一种基于分频控制的两域互联系统负荷频率控制方法

摘要

本发明涉及一种基于分频控制的两域互联系统负荷频率控制方法，用以控制含风力发电机组、传统火力发电机组和电池储能系统的两域互联电力系统的负荷频率，包括以下步骤：1)根据传统火力发电机组、风力发电机组以及电池储能系统的数学模型构建两域互联电力系统；2)分别对于电池储能系统设计干扰观测器，对于传统火力发电机组设计滑模负荷频率控制器；3)采用基于滤波的ACE分频控制方法，对两域互联电力系统的负荷频率进行控制。与现有技术相比，本发明具有分频控制、响应快速、提高精度等优点。

说明书

技术领域

本发明涉及两域互联系统频率控制领域，尤其是涉及一种基于分频控制的两域互联系统负荷频率控制方法。

背景技术

经济发展与资源环境的矛盾，是中国现代化建设中需要长期面对的重大挑战。风力发电作为最具规模化发展潜力的新能源，为中国以及世界带来了新的曙光。然而，受天气和气候的影响，风电输出功率具有波动性和不确定性。因此，大规模风力发电接入电网对电力系统稳定运行提出更高的要求。

自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)是维持电力系统有功平衡和频率稳定的重要方式。AGC控制的传统火电机组响应时滞长、爬坡速率低、不能精确跟踪控制指令^[2]。此外，风力发电大规模并网，不仅增加了发电侧的功率波动，而且降低了整个电力系统的响应惯性。因此，随着风能渗透率的提高，优化系统频率成为目前研究的热点。

近年来，随着储能系统技术的发展和成本的降低，大规模的储能系统接入电网运行。与传统火电机组相比，电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)具有响应速度快、短时功率吞吐能力强和控制灵活等特点，可在电力系统负荷频率控制(LoadFrequency Control，LFC)中发挥重要作用。An assessment of the impact of windgeneration on system frequency control中提出了一种基于模糊控制的电池储能系统辅助AGC调频方法，即根据系统运行状态调节BESS输出功率，辅助火电机组改善电网的动态调频性能。计及电动汽车充放电静态频率特性的负荷频率控制中建立了计及电动汽车的充放电静态频率特性的LFC模型，提出了在系统负荷扰动发生时，对电动汽车充放电进行协调控制的策略。风储联合调频下的电力系统频率特性分析提出了利用储能的柔性控制，弥补风电机组自身惯性控制时间短和变桨控制响应慢的不足，提高了电力系统频率稳定性。Afrequency control method by wind farm&battery using load estimation inisolated power system为减小系统频率波动的影响引入了BESS，并基于负荷估计提出了对BESS和风电场的控制方法。通过以上分析可知，储能系统是一种有效的调频手段，与传统发电机组相结合可充分发挥各自的调频特性。

在实际电力系统中，新能源输出功率和电力系统自身负荷的波动导致了电力系统的稳定运行点和参数在小范围内不断地变化，从而降低了系统负荷频率控制的精度和速度。滑模控制算法对系统参数摄动和外界干扰具有不敏感性，因此可用来提高电力系统负荷频率的鲁棒性。Optimal sliding mode controller for power system’s load-frequency control将滑模控制算法应用到互联电力系统负荷频率控制问题中，通过积分准则计算合适的参数以提高系统的鲁棒性。The sliding mode frequency control forhybrid power system based on disturbance observer基于滑模算法和干扰观测器针对单域电力系统提出了负荷频率控制策略。Decentralized sliding mode load frequencycontrol for multi-area power systems针对多域互联电力系统设计了分散滑模负荷频率控制器，并考虑了参数不确定性和发电率约束。现代电网频率控制应用技术分别针对含有火电机组和水电机组的区域设计了全状态滑模控制器，为保证全状态反馈提出了基于快速输出采样的状态估计方法。以上文献证明滑模控制算法具有良好的控制性能，可有效提高电力系统的稳定性。

现有技术在考虑储能系统参与系统频率调节时，没有针对传统火电机组设计精确控制方案，一般都采取传统的积分控制或PI控制。此外，在储能系统的控制信号中，现有技术并未考虑将系统有功干扰的观测值的高频分量作为储能系统的控制信号。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种分频控制、响应快速、提高精度的基于分频控制的两域互联系统负荷频率控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于分频控制的两域互联系统负荷频率控制方法，用以控制含风力发电机组、传统火力发电机组和电池储能系统的两域互联电力系统的负荷频率，包括以下步骤：

