新能源送端电网的频率稳定控制【附数据仿真】
新能源送端电网的频率稳定控制【附数据仿真】
在新能源送端电网中，储能系统的调频能力对电网的频率稳定性至关重要。本文提出了一种计及频率支撑能力的储能调峰控制方法，并通过仿真数据和实际电网数据验证了所提方法的有效性和经济性。
优化储能调频备用调度方案
在新能源送端电网中，储能系统的调频能力对电网的频率稳定性至关重要。传统的调频备用调度方法往往忽视了系统频率对各类扰动的响应能力，因此提出了一种计及频率支撑能力的储能调峰控制方法。这种方法旨在优化储能系统的充放电策略，以应对不同的扰动情况，从而保证电网频率的稳定。
传统直流潮流方程中的频率偏移量引入
在电力系统运行中，频率偏移量的引入是关键步骤。通过在传统的直流潮流方程中添加频率偏移量，可以更准确地反映储能系统对频率的支撑能力。这种调整使得潮流方程能够考虑储能系统在频率调节中的作用。
系统频率偏差与扰动功率的线性关系
建立了系统频率偏差与扰动功率之间的线性关系模型。通过这一模型，可以根据不同的扰动情况预测系统频率的变化，并据此调整储能的充放电策略。
多时段最优潮流（OPF）模型
在考虑储能系统充放电特性的基础上，构建了一个多时段最优潮流（OPF）模型。该模型用于求解储能系统的调度策略，确保在各个时段储能系统都有足够的功率和能量裕量来应对预想扰动。
BPA仿真数据验证
利用BPA（Bonneville Power Administration）仿真数据以及典型运行日的新能源和负荷曲线，对所提方法进行了验证。结果表明，该方法有效提高了储能系统的频率支撑能力，使其能够在各种扰动情况下提供更稳定的频率支持。
储能与直流系统联合参与调频的优化控制
在优化储能调频备用调度方案的基础上，进一步提出了储能与直流系统联合参与调频的优化控制方法。该方法旨在通过储能系统和直流系统的协同作用，增强电力系统的调频能力，同时提高调频经济性。
储能控制器与直流FLC（模糊逻辑控制器）联合优化
构建了一个包含储能控制器和直流FLC的送端电网统一频率模型。通过调整储能控制器和直流FLC的调频参数，实现储能系统与直流系统的有效协同，提升电网的频率控制能力。
严重故障场景下的频率控制
在面对严重故障的场景时，优化控制方法能够有效增强送端电网的频率控制能力。同时，通过调整直流FLC的输出，避免了过度出力对受端电网频率稳定性的负面影响。
常规扰动场景下的经济性
在处理常规扰动的情况下，优化控制方法不仅能维持送端电网频率的稳定，还能减少储能系统的使用容量，从而提高调频的经济性。
实际电网数据验证
基于实际电网数据，对所提方法进行了验证。结果表明，该方法能够有效兼顾储能和直流系统的联合频率控制能力，并在提高调频经济性的同时，保持送端电网的频率稳定。
仿真验证
以下是具体的仿真代码和结果：
% 新能源送端电网频率稳定控制
% 定义系统参数
Ts = 1; % 采样时间 [s]
T = 3600; % 仿真总时间 [s]
time = 0:Ts:T; % 时间向量
% 定义扰动信号
disturbance = 0.5 * sin(2*pi*0.1*time); % 频率扰动 [Hz]
% 储能系统参数
E_max = 100; % 最大储能 [MWh]
P_max = 50; % 最大功率 [MW]
% 直流系统参数
FLC_params = [1, 0.5, 0.1]; % 模糊逻辑控制器参数
% 初始化变量
E = zeros(size(time)); % 储能能量
P = zeros(size(time)); % 储能功率
frequency = 50 + disturbance; % 初始频率 [Hz]
% 仿真过程
for k = 2:length(time)
% 计算储能系统功率输出
P(k) = optimize_storage(frequency(k-1), E(k-1), P_max);
% 更新储能系统能量
E(k) = E(k-1) - P(k) * Ts / 3600;
if E(k) > E_max
E(k) = E_max;
elseif E(k) < 0
E(k) = 0;
end
% 计算频率变化
frequency(k) = frequency(k-1) - P(k) / 1000; % 简化频率变化模型
end
% 绘制结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(time, disturbance);
title('扰动信号');
xlabel('时间 [s]');
ylabel('扰动 [Hz]');
subplot(3,1,2);
plot(time, E);
title('储能能量');
xlabel('时间 [s]');
ylabel('能量 [MWh]');
subplot(3,1,3);
plot(time, frequency);
title('电网频率');
xlabel('时间 [s]');
ylabel('频率 [Hz]');
% 功率优化函数
function P_opt = optimize_storage(freq, E, P_max)
% 模拟储能系统的功率优化
P_opt = min(max(P_max * (50 - freq) / 10, 0), P_max);
end
仿真结果如下：