本发明公开了一种储能电站多控制参数优化设计方法，包括以下步骤：S1：确定需优化设计的多控制参数，建立储能电站的小信号模型；S2：根据下垂系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性和维持直流母线电压偏差，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合；S3：确定下垂系数组合的取值后，根据虚拟惯性系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合；本发明制定了多控制参数的组合设计流程，确定了系统不同类型控制参数的取值范围及调节方向，改善了系统的稳定性，提高了应对波动的惯性能力。
1.一种储能电站多控制参数优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定需优化设计的多控制参数，建立储能电站的小信号模型；
S2：根据下垂系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性和维持直流母线电压偏差，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合；
S3：确定下垂系数组合的取值后，根据虚拟惯性系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合；
所述步骤S1中，建立储能电站的小信号模型的具体步骤如下：
储能单元采用双向DC/DC变换器，控制方式为虚拟惯性控制和下垂控制，其中虚拟惯性控制的目的是提高系统的惯性和改善直流母线电压的动态性能，下垂控制实现多个储能单元之间的输出功率分配，储能单元的状态空间模型为：储能单元的小信号模型为 其中 为储能单元的状态变量xb的微分
形式，xb＝[Δib,ΔSu,ΔSi] ，ub和ib为储能单元变换前电压和电流，Su为储能单元变换后额定电压uoN和出口电压uo的平方差通过一阶惯性环节后输出变量，Si为储能单元变换前电流参考值ibref和电流ib之差通过积分环节后输出变量，io为储能单元变换后出口电流，Ab为储能单元的系数矩阵，Bb为储能单元变换后电压uo的状态变量的系数矩阵，T为时间常数，s为拉氏变换复变量算子，kdroop为下垂系数，Cvirb为虚拟惯性系数，d为储能单元中双向DC/DC变换器占空比，Rb、Lb和Cs为储能单元的寄生电阻、滤波电感和支撑电容，kp和ki为储能单元PI电流控制器的比例和积分系数，变量带“Δ”为对应其状态变量；系统小信号模型为T其中 为系统状态变量xsys的微分形式，xsys＝[xbn,xd,xL] ，xbn为n台储能单元并联的状态变量，xd为直流输电线路的状态变量，xL为恒功率负荷的状态变量，Asys为系统状态矩阵；
所述步骤S2中，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合的具体步骤如下：
S2‑1：确定负荷总功率PL，初始化系统的控制参数：
设置储能单元的下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn的取值范围和计算步长，其中n为储能单元的总台数；
根据系统状态矩阵Asys(kdroop1,kdroop2,…,kdroopn)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，并以实部最大的振荡特征值与虚轴的距离来表示系统的稳定裕度，即系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0和母线电压偏差 是否满足，其中uoN和uo为储能单元变换后额定电压和出口电压，若满足，存储此时下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn和系统稳定裕度ξ的数据，并根据计算步长调整下垂系数，重复步骤S2‑2；否则，进行步骤S2‑3；
输出下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn和系统稳定裕度ξ的数据集，寻找系统稳定裕度最大时下垂系数的取值；
所述步骤S3中，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合的具体步骤如下：S3‑1：确定下垂系数组合的取值，初始化系统的虚拟惯性系数：
根据系统稳定裕度最大时确定下垂系数的大小并保持不变，设置储能单元的虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的取值范围和计算步长，其中n为储能单元的总台数；
S3‑2：求出虚拟惯性系数变化下的特征值分析的结果：
根据系统状态矩阵Asys(Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0是否满足，若满足，存储此时虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的数据，并根据计算步长调整虚拟惯性系数，重复步骤S3‑2；否则，进行步骤S3‑3；
虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的数据集，寻找储能虚拟惯性系数的总和最大时储能虚拟惯性系数的取值。
一种储能电站多控制参数优化设计方法
技术领域
[0001] 本发明涉及新能源分布式发电领域，特别是一种储能电站多控制参数优化设计方法。
背景技术
[0002] 随着储能电池性能的提升和成本的降低，以及辅助政策的大力支持，储能电站在电力系统中的作用也逐步地开发出来。目前电池储能的功率等级要求逐步上升，导致储能电站中往往不止一个储能单元，由于储能单元通过电力电子变换器直接完成充放电，多个储能单元之间存在交互耦合作用，容易衍生出多种稳定性问题。此外，作为系统备用容量的储能单元在直流母线电压波动时，有能力根据虚拟惯性控制系数和电压变化量来提供虚拟惯性功率，有效克服新能源波动性、间歇性等缺点。