1)根据传统火力发电机组、风力发电机组以及电池储能系统的数学模型构建两域互联电力系统；

2)分别对于电池储能系统设计干扰观测器，对于传统火力发电机组设计滑模负荷频率控制器；

3)采用基于滤波的ACE分频控制方法，对两域互联电力系统的负荷频率进行控制。

所述的步骤3)中，采用低通滤波器将控制信号ACE分为高频分量和低频分量，将低频分量分配给传统火力发电机组，将控制信号ACE的高频分量分配给电池储能系统。

将控制信号ACE的低频分量作为传统火力发电机组的控制量输入，将干扰观测器估计得到的系统有功干扰的观测值与控制信号ACE的高频分量之和作为电池储能系统的控制量输入。

所述的传统火电机组中增加二次调频环节，其数学模型为：

W(t)＝FΔP_Di(t)

其中，ΔP_Di(t)为系统t时刻的有功干扰，x(t)为系统状态向量，u(t)为设计的滑模控制器，A、B和F为标称系统下的常数矩阵，W(t)为系统有功干扰，i、j为两域互联电力系统的区域号，i＝1,2,j＝1,2，i≠j，M_i为系统惯性常数，D_i为负荷阻尼系数，T_ti为原动机时间常数，T_gi为调速器时间常数，R_i为调速器速度调节系数，K_Ei为积分控制增益，B_i为频率偏差系数，T₁₂为联络线功率同步系数，Δf_i为区域频率偏差，ΔP_mi为火电机组的响应功率，ΔP_vi为调节阀位置增量，ΔE_i为频率偏差积分控制器增量，ΔP₁₂为联络线功率偏差。

所述的步骤2)中，所述的干扰观测器满足以下状态方程：

其中，为系统状态向量的观测值与系统状态向量的实际值之差，为干扰观测值与干扰实际值之差，I为单位矩阵，是干扰观测值，K₁和K₂为干扰观测器的增益矩阵。

所述的步骤2)中，滑模负荷频率控制器u_h满足以下方程：

u_h＝u_eq+u_s＝-Kx(t)-(CB)^-1Cg(t)-nσ(t)-msgnσ(t)

其中，u_eq为系统进入滑动模态时的等价控制器，u_s为变结构控制器，K为满足λ(A-BK)＜0的常数矩阵，g(t)为结集不确定项，C为使得CB非奇异的常数矩阵，n、m为大于0的常数，σ(t)为滑模面，sgn(·)为符号函数。

所述的步骤2)中，设计滑模负荷频率控制器满足以下条件：

1、(A,B)可控

2、rank[B,g(t)]≠rank[B]

3、存在已知常数ξ，使得集结不确定项||g(t)||≤ξ，其中，||*||为欧几里德范数。

所述的风力发电机组的数学模型为：

其中，V为相电压，R₁为定子电阻，R₂为转子电阻，X₁为定子电抗，X₂为转子电抗，s为转差率，ω₀为同步角速度，ω为涡轮叶片角速度。

所述的电池储能系统的传递函数为：

其中，K_E为储能的虚拟单位调节功率系数，T_E为时间常数。

所述的步骤3)中，采用TBC模式控制传统火电机组。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、分频控制：针对含风储的互联电力系统，提出了分频控制策略，即将区域控制偏差ACE进行分频，将高频信号分配给储能系统，将低频信号分配给传统火电机组。

