本发明涉及光伏发电，具体涉及一种光伏发电系统频率智能调节方法。
背景技术：
1、光伏发电系统频率智能调节是指通过智能化技术和算法对光伏发电系统的输出频率进行实时监测和调整，以确保其与电网的频率保持一致。这种调节方法通过采集光伏系统的输出功率、频率及电网的频率数据，分析频率偏差并生成相应的调节策略，控制光伏发电系统的输出功率，从而减少频率波动对电网的影响，确保电网的稳定性和可靠性。但是，在根据实时监测的频率偏差动态调整光伏系统的输出时，如果频率调节不稳定，会导致系统设备在频繁的负荷变化中运行。长时间的频率不稳定会加速设备的老化，缩短其使用寿命。且如果出现系统设备在长期频繁负荷变化中运行的情况，可能引发系统间的谐波共振问题，尤其是在大规模光伏发电系统中。这种共振现象会放大电网中的谐波含量，导致电力系统的谐波失真增加，影响其他电力设备的正常运行。例如，谐波共振可能导致电动机过热、噪音增加，甚至损坏电力变压器。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种光伏发电系统频率智能调节方法，以解决背景技术中不足。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种光伏发电系统频率智能调节方法，包括以下步骤：
3、s1：通过高精度传感器实时监测光伏发电系统的输出频率和电网频率，并通过数据通信网络将其传输到中央控制系统；
4、s2：对采集的数据进行预处理，计算光伏发电系统当前输出频率与电网频率之间的偏差，根据频率偏差，通过自适应pid控制算法生成初步调节策略，进行初步频率调整；
5、s3：实时监测光伏发电系统的调节效果，并获取反馈数据，根据反馈数据中的光伏发电系统的输出频率波动情况和电网频率偏离标准的异常程度，评估光伏发电系统频率调节的稳定性；
6、s4：根据评估结果，对光伏发电系统频率调节的稳定性进行划分，将其划分为稳定频率调节和不稳定频率调节；
7、s5：当光伏发电系统处于不稳定频率调节时，通过谐波监测设备对负荷变化条件下的光伏发电系统和电网的谐波数据进行实时监测，并对监测到的谐波数据进行分析，识别系统中存在的异常谐波频率；
8、s6：根据光伏发电系统频率调节的稳定性和系统中存在的异常谐波频率，对其使用模糊逻辑后动态调整调节策略，以提高调节策略的精确性和响应速度。
9、优选的，s3中，根据反馈数据中的光伏发电系统的输出频率波动情况生成输出频率波动指数，则输出频率波动指数的获取方法为：
10、使用高精度传感器实时采集光伏发电系统的输出频率数据，形成时间序列数据x(t)，其中t为时间，对数据进行去噪和平滑处理，对处理后的输出频率数据进行离散傅里叶变换，具体的变换表达式为：；其中，，是时域信号在第n个样本点的值，n是信号样本点的总数，是傅里叶变换的核函数，其中j是虚数单位；计算输出频率数据的频谱幅值，频谱幅值代表信号在各个频率分量上的强度，计算表达式为：；其中，是x(k)的实部，是x(k)的虚部，计算频率幅值的标准差，即计算输出频率波动指数。
11、优选的，s3中，根据电网的实际频率偏离其规定标准的程度生成电网频率偏差指数，则电网频率偏差指数的获取方法为：
12、使用高精度传感器实时采集电网频率的时间序列数据m(s)，其中s为时间，选择小波基函数进行信号分解，对电网频率数据m(s)进行连续小波变换，具体的计算表达式为：；其中，w(a,b)是小波系数，表示尺度a 和位移b上的变换结果，a为尺度参数，控制小波函数的宽度，b为位移参数，控制小波函数的位置，是小波基函数的复共轭；从小波变换结果中提取小波系数w(a,b)，计算信号的瞬时频率，瞬时频率通过小波系数的相位导数计算得到，具体的计算表达式为：；式中，f(s)为瞬时频率，为小波系数的相位，为归一化因子，计算瞬时频率f(s)与标准频率fre之间的偏差，计算表达式为：；为电网频率偏差值，根据计算得到的电网频率偏差值计算电网频率偏差指数，具体的计算表达式为：；式中，为电网频率偏差指数，为信号的总时间长度。
13、优选的，s3中，评估光伏发电系统频率调节的稳定性，具体为：
14、将输出频率波动指数以及电网频率偏差指数进行归一化处理，通过归一化处理后的输出频率波动指数以及电网频率偏差指数计算光伏发电系统频率调节的稳定性系数。
15、优选的，s4中，对光伏发电系统频率调节的稳定性进行划分，将其划分为稳定频率调节和不稳定频率调节；
16、将获取到的光伏发电系统频率调节的稳定性系数与预先设置的稳定性系数参考阈值进行比较，若光伏发电系统频率调节的稳定性系数大于等于预先设置的稳定性系数参考阈值，将其划分为稳定频率调节，并生成稳定频率调节信号，通知控制系统保持当前运行状态；若光伏发电系统频率调节的稳定性系数小于预先设置的稳定性系数参考阈值，将其划分为不稳定频率调节，并生成不稳定频率调节信号，通知控制系统进行相应的调整。
