技术摘要：
本发明提出一种基于权重因子的储能系统一次调频控制方法，其特征是，在系统频率偏差超过储能调频死区时由虚拟惯性和虚拟下垂共同构成储能出力，利用随频率变化的虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2控制虚拟惯性和虚拟下垂在储能出力中的比重，从而形成不同的调  全部
背景技术：
新能源出力的随机性和波动性加剧了“源荷”两侧的功率不匹配程度，严重威胁系 统频率安全。因此提高高风电渗透率电网的频率稳定性已迫在眉睫。储能作为更加优质的 调频电源，凭借其精确跟踪、快速响应和双向调节等优点成为研究热点，但是，迄今未见有 关基于权重因子的储能系统一次调频控制方法的文献报道和实际应用，因而，研究一种提 高储能一次调频效果的控制方法对储能在调频领域的应用具有重要意义。
技术实现要素：
本发明的目的是：克服电网频率波动加剧、调频电源不足的问题，提供一种科学合 理，能有效改善电网频率波动，保证电网安全稳定运行的基于权重因子的储能系统一次调 频控制方法； 为实现上述目的所采用的技术方案是，一种基于权重因子的储能系统一次调频控 制方法，其特征是，在电网频率偏差超过储能调频死区时由虚拟惯性和虚拟下垂共同构成 储能出力，利用随频率变化的虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2控制虚拟惯性 和虚拟下垂在储能出力中的比重，从而在不同的频率变化阶段采用不同的调频控制方式， 提高一次调频效果，具体包括以下内容： 1)储能出力的计算方法 任意时刻储能出力由虚拟惯性和虚拟下垂两部分构成，如式(1)所示： 其中，ΔPE为储能调频出力；ΔPME为虚拟惯性出力；ΔPKE为虚拟下垂出力；ME为虚 拟惯性系数；KE为虚拟下垂系数；Δf为频率偏差；dΔf为频率偏差变化率；ω1为虚拟惯性权 重因子，表示ΔPME在ΔPE中的比重；ω2为虚拟下垂权重因子，表示ΔPKE在ΔPE中的比重，整 个调频过程中，恒有ω1 ω2＝1； 2)虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2的构造方法 由于虚拟惯性对dΔf的抑制效果好，虚拟下垂对Δf的抑制效果好，因此在dΔf较 大时虚拟惯性的出力比重应较大，在Δf较大时，虚拟下垂的出力比重应较大，为实现此目 标，将虚拟惯性权重因子ω1、虚拟下垂权重因子ω2定义为Δf的函数，使其随频率偏差自动 调节， (a)当电网负荷发生扰动时，频率偏差变化过程分为以下两种情况： ①当负荷突然增大时，电网频率偏差Δf≤0，频率偏差变化过程为：在频率恶化阶 5 CN 111614107 A 说　明　书 2/8 页 段，|dΔf|由最大值逐渐减少，|Δf|由0逐渐增大，在频率恢复阶段，|Δf|由最大值减小至 稳态频率偏差，其中，|Δf|是频率偏差绝对值，|dΔf|是频率偏差变化率绝对值； ②当负荷突然减小时，电网频率偏差Δf≥0，频率偏差变化过程为：在频率恶化阶 段，|dΔf|由最大值逐渐减少，|Δf|由0逐渐增大，在频率恢复阶段，|Δf|由最大值减小至 稳态频率偏差，其中，|Δf|是频率偏差绝对值，|dΔf|是频率偏差变化率绝对值； (b)根据电网频率偏差变化过程，权重因子的构造方法为： ①负荷突然增大Δf≤0 根据频率偏差的变化特点，将其变化过程划分为：频率恶化不严重阶段t1～t2，即- Δfset≤Δf＜-Δfdb，频率恶化严重阶段t2～t3，即-Δfm＜Δf＜-Δfset，频率恢复阶段t> t3， 其中t1、t2、t3、t4分别为初始时刻、频率恶化临界时刻、最大频率偏差时刻和稳态 频率时刻，-Δfdb、-Δfset、-Δfm、-Δfss分别为储能死区、频率波动临界值、最大频率偏差和 稳态频率偏差，以Δf达到-Δfset和-Δfm作为控制模式的切换时机，当系统频率不满足要 求时： ②在频率恶化不严重阶段，|dΔf|较大且逐渐减小，|Δf|较小且逐渐增大，较大 的|dΔf|是此阶段需要快速抑制的主要目标，因此虚拟惯性权重因子ω1应较大且应随|d Δf|的减小而减小，虚拟下垂权重因子ω2应较小且应随|Δf|的增大而增大，充分发挥虚 拟惯性控制对dΔf的抑制作用，结合对系统频率变化过程的分析，有如下结论：此阶段内|d Δf|减小时|Δf|增大，故虚拟惯性权重因子ω1应随|Δf|的增大而减小，同时应使虚拟惯 性权重因子ω1的衰减速度较缓慢，从而维持较大的虚拟惯性出力比重； ③在频率恶化严重阶段，|dΔf|较小并逐渐衰减至0，|Δf|较大且增大至最大值， 此阶段应以抑制较大的|Δf|为主要目标，因此虚拟下垂权重因子ω2应较大且应随|Δf| 的增大而增大，虚拟惯性权重因子ω1应较小且应随|dΔf|的减小而减小，随|Δf|的增大 而减小，充分发挥虚拟下垂控制对Δf的抑制作用，同时，虚拟下垂权重因子ω2的变化速度 应较快，能迅速增大虚拟下垂出力比重，从而抑制快速变大的|Δf|； ④在频率恢复阶段，dΔf由负变为正，虚拟惯性出力为负，储能进行充电，与系统 