二、响应快速：设计了干扰观测器，将系统有功干扰观测值的高频分量作为储能的控制信号，以提高储能对系统频率波动的快速响应能力。

三、提高精度：针对传统火电机组设计了滑模负荷频率控制器。在建立系统状态向量时考虑了系统参数不确定项，提高了对传统火电机组的控制精度。

附图说明

图1为互联电力系统拓扑结构图。

图2为火电机组模型。

图3为鼠笼型感应风力发电机系统配置图。

图4为分频控制框图。

图5为BESS系统控制框图。

图6为系统负荷与风机输出功率。

图7为实施例1频率和联络线功率偏差，其中，图(7a)为区域1的系统频率偏差，图(7b)为区域2的系统频率偏差，图(7c)为联络线有功偏差。

图8为系统有功扰动实际值与观测值。

图9为实施例2频率和联络线功率偏差其中，图(9a)为区域1的系统频率偏差，图(9b)为区域2的系统频率偏差，图(9c)为联络线有功偏差。

图10为实施例3中频率偏差，其中，图(10a)为区域1的系统频率偏差，图(10b)为区域2的系统频率偏差。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明以含风能和电池储能系统的互联电网为研究对象。基于滤波方法，将LFC控制信号区域控制偏差(Area Control Error，ACE)中的高频分量分配给BESS，将低频分量分配给传统发电机组。其次，为快速稳定电力系统负荷频率，设计了负荷干扰观测器，并将负荷观测值的高频部分用于控制储能系统。同时，为增强系统的鲁棒性针对传统发电机组设计了滑模负荷频率控制器。通过仿真结果验证了本发明所提的控制策略有效减小了系统频率偏差和联络线功率偏差，加快系统频率调整的速度，从而提高了电力系统安全稳定运行的经济性。

本发明的主要步骤如下：

(1)构建两域互联电力系统，建立传统火力发电机，风力发电机和电池储能系统的数学模型；

(2)基于滤波方法，设计ACE分频控制策略，即将ACE的高频分量分配给BESS，将低频分量分配给传统发电机组；

(3)设计电池储能系统的控制策略；

(4)针对储能系统的控制策略，设计干扰观测器；

(5)针对传统发电机设计滑模负荷频率控制器。

下面从模型建立、控制策略设计和有效性验证等几个方面对本发明做进一步说明。

一、电力系统模型

本发明的控制对象是含风储的两域互联系统，两个区域均包含传统火力发电机、风力发电机、电池储能系统和负荷扰动，其拓扑结构如图1所示。

1、传统发电机模型

本发明基于小信号分析法研究电力系统负荷频率优化问题。因此，具有非线性和时变特性的电力系统可在稳定运行点附近进行线性化。传统火电机组模型如图2所示，模型中忽略同步发电机的电压和功角的动态特性以及机间振荡，并用代表其整体性能的一台发电机等效表示。在互联系统中AGC控制模式中通常采用联络线功率频率偏差控制(Tie-lineBias Frequency Control，TBC)模式，即系统根据ACE来调节火电机组的有功功率。

图2中，i＝1,2；j＝1,2，i≠j；M_i为系统惯性常数；D_i为负荷阻尼系数；T_ti为原动机时间常数；T_gi为调速器时间常数；R_i为调速器速度调节系数；K_Ei为积分控制增益；B_i为频率偏差系数；T₁₂为联络线功率同步系数；Δf_i为区域频率偏差；ΔP_mi为火电机组的响应功率；ΔP_vi为调节阀位置增量；ΔE_i为频率偏差积分控制器增量；ΔP_ij为联络线功率偏差，ΔP_Di为系统有功干扰。

2、风机数学模型

鼠笼型感应风力发电机因具有结构简单、可靠性高和成本较低的特点而得到广泛应用，其配置框图如图3所示。

风机捕获的气动功率P_w可表示为：

式中：V_w为风速；ρ为空气密度；R为风轮桨叶半径；C_p(λ,β)为风能利用系数，可由下列公式得出：

C_p(λ,β)＝C₁(β)λ²+C₂(β)λ³+C₃(β)λ⁴

其中，叶尖速比ω是涡轮叶片角速度，由以下方程得到：

式中：J为系统的等效总转动惯量。

当风机与发电机相连时，由于风机转动惯量远大于发电机，所以近似忽略的发电机暂态过程，则发电机的输出功率P_g为：

式中：V为相电压；R₁为定子电阻；R₂为转子电阻；X₁为定子电抗；X₂为转子电抗；转差率ω₀为同步角速度。

3、电池储能系统数学模型

电池储能系统具有响应速度快、能量密度高、功率和容量配置灵活等优点，是电力系统负荷频率控制的重要手段。电池储能系统由电池储能设备与功率转换系统构成。在电力系统负荷频率调节的研究中广泛采用一阶惯性环节与控制增益的乘积来描述电池储能参与电网调频的行为特性。因此，电池储能系统采用虚拟下垂控制模式时的传递函数模型可表示为：

