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

技术领域

本发明涉及储能系统参与一次调频技术领域，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。

技术背景

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。

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。

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。

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。

发明内容

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：

1)对电力系统频率以及储能系统荷电状态进行实时监测。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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，S

进一步，所述虚拟惯性控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，a是虚拟惯性的权重系数。

所述变系数下垂控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，ΔP

式中，K

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：

式中：K

进一步，所述优化调频控制充放电系数模型如下所示：

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数。K

进一步，所述自适应综合控制模型如下所示：

K

K

整合公式(4)至公式(9)，所述自适应综合控制模型如下所示：

进一步，所述虚拟惯性控制方法的虚拟惯性系数M

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

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：

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。Δf

进一步，所述分配系数解析模型如下所示：

当频率偏差Δf不小于频率偏差死区Δf

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。

当频率偏差Δf达到惯性响应阶段设定值Δf

/>

式中：Δf

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。

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。

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。

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。

附图说明

图1为本发明储能系统参与一次调频的区域电网调频等效模型；

图2为本发明储能电池荷电状态分区；

图3为本发明虚拟下垂充放电系数；

图4为本发明优化频率控制动作时机图；

图5为本发明优化频率控制系数；

图6为本发明储能自适应综合调频的充放电系数；

图7为本发明电力系统一次调频曲线，图7(a)为负荷突增，图7(b)为负荷突减；

图8为本发明惯性阶段不同m时的权重系数；

图9为本发明一次调频阶段不同m时的分配系数；

图10为本发明储能系统自适应综合调频控制流程图；

图11为本发明阶跃负荷扰动下的频率偏差、储能荷电状态和储能系统出力变化曲线，图11(a)为阶跃负荷扰动下的频率偏差变化曲线，图11(b)为阶跃负荷扰动下的储能荷电状态变化曲线，图11(c)为阶跃负荷扰动下的储能系统出力变化曲线；

图12为本发明连续负荷扰动下的频率偏差、储能荷电状态和储能系统出力变化曲线，图12(a)为连续负荷扰动下的频率偏差变化曲线，图12(b)为连续负荷扰动下的储能荷电状态变化曲线，图12(c)为连续负荷扰动下的储能系统出力变化曲线。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。

实施例1：

参见图1至图12，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：

1)对电力系统频率以及储能系统荷电状态进行实时监测。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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，S

所述虚拟惯性控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，a是虚拟惯性的权重系数。

所述变系数下垂控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，ΔP

式中，K

当频率偏差Δf＞0，储能处于充电状态，当前情况下储能存在过充情况，故当储能SOC≥S

此外，当频率偏差Δf＜0，存在储能能量过放的可能，故当监测到储能SOC≤S

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：

式中：K

所述优化调频控制是在变系数下垂控制基础上对充电系数K

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数，可根据储能系统的功率容量配置进行调整。K

根据虚拟惯性与变系数下垂控制的充电、放电系数分别在储能SOC≤S

当储能S

当Δf＜-Δf

当Δf＞Δf

所述自适应综合控制模型如下所示：

K

K

整合公式(4)至公式(9)，所述自适应综合控制模型如下所示：

所述虚拟惯性控制方法的虚拟惯性系数M

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

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：

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。Δf

所述分配系数解析模型如下所示：

当频率偏差Δf不小于频率偏差死区Δf

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。

当频率偏差Δf达到惯性响应阶段设定值Δf

式中：Δf

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。此方法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。

实施例2：

参见图1至图12，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：

1)对电力系统频率以及储能系统荷电状态进行实时监测。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

实施例3：

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，主要步骤见实施例2，其中，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。

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。

实施例4：

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，主要步骤见实施例2，其中，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，S

实施例5：

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，主要步骤见实施例2，其中，所述虚拟惯性控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，a是虚拟惯性的权重系数。

所述变系数下垂控制对应的储能出力模型如下所示：

式中，ΔP

式中，K

当频率偏差Δf＞0，储能处于充电状态，当前情况下储能存在过充情况，故当储能SOC≥S

此外，当频率偏差Δf＜0，存在储能能量过放的可能，故当监测到储能SOC≤S

实施例6：

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，主要步骤见实施例2，其中，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：

式中：K

实施例7：

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，主要步骤见实施例2，其中，所述优化调频控制是在变系数下垂控制基础上对充电系数K

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数，可根据储能系统的功率容量配置进行调整。K

根据虚拟惯性与变系数下垂控制的充电、放电系数分别在储能SOC≤S

当储能S

当Δf＜-Δf

当Δf＞Δf

实施例8：

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，主要步骤见实施例2，其中，所述自适应综合控制模型如下所示：

K

K

整合公式(4)至公式(9)，所述自适应综合控制模型如下所示：

实施例9：

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，主要步骤见实施例2，所述虚拟惯性控制方法的虚拟惯性系数M

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

实施例10：

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，主要步骤见实施例2，其中，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：

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。Δf

实施例11：

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，主要步骤见实施例2，其中，所述分配系数解析模型如下所示：

当频率偏差Δf不小于频率偏差死区Δf

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。

当频率偏差Δf达到惯性响应阶段设定值Δf

式中：Δf

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。此方法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。

