一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法与流程

1.本发明属于电力系统频率分析技术领域，涉及一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法技术。


背景技术：

2.电力系统频率反映了系统有功功率平衡情况，一旦电力系统发生有功功率平衡扰动，系统频率就会出现偏差，若系统调频能力不足，可能会触发低频减载保护动作，严重时将引起系统解列，造成较大的经济损失。随着光伏发电的占比提高，高比例光伏发电并网是典型运行场景之一。大规模光伏发电并网后，将显著影响电网频率特性。因此，有必要对光伏发电并网电力系统的频率动态响应特性进行研究分析。
3.电力系统频率响应特性分析方法主要有全时域仿真、基于人工智能算法的频率响应计算、频率响应模型(sfr，system frequency response)。全时域仿真在建立电力系统各元件详细模型的基础上，求解微分方程获取系统扰动后频率响应信息，具有较高的精度，但所需计算量大、计算时间场，难以实时应用。基于人工智能算法的频率响应计算，具有较好的预测精度与速度，但模型物理意义不明确，难以给实际系统参数优化提供指导。sfr模型具有阶数低、可解析、运算快等优点，广泛应用于电力系统频率稳定分析。但传统sfr模型仅考虑火电机组，且忽略调频死区的影响，将不适用于高比例光伏接入场景，且直接造成仿真分析与实际测量结果存在误差。
4.因此，本发明提出一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法。该模型计及了光伏调频、调频死区对频率响应的影响，并给出了对应模型的参数计算及辨识方法。在感知扰动事件基础上，本发明所建立的模型可以对系统频率响应进行预测，为进一步研究含高比例光伏的电力系统频率响应控制策略研究提供基础。


技术实现要素：
:
5.技术问题：针对大规模光伏并网后，将显著影响电网频率特性，当系统发生扰动时，可能存在频率快速跌落或飙升、频差过大等风险，从而触发系统保护装置动作，使系统面临大面积切机、切负荷风险。为解决此类问题，本发明提出改进的频率响应模型，可以快速对系统频率响应进行预测，为保障电力系统安全稳定运行提供指导。
6.技术方案：一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法，具体步骤如下：
7.s1：建立常规机组原动机-调速器的模型。常规机组类型为再热式汽轮机组，其原动机-调速器改进模型由一次调频死区，调差系数rh，等效调速器时间常数tg，再热时间常数t
rh
，高压缸做功比例f
hp
组成。
8.当系统发生功率扰动且频率偏差超过汽轮机一次调频死区时，汽轮机调速器动作引起的功率变化如式(1)所示：
9.10.式中，δf为系统频率偏差，s为拉普拉斯算子，dh为汽轮机组一次调频死区，kh为参与一次调频火电机组在系统总装机的占比。
11.s2：建立光伏发电参与频率控制的模型。部分光伏场站通过功能改造向电网提供频率支撑，其频率控制框架由一次调频死区与调差系数rr组成。
12.当系统发生功率扰动且频率变化超过光伏场站的一次调频死区时，调速器动作引起的功率变化如式(2)所示：
[0013][0014]
式中，dr为光伏场站一次调频死区，kr为参与一次调频光伏发电在系统中出力的占比。
[0015]
s3：根据s1和s2中模型，建立含光伏发电的电力系统改进sfr模型。
[0016]
当系统发生功率为
△
pd扰动后，系统频率响应如公式(3)所示：
[0017][0018]
式中，h为系统的等效惯性常数，d为系统中负荷等效阻尼系数。
[0019]
s4：对s3模型框架中的参数进行估计，其中部分参数由各机组信息直接加权计算求得，其余参数根据s4分析得出的约束条件通过辨识获得。
[0020]
在s3模型中共有11个参数，即h、d、dh、dr、kh、kr、rh、rr、f
hp
、t
rh
、tg,其中dh、dr根据经验值给定，火电机组一次调频死区为0.033hz、光伏发电调频死区为0.05hz。
[0021]
kh、kr分别为参与一次调频火电、光伏的总装机容量与系统总装机容量比值。
[0022][0023][0024]
式中，s
hi
、s
ri
分别为系统中各火电、光伏机组装机容量，m、n分别为火电、光伏机组数目，k、l分别为参与一次调频的火电、光伏机组数目，其中k≤m，l≤n。
[0025]
h为系统等效惯性常数，目前对电网呈现弱惯性及无惯性，可认为光伏机组的惯性时间常数为0，因此系统等效惯性时间常数计算公式为
[0026][0027]
式中，h
hi
为第i台火电机组的惯性常数；
[0028]fhp
、t
rh
、rh根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即