其中，K_E为储能的虚拟单位调节功率系数；模拟了控制信号与储能电源出力之间的转换关系；时间常数T_E描述了电池本身特性和功率转换系统的延时效应。

二、协调控制策略

1、ACE分频控制策略

AGC系统由主站控制系统、信息传输系统和电厂控制系统组成。当只有传统火电机组参与调频时，电力系统调度机构主站控制系统发出的指令经信息传输系统送至电厂控制系统或机组控制器，对传统发电机组功率进行调节。在本发明提出的储能辅助AGC调频的控制策略中，将LFC控制信号ACE分为高频分量和低频分量。BESS响应速度快、短时吞吐能力强，应优先调节高频分量，而传统火电机组响应速度慢、输出功率稳定，应承担低频分量。这样可以充分发挥这两种调频手段的优势，提高负荷频率控制的效果。基于滤波方法的分频控制策略如图4所示，LFC控制信号经过低通滤波器将低频分量ΔP_ref-g分配给传统发电机，剩余的高频分量ΔP_ref-b分配给BESS。

在TBC控制模式下，区域控制偏差ACE包括系统频率偏差和联络线功率偏差两部分，ACE的计算公式为：

ACE_i＝ΔP_ij+B_iΔf_i(6)

2、电池储能系统控制系统

BESS的控制系统如图5所示，其中是系统有功干扰的观测值。储能系统的控制信号由LFC控制信号ACE的高频分量和有功干扰观测值的高频分量组成。将干扰观测值的高频分量作为BESS的控制信号，可使储能系统迅速对系统中有功不平衡进行补偿，快速减小系统频率偏差和联络线功率偏差，从而缩短系统的响应时间。

3、干扰观测器和滑模控制器的设计

干扰观测器设计和滑模控制器设计是两个相对独立的过程，但它们都是基于系统状态方程进行的。因此，首先需要建立状态方程。在实际电力系统中，负荷波动是随机的、难以测量的。本发明假设风机输出功率具有不可控性，定义系统有功干扰ΔP_Di为：

ΔP_Di＝P_Li-P_g(7)

式中，P_Li为系统负荷；P_g为风机输出功率。

本发明为提高系统的鲁棒性，在传统火电机组中增加二次调频环节u_i，则传统火电机组可表示为如下数学模型：

根据方程(8)-(12)可表示为如下向量状态方程：

其中，

系统有功扰动ΔP_Di是不断变化的，并且难以直接测量，但可通过干扰观测器对其进行估计。令W(t)＝FΔP_Di(t)，则(13)式的向量状态方程可表示为：

对(14)式做以下增广变形：

针对模型(15)设计干扰观测器满足如下状态方程：

其中：是系统状态观测向量；是干扰观测值；I是适当维数的单位矩阵；K₁和K₂是需要设计的干扰观测器的增益矩阵。

定义观测器的观测值与实际值的误差为：由式(16)减去式(15)得

其中将式(17)两边同时加上得：

取L₁＝A+2Λ，L₂＝Λ²，Λ＝diag(λ₁,λ₂,λ₃…,λ₉)，λ_i＞0。

那么取变换矩阵P^-1＝P，对作相似变换得

由线性代数矩阵与其相似矩阵有相同的特征值可知，有稳定的特征根，具有稳定性。

由于新能源输出功率和电力系统负荷的波动，导致系统稳定运行点在小范围内波动、系统参数具有不确定性。为准确描述电力系统，式(13)的向量状态方程可扩展为：

其中，ΔA、ΔB、ΔF是系统参数不确定项。

为方便设计滑模负荷频率控制器，定义如下结集不确定项：

g(t)＝ΔAx(t)+ΔBu(t)+(F+ΔF)ΔP_Di(t)(21)

系统(20)可表示为：

为设计滑模控制器，做出如下假设：

假设1：(A,B)可控。

假设2：rank[B,g(t)]≠rank[B]。

假设3：存在已知常数ξ，使得集结不确定项||g(t)||≤ξ，其中||*||为欧几里德范数。

针对系统状态方程(22)，设计滑模面σ(t)，满足

σ(t)＝Cx(t)-∫C(A-BK)x(τ)dτ(23)