[0003] 现有研究主要关注单个储能单元的不同类型控制参数或多个储能单元的同类型控制参数对于系统稳定性的影响，如果考虑到储能电站多控制参数间的交互耦合作用，当前分析结论难以直接应用。由于目前鲜少有学者涉及用特征值法分析储能电站的不同类型参数之间交互耦合作用的研究，导致储能电站的参数取值范围及调节方向难以确定，为此，本发明提出一种储能电站多控制参数优化设计方法。
发明内容
[0004] 为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：
[0005] 一种储能电站多控制参数优化设计方法，包括以下步骤：
[0006] S1：确定需优化设计的多控制参数，建立储能电站的小信号模型；
[0007] S2：根据下垂系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性和维持直流母线电压偏差，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合；
[0008] S3：确定下垂系数组合的取值后，根据虚拟惯性系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合；
[0009] 进一步地，所述步骤S1中，建立储能电站的小信号模型的具体步骤如下：
[0010] 系统小信号模型为 其中 为系统状态变量xsys的微分形式，xsysT
＝[xbn,xd,xL] ，xbn为n台储能单元并联的状态变量，xd为直流输电线路的状态变量，xL为恒功率负荷的状态变量，Asys为系统状态矩阵；
[0011] 进一步地，所述步骤S2中，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合的具体步骤如下：
[0012] S2‑1：确定负荷总功率PL，初始化系统的控制参数：
[0013] 设置储能单元的下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn的取值范围和计算步长，其中n为储能单元的总台数；
[0014] S2‑2：求出下垂系数变化下的特征值分析的结果：
[0015] 根据系统状态矩阵Asys(kdroop1,kdroop2,…,kdroopn)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，并以实部最大的振荡特征值与虚轴的距离来表示系统的稳定裕度，即系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0和母线电压偏差 是否满足，其中uoN和uo为储能单元变换后额定电压和出口电压，若满足，存储此时下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn和系统稳定裕度ξ的数据，并根据计算步长调整下垂系数，重复步骤S2‑2；否则，进行步骤S2‑3；
[0016] S2‑3：确定最优的下垂系数组合：
[0017] 输出下垂系数kdroop1,kdroop2,…,kdroopn和系统稳定裕度ξ的数据集，寻找系统稳定裕度最大时下垂系数的取值；
[0018] 进一步地，所述步骤S3中，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合的具体步骤如下：
[0019] S3‑1：确定下垂系数组合的取值，初始化系统的虚拟惯性系数：
[0020] 根据系统稳定裕度最大时确定下垂系数的大小并保持不变，设置储能单元的虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的取值范围和计算步长，其中n为储能单元的总台数；
[0021] S3‑2：求出虚拟惯性系数变化下的特征值分析的结果：
[0022] 根据系统状态矩阵Asys(Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0是否满足，若满足，存储此时虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的数据，并根据计算步长调整虚拟惯性系数，重复步骤S3‑2；否则，进行步骤S3‑3；
[0023] S3‑3：确定最优的虚拟惯性系数组合：
[0024] 虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,…,Cvirbn的数据集，寻找储能虚拟惯性系数的总和最大时储能虚拟惯性系数的取值。
[0025] 与现有技术相比，本方案的原理和优点如下：
[0026] 本方案首先根据系统状态空间模型确定需优化设计的多控制参数，接着建立储能电站的小信号模型，根据下垂系数变化下小信号模型求出系统的特征值，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合，确定下垂系数组合的取值后，根据虚拟惯性系数变化下小信号模型求出系统的特征值，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合，实现系统稳定裕度最大，并使并联储能单元具有提供较大惯性的能力。
[0027] 本方案提出了一种储能电站多控制参数优化设计方法，制定了多控制参数的组合设计流程，目的是增大系统阻尼来提高稳定性，并且使多源提供较大惯性来应对系统波动，解决了储能电站的不同类型控制参数取值范围及调节方向难以确定的问题。
附图说明
[0028] 图1为本发明实施例中多控制参数优化设计方法流程图；
[0029] 图2为本发明实施例中储能电站的拓扑结构及控制框图；
[0030] 图3为本发明实施例中多控制参数优化设计前后直流母线电压和母线功率波形变化图。
具体实施方式