[0029][0030][0031]
[0032][0033][0034]
式中：k
hi
为第i台火电机组的装机容量与与系统总装机容量比值，r
hi
为第i台火电机组的调差系数、f
hpi
为第i台火电机组的再热时间常数、f
hpi
为第i台火电机组的高压缸做功比例；
[0035]
通过辨识对负荷等效阻尼系数d、光伏发电的调差系数rr以及等效调速器时间常数tg进行获取。
[0036]
根据式(3)，当t
→
∞时，可求得系统稳态频率偏差为：
[0037][0038]
根据式(12)可知d、rr间存在等式约束，在辨识d后可以直接求出rr；
[0039][0040]
式中，e为误差函数，f
sfr
为等效模型输出频率，f
act
为实际系统测量频率，θ＝[d,tg]
t
为自变量。
[0041]
根据式(13)以等效模型输出频率f
sfr
与实际系统测量频率f
act
之间误差平方和的算数平方根为误差函数，以误差函数最小为目标函数采用粒子群算法对d、tg进行辨识。
[0042]
s5：将s4中求得参数代入s3模型中，通过感知电力系统扰动事件对系统发生扰动后频率进行预测。
[0043]
此外，本发明还公开了一种计算机可读的存储介质，存储有指令，所述指令被执行的时候，能够实现上述任一所述的方法。
[0044]
有益效果：
[0045]
本发明提供了一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法，在感知扰动事件基础上，可以对系统频率响应进行预测，精确地预测扰动发生后的最大频率偏差、频率最低点时间、稳态频率偏差等信息。
附图说明
[0046]
图1为含光伏发电的电力系统频率响应模型框图；
[0047]
图2为ieee-g1型汽轮机调速系统控制框图；
[0048]
图3为光伏渗透率为10％时不同扰动下系统频率曲线；
[0049]
图4为光伏渗透率为20％时不同扰动下系统频率曲线；
[0050]
图5为光伏渗透率为35％时不同扰动下系统频率曲线。
具体实施方式
[0051]
为了使本领域技术人员更好地理解本发明，从而对本发明要求保护的范围做出更清楚地限定，下面就本发明的某些具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，以下
仅是本发明构思的某些具体实施方式，其中对于相关结构的具体的直接的描述仅是为方便理解本发明，各具体特征并不当然、直接地限定本发明的实施范围。
[0052]
下面对本发明作进一步详细描述。但是本发明不限于所给出的例子。
[0053]
一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法，具体步骤如下：s1：建立常规机组原动机-调速器的模型。常规机组类型为再热式汽轮机组，其原动机-调速器改进模型由一次调频死区，调差系数rh，等效调速器时间常数tg，再热时间常数t
rh
，高压缸做功比例f
hp
组成。
[0054]
当系统发生功率扰动且频率变化超过汽轮机一次调频死区时，汽轮机调速器动作引起的功率变化如式(1)所示：
[0055][0056]
式中，δf为系统频率偏差，s为拉普拉斯算子，dh为汽轮机组一次调频死区，kh为参与一次调频火电机组在系统中出力的占比。
[0057]
s2：建立光伏发电参与频率控制的模型。部分光伏机组通过功能改造向电网提供频率支撑，其频率控制框架由一次调频死区与调差系数rr组成。
[0058]
当系统发生功率扰动且频率变化超过光伏发电机组一次调频死区时，调速器动作引起的功率变化如式(2)所示：
[0059][0060]
式中，dr为光伏发电一次调频死区，kr为参与一次调频光伏发电机组在系统中出力的占比。
[0061]
s3：根据s1和s2中模型，建立含光伏发电的电力系统改进sfr模型，模型框架如图1所示。
[0062]
当系统发生功率为
△
pd扰动后，系统频率响应如公式(3)所示：
[0063][0064]
式中，h为系统的等效惯性常数，d为系统中负荷等效阻尼系数。
[0065]
s4：对s3模型框架中的参数进行估计，其中部分参数由各机组信息直接加权计算求得，其余参数根据s4分析得出的约束条件通过辨识获得。
[0066]
在s3模型中共有11个参数，即h、d、dh、dr、kh、kr、rh、rr、f
hp
、t
rh
、tg,其中dh、dr根据经验值给定，火电机组一次调频死区为0.033hz、光伏发电调频死区为0.05hz。
[0067]
kh、kr分别为参与一次调频火电、光伏的总装机容量与系统总装机容量比值。
[0068][0069][0070]
式中，s
hi
、s
ri
分别为系统中各火电、光伏机组装机容量，m、n分别为火电、光伏机组数目，k、l分别为参与一次调频的火电、光伏机组数目，其中k≤m，l≤n。