其中，矩阵C是具有适当维数的常数矩阵并使得CB非奇异，矩阵K为满足λ(A-BK)＜0的常数矩阵。

当系统进入滑动模态时有σ(t)＝0，由结合式(22)(23)得如下等价控制器：

u_eq＝-Kx(t)-(CB)^-1Cg(t)(24)

利用如下趋近律设计变结构控制器：

u_s＝-nσ(t)-msgnσ(t)(25)

式中：n＞0，m＞0，sgn*为符号函数。

设计的滑模控制器满足如下方程：

集结不确定项满足假设3时，则系统(22)满足到达条件。所设计滑模控制器能够使系统的运动轨迹保持在滑动模态附近。

三、仿真分析

为验证本发明所提出的储能系统辅助AGC优化系统频率控制策略的有效性，在MATLAB的Simulink平台搭建了含风储的互联电力系统仿真模型，并通过以下三个实施例逐步进行仿真研究。区域1和区域2的装机容量分别为2000MW和1000MW，并选取系统基准功率为2000MW。系统的仿真参数见表1.

表1系统仿真参数

实施例1：

在互联系统的两个区域中加入如图6所示负荷和风机输出功率。在上述负荷和风电的随机波动干扰下，两个区域的频率偏差和联络线功率偏差如图7所示。本案例对只包含传统火电机组调频的系统和储能辅助传统机组调频的系统进行了比较，其中储能系统的控制信号只包含LFC控制信号的高频分量。

图7的仿真结果表明，在储能系统辅助传统发电机调频的系统中，区域1的系统频率偏差维持在±0.2Hz内，区域2的系统频率偏差则维持在±0.17Hz范围内，联络线功率偏差则为10MW(0.005p.u)。然而，当只有传统火电机组进行调频时，在相同的负荷扰动下两个区域的频率偏差均超过了±0.2Hz，而且联络线功率偏差也较大。储能系统与传统火电机组分别承担ACE的高频信号和低频信号，可充分发挥各自的调频特性，提高系统的稳定性，同时也避免了BESS频繁动作，延长其使用寿命。由于ACE中的高频信号含量较少，调频效果改善不明显。因此，需在BESS中加入有功干扰观测值的高频分量，以增强频率优化效果。

实施例2

在实施例1的基础上，本案例对考虑系统有功干扰观测值的高频分量作为BESS控制信号方案的有效性进行了验证。图8是系统有功干扰ΔP_Di及利用本发明设计的干扰观测器得到的估计值的波形，由此可见实际值和观测值的波形基本重合，误差较小。对于BESS是否考虑高频分量作为控制信号的仿真结果如图9所示。

根据图9的仿真结构可知，的高频分量作为BESS的控制信号时，即BESS采用图5所示的控制系统，区域1和区域2的系统频率偏差均有效控制在±0.12Hz范围内，有效减小了系统频率偏差，BESS快速补偿了系统中有功不平衡。两区域之间的联络线功率偏差也随之减小到4.4MW(0.0022p.u)。储能系统不考虑的高频分量作为控制信号时(即只有ACE的高频信号)的仿真结果已在实施例1中得到。

实施例3

实施例1和实施例2中的传统火电机组均采用传统的积分控制，为提高传统火电机组的控制精度，在二次调频环节中加入了滑模负荷频率控制器u。本案例中两个区域的BESS均采用图5所示的控制系统，火电机组分别采用传统积分控制和滑模负荷频率控制的仿真结果如图10所示。当传统火电机组采用积分控制时，区域1和区域2的系统频率偏差基本维持在±0.12Hz范围内，而采用滑模负荷频率控制后两个区域的频率偏差均维持在±0.05Hz以内。由此可知，滑模负荷频率控制器可有效减小系统频率偏差，提高系统的鲁棒性。

基于以上三个实施例，对仿真数据进行了统计如表2所示。从表中可以看出，区域1和区域2的系统频率偏差在逐渐减小。因此，本发明提出的控制策略对优化系统频率具有良好的控制效果，提高了系统的稳定性。