[0031] 下面结合具体实施例对本发明作进一步说明：
[0032] 图1所示为储能电站多控制参数优化设计方法流程图，图2所示为储能电站的拓扑结构及控制框图，本实施例所述的一种储能电站多控制参数优化设计方法，包括以下步骤：
[0033] S1：确定需优化设计的多控制参数，建立储能电站的小信号模型；其具体过程如下：
[0034] 储能单元采用双向DC/DC变换器，控制方式为虚拟惯性控制和下垂控制，其中虚拟惯性控制的目的是提高系统的惯性和改善直流母线电压的动态性能，下垂控制实现多个储能单元之间的输出功率分配，储能单元的状态空间模型为：
[0035]
[0036] 储能单元的小信号模型为 其中 为储能单元的状态变量xb的T
微分形式，xb＝[Δib,ΔSu,ΔSi] ，ub和ib为储能单元变换前电压和电流，Su为储能单元变换后额定电压uoN和出口电压uo的平方差通过一阶惯性环节后输出变量，Si为储能单元变换前电流参考值ibref和电流ib之差通过积分环节后输出变量，io为储能单元变换后出口电流，Ab为储能单元的系数矩阵，Bb为储能单元变换后电压uo的状态变量的系数矩阵，T为时间常数，s为拉氏变换复变量算子，kdroop为下垂系数，Cvirb为虚拟惯性系数，d为储能单元中双向DC/DC变换器占空比，Rb、Lb和Cs为储能单元的寄生电阻、滤波电感和支撑电容，kp和ki为储能单元PI电流控制器的比例和积分系数，变量带“Δ”为对应其状态变量；系统小信号模型为T
其中 为系统状态变量xsys的微分形式，xsys＝[xb3,xd,xL] ，xb3为3台储能
单元并联的状态变量，xd为直流输电线路的状态变量，xL为恒功率负荷的状态变量，Asys为系统状态矩阵；
[0037] 下面步骤S2即根据下垂系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性和维持直流母线电压偏差，寻找系统稳定裕度最大的下垂系数组合；具体过程如下：
[0038] S2‑1：确定负荷总功率PL，初始化系统的控制参数：
[0039] 设置储能单元的下垂系数kdroop1,kdroop2,kdroop3的取值范围和计算步长；
[0040] S2‑2：求出下垂系数变化下的特征值分析的结果：
[0041] 根据系统状态矩阵Asys(kdroop1,kdroop2,kdroop3)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，并以实部最大的振荡特征值与虚轴的距离来表示系统的稳定裕度，即系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0和母线电压偏差 是否满足，若满足，存储此时下垂系数kdroop1,kdroop2,kdroop3和系统稳定裕度ξ的数据，并根据计算步长调整下垂系数，重复步骤S2‑
2；否则，进行步骤S2‑3；
[0042] S2‑3：确定最优的下垂系数组合：
[0043] 输出下垂系数kdroop1,kdroop2,kdroop3和系统稳定裕度ξ的数据集，寻找系统稳定裕度最大时下垂系数的取值；
[0044] 下面步骤S3即确定下垂系数组合的取值后，根据虚拟惯性系数变化下小信号模型求出系统的特征值，保证系统稳定性，寻找系统惯性支撑能力最大的虚拟惯性系数组合；具体过程如下：
[0045] S3‑1：确定下垂系数组合的取值，初始化系统的虚拟惯性系数：
[0046] 根据系统稳定裕度最大时确定下垂系数的大小并保持不变，设置储能单元的虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,Cvirb3的取值范围和计算步长；
[0047] S3‑2：求出虚拟惯性系数变化下的特征值分析的结果：
[0048] 根据系统状态矩阵Asys(Cvirb1,Cvirb2,Cvirb3)求解系统的特征值λ1,λ2,…,λm，1到m表示实部不为零的振荡特征值，系统的稳定裕度为ξ＝‑max(Re(λ1,λ2,…,λm))，判断系统稳定裕度ξ>0是否满足，若满足，存储此时虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,Cvirb3的数据，并根据计算步长调整虚拟惯性系数，重复步骤S3‑2；否则，进行步骤S3‑3；
[0049] S3‑3：确定最优的虚拟惯性系数组合：
[0050] 虚拟惯性系数Cvirb1,Cvirb2,Cvirb3的数据集，寻找储能虚拟惯性系数的总和最大时储能虚拟惯性系数的取值。
[0051] 为验证该多控制参数优化设计方法的有效性，在RT‑LAB的实验平台上搭建了图2储能电站模型。根据上述步骤进行系统的多控制参数优化设计，在负荷总功率51kW条件下，由步骤S2可知，第一、二和三台储能单元的下垂系数分别为0.6、0.55和0.55。由步骤S3可知，第一、二和三台储能单元的虚拟惯性系数的总和最大为0.23，对应第一、二和三台储能单元的虚拟惯性系数分别为0.08、0.05和0.1。多控制参数优化设计前后直流母线电压和母线功率波形变化图绘于图3，其中uDC表示直流母线电压，PDC表示直流母线电压，在时间t＝2秒后，设计前的工况稳定性和动态性都较差，原因在于，此时的多控制参数没经过优化，系统的阻尼和惯性支撑能力都较小。
[0052] 在负荷功率突增后的稳态阶段，设计后的工况相比于设计前的工况在1000Hz附近的振荡幅值从0.9V下降到0.35V，说明设计后的工况下母线电压和功率波形相对更加稳定，原因在于设计后的工况对应的下垂系数小，导致系统阻尼大，系统稳定性更好。在负荷功率突增后的动态过程，设计前的工况和设计后的工况缓冲母线电压突变时间分别为0.8秒和1.25秒，说明设计后的工况具有较大的惯性能力，原因在于设计后的工况对应的虚拟惯性系数之和更大，使储能单元提供更多的惯性缓冲母线电压的突变。
[0053] 以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。