[0071]
h为系统等效惯性常数，目前对电网呈现弱惯性及无惯性，可认为光伏机组的惯性时间常数为0，因此系统等效惯性时间常数计算公式为
[0072][0073]
式中，h
hi
为第i台火电机组的惯性常数；
[0074]fhp
、t
rh
、rh根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即
[0075][0076][0077][0078][0079][0080]
式中：k
hi
为第i台火电机组的装机容量与与系统总装机容量比值，r
hi
为第i台火电机组的调差系数、f
hpi
为第i台火电机组的再热时间常数、f
hpi
为第i台火电机组的高压缸做功比例；
[0081]
由于光伏单元较多，其调差系数难以获取，且等值阻尼系数d包含了发电机阻尼系数和负荷频率因子，难以直接计算，故通过辨识对负荷等效阻尼系数d、光伏发电的调差系数rr以及等效调速器时间常数tg进行获取。
[0082]
根据式(3)，当t
→
∞时，可求得系统稳态频率偏差为：
[0083][0084]
根据式(12)可知d、rr间存在等式约束，在辨识d后可以直接求出rr。
[0085][0086]
式中，e为误差函数，f
sfr
为等效模型输出频率，f
act
为实际系统测量频率，θ＝[d,tg]
t
为自变量。
[0087]
根据式(13)以等效模型输出频率f
sfr
与实际系统测量频率f
act
之间误差平方和的算数平方根为误差函数，以误差函数最小为目标函数采用粒子群算法对d、tg进行辨识。
[0088]
s5：将s4中求得参数代入s3模型中，通过感知电力系统扰动事件对系统发生扰动后频率进行预测。
[0089]
为了进一步理解本发明，以下基于digsilent/powerfactory仿真平台对含光伏发电的电力系统频率响应模型进行仿真分析，来解释本发明的实际应用。
[0090]
算例为改进的新英格兰10机39节电系统。为不失一般性，火电机组调速器控制系统采用如图2所示的ieee-g1型调速系统，光伏模型采用美国西部电力协调委员会及美国电
力科学研究院等机构所提的光伏发电通用机电暂态模型。设置2％负荷扰动进行参数计算，5％负荷扰动对改进频率响应模型及参数计算方法进行验证，分别在光伏渗透率为10％、20％、35％时进行仿真分析。参数计算结果如表1-3所示，仿真结果如图3-5所示。
[0091]
表1光伏渗透率为10％时模型参数
[0092][0093]
表2光伏渗透率为20％时模型参数
[0094][0095]
表3光伏渗透率为35％时模型参数
[0096][0097]
由图3-5可知，在不同光伏渗透率情况下，初始频率下降、频率跌落最低点及其对应时刻、频率稳态值方面，改进sfr模型与时域仿真具有较高的吻合度，表明加权求取等效惯性常数h、汽轮机再热时间常数t
rh
、汽轮机调差系数rh的有效性，以及辨识获取等值调速器参数tg、光伏调差系数rr的有效性。此外由图3-5可知，将2％负荷扰动计算获得的参数进行5％负荷扰动时，改进sfr模型与时域仿真得出的频率响应曲线具有较高的拟合程度，结果表明改进sfr模型及参数计算方法具有较好的适应性。即在系统装机不发生大的变动时，一种工况下参数计算及辨识结果适用于其他工况，故可通过感知扰动事件对系统频率响应进行预测，精确掌握扰动发生后可能存在的最大频率偏差、频率最低点时间、稳态频率偏差等信息。
[0098]
综上所述，在不同光伏渗透率、不同扰动情况下，改进sfr模型均能快速、准确地反映系统发生扰动后的动态频率，掌握扰动发生后可能存在的最大频率偏差、频率最低点时间、稳态频率偏差等信息。
[0099]
本发明的一些示例中，还涉及一种计算机可读的存储介质，存储有指令。指令执行时，能够实现上述的的送端交流系统暂态过电压指标抑制方法。更具体地，指令可以是计算机可读的语言。上述的计算机可以是一个通用计算机设备或者是一个专用计算机设备。在具体实现中，计算机可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备或者嵌入式设备。所述的存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。举例而言，所述的存储介质例如为但不限于磁性介质(例
如：软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如：数字通用光盘(digital versatile disc，dvd))、或者半导体介质(例如：固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
[0100]
以上对本发明的具体实施进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

