光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局優(yōu)化方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局優(yōu)化方法。
【背景技術】
[0002] 隨著光伏發(fā)電技術的不斷發(fā)展，其對傳統(tǒng)電網的影響從簡單的局部電壓波動、諧 波污染、輸出功率不穩(wěn)定等小范圍影響擴大到對電力系統(tǒng)全局安全穩(wěn)定、經濟調度以及調 峰調頻等方面。目前，現有的研宄主要集中在單個組件的模型建立和控制策略設計，在光伏 發(fā)電與電力系統(tǒng)交互影響方面的研宄還相對較少。因此，對大規(guī)模光伏接入電力系統(tǒng)的穩(wěn) 定性研宄具有重要意義。
[0003] 目前，針對大規(guī)模光伏接入電力系統(tǒng)穩(wěn)定性影響方面的研宄較少，主要集中在單 一組件的模型建立與控制策略的設計，并沒有建立完整的大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)接入電力系 統(tǒng)的全系統(tǒng)數學模型。傳統(tǒng)方法建立的光伏單機無窮大系統(tǒng)小信號模型，利用特征值、特征 值靈敏度分析的方法計算光伏發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定邊界，根據特征值軌跡圖對其對應的控制器 參數進行選擇，通過主觀反復試驗、比較得到最優(yōu)值，其對于提高系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要的意 義。但是傳統(tǒng)設計方法未考慮各個控制器參數之間的耦合關系，僅根據控制參數變化對系 統(tǒng)特征值軌跡的影響設計參數，難以獲得全局最優(yōu)參數且具有較大的隨機性和盲目性，無 法針對系統(tǒng)參數耦合的特征給出全局范圍內的最優(yōu)參數組合的問題。同時，由于該方法在 參數選擇過程中主要依靠認為主管判斷，缺乏科學合理的量化標準。
[0004] 因此，目前所建立的光伏發(fā)電系統(tǒng)小信號模型，不能研宄光伏發(fā)電系統(tǒng)小干擾穩(wěn) 定性和低頻震蕩特征，也不能給出提高系統(tǒng)穩(wěn)定性的控制器參數全局優(yōu)化設計方法。
【發(fā)明內容】
[0005] 本發(fā)明提供了一種光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局優(yōu)化方法，以解決傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)控 制參數設計具有隨機性，缺乏科學合理的量化設計標準，無法針對系統(tǒng)參數耦合的特征給 出全局范圍內的最優(yōu)參數組合的問題。本發(fā)明在傳統(tǒng)參數設計的基礎上，通過引入量化模 型作為參數優(yōu)化的目標函數來反映不同參數組合的綜合效益。同時，在控制參數全局優(yōu)化 中引入慣性權重粒子群優(yōu)化算法，粒子群優(yōu)化算法具有搜索速度快、效率高，算法簡單，易 于工程實現的優(yōu)點，而慣性權重粒子群優(yōu)化算法具有均衡全局和局部搜索能力，避免了傳 統(tǒng)粒子群算法陷入局部最優(yōu)，利用該方法進行參數優(yōu)化能夠實現控制參數的全局最優(yōu)，提 高光伏電站發(fā)電系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性。
[0006] 本發(fā)明實現其發(fā)明目的，所采用的技術方案是，一種光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局 優(yōu)化方法，其作法是：
[0007] 步驟A:充分考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)中的各個重要環(huán)節(jié)的詳細模型，建立光伏電站發(fā) 電系統(tǒng)的全系統(tǒng)小信號模型。具體做法為：
[0008] A1、利用多項式擬合的方法根據光伏電池工程實用模型建立光伏電池的線性擬合 模型。
[0009] A2、建立光伏電站用逆變器在d-q軸坐標下的數學模型以及采用前饋解耦控制策 略的逆變器控制系統(tǒng)數學模型。
[0010] A3、建立直流側電容數學模型以及光伏發(fā)電系統(tǒng)與電網的連接模型。
[0011] A4、將根據A1?A3所構成的描述光伏發(fā)電系統(tǒng)的微分-代數方程組在穩(wěn)態(tài)值附 近進行線性化，得到用于分析光伏電站發(fā)電系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性的全系統(tǒng)小信號模型。
