种新的调频方式，具有响应速度快、控制精度高、可双向调节、精准跟踪等优点，在储能参与一次调频方面被广泛研究。

2、针对储能系统参与电力系统一次调频的控制策略，国内外研究学者针对控制策略与调频模型等方面内容展开了深入研究。有学者提出了一种含储能系统的区域电网调频控制策略，验证了储能系统可有效改善频率动态特性。虚拟惯性控制与虚拟下垂控制作为储能系统参与一次调频的主要方式，前者可有效抑制系统频率变化率，有效抑制最大频率偏差；后者可减小系统稳态偏差，保证系统频率稳定性。同时采用虚拟惯性控制和下垂控制作为储能系统一次调频方式，可有效提高了储能系统一次调频能力。此外，可将虚拟惯性控制根据频率变化率的正负将其分为正虚拟惯性与负虚拟惯性控制，并结合下垂控制调整储能出力。为提高储能电池的使用寿命与经济可行性，储能荷电状态对充放电系数的影响得到广泛关注。

3、此外，由于虚拟惯性与下垂控制对储能调频的作用优势不同，处于不同调频阶段的两种控制方式合理分配权重系数也是储能系统参与一次调频的焦点问题。对此，有模糊控制的虚拟惯性控制与下垂控制自适应因子的调频控制策略，还有根据储能调频的不同阶段分配相应的权重因子控制策略。还有相关研究优化了正虚拟惯性、负虚拟惯性和下垂控制的权重系数分配方式。

4、以上控制策略中，储能系统处于不同调频阶段的虚拟惯性控制与下垂控制的权重系数分配涉及到的控制方式以及2种控制方式间的切换边界不尽相同，但是都对于不同幅度扰动的相关参数设置自适应度不高，难以避免出现储能功率跃变、频率二次扰动等问题。目前针对考虑储能荷电状态来调整储能充放电系数的控制方式大多类似，储能荷电状态分区控制可以有效避免储能系统过充过放，但是对于特殊情况的储能充放电系数没有进一步优化设计，储能以最大充放电系数出力的自适应度较低。并且当储能以最大充放电系数出力时对应的荷电状态分区过大，从而可能导致储能调频错过最佳控制时机，降低系统频率响应速度。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于权重系数与优化调频控制的储能一次调频自适应综合控制方法，包括以下步骤：

2、1)对电力系统频率以及储能系统荷电状态进行实时监测。

3、2)按照不同容量状态下的出力标准，将储能系统的荷电状态划分为多个区间。

4、3)构建基于虚拟惯性控制的储能出力模型与基于下垂控制的储能出力模型。

5、4)基于储能系统的荷电状态区间，构建储能系统通过变系数下垂控制参与调频时的充放电系数模型。

6、5)基于储能系统的荷电状态区间，构建储能系统通过变系数下垂控制参与调频时的优化调频控制充放电系数模型。

7、6)将变系数下垂控制参与调频时的充放电系数与优化调频控制充放电系数进行整合，构建储能系统通过变系数下垂控制参与调频时的自适应综合控制模型。

8、7)基于变系数下垂控制充放电系数，计算得到虚拟惯性控制充放电系数。

9、8)对虚拟惯性控制方法与下垂控制方法进行分析，通过变系数下垂控制充放电系数、虚拟惯性控制充放电系数，构建虚拟惯性控制与下垂控制协同出力的储能出力模型。

10、9)针对储能系统参与一次调频的不同频率变化阶段，构建不同分配系数模型，并对分配系数模型进行解算，得到虚拟惯性控制的权重系数a和变系数下垂控制的权重系数b。

11、10)将虚拟惯性控制的权重系数a和变系数下垂控制的权重系数b代入步骤8)的储能出力模型，计算得到储能系统出力，从而实现储能系统调频控制。

12、进一步，步骤1)中，所述储能系统荷电状态包括充电状态和放电状态。

13、当电力系统发生正频率偏差时，储能系统处于充电状态。当电力系统发生负频率偏差时，储能系统处于放电状态。

14、进一步，所述将储能系统的荷电状态按照不同容量状态下的出力标准划分区间，采用的是以储能系统荷电状态为自变量、充放电系数为因变量的基于自适应规律的s型分段函数，划分后得到储能系统荷电状态分区包括(0，smin)、[smin，slow)、[slow，shigh)、[shigh，smax)、[smax，1)，其中，smin为荷电状态分区的最小值。slow为荷电状态分区的较低值。shigh为荷电状态分区的较高值。smax为荷电状态分区的最大值。