技术特征：
1.一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：建立常规机组原动机-调速器的模型。常规机组类型为再热式汽轮机组，其原动机-调速器改进模型由一次调频死区，调差系数r
h
，等效调速器时间常数t
g
，再热时间常数t
rh
，高压缸做功比例f
hp
组成；当系统发生功率扰动且频率变化超过汽轮机一次调频死区时，汽轮机调速器动作引起的功率变化如式(1)所示：式中，δf为系统频率偏差，s为拉普拉斯算子，d
h
为汽轮机组一次调频死区，k
h
为参与一次调频火电机组在系统中出力的占比；s2：建立光伏发电参与频率控制的模型；部分光伏机组通过功能改造向电网提供频率支撑，其频率控制框架由一次调频死区与调差系数r
r
组成；当系统发生功率扰动且频率变化超过光伏发电机组一次调频死区时，调速器动作引起的功率变化如式(2)所示：式中，d
r
为光伏发电一次调频死区，k
r
为参与一次调频光伏发电机组在系统中出力的占比；s3：根据s1和s2中模型，建立含光伏发电的电力系统改进sfr模型；当系统发生功率为
△
p
d
扰动后，系统频率响应如公式(3)所示：式中，h为系统的等效惯性常数，d为系统中负荷等效阻尼系数；s4：对s3模型框架中的参数进行估计，其中部分参数由各机组信息直接加权计算求得，其余参数根据s4分析得出的约束条件通过辨识获得；s5：将s4中求得参数代入s3模型中，通过感知电力系统扰动事件对系统发生扰动后频率进行预测。2.根据权利要求1所述的一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法和动态频率估计方法，其特征还在于，s4具体包括以下步骤：在s3模型中共有11个参数，即h、d、d
h
、d
r
、k
h
、k
r
、r
h
、r
r
、f
hp
、t
rh
、t
g
,其中d
h
、d
r
根据经验值给定，火电机组一次调频死区为0.033hz、光伏发电调频死区为0.05hz；k
h
、k
r
分别为参与一次调频火电、光伏的总装机容量与系统总装机容量比值；分别为参与一次调频火电、光伏的总装机容量与系统总装机容量比值；式中，s
hi
、s
rj
分别为系统中各火电、光伏机组装机容量，m、n分别为火电、光伏机组数目，k、l分别为参与一次调频的火电、光伏机组数目，其中k≤m，l≤n；
h为系统等效惯性常数，目前对电网呈现弱惯性及无惯性，可认为光伏机组的惯性时间常数为0，因此系统等效惯性时间常数计算公式为式中，h
hi
为第i台火电机组的惯性常数；f
hp
、t
rh
、r
h
根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即根据参与调频的各火电机组对应系数信息通过加权求得，即式中：k
hi
为第i台火电机组的装机容量与与系统总装机容量比值，r
hi
为第i台火电机组的调差系数、f
hpi
为第i台火电机组的再热时间常数、f
hpi
为第i台火电机组的高压缸做功比例；通过辨识对负荷等效阻尼系数d、光伏发电的调差系数r
r
以及等效调速器时间常数t
g
进行获取；根据式(3)，当t
→
∞时，可求得系统稳态频率偏差为：根据式(12)可知d、r
r
间存在等式约束，在辨识d后可以直接求出r
r
；式中，e为误差函数，f
sfr
为等效模型输出频率，f
act
为实际系统测量频率，θ＝[d,t
g
]
t
为自变量；根据式(13)以等效模型输出频率f
sfr
与实际系统测量频率f
act
之间误差平方和的算数平方根为误差函数，以误差函数最小为目标函数采用粒子群算法对d、t
g
进行辨识。3.一种计算机可读的存储介质，存储有指令，所述指令被执行的时候，能够实现权利要求1～2任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种含光伏发电的电力系统频率响应模型建立方法，包括如下步骤：S1、建立常规机组原动机-调速器的模型；S2、建立光伏发电参与频率控制的模型；S3、根据S1和S2中模型，建立含光伏发电的电力系统改进SFR模型；S4、对S3模型框架中的参数进行估计，其中部分参数由各机组信息直接加权计算求得，其余参数根据约束条件通过辨识获得；S5、将S4中求得参数代入S3模型中，通过感知电力系统扰动事件对系统发生扰动后频率进行预测。采用该方法建立的模型可以对系统频率响应进行预测，精确掌握系统发生扰动后可能存在的最大频率偏差、频率最低点时间、稳态频率偏差等信息。稳态频率偏差等信息。稳态频率偏差等信息。


技术研发人员：曹武 胡志杨 阎怀东 柏晶晶 胥峥 陈宁 姜达军 钱敏慧
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：2022.04.11
技术公布日：2022/5/25