实施例12：

参见图1至图12，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：

1)对电力系统频率以及储能系统荷电状态进行实时监测；

2)构建储能参与一次调频的系统频率控制模型；

3)将储能系统的荷电状态按照其不同容量状态下的出力特点，将储能系统的荷电状态分为五个区域；

4)对储能系统参与电网一次调频的两种控制策略虚拟惯性控制与下垂控制进行分析，构建虚拟惯性控制与下垂控制协同出力的自适应函数模型；

5)对储能系统参与一次调频过程进行分析，并构建储能系统调频的变系数下垂控制策略的充放电系数模型；

6)针对负荷突增且储能荷电状态高于较高值与负荷突减且储能荷电状态低于较低值两种情况提出优化频率控制，对其充放电系数进行完善；

7)将变系数下垂控制系数与优化频率控制系数进行整合，得到自适应综合控制策略模型；

8)通过对下垂控制充放电系数模型分析，得到虚拟惯性控制的充放电系数；

9)分析虚拟惯性控制与下垂控制在储能一次调频中的优势，构建对应的分配系数解析模型；

10)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，并设置不同分配解析模型的切换临界点。

对电力系统频率偏差以及储能系统荷电状态进行实时监测，当系统发生正频率偏差时，储能系统充电；相反，当系统发生负频率偏差时，储能系统放电，具体充放电深度由储能系统荷电状态对应的自适应控制函数决定。

为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，将储能系统荷电状态分区的阈值设置为S

储能系统一次调频的控制策略之一虚拟惯性控制的储能出力大小ΔP

式中，a是虚拟惯性的权重系数；

储能系统通过变系数下垂控制参与调频的储能出力ΔP

式中，K

针对式(3)中的充放电下垂控制系数以储能荷电状态为自变量的虚拟下垂充放电系数表达式如下式所示：

式中：K

优化频率控制方法可根据储能荷电状态构建充放电系数的表达式，如下：

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数，可根据储能系统的功率容量配置进行相应调整；K

在储能的综合调频阶段，需要结合储能在虚拟惯性调频阶段和变系数下垂控制阶段的控制方法，储能出力ΔP

关于充放电系数的组成包含两部分内容如式(9)-(10)所述，其中包括变系数下垂控制系数与优化调频控制系数。

K

K

优化调频控制是在变系数下垂控制基础上对充电系数K

虚拟惯性充放电系数的计算方法与下垂控制系数计算方法类似，可表述为以下方程：

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

惯性响应阶段的系统频率波动初期，将以与频率变化率dΔfdt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，由此构建权重系数解析模型：

式中：m为自适应系数，m的取值决定了权重系数曲线的变化趋势。

频率偏差达到惯性响应阶段设定值Δf

式中：Δf

实施例13：

参见图1至图12，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：

1)对储能系统参与一次调频控制的系统模型进行构建，并对储能调频控制策略进行研究。

2)对计及荷电状态的电池储能系统进行一次调频自适应综合控制。

对计及荷电状态的电池储能系统进行一次调频自适应综合控制方法为：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。此方法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。

对计及荷电状态的电池储能系统的一次调频自适应综合控制方法的充放电系数模型构建步骤包括：

2.1)通过虚拟惯性系数M

式中，a是虚拟惯性的权重系数；

2.2)通过下垂控制系数K

式中，K

式中，K

其中，当频率偏差Δf＞0，储能处于充电状态，当前情况下储能存在过充情况，故当储能SOC≥S

式中：K

此外，当频率偏差Δf＜0，存在储能能量过放的可能，故当监测到储能SOC≤S

式中，K

2.3)根据虚拟惯性与变系数下垂控制的充电、放电系数分别在储能SOC≤S

当储能S

当Δf＜-Δf

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数，可根据储能系统的功率容量配置进行相应调整；K

当Δf＞Δf

根据储能荷电状态构建充电系数的表达式，如下：

式中，K

2.4)结合储能在虚拟惯性调频阶段和变系数下垂控制阶段的控制方法，储能出力ΔP

/>

其中，充放电系数的组成包含变系数下垂控制系数与优化调频控制系数，即：

K

K

式中，K

本发明构建的充放电系数随储能荷电状态变化的分段函数控制策略如下：

2.5)虚拟惯性充放电系数的计算方法与下垂控制系数计算方法类似，需对虚拟惯性系数进行参数修正，可表述为以下方程：

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

3)对计及荷电状态的电池储能系统进行一次调频自适应综合控制，其自适应综合控制权重系数分配解析模型包括以下步骤：

3.1)系统频率波动初期，以与频率变化率dΔf/dt有关的虚拟惯性控制为主，下垂控制为辅调节储能出力构建权重系数解析模型如下：

式中：m为自适应系数，m的取值决定了权重系数曲线的变化趋势。

3.2)频率偏差达到惯性响应阶段设定值Δf

式中，Δf

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。

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。

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。

实施例14：

参见图1至图9，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，包括以下步骤：

1)采用计及储能系统荷电状态的变系数下垂控制，并综合考虑下垂控制与虚拟惯性控制的调频优势，设计图1中储能调频控制策略。储能系统参与一次调频的区域电网调频等效模型如图1所示。图中：s为拉氏算子；K

