一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法及其应用与流程

1.本发明涉及一种增强方法及其应用，尤其是涉及一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法及其应用，属于电力系统稳定控制领域。


背景技术：

2.新能源机组一般通过电力电子变流器接入电网，其与传统同步机组在内部结构、机电暂态特性以及控制方法设计上具有显著差异。依照变流器并网所采用的同步控制策略，可以将变流器分为跟网型变流器和构网型变流器。跟网型变流器利用锁相环提取公共并网点电压的相位，从而保证与电网的同步，是目前应用最为广泛的并网变流器。新能源并网系统的同步特性完全由变流器控制系统决定，受控制器性能和电网强度影响较大，易发生由同步失稳引发的振荡。根据扰动的严重程度，可进一步将同步稳定问题分为小扰动同步稳定问题和大扰动同步稳定问题，新能源经跟网型交流器并网系统小扰动同步稳定的研究具有重要的现实意义。
3.小扰动同步稳定性问题通常可采用阻抗分析、李雅普诺夫分析、特征分析等方法进行研究，并在此基础上设计线性控制器来增强系统的小扰动同步稳定性。阻抗分析的方法基于变流器复变量阻抗模型，在此基础上，可以对变流器控制器的参数进行优化，可有效提升变流器的阻抗特性；也可以在控制器上增加一个电压前馈回路，使得变流器的输出导纳在遭受扰动期间可控从而增强同步稳定性。特征分析法可以对并网逆变器进行分析,建立有利于小扰动稳定性研究的高阶小信号模型，在此基础上，可利用附加阻尼控制的方法提升双馈风机的小扰动稳定性。然而，实际工程中，新能源并网系统由于商业保密等多种原因难以获取具体模型和详细参数，属于“灰箱”甚至于“黑箱”模型，基于模型设计的控制策略存在失效风险。同时，由于电力电子设备存在弱抗扰性和低过载能力等问题，新能源并网系统遭受小扰动时系统的运行状态可能偏离平衡点较远，此时基于平衡点的线性化模型的精度会大大下降，亦不利于稳定控制的实施


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：基于系统时序量测数据的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强问题，具体为：新能源并网系统由于参数整定不当或接入弱交流电网的小扰动同步失稳机理、基于延时嵌入的koopman系统辨识方法、基于延时嵌入的koopman模型预测控制方法。
5.本发明的目的是依靠系统状态量的时序量测数据进行新能源并网系统的模型预测控制，从而解决由于参数整定不当或接弱交流电网系统引起的小扰动同步失稳问题。
6.本发明技术方案如下：
7.一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，该方法是基于延时嵌入的koopman模型预测控制的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为：
8.步骤1：收集新能源并网系统时序数据；
9.步骤2：对采集到的数据进行延时嵌入；
10.步骤3：利用观测函数组φ(x)对采集的数据进行观测空间映射，并进行线性最小二乘求解。
11.有益效果
12.实现了有限观测量情况下跟网型新能源并网系统的状态辨识和预测，建立了基于延时嵌入的koopman模型预测控制方法；
13.实现了基于量测的非线性系统最优控制，增强了跟网型新能源并网系统小扰动同步稳定性；
14.仿真结果表明，所提出的基于延时嵌入的koopman模型预测控制方法能够显著提高新能源并网系统的小扰动同步稳定性。
附图说明
15.图1为跟网型变流器及其控制结构图；
16.图2为跟网型变流器由于pll参数设置不当引起的振荡示意图；
17.图3为跟网型变流器由于pll参数设置不当引起小扰动失稳场景下的koopman模型预测对比图；
18.图4为跟网型变流器在pll参数设置不当场景下koopman mpc投入后的系统状态。
具体实施方式
19.一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，该方法是基于延时嵌入的koopman模型预测控制的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，包括如下步骤：
20.步骤一、收集系统的时序数据。
21.采集新能源并网系统部分状态量的时序数据ω(t1),ω(t2),ω(t3),...,ω(tn)和δ(t1),δ(t2),δ(t3),...,δ(tn)，其中ω为新能源并网系统的角频率；δ为新能演并网系统的角频率,t为不同的时刻，n为采集过程的总时刻数。。
22.步骤二、对采集到的数据进行延时嵌入。
23.基于takens提出的嵌入定理，必然存在合适的延时嵌入维数nd，使延时重构的相空间能够反映新能源并网系统的结构特性。对采集的数据进行延时嵌入可以得到升维数据：
[0024][0025]
其中，u为新能源并网系统的控制量，t为系统运行时序数据总的时刻数，nd为延时嵌入的维数，ζ为采集数据的升维状态，从而得到升维矩阵：
[0026]
[0027]
步骤三、利用观测函数组φ(x)对采集的数据进行观测空间映射，并进行线性最小二乘求解。
[0028]
假设有可指定的观测函数组：
[0029][0030]
其中为可指定的标量值观测函数，n为标量值观测函数组中标量值观测函数的个数。对升维矩阵进行观测空间映射，则有：
[0031][0032]
其中z为升维矩阵χ的映射状态,用u
t
表示t时刻所有的控制变量构成的序列，通过求解式和式两个线性最小二乘问题即可得到式形式的延时嵌入状态方程：
[0033][0034][0035]
其中a，b为延时嵌入状态方程的矩阵参数，c为其中输出方程的矩阵参数
[0036][0037]
步骤四、使用基于线性二次规划的模型预测控制方法来设计控制器，实现新能源并网系统小扰动同步稳定性的线性最优控制。
[0038]
假设n为预测的范围长度，其中γi、yj,i＝0,
…
,n-1,j＝1,
…
,n表示预测范围内的输入和输出序列，可以构造一个适用于参考信号跟踪的经典凸二次型成本函数：
[0039][0040]
其中q
i＝1,
…
,n
、r
i＝0,
…
,n-1
是实对称的正定矩阵，因此mpc在每个闭环操作的预测时间内所解决的优化问题如下所示：
[0041][0042]
矩阵en表示电力系统不等式约束中的系数矩阵，保证在系统控制过程中系统中的受限电气量不会超过安全范围。因此，可以得到每个时刻的最优控制γ，从而提高新能源并网系统的小扰动同步稳定性。
[0043]
实施例
[0044]
参见图1为跟网型新能源并网系统的拓扑结构，该模型的参数如表1所示。
[0045]
表1基于simulink平台的并网变流器模型参数
[0046][0047]
当系统由于pll参数设置不当发生小扰动失稳时，系统的输出如图2所示。对系统进行步骤一的时序数据收集、步骤二的延时嵌入和步骤三的线性二次求解，最终得到系统的koopman模型。图3为pll参数设置不当时的koopman模型预测对比图，经分析基于量测辨识的koopman模型的均方根误差大约在4.43％，预测可靠性较高，图4为加入mpc控制后的系统状态。由图分析可得加入mpc控制后，系统的振荡被抑制下来，并在0.45s左右达到稳定。
[0048]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