15、进一步，所述虚拟惯性控制对应的储能出力模型如下所示：

16、

17、式中，a是虚拟惯性的权重系数。为频率偏差变化率。me是虚拟惯性系数。其中，虚拟惯性系数me与储能系统的荷电状态有关。

18、所述变系数下垂控制对应的储能出力模型如下所示：

19、

20、式中，δpe2为变系数下垂控制参与调频的储能出力。b是变系数下垂控制的权重系数，其中，a+b＝1。δf为频率偏差。δfdb为频率偏差死区，当频率偏差δf小于频率偏差死区δfdb时，系统不调频。ke为下垂控制调频系数。

21、

22、式中，kc和kd分别是充电、放电下垂控制系数。

23、进一步，所述储能系统通过变系数下垂控制参与调频时的充放电系数模型如下所示：

24、

25、

26、式中：kmax为虚拟下垂控制系数的最大值。kc1和kd1分别是变系数下垂控制策略的充电、放电系数。s代表实时监测的储能系统荷电状态值。n为曲线的自适应系数。

27、进一步，所述优化调频控制充放电系数模型如下所示：

28、

29、

30、式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数。kc2和kd2分别是优化频率控制方法的充电、放电系数。s0代表低中间值，取值范围为0.1<s0<0.45。s1代表高中间值，取值范围为0.55<s0<0.9。

31、进一步，所述自适应综合控制模型如下所示：

32、kc＝kc1+kc2δf＞0(8)

33、kd＝kd1+kd2δf＜0(9)

34、整合公式(4)至公式(9)，所述自适应综合控制模型如下所示：

35、

36、

37、进一步，所述虚拟惯性控制方法的虚拟惯性系数me的计算公式如下所示：

38、me＝λke  (12)

39、式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

40、进一步，所述虚拟惯性控制与下垂控制协同出力的储能出力模型如下所示：

41、

42、式中，a是虚拟惯性的权重系数。b是变系数下垂控制的权重系数。δf为频率偏差。δfdb为频率偏差死区，为频率偏差变化率。me是虚拟惯性系数。ke为下垂控制调频系数。

43、进一步，所述分配系数解析模型如下所示：

44、当频率偏差δf不小于频率偏差死区δfdb时，以与频率变化率有关的虚拟惯性控制为主，下垂控制为辅，相应地调节储能出力，由此构建的分配系数解析模型如下所示：

45、

46、式中：m以下垂控制为主、虚拟惯性控制为辅的分配系数解析模型的自适应系数。a是虚拟惯性的权重系数。b是变系数下垂控制的权重系数。

47、当频率偏差δf达到惯性响应阶段设定值δfset以后，储能调频从虚拟惯性控制为主过渡到下垂控制为主，与其对应的分配系数解析模型如下所示：

48、

49、式中：δflow、δfmax分别代表储能系统参与一次调频的阈值和储能系统一次调频的最大频率偏差值。

50、本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明在频率变化初期以虚拟惯性调频为主，当达到某一频率设定值时切换为以变系数下垂控制为主的自适应调频控制。此外，综合考虑储能荷电状态，构建以储能荷电状态为自变量、充放电系数为因变量的基于自适应规律的s型分段函数。本发明可以有效减小频率波动幅度、避免频率恶化、加快频率恢复，同时平滑储能出力，避免储能荷电状态能量亏空或越限。

51、本发明考虑到储能处于不同调频阶段的频率变化率与频率偏差特点，以及储能系统荷电状态在过大或过小时的最大放电速率与最大充电速率控制的进一步完善，提出了考虑储能荷电状态的一种适用于电网一次调频的自适应综合控制策略。

52、本发明根据储能荷电状态分区构建相应地控制函数，针对储能荷电状态过高或过低两种情况的储能出力，提出优化控制策略，构建自适应控制函数，从而可以快速控制频率变化。

53、本发明根据储能调频的不同阶段配置不同权重系数，频率扰动初期以虚拟惯性控制为主改善系统频率响应速度，减小储能系统偏差；将系统频率恶化为切换边界，构建以下垂控制为主的出力方式控制系统频率，直到系统频率达到稳态频率偏差。