2)为确定储能调频时出力标准，需将储能按照不同荷电状态划分区间，划分后的结果如图2所示。其中S

3)对计及荷电状态的电池储能系统的一次调频自适应综合控制方法的充放电系数模型构建步骤包括：

3.1)虚拟惯性调频控制储能出力大小与虚拟惯性系数和频率偏差变化率有关，由此构建储能控制策略对应的储能出力模型：

式中，a是虚拟惯性的权重系数；

3.2)储能系统通过变系数下垂控制参与调频的响应表达式如下：

式中，K

以储能荷电状态为自变量的虚拟下垂充放电系数表达式如下式所示：

式中：K

3.3)根据虚拟惯性与变系数下垂控制的充电、放电系数分别在储能SOC≤S

当储能S

当Δf＜-Δf

式中，ω为虚拟惯性系数和下垂控制系数的曲线调整系数，可根据储能系统的功率容量配置进行相应调整；K

当Δf＞Δf

根据储能荷电状态构建充电系数的表达式，如下：

式中，K

其他2块区域均采用变系数下垂控制。

3.4)结合储能在虚拟惯性调频阶段和变系数下垂控制阶段的控制方法，储能出力ΔP

其中，充放电系数的组成包含变系数下垂控制系数与优化调频控制系数，即：

K

K

式中，K

本发明构建的充放电系数随储能荷电状态变化的分段函数控制策略如下：

3.5)虚拟惯性充放电系数的计算方法与下垂控制系数计算方法类似，需对虚拟惯性系数进行参数修正，可表述为以下方程：

M

式中：λ是下垂控制与虚拟惯量的比例系数。

4)对计及荷电状态的电池储能系统进行一次调频自适应综合控制。

当系统频率发生扰动时，电力系统一次调频过程如图7所示，一次调频方程如式(9)所示。以负荷突增为例，频率从发生扰动到频率偏差峰值这一过程中，频率偏差Δf为负且|Δf|逐渐增大，频率变化率dΔf/dt为负且|dΔf/dt|从较大值逐渐减小为0。在这个阶段应以快速抑制频率波动为主，虚拟惯性权重系数a的数值应设置为很大，且随着频率波动的抑制逐渐减小。当频率偏差从峰值开始恢复以后，频率偏差Δf依旧为负且|Δf|逐渐减小，频率变化率dΔf/dt为正，从0开始逐渐增大最后再次减小到零，此过程中应削弱虚拟惯性调频力度，以下垂控制调频为主。

其中，自适应综合控制权重系数分配解析模型包括以下步骤：

4.1)系统频率波动初期，以与频率变化率dΔf/dt有关的虚拟惯性控制为主，下垂控制为辅调节储能出力构建权重系数解析模型如下：

式中：m为自适应系数，m的取值决定了权重系数曲线的变化趋势，如图8所示。当式(14)中与a对应的指数函数值大于等于0.5时，a的值由指数函数决定。但随着频率偏差的不断增大，指数函数的值小于0.5时，a的值恒等于0.5。b的构建与a类似，当系统发生频率扰动时，b的值从0开始指数增加直到等于0.5，当计算结果大于0.5时令b＝0.5。关于自适应系数m，当该系数过小时，权重系数随着系统频率偏差的变化较小；当系数m过大时，权重系数对系统频率偏差的变化过于敏感。

4.2)频率偏差达到惯性响应阶段设定值Δf

式中，Δf

5)对计及荷电状态的电池储能系统的一次调频自适应综合控制方法。

构建考虑储能荷电状态的自适应综合控制框架如图10所示。当系统频率偏差Δf≤|Δf

5.1)频率扰动初期，频率变化率dΔf/dt＜0。当系统频率偏差Δf＞|Δf

5.2)当|Δf|＝|Δf

5.3)当系统频率偏差小于某一稳态频率偏差值时，储能系统参与一次调频过程结束。

具体实施例的计算条件说明如下：

在MATLAB/Simulink仿真环境中搭建图1所示的仿真模型，其中，设置火电机组额定容量为1000MW，电网额定功率为50Hz，储能系统额定参数为10MW/1MW·h，设置火电机组一次调频的死区Δf

表1仿真系统参数

当系统在2s时刻发生0.02pu的阶跃负荷扰动，设置仿真时长120s，初始储能S

综上可知，本发明策略通过与无优化控制策略、无储能方法进行对比，可知在频率响应速度与调频出力控制具有有效性，从而验证了本发明策略调频的优越性。

表2阶跃负荷扰动下的策略评价指标(标幺值)

针对连续负荷扰动，以频率偏差的均方根值Δf

式中：Δf

在仿真模型中加入(-0.025pu,0.025pu)的负荷扰动信号，并将S

综上可知，当系统出现连续负荷扰动时，本发明策略可有效减小电网频率波动，并在储能荷电状态过大或过小时能有效避免系统的过充过放，具有更好的调频效果。

表3连续负荷扰动下的策略评价指标(标幺值)

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