文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《故障扰动下的风火储送端系统频率动态特性与储能容量优化配置》

news2024/10/1 11:54:36

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这篇论文的核心内容是研究故障扰动下风火储送端系统的频率动态特性，并提出储能容量的优化配置策略。主要贡献和研究内容包括：

系统模型构建：针对风火储送端系统并网点母线附近的短路故障，建立了系统的有功功率变化表达式，并求出频率的时域解析式。
虚拟惯量控制分析：分析了储能变流器虚拟惯量控制中微分和比例控制系数对储能功率容量的影响，并提出了控制系数的优化设置方法。
储能容量优化配置：基于故障扰动场景，提出了一种储能容量优化配置策略，以最小化储能容量需求，同时满足系统频率安全和稳定性要求。
仿真验证：通过ADPSS/PSASP软件环境进行仿真验证，结果表明所提出的储能配置方法可以有效发挥风电场站的频率支撑能力，同时优化后的储能控制系数减少了储能容量需求。
关键结论：
- 配备储能系统有助于发挥风电机组的频率调节潜力，提升新能源场站的频率稳定性。
- 通过优化储能容量配置，可以在不同的电压跌落深度下，有效利用风电场站的频率支撑能力，满足频率安全稳定需求。
- 优化储能控制系数可以减小储能容量需求，提高系统的经济性和频率调节效益。

这篇论文对风火储送端系统在电网故障扰动下的频率动态特性进行了深入分析，并提出了储能容量优化配置方法，对实现电力系统的频率稳定性具有重要意义。

为了复现论文中提到的故障扰动下的风火储送端系统频率动态特性与储能容量优化配置的仿真，我们需要按照以下步骤进行：

1. 系统模型构建

构建风火储送端系统的仿真模型，包括风力发电机组、火电机组、储能系统和电网连接点。

2. 虚拟惯量控制策略实现

实现储能变流器的虚拟惯量控制策略，包括微分和比例控制系数的设置。

3. 故障扰动模拟

模拟电网故障扰动，如短路故障，并观察系统响应。

4. 储能容量优化配置

根据系统响应和频率变化，优化储能容量配置。

5. 仿真验证

使用ADPSS/PSASP软件进行仿真验证，并分析结果。

程序实现

以下是使用Python语言结合Pandas和Numpy库实现上述步骤的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

# 定义系统参数
S_base = 1e6  # 系统基准功率
P_风机 = 5e3  # 风机功率
P_同步机 = 1e3  # 同步机功率
Kd_initial = 0.6  # 初始微分控制系数
Kp_initial = 0.8  # 初始比例控制系数
Hs = 3  # 系统惯量时间常数
Ds = 3  # 系统阻尼系数

# 故障扰动模拟
def fault_disturbance(t, y, P_故障):
    if t >= 5 and t <= 5.1:
        return -P_故障
    else:
        return 0

# 储能变流器虚拟惯量控制
def virtual_inertia_control(f, Kd, Kp, S_base):
    return Kd * f * S_base + Kp * (f - 1)

# 系统频率动态方程
def frequency_dynamics(t, f, Kd, Kp, P_故障):
    df_dt = (-P_故障 + virtual_inertia_control(f, Kd, Kp, S_base)) / Hs
    return df_dt

# 仿真参数
P_故障 = 2 * S_base  # 故障期间的有功功率变化
仿真时间 = np.linspace(0, 20, 1000)  # 仿真时间
风机并网电压 = 0.4  # 风机并网电压

# 仿真计算
f0 = 50  # 初始频率
f_ode = odeint.frequency_dynamics(仿真时间, [f0], args=(Kd_initial, Kp_initial, P_故障))
f_ode = np.array(f_ode).flatten()

# 绘制频率变化曲线
plt.figure()
plt.plot(仿真时间, f_ode, label='频率 (Hz)')
plt.xlabel('时间 (s)')
plt.ylabel('频率 (Hz)')
plt.title('系统频率变化曲线')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

# 储能容量优化配置
# 这里需要根据具体的优化算法进行储能容量的优化计算
# 优化算法可以使用数值优化方法，如梯度下降、遗传算法等