一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法

技术领域

本发明涉及有源配电网频率控制领域，尤其涉及一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法。

背景技术

随着我国进入低碳化转型，风力、光伏等新能源机组将逐步增加，电力系统中的可再生能源和电力电子设备比例快速提高。高比例可再生能源、高比例电力电子设备的“双高”特性对电力系统频率安全提出了更高的要求。在此背景下，原本由火电和水电等同步发电机所提供的惯量正在逐渐降低，失去足够惯量支撑的电力系统的频率抗扰性严重不足，近几年来与之相关的安全事故频发，其事故原因与传统电力系统之间存在明显差异，究其根本是由电力系统的调频资源稀缺化，而传统机组的逐渐退役导致了电力系统调频资源稀缺化。因此，挖掘电网中各种潜在可靠调频资源参与系统的频率调控，发挥分布式资源的优势，稳定电力系统的频率成为必然需求。有源配网作为电力系统中面向用户的终端电网，包含大量分布式功率可控资源，其中的分布式光伏、风电、储能均可在系统频率偏移时参与系统的频率调节过程中。因此有源配电网中的分布式调频资源均具备调频能力，可以构建有源配网分布式资源协同频率控制框架充分利用有源配网的调频资源以达到缓解调频资源稀缺化的目的。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的调频资源稀缺化的缺陷与问题，提供一种充分利用有源配电网调频潜力的有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法。

为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系，智能体调节每个调频资源应当提供的频率响应系数，从而在达到出力的情况下经济最优；

S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数；

S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解。

步骤S1中，所述频率响应模型的目标函数为：

；

；

；/>

；

；

；

；

式中，

步骤S1中，所述频率响应模型的约束条件包括：

光伏出力约束条件为：

；

式中，

储能出力约束条件为：

；

式中，

柔性负荷出力约束条件为：

；

式中，

火电机组出力约束条件为：

；

式中，

火电机组爬坡约束条件为：

；

式中，

风电机组出力约束条件为：

；

式中，

频率响应系数约束条件为：

；

式中，

步骤S2中，频率变化值

；

；

式中，

得到系统固定参数后推导有源配电网接收到的频率响应系数为：

；

式中，

步骤S3具体包括以下步骤：

S31、根据约束构建拉格朗日函数，选取耗量微增率为一致性变量，对于每种偏移分别构建出其模式下的调频资源的出力模型：

；

式中，

根据拉格朗日乘算法求得各类调频资源的状态变量为：

；

式中，

S32、构建出配网与主网、配网与配网之间的联系，搭建各个智能体和调频资源之间的拓扑约束：

；

式中，

S33、构建迭代矩阵，上层迭代频率响应系数，下层迭代一致性指标，计算收敛后得到最优结果；

下层迭代格式为：

；

式中，

上层迭代格式为：

；

式中，

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法中，以有源配电网参与主网调频为核心，建立了基于一致性的有源配电网分布式资源协同一次调频模型，可以充分利用有源配电网中的调频资源稳定主网的频率波动；为计算有源配电网调频资源在整个系统中出力的大小，本发明采用了频率响应系数这一标准，使得主网与有源配电网之间联系只需要交互总频率响应系数，大大简化了通讯流程。本发明采用一致性算法，有效解决了如何最优分配各个调频资源出力的问题；同时，提出了一种分类迭代的改进一致性算法对调频模型进行求解，计算量小，收敛速度快，从而提高了计算效率。

附图说明

图1是本发明有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法的流程图。

图2是本发明有源配电网分布式资源协同调频控制图。

图3是本发明主配网间简易参数辨识原理图。

图4是本发明协同调频控制方法图。

图5是本发明中一致性算法计算的流程图。

图6是本发明的实施例中的电力系统网络仿真拓扑图。

具体实施方式

以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参见图1，一种有源配电网分布式资源一次调频协同控制方法，该方法包括以下步骤：

S1、构建含分布式资源的有源配电网频率响应模型，模型图如图2所示，该频率响应模型中每个智能体分别与一种类型的调频资源集群建立联系；

所述频率响应模型的目标函数为：

；/>

；

；

；

；

；

；

式中，

所述频率响应模型的约束条件包括：

光伏出力约束条件为：

；

式中，

储能出力约束条件为：

；

式中，

柔性负荷出力约束条件为：

；

式中，

火电机组出力约束条件为：

；

式中，

火电机组爬坡约束条件为：

；

式中，

风电机组出力约束条件为：

；

式中，

频率响应系数约束条件为：

；

式中，

S2、在频率响应模型中设置多组相同的功率扰动，通过参数辨识确定频率响应模型中的固定参数（通过输入不同的负荷扰动得到不同的输出结果，在有大量数据的情况下，分析两者之间的关联性得到电力系统中的各种固定参数），其简易测试图如图3所示；图3中，

频率变化值

；

；

式中，

得到系统固定参数后推导有源配电网接收到的频率响应系数为：

；

式中，

S3、利用一致性算法对各个调频资源出力进行优化求解；具体包括以下步骤：

S31、根据约束构建拉格朗日函数，选取耗量微增率为一致性变量，对于每种偏移分别构建出其模式下的调频资源的出力模型：

；

式中，

根据拉格朗日乘算法求得各类调频资源的状态变量为：

；

式中，

S32、构建出配网与主网、配网与配网之间的联系，搭建各个智能体和调频资源之间的拓扑约束；相同的集群构建通讯拓扑，交互一致性指标；不同集群的接口智能体之间交互响应系数，保证总需求响应系数满足条件；协同调频控制方法如图4所示；基本一致性迭代格式为：

；

式中，

各个调频资源迭代直到系统区域稳定，各调频资源根据自身的状态变量调整出力，达到最优的出力分配，实现各调频资源节点之间的协同配合；

S33、构建迭代矩阵，上层迭代频率响应系数，下层迭代一致性指标，计算收敛后得到最优结果；迭代流程框图如图5所示；

下层迭代格式为：

；

式中，

上层迭代格式为：

；

式中，

本发明仿真算例以A省某电力系统网络实测数据为基础，仿真实验在Matlab环境下编程实现。

（1）仿真建模：

为验证所提方法的有效性，选取IEEE3机9节点为输电网，并采用A省电力系统，某年度1月1日-1月31日的实测数据进行分析，某仿真拓扑图如附图6所示。

（2）参数识别：

采用本发明所提出的参数识别方法，根据附图4所示策略，系统响应模型的辨识结果如表1所示。

表1 系统参数辨识结果

（3）有效性分析：

根据本发明提出的一致性算法使用Matlab2016a软件进行计算，对比采用交替方向乘子法（alternate direction multiplier method，ADMM）和协同控制的计算结果结合各调频资源的当前运行状况，当调频资源协同参与调频时，储能的出力情况与设备的荷电状态与调节成本有关，柔性负荷的功率按照可调容量极限调整；当调频资源的频率响应系数固定时，其出力不具备适应性，储能受出力上下限限制，同时，柔性负荷的调节能力并未得到充分利用。两种方法的收敛结果见表2。

表2 两种调节方式的调节成本

通过对比得知，本发明采用的算法求解精度与ADMM算法基本相同，求得的最终成本仅相差4%。但考虑到计算时间远小于传统ADMM算法，因而该方法具有优越性。两种计算方法下的收敛时间见表3。

表3 两种方法收敛时间

由表3可知，相比于传统的ADMM算法所提的方法方式计算量小、收敛速度快，能够区分不同类型调频资源的调节特征，调频设备越多，该方法相比ADMM越快捷，更适用于调频资源数据多、类型多的场景。