技术特征：
1.一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，该方法是基于延时嵌入的koopman模型预测控制的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为：步骤1：收集新能源并网系统时序数据；步骤2：对采集到的数据进行延时嵌入；步骤3：利用观测函数组φ(x)对采集的数据进行观测空间映射，并进行线性最小二乘求解。步骤4：使用基于线性二次规划的模型预测控制方法来设计控制器，实现新能源并网系统小扰动同步稳定性的线性最优控制。2.根据权利要求1所述的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为，所述步骤1进一步包括如下内容：采集新能源并网系统部分状态量的时序数据ω(t1),ω(t2),ω(t3),...,ω(t
n
)和δ(t1),δ(t2),δ(t3),...,δ(t
n
)，其中ω为新能源并网系统的角频率,δ为新能演并网系统的角频率，t为不同的时刻，n为采集过程的总时刻数。3.根据权利要求1所述的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为，所述步骤2进一步包括如下内容：基于takens提出的嵌入定理，必然存在合适的延时嵌入维数n
d
，使延时重构的相空间能够反映新能源并网系统的结构特性；对采集的数据进行延时嵌入得到升维数据：其中，u为新能源并网系统的控制量，t为系统运行时序数据总的时刻数，n
d
为延时嵌入的维数，ζ为采集数据的升维状态，从而得到升维矩阵：4.根据权利要求1所述的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为，所述步骤3进一步包括如下内容：假设指定的观测函数组：其中为可指定的标量值观测函数，n为标量值观测函数组中标量值观测函数的个数。对升维矩阵进行观测空间映射，则有：其中z为升维矩阵χ的映射状态,用u
t
表示t时刻所有的控制变量构成的序列，通过求解式和式两个线性最小二乘问题即可得到式形式的延时嵌入状态方程：
其中a，b为延时嵌入状态方程的矩阵参数，c为其中输出方程的矩阵参数：5.根据权利要求1所述的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，其特征为，所述步骤4进一步包括如下内容：假设n为预测的范围长度，其中γ
i
、y
j
,i＝0,
…
,n-1,j＝1,
…
,n表示预测范围内的输入和输出序列，可以构造一个适用于参考信号跟踪的经典凸二次型成本函数：其中q
i＝1,
…
,n
、r
i＝0,
…
,n-1
是实对称的正定矩阵，因此mpc在每个闭环操作的预测时间内所解决的优化问题如下所示：矩阵e
n
表示电力系统不等式约束中的系数矩阵，保证在系统控制过程中系统中的受限电气量不会超过安全范围。因此，可以得到每个时刻的最优控制γ，从而提高新能源并网系统的小扰动同步稳定性。6.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。7.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。

技术总结
一种新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法及其应用，该方法是基于延时嵌入的Koopman模型预测控制的新能源并网系统小扰动同步稳定性增强方法，步骤1：收集新能源并网系统时序数据；步骤2：对采集到的数据进行延时嵌入；步骤3：利用观测函数组Φ(x)对采集的数据进行观测空间映射，并进行线性最小二乘求解。本发明实现了有限观测量情况下跟网型新能源并网系统的状态辨识和预测，建立了基于延时嵌入的Koopman模型预测控制方法；实现了基于量测的非线性系统最优控制，增强了跟网型新能源并网系统小扰动同步稳定性；仿真结果表明，所提出的基于延时嵌入的Koopman模型预测控制方法能够显著提高新能源并网系统的小扰动同步稳定性。稳定性。稳定性。


技术研发人员：郑乐 刘鑫 王正 王子涵 程东 伍珀苇 李庚银 孙冠群 蔡德福 张良一 周煜人 朱爱九
受保护的技术使用者：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：2023.07.04
技术公布日：2023/9/20