调频需求相反，会阻碍频率恢复，此阶段内只能用虚拟下垂控制，令虚拟惯性权重因子ω1 ＝0,虚拟下垂权重因子ω2＝1，形成单一的虚拟下垂控制； (c)负荷突然减小Δf≥0 根据频率偏差变化特点，将其变化过程划分为：频率恶化不严重阶段t1～t2，即Δ fdb＜Δf≤Δfset，频率恶化严重阶段t2～t3，即Δfset＜Δf＜Δfm，频率恢复阶段t>t3，其中 t1、t2、t3、t4分别为初始时刻、频率恶化临界时刻、最大频率偏差时刻和稳态频率时刻，Δ fdb、Δfset、Δfm、Δfss分别为储能死区、频率波动临界值、最大频率偏差和稳态频率偏差，以 Δf达到Δfset和Δfm作为控制模式的切换时机，当系统频率不满足要求时： ①在频率恶化不严重阶段，|dΔf|较大且逐渐减小，|Δf|较小且逐渐增大，较大 的|dΔf|是此阶段需要快速抑制的主要目标，因此虚拟惯性权重因子ω1应较大且应随|d Δf|的减小而减小，虚拟下垂权重因子ω2应较小且应随|Δf|的增大而增大，充分发挥虚 拟惯性控制对dΔf的抑制作用，结合对系统频率变化过程的分析，有如下结论：此阶段内|d Δf|减小时|Δf|增大，故虚拟惯性权重因子ω1应随|Δf|的增大而减小，同时应使虚拟惯 6 CN 111614107 A 说　明　书 3/8 页 性权重因子ω1的衰减速度较缓慢，从而维持较大的虚拟惯性出力比重； ②在频率恶化严重阶段，|dΔf|较小并逐渐衰减至0，|Δf|较大且增大至最大值， 此阶段应以抑制较大的|Δf|为主要目标，因此虚拟下垂权重因子ω2应较大且应随|Δf| 的增大而增大，虚拟惯性权重因子ω1应较小且应随|dΔf|的减小而减小，随|Δf|的增大 而减小，充分发挥虚拟下垂控制对Δf的抑制作用，同时，虚拟下垂权重因子ω2的变化速度 应较快，能迅速增大虚拟下垂出力比重，从而抑制快速变大的|Δf|； ③在频率恢复阶段，只能用虚拟下垂控制，令虚拟惯性权重因子ω1＝0,虚拟下垂 权重因子ω2＝1，形成单一的虚拟下垂控制； 3)虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2的计算方法 结合2)虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2构造方法的过程，以Δf为自 变量，虚拟惯性权重因子ω1、虚拟下垂权重因子ω2为因变量，建立如式(2)-(5)的关系式， 式(2)-(5)中，±Δfdb、±Δfset、±Δfm、±Δfss分别为储能死区、频率波动临界值、最大频 率偏差和稳态频率偏差， ⑴负荷突然增大Δf≤0 ①当-Δfset≤Δf＜-Δfdb即频率恶化不严重时，有1≥ω1>0.5>ω2≥0，虚拟惯性 权重因子ω1随|Δf|的增大而减小，虚拟下垂权重因子ω2随|Δf|的增大而增大，表达式 如(2)所示： 其中，e为自然常数，Δf为频率偏差； ②当-Δfm＜Δf＜-Δfset即频率恶化严重时，有1≥ω2>0.5>ω1≥0，虚拟惯性权 重因子ω1随|Δf|的增大而减小，虚拟下垂权重因子ω2随|Δf|的增大而增大，表达式如 (3)所示： 其中，e为自然常数，Δf为频率偏差； ③在频率恢复阶段，采用单一虚拟下垂控制，令虚拟惯性权重因子ω1＝0，虚拟下 垂权重因子ω2＝1； (2)负荷突然减小Δf≥0 ①当Δfdb＜Δf≤Δfset即频率恶化不严重时，有1≥ω1>0.5>ω2≥0，且虚拟惯性 权重因子ω1随|Δf|的增大而减小，虚拟下垂权重因子ω2随|Δf|的增大而增大，表达式如 (4)所示： 其中，e为自然常数，Δf为频率偏差； ②当Δfset＜Δf＜Δfm即频率恶化严重时，有1≥ω2>0.5>ω1≥0，且虚拟惯性权 重因子ω1随|Δf|的增大而减小，虚拟下垂权重因子ω2随|Δf|的增大而增大，表达式如 7 CN 111614107 A 说　明　书 4/8 页 (5)所示： ③在频率恢复阶段，采用单一虚拟下垂控制，令虚拟惯性权重因子ω1＝0，虚拟下 垂权重因子ω2＝1， 根据频率偏差的范围在(2)-(5)中选择对应的权重因子计算公式，在计算出虚拟 惯性权重因子ω1和虚拟下垂权重因子ω2后，按式(1)计算储能调频出力。 本发明的基于权重因子的储能系统一次调频控制方法，由于虚拟惯性对频率偏差 变化率的抑制效果明显，虚拟下垂对频率偏差的抑制效果明显，因此考虑任意时刻由虚拟 惯性和虚拟下垂同时构成储能出力，利用随频率变化的虚拟惯性权重因子ω1和虚拟下垂 权重因子ω2控制虚拟惯性和虚拟下垂在储能出力中的比重，从而形成不同的调频控制方 式，提高一次调频效果。 附图说明 图1为负荷突然增大时的理论调频曲线示意图； 图2为负荷突然减小时的理论调频曲线示意图； 图3为频率恶化不严重阶段的权重因子构造示意图； 图4为频率恶化严重阶段的权重因子构造示意图； 图5为仿真模型图； 图6为仿真中虚拟惯性权重因子与频率的关系图； 图7为权重因子在仿真中的变化过程图； 图8为本发明的一种基于权重因子的储能系统一次调频控制方法控制下的系统频 率偏差图。