17、优选的，s5中，使用谐波监测设备实时采集电网的谐波电流和电压数据，形成时间序列数据e(c)，其中，c为时间，确定arma模型的阶数，即自回归部分的阶数p和滑动平均部分的阶数q，其中，arma模型的数学表达式为：；其中，是时间c处的观测值，k是常数项，是自回归部分的系数，是滑动平均部分的系数，是白噪声误差项；使用历史数据拟合arma模型，得到参数和，利用拟合好的 arma模型进行未来值的预测，得到预测值，计算实际值和预测值之间的误差，根据预测误差的均值和标准差，计算谐波频率异常指数，具体的计算表达式为：；式中，μ是预测误差的均值，σ是预测误差的标准差，为谐波频率异常指数。
18、优选的，将计算得到的谐波频率异常指数与谐波频率异常指数参考阈值进行比较，若谐波频率异常指数大于等于谐波频率异常指数参考阈值，将系统中的谐波频率标记为异常谐波频率，并生成系统谐波频率异常信号；若谐波频率异常指数小于谐波频率异常指数参考阈值，将系统中的谐波频率标记为正常谐波频率，并生成系统谐波频率正常信号。
19、优选的，s6中，将光伏发电系统频率调节的稳定性系数和谐波频率异常指数作为模糊逻辑的输入项，将调节策略的调整力度作为模糊逻辑的输出项；
20、将频率调节的稳定性系数和谐波频率异常指数转换为模糊集合，根据经验和系统特性，设计模糊规则，用于将模糊输入映射到模糊输出；
21、使用模糊推理引擎，根据模糊规则和输入的模糊值，计算输出的模糊值；
22、将模糊输出转换为具体的调节策略参数；
23、根据模糊逻辑系统输出的调节力度，动态调整pid控制参数。
24、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
25、1、本发明通过智能化技术和算法对光伏发电系统的输出频率进行实时监测和调整，确保其与电网频率保持一致，从而显著提高了系统的稳定性和响应速度。利用高精度传感器和自适应pid控制算法进行初步频率调整，实时反馈评估调节效果，并结合模糊逻辑动态调整控制参数，有效减少频率波动对电网的影响，保障电网的稳定性和可靠性。
26、2、本发明通过实时监测和分析谐波数据，识别和处理异常谐波频率，进一步优化调节策略，防止谐波共振问题，避免设备过热、噪音增加及电力变压器损坏等问题，延长设备使用寿命，提高电能质量。这一方法不仅提升了光伏发电系统的运行效率，还确保了电网的安全和稳定运行。
1.一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s3中，根据反馈数据中的光伏发电系统的输出频率波动情况生成输出频率波动指数，则输出频率波动指数的获取方法为：
3.根据权利要求2所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s3中，根据电网的实际频率偏离其规定标准的程度生成电网频率偏差指数，则电网频率偏差指数的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s3中，评估光伏发电系统频率调节的稳定性，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s4中，对光伏发电系统频率调节的稳定性进行划分，将其划分为稳定频率调节和不稳定频率调节；
6.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s5中，使用谐波监测设备实时采集电网的谐波电流和电压数据，形成时间序列数据e(c)，其中，c为时间，确定arma模型的阶数，即自回归部分的阶数p和滑动平均部分的阶数q，其中，arma模型的数学表达式为：；其中，是时间c处的观测值，k是常数项，是自回归部分的系数，是滑动平均部分的系数，是白噪声误差项；使用历史数据拟合arma模型，得到参数和，利用拟合好的 arma模型进行未来值的预测，得到预测值，计算实际值和预测值之间的误差，根据预测误差的均值和标准差，计算谐波频率异常指数，具体的计算表达式为：；式中，μ是预测误差的均值，σ是预测误差的标准差，为谐波频率异常指数。
7.根据权利要求6所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：将计算得到的谐波频率异常指数与谐波频率异常指数参考阈值进行比较，若谐波频率异常指数大于等于谐波频率异常指数参考阈值，将系统中的谐波频率标记为异常谐波频率，并生成系统谐波频率异常信号；若谐波频率异常指数小于谐波频率异常指数参考阈值，将系统中的谐波频率标记为正常谐波频率，并生成系统谐波频率正常信号。
8.根据权利要求7所述的一种光伏发电系统频率智能调节方法，其特征在于：s6中，将光伏发电系统频率调节的稳定性系数和谐波频率异常指数作为模糊逻辑的输入项，将调节策略的调整力度作为模糊逻辑的输出项；