[0012] 步驟B:求取光伏發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)矩陣特征值及參與因子，分析控制參數對系統(tǒng)小 干擾穩(wěn)定性影響，確定控制參數的合理變化范圍。
[0013] B1、根據步驟A得到的全系統(tǒng)狀態(tài)矩陣計算特征值和阻尼比，判斷發(fā)電系統(tǒng)模態(tài)， 分析光伏電站發(fā)電系統(tǒng)的小干擾穩(wěn)定性。
[0014] B2、計算系統(tǒng)各個模態(tài)的參與因子以分析系統(tǒng)各狀態(tài)變量與模態(tài)之間的關系，揭 示振蕩機理。
[0015] B3、繪制當KpdPPn(i= 1?3)分別變化時系統(tǒng)的特征值軌跡，判斷特征值的變 化規(guī)律和系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下控制參數的變化范圍。
[0016] 步驟C:利用慣性權重粒子群優(yōu)化算法對光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數進行全局優(yōu)化。
[0017] C1、確定系統(tǒng)控制參數的全局優(yōu)化目標函數。
[0018] C2、初始化種群。設定學習因子(^、c2，最大進化代數1(_，初始慣性權值《ini，最 大迭代次數時的慣性權值《fin，在搜索空間隨機產生粒子Xl，x2，…，，隨機產生粒子速度vi，A，…，vm，記錄歷史最優(yōu)位置Pbesh與歷史最優(yōu)值fb6St. 全局最優(yōu)位置gbesti與全局 最優(yōu)值 fgbest。
[0019] C3、更新粒子速度和位置。
[0020] C4、計算種群中各個粒子的適應值f(Xi)。
[0021] C5、比較粒子當前的適應值和自身歷史最優(yōu)值，更新歷史最優(yōu)位置口-^^與歷史 最優(yōu)值fb6St.i。
[0022] C6、比較粒子當前的適應值和種群最優(yōu)值，更新全局最優(yōu)位置gbesti與全局最優(yōu) 值fgbest。
[0023] C7、檢查迭代次數是否達到K_，達到則計算結束，當前粒子位置為系統(tǒng)控制參數 全局最優(yōu)值，否則k=k+1，返回步驟C3。
[0024] 本申請實施例中提供的技術方案，具有如下技術優(yōu)點：
[0025] 本發(fā)明是一種光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局優(yōu)化方法，將所建立的光伏電站發(fā)電系 統(tǒng)的微分-代數方程組在穩(wěn)態(tài)值處線性化得到用于分析系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性的狀態(tài)矩陣；通 過計算狀態(tài)矩陣特征值、阻尼比以及參與因子，分析控制參數對系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定性影響，進 而確定控制參數的合理變化范圍；引入量化模型作為參數優(yōu)化的目標函數并利用慣性權重 粒子群優(yōu)化算法對光伏電站發(fā)電系統(tǒng)控制參數進行全局優(yōu)化。本發(fā)明提出的方法針對系統(tǒng) 小干擾穩(wěn)定性建立了科學合理的量化標準，且解決了系統(tǒng)控制參數相互耦合難以單一優(yōu)化 的問題，該方法搜索速度快、效率高，算法簡單，易于工程實現。與傳統(tǒng)方法相比，利用本發(fā) 明所提方法進行參數優(yōu)化能夠實現控制參數的全局最優(yōu)，提高光伏電站發(fā)電系統(tǒng)的小干擾 穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0026] 圖1是本申請實施例中光伏電站發(fā)電系統(tǒng)結構圖。
[0027] 圖2是本申請實施例中三相SPWM光伏逆變器拓撲結構。
[0028] 圖3是本申請實施例中光伏逆變器控制系統(tǒng)框圖。
【具體實施方式】
[0029] 本發(fā)明提供了一種光伏發(fā)電系統(tǒng)控制參數全局優(yōu)化方法，解決了傳統(tǒng)光伏電站發(fā) 電系統(tǒng)控制參數設計具有隨機性，缺乏科學合理的量化設計標準，無法針對系統(tǒng)參數耦合 的特征給出全局范圍內的最優(yōu)參數組合的問題。本發(fā)明在傳統(tǒng)參數設計的基礎上，通過引 入量化模型作為參數優(yōu)化的目標函數來反映不同參數組合的綜合效益。同時，在控制參數 全局優(yōu)化中引入慣性權重粒子群優(yōu)化算法，具有搜索速度快、效率高，算法簡單，易于工程 實現的優(yōu)點，且具有均衡全局和局部搜索能力，避免了傳統(tǒng)粒子群算法陷入局部最優(yōu)，利用 該方法進行參數優(yōu)化能夠實現控制參數的全