【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微电网信息物理融合，具体涉及一种含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法及系统。
技术介绍
1、电力能源结构正向着高比例新能源分布式接入转变。然而，风电、光伏等可再生能源的大量接入，对电力系统的结构和运行模式产生了重大的影响。微电网是如今电力系统领域一个新兴的研究内容。微电网作为智能电网的组成部分，是一种小型电力系统，有助于分布式发电机的有效集成。现有的微电网系统难以清晰地辨识并体现系统各状态之间的转换，且对于功率控制方面难以和系统状态有所关联。含构网分布式电源(grid-formingdistributed generation，简称grid-forming dg)是指在微电网或分布式能源系统中，能够提供电网所需频率和电压支撑的分布式电源。这类电源通常具备自主运行的能力，即使在没有主网连接的情况下，也能为负载提供稳定的电力供应。
2、含构网分布式电源是微电网实现自主运行和孤岛运行的关键技术之一。然而，对于含构网分布式电源的离网型微电网，由于不与大电网并联运行，其运行状态会更加复杂，更难以控制，因此，急需一种方法实现对离网型微电网进行控制，提高供电稳定性。
技术实现思路
1、专利技术目的：为解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法及系统，通过引入有限状态机工具来清晰地展示系统各状态之间的区分与各自转换条件，并通过一次二次控制原理进行微电网各个设备间功率的快速控制与调节。
2、技术方案：第一方面
3、基于微电网信息物理融合模型，对微电网中各分布式电源进行状态建模，获得描述各分布式电源状态转换的信息与条件的有限状态机；获取各分布式电源的运行参数，利用所述有限状态机根据所述运行参数进行运行状态感知与辨识，并应用状态转换逻辑，以管理微电网的运行；
4、当所述有限状态机的状态转换时，所述分布式电源的相应参数发生变化，响应于所述参数的变化，微电网系统中预先建立的各级控制策略被触发动作，对微电网的功率进行控制，所述各级控制策略包括基于构网型变流器的一次控制、二次控制和基于数据驱动的模型预测控制，所述一次控制用于调整系统有功和无功的出力；所述二次控制用于补偿一次控制所带来的频率与电压偏移，并防止外部扰动，使各部分设备功率进行合理分配；所述基于数据驱动的模型预测控制用于实现功率的精确分配与电压矢量的全局最优控制，使系统稳定运行。
5、进一步的，所述微电网中分布式电源包括风机单元、光伏单元、储能单元；
6、所述对微电网中各分布式电源进行状态建模，获得描述各分布式电源状态转换的信息与条件的有限状态机，包括：
7、分别将所述风机单元、所述光伏单元、所述储能单元作为一个系统，将各系统的运行状态分为若干个离散状态，根据各系统的状态转移规律，建立相应的状态转移图，其中状态定义为：以sn表示系统所处状态；eij表示系统从状态si转换到状态sj所需要的条件，n＝1,2,3...，i,j∈n。
8、进一步的，所述风机单元的状态建模表示如下：
9、s1:pwt＝0关机
10、s2:pwt＝pn定功率输出
11、s3:最大功率输出
12、e12：vn≤v＜vout
13、e13：vin≤v＜vn
14、e21：v≥vout
15、e23：vin≤v＜vn
16、e31：v＜vin
17、e32：vn≤v＜vout
18、其中，pwt为风机实际功率；pn为风机额定功率；v为实际风速；vin为切入风速；vn为额定风速；vout为切出风速。
19、进一步的，所述光伏单元的状态建模表示如下：
20、s1:ppv＝pref定功率输出
21、s2:ppv＝pmax最大功率输出
22、e12：pmax＜pref
23、e21：pmax≥pref
24、其中，ppv为光伏单元实际功率；pref为系统下发的定功率参考值；pmax为光伏此时能发出的最大功率。
25、进一步的，所述储能单元的状态建模表示如下：
26、s1:放电
27、s2:充电
28、s3:过充电停机
29、s4:空闲
30、s5:充电不足停机
31、e14：pinput(t)＝pload(t)&socmin＜soc(t)＜socmax
32、e15：soc(t)＜socmin
33、e23：soc＞socmax
34、e24：pinput(t)＝pload(t)&socmin＜soc(t)＜socmax
35、e31：pinput(t)＜pload(t)soc(t)≥socmax
36、e41：pinput(t)＜pload(t)&socmin＜soc(t)＜socmax
37、e42：pinput(t)＞pload(t)&socmin＜soc(t)＜socmax
38、e52：pinput(t)＞pload(t)soc(t)≤socmin
39、其中，pinput表示输入到储能单元功率之和；pload表示负载消耗的总功率；socmin表示荷电状态最小允许值；socmax表示荷电状态最大允许值，soc(t)表示t时刻荷电状态。
40、进一步的，所述基于构网型变流器的一次控制包括：
41、采集变流器端口的滤波电容电压以及滤波电感电流后，一方面经dq0变换馈入内环，另一方面经功率计算环节输入下垂控制环节，生成参考电压的dq分量馈入电压电流双闭环控制中的电压环，与测量电压的dq分量一同计算出电流dq分量馈入电流环，经过abc变换为三相参考电压，经pwm环节调制为门极信号驱动变流器，其中dq变换与反变换所用到的相角由构网型控制自主生成。
42、进一步的，所述下垂控制由下式表示：
43、
44、式中，mp和nq分别为设备频率下垂控制和电压下垂控制的下垂斜率；p和q分别为设备的有功功率和无功功率实际值；ω和v分别为设备的频率和电压参考值；ωref和vref分别为设备的频率和电压额定值；
