[发明专利]一种基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法

说明书

本发明公开了一种基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法，首先建立光伏并网系统的模型，考虑不同运行方式，在每个运行方式下对系统模型线性化，得到每种情况下的系统传递函数；通过模态分析法得到系统各低频振荡模式的特征值；之后考虑多个运行状态下阻尼系数，建立基于灰狼算法的目标函数，并利用目标函数对光伏附加阻尼控制器参数进行优化；最后在光伏逆变器无功控制部分加入参数优化后的阻尼控制器，抑制光伏并网系统低频振荡。本发明能够快速、有效地抑制低频振荡，对不同工况下的光伏并网系统的低频振荡都有良好的抑制效果。

技术领域

本发明属于电力系统控制技术领域，特别涉及一种基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法。

背景技术

当前，低频振荡已成为大规模区域间弱互联电网中一个日益凸显的问题，当电网遭受扰动时，电力系统的不同发电机群间相对功角和联络线功率可能会呈现0.1～2.5Hz的低频振荡，此时，若系统没有足够的阻尼，这些振荡可能持续增长并最终导致系统崩溃。近年来，随着光伏电池转换效率的提升以及发电成本的降低，光伏发电装机规模在过去10年中一直保持着高速增长，但是光伏电站为静止发电单元，其动态特性与传统电源存在显著差异，大规模光伏接入可能会对系统阻尼特性造成一定的负面影响，研究光伏并网系统的低频振荡抑制具有重要的研究价值和应用前景。

在众多预防和抑制低频振荡的措施中，在同步发电机中加装电力系统稳定器(PSS)被认为是抑制低频振荡最为有效的手段之一。然而，现有PSS大都基于对区间模式可观性较差的本地反馈信号进行设计，因而对于区间振荡抑制效果有限。光伏附加阻尼控制器相较于电力系统稳定器，其鲁棒性更高，稳定性更好。目前，基于智能算法的阻尼控制器设计方法已经有了许多相关的研究，主要有非线性补偿、人工神经网络、粒子群算法、模拟退火法等，这些智能优化算法的有效性大多依赖于算法参数的选取，优化结果对于初始值的选取非常敏感，在应用于电力系统这样的复杂大系统特征值优化问题时，这些参数的确定往往非常困难。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法，不依赖于算法参数和初始值的选取，适用于复杂大系统特征值优化问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法，包括以下步骤：

步骤1、建立光伏并网系统的模型，考虑不同运行方式，在每个运行方式下对系统模型线性化，得到每种情况下的系统传递函数；

步骤2、根据步骤1获得的线性化模型，基于模式分析法辨识出各低频振荡模式，得到对应的特征值以及阻尼比；

步骤3、根据步骤1获得的传递函数以及步骤2获得的阻尼比，建立光伏附加阻尼控制器的参数优化模型，利用灰狼算法进行优化求解；

步骤4、在光伏逆变器无功控制部分加入参数优化后的阻尼控制器，抑制光伏并网系统低频振荡。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明以光伏直接参与系统阻尼的调节，对大规模区域间弱互联电网中的区间振荡有较好的抑制效果；2)本发明提高了优化效率，保证了光伏阻尼控制器的鲁棒性，使其能够在系统多变的运行方式下为系统低频振荡提供有效的正阻尼，从而有效地抑制低频振荡；3)本发明基于灰狼算法，以阻尼比为参数优化目标，数学模型详细明确，保证了控制器参数优化的准确性。

附图说明

图1为本发明基于灰狼算法的光伏附加阻尼控制器参数优化方法的流程图。

图2为本发明光伏并网的模型图。

图3为本发明灰狼算法的流程图。

图4为本发明光伏附加阻尼控制器的结构图。

图5为本发明光伏附加阻尼控制器接入逆变器无功控制部分的示意图。