[发明专利]一种分布式机组功率控制方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种分布式机组功率控制方法、装置、设备及介质，包括通过获取总有功参考指令、电源运行数据和机组模型数据，并将电源运行数据和机组模型数据输入预设神经网络；通过神经网络对电源运行数据和机组模型数据执行特征提取操作，确定控制参数；采用预设动态模型和预设动态模型中的动态函数，构建有功预测控制模型；根据预设电气距离维度和控制参数，构建无功控制模型；根据总有功参考指令、控制参数、有功预测控制模型和无功控制模型，输出分布式机组对应的功率指令，解决了鉴于该能力的缺失，常规的快速功率控制方法很难得到最优解，存在新能源机组快速功率控制能力的控制效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及机组功率控制技术领域，尤其涉及一种分布式机组功率控制方法、装置、设备及介质。

背景技术

近年来，随着风电装机规模的不断增大，通过结合边缘侧新能源有功及无功控制等快速响应动作等数据，研究边缘层新能源发电机组功率快速控制模型的建立方法越来越受到重视。

而现有的分布式新能源机组快速功率控制技术未计及电力系统运行过程中快速变化的系统参数及控制参数，尤其是缺乏有功无功控制能力的快速度量，鉴于该能力的缺失，常规的快速功率控制方法很难得到最优解，存在新能源机组快速功率控制能力的控制效率低的问题。

发明内容

本发明提供了一种分布式机组功率控制方法、装置、设备及介质，解决了由于现有的分布式新能源机组快速功率控制技术未计及电力系统运行过程中快速变化的系统参数及控制参数，尤其是缺乏有功无功控制能力的快速度量，鉴于该能力的缺失，常规的快速功率控制方法很难得到最优解，存在新能源机组快速功率控制能力的控制效率低的技术问题。

本发明提供的一种分布式机组功率控制方法，包括：

获取总有功参考指令、电源运行数据和机组模型数据，并将所述电源运行数据和所述机组模型数据输入预设神经网络；

通过所述神经网络对所述电源运行数据和所述机组模型数据执行特征提取操作，确定控制参数；

采用预设动态模型和所述预设动态模型中的动态函数，构建有功预测控制模型；

根据预设电气距离维度和所述控制参数，构建无功控制模型；

根据所述总有功参考指令、所述控制参数、所述有功预测控制模型和所述无功控制模型，输出所述分布式机组对应的功率指令。

可选地，所述采用预设动态模型和所述预设动态模型中的动态函数，构建有功预测控制模型的步骤，包括：

对所述动态函数执行线性化操作，确定动态线性函数；

对所述动态线性函数和所述动态模型执行方程离散化操作，构建有功预测控制模型；

所述有功预测控制模型具体为：

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