45、进一步的，所述二次控制为在各个储能单元之间引入的分布式控制，每个储能单元获取自身与相邻储能单元信息，根据一致性算法计算出自身的参考值。
46、进一步的，所述基于数据驱动的模型预测控制采用双矢量模型预测控制策略，实现三相两电平逆变器电压矢量的全局最优控制；
47、三相两电平逆变器在dq轴坐标系下的数学模型表示为：
48、
49、式中，uod、uoq为逆变器输出电压的dq轴分量，ild、ilq为电感电本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微电网中分布式电源包括风机单元、光伏单元、储能单元；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风机单元的状态建模表示如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光伏单元的状态建模表示如下：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述储能单元的状态建模表示如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于构网型变流器的一次控制包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述下垂控制由下式表示：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二次控制为在各个储能单元之间引入的分布式控制，每个储能单元获取自身与相邻储能单元信息，根据一致性算法计算出自身的参考值。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据驱动的模型预测控制采用双矢量模型预测控制策略，实现三相两电平逆变器电压矢量的全局最优控制；
10.一种含
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述微电网中分布式电源包括风机单元、光伏单元、储能单元；
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述风机单元的状态建模表示如下：
13.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述光伏单元的状态建模表示如下：
14.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述储能单元的状态建模表示如下：
15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述基于构网型变流器的一次控制包括：
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述下垂控制由下式表示：
17.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述二次控制为在各个储能单元之间引入的分布式控制，每个储能单元获取自身与相邻储能单元信息，根据一致性算法计算出自身的参考值。
18.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述基于数据驱动的模型预测控制采用双矢量模型预测控制策略，实现三相两电平逆变器电压矢量的全局最优控制；
19.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法的步骤。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微电网中分布式电源包括风机单元、光伏单元、储能单元；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风机单元的状态建模表示如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光伏单元的状态建模表示如下：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述储能单元的状态建模表示如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于构网型变流器的一次控制包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述下垂控制由下式表示：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二次控制为在各个储能单元之间引入的分布式控制，每个储能单元获取自身与相邻储能单元信息，根据一致性算法计算出自身的参考值。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据驱动的模型预测控制采用双矢量模型预测控制策略，实现三相两电平逆变器电压矢量的全局最优控制；
10.一种含构网分布式电源的离网型微电网快速功率控制系统，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述微电网中分布式电源包括风机单元、光伏单元、储能单元；
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵景涛，郑舒，高天，李渊，张晓燕，陈娜，韩先鹤，周苏洋，吴志，杜炜，刘韶华，陈永华，梁锋，王俊，王馨，刘恒，梁樑，乐徐波，张驰，李剑，朱逸芝，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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