基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法及装置

1.本技术涉及储能控制技术和动态电压支撑技术领域，具体涉及一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法及装置。


背景技术：

2.现代电网规范要求储能系统具有动态电压支撑能力，即电压故障期间储能系统向电网注入无功电流以支持电网电压恢复，进而增强储能系统的电压故障穿越能力。目前储能系统的动态电压支撑方案以基于固定电压-无功电流下垂系数的变流器矢量控制方案为主，该方案可以在电压故障期间实现对储能系统并网点电压的有效支撑。然而，固定的电压-无功电流下垂系数并不能实现任意电网故障下对储能系统并网点电压的最大化支撑，这阻碍了储能系统电压故障穿越能力的进一步提升。随着电力系统中新能源渗透率不断提高，各个节点的电压稳定性受到了严重挑战，这不利于新能源渗透率的进一步提高。因此进一步提高储能系统的动态电压支撑能力对于建设100％新能源占比的电力系统十分关键。目前亟需一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的是提供一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法及装置，以解决相关技术中存在的电压支撑效果不佳、优化模型复杂难以求解的问题。
4.根据本技术实施例的第一方面，提供一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，包括：
5.检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；
6.根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；
7.根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；
8.对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；
9.求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。
10.可选的，检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压，包括：
11.检测到电压故障发生后设置储能系统的初始有功电流指令，并利用储能变流器的
剩余电流容量输出无功电流，测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压；
12.下一时刻储能系统的有功电流指令为初始有功电流指令与提前设置的有功电流增量之和，并利用储能变流器的剩余电流容量输出无功电流，测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压，重复以上过程直至获得至少三组储能系统的输出电流和相应的并网点电压数据。
13.可选的，根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值，包括：
14.根据储能系统并网点电压稳态数学模型，当储能变流器的电流容量被完全利用时，将并网点电压稳态数学模型简化为三元一次方程的形式；
15.利用所述输出电流和对应的并网点电压，求得电网阻抗和电网电压的实际数值。
16.可选的，根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型，包括：
17.优化目标：最大程度支撑储能系统并网点电压；
18.约束条件：并网点电压潮流方程约束，储能系统电流安全约束和功率安全约束；
19.由优化目标和约束条件共同构成储能系统动态电压支撑优化模型。
20.可选的，对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，包括：
21.对储能系统并网点电压潮流方程进行二阶锥放缩，消除其非凸性；
22.对储能系统功率安全约束进行线性化近似，消除其非凸性和非线性，最终形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型。
23.根据本技术实施例的第二方面，提供一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置，包括：
24.测量模块，用于检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；
25.参数辨识模块，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；
26.构建模块，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；
27.凸化模块，用于对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；
28.优化模块，用于求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。
29.根据本技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
30.一个或多个处理器；
31.存储器，用于存储一个或多个程序；
32.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的方法。
33.根据本技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
34.本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
35.由上述实施例可知，本技术根据检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑的技术手段，克服了传统固定电压-无功电流下垂系数的动态电压支撑方案下不能最大化储能系统动态电压支撑能力的技术问题，实现了电压故障下对故障电网参数的有效辨识和并网点电压的最优支撑，同时也具备凸优化问题一贯的易求解特征。
36.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
37.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
38.图1为根据本发明实施例的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法的流程图。
39.图2为根据本发明实施例的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置的框图。
具体实施方式
40.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例
中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
41.在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
42.图1为根据本发明实施例的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法的流程图；如图1所示，该方法包括如下步骤：
43.s1：检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；
44.s2：根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；
45.s3：根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；
46.s4：对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；
47.s5：求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。
48.故障下的电网参数是建立有效的优化模型的前提，因此本实施例需要首先对故障下的电网参数进行测量，再通过测量出的故障下的电网参数建立储能系统动态电压支撑优化模型。通过本发明上述实施例，克服了传统固定电压-无功电流下垂系数的动态电压支撑方案下不能最大化储能系统动态电压支撑能力的技术问题，实现了电压故障下对故障电网参数的有效辨识和并网点电压的最优支撑，同时也具备凸优化问题一贯的易求解特征。
49.在s1的具体实施中：检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压，该步骤包括以下子步骤：
50.s11：检测到电压故障发生后设置储能系统的初始有功电流指令，并利用储能变流器的剩余电流容量输出无功电流，测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压；
51.s12：下一时刻储能系统的有功电流指令为初始有功电流指令与提前设置的有功电流增量之和，并利用储能变流器的剩余电流容量输出无功电流：
52.id(k)＝id(k-1)+δid[0053][0054]
式中，id和iq分别代表储能系统输出的有功电流和无功电流幅值，k代表当前时刻，δid代表固定的有功电流增量，i
max
代表储能变流器的最大安全电流。所有变量均为标幺值。
[0055]
测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压，重复以上过程直至获得至少三组储能系统的输出电流和相应的并网点电压数据。根据这些电压电流数据下一步可以对故障下的电网参数进行测量。
[0056]
在s2的具体实施中：根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值，该步骤包括以下子步骤：
[0057]
s21：根据储能系统并网点电压稳态数学模型：
[0058][0059]
式中，u和ug并别代表并网点电压和短路点电压幅值，r和x分别代表电网阻抗的阻性分量和感性分量。
[0060]
当储能变流器的电流容量被完全利用时，将并网点电压稳态数学模型简化为三元一次方程的形式：
[0061]
ax+by+c＝d
[0062][0063]
s22：利用所述输出电流和对应的并网点电压，求得电网阻抗和电网电压的实际数值：
[0064]
x＝a-1d[0065][0066]
此时可以通过x的各个元素求得短路点电压幅值、电网阻抗的阻性分量和感性分量等。可以进一步根据这些电网参数建立储能系统动态电压支撑优化模型。
[0067]
在s3的具体实施中：根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型，该步骤包括以下子步骤：
[0068]
优化目标：最大程度支撑储能系统并网点电压：
[0069]
min(u-u0)2[0070]
式中u0代表并网点电压的额定幅值。
[0071]
约束条件：并网点电压潮流方程约束：
[0072][0073]
储能系统电流安全约束：
[0074][0075]
功率安全约束：
[0076][0077]
式中p
max
代表储能系统的最大输出有功功率。
[0078]
由优化目标和约束条件共同构成储能系统动态电压支撑优化模型。求解该优化模型可以得到储能系统的电流指令。
[0079]
在s4的具体实施中：对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，该步骤包括以下子步骤：
[0080]
s41：对储能系统并网点电压潮流方程进行二阶锥放缩，消除其非凸性：
[0081][0082]
s42：对储能系统功率安全约束进行线性化近似，消除其非凸性和非线性：
[0083]
p≈kid≤p
max
[0084][0085]
最终形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型：
[0086]
min(u-u0)2[0087][0088][0089]
kid≤p
max
[0090]
此时求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。通过本发明上述实施例，克服了传统固定电压-无功电流下垂系数的动态电压支撑方案下不能最大化储能系统动态电压支撑能力的技术问题，实现了电压故障下对故障电网参数的有效辨识和并网点电压的最优支撑，同时也具备凸优化问题一贯的易求解特征。
[0091]
与前述的基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法实施例相对应，本技术还提供了基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置的实施例。
[0092]
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置框图。参照图2，该装置包括：
[0093]
测量模块1，用于检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；
[0094]
参数辨识模块2，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；
[0095]
构建模块3，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻
抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；
[0096]
凸化模块4，用于对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；
[0097]
优化模块5，用于求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。
[0098]
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0099]
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本技术方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0100]
相应的，本技术还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置。
[0101]
相应的，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如上述的基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置。
[0102]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由权利要求指出。
[0103]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。

技术特征：
1.一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，其特征在于，包括：检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。2.根据权利要求1所述的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，其特征在于，检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压，包括：检测到电压故障发生后设置储能系统的初始有功电流指令，并利用储能变流器的剩余电流容量输出无功电流，测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压；下一时刻储能系统的有功电流指令为初始有功电流指令与提前设置的有功电流增量之和，并利用储能变流器的剩余电流容量输出无功电流，测量并记录储能系统当前输出电流对应的储能系统并网点电压，重复以上过程直至获得至少三组储能系统的输出电流和相应的并网点电压数据。3.根据权利要求1所述的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，其特征在于，根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值，包括：根据储能系统并网点电压稳态数学模型，当储能变流器的电流容量被完全利用时，将并网点电压稳态数学模型简化为三元一次方程的形式；利用所述输出电流和对应的并网点电压，求得电网阻抗和电网电压的实际数值。4.根据权利要求1所述的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，其特征在于，根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型，包括：优化目标：最大程度支撑储能系统并网点电压；约束条件：并网点电压潮流方程约束，储能系统电流安全约束和功率安全约束；由优化目标和约束条件共同构成储能系统动态电压支撑优化模型。5.根据权利要求1所述的一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法，其特征在于，对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，包括：
对储能系统并网点电压潮流方程进行二阶锥放缩，消除其非凸性；对储能系统功率安全约束进行线性化近似，消除其非凸性和非线性，最终形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型。6.一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑装置，其特征在于，包括：测量模块，用于检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压；参数辨识模块，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和所述输出电流和对应的并网点电压，对电压故障下的电网参数进行参数辨识，得到电网阻抗和电网电压的实际数值；构建模块，用于根据储能系统并网点电压稳态数学模型和上述辨识出的电网阻抗和电网电压的实际数值，以储能系统输出电流指令为优化变量，以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，形成储能系统动态电压支撑优化模型；凸化模块，用于对所述储能系统动态电压支撑优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，形成基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型；优化模块，用于求解所述基于二阶锥规划的储能系统动态电压支撑优化模型，得到储能系统的有功电流指令和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流，对并网点电压进行支撑。7.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5任一项所述的方法。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于故障参数辨识的储能系统动态电压支撑方法及装置，包括：检测到电压故障发生后前后设置至少三组储能系统的输出电流指令，测量并记录输出电流和对应的并网点电压，接着根据电压电流数据对电压故障下的电网参数进行参数辨识；以最大程度支撑储能系统并网点电压为优化目标，加入储能系统电流安全约束和功率安全约束，并对该优化模型进行二阶锥放缩和线性化近似，消除其中的非凸性和非线性环节，最终形成储能系统动态电压支撑优化模型；进而求解该优化模型，得到储能系统的有功电流和无功电流指令，储能变流器按照电流指令输出对应的有功电流和无功电流。实现了电压故障下对故障电网参数的有效辨识和并网点电压的最优支撑。电压的最优支撑。电压的最优支撑。


技术研发人员：陈春萌 刘庭响 杨立滨 李正曦 赵琛 孙丹 年珩 卢国强 周万鹏 安娜
受保护的技术使用者：国网青海省电力公司经济技术研究院 国网青海省电力公司 国家电网有限公司 浙江大学
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/10/7