[发明专利]光伏发电系统控制参数全局优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种光伏发电系统控制参数全局优化方法。

背景技术

随着光伏发电技术的不断发展，其对传统电网的影响从简单的局部电压波动、谐波污染、输出功率不稳定等小范围影响扩大到对电力系统全局安全稳定、经济调度以及调峰调频等方面。目前，现有的研究主要集中在单个组件的模型建立和控制策略设计，在光伏发电与电力系统交互影响方面的研究还相对较少。因此，对大规模光伏接入电力系统的稳定性研究具有重要意义。

目前，针对大规模光伏接入电力系统稳定性影响方面的研究较少，主要集中在单一组件的模型建立与控制策略的设计，并没有建立完整的大规模光伏发电系统接入电力系统的全系统数学模型。传统方法建立的光伏单机无穷大系统小信号模型，利用特征值、特征值灵敏度分析的方法计算光伏发电系统的稳定边界，根据特征值轨迹图对其对应的控制器参数进行选择，通过主观反复试验、比较得到最优值，其对于提高系统稳定性具有重要的意义。但是传统设计方法未考虑各个控制器参数之间的耦合关系，仅根据控制参数变化对系统特征值轨迹的影响设计参数，难以获得全局最优参数且具有较大的随机性和盲目性，无法针对系统参数耦合的特征给出全局范围内的最优参数组合的问题。同时，由于该方法在参数选择过程中主要依靠认为主管判断，缺乏科学合理的量化标准。

因此，目前所建立的光伏发电系统小信号模型，不能研究光伏发电系统小干扰稳定性和低频震荡特征，也不能给出提高系统稳定性的控制器参数全局优化设计方法。

发明内容

本发明提供了一种光伏发电系统控制参数全局优化方法，以解决传统发电系统控制参数设计具有随机性，缺乏科学合理的量化设计标准，无法针对系统参数耦合的特征给出全局范围内的最优参数组合的问题。本发明在传统参数设计的基础上，通过引入量化模型作为参数优化的目标函数来反映不同参数组合的综合效益。同时，在控制参数全局优化中引入惯性权重粒子群优化算法，粒子群优化算法具有搜索速度快、效率高，算法简单，易于工程实现的优点，而惯性权重粒子群优化算法具有均衡全局和局部搜索能力，避免了传统粒子群算法陷入局部最优，利用该方法进行参数优化能够实现控制参数的全局最优，提高光伏电站发电系统的小干扰稳定性。

本发明实现其发明目的，所采用的技术方案是，一种光伏发电系统控制参数全局优化方法，其作法是：

步骤A：充分考虑光伏发电系统中的各个重要环节的详细模型，建立光伏电站发电系统的全系统小信号模型。具体做法为：

A1、利用多项式拟合的方法根据光伏电池工程实用模型建立光伏电池的线性拟合模型。

A2、建立光伏电站用逆变器在d-q轴坐标下的数学模型以及采用前馈解耦控制策略的逆变器控制系统数学模型。

A3、建立直流侧电容数学模型以及光伏发电系统与电网的连接模型。

A4、将根据A1～A3所构成的描述光伏发电系统的微分-代数方程组在稳态值附近进行线性化，得到用于分析光伏电站发电系统小干扰稳定性的全系统小信号模型。

步骤B：求取光伏发电系统状态矩阵特征值及参与因子，分析控制参数对系统小干扰稳定性影响，确定控制参数的合理变化范围。

B1、根据步骤A得到的全系统状态矩阵计算特征值和阻尼比，判断发电系统模态，分析光伏电站发电系统的小干扰稳定性。

B2、计算系统各个模态的参与因子以分析系统各状态变量与模态之间的关系，揭示振荡机理。

B3、绘制当K_Pi和P_Ii(i＝1～3)分别变化时系统的特征值轨迹，判断特征值的变化规律和系统稳定的情况下控制参数的变化范围。

步骤C:利用惯性权重粒子群优化算法对光伏发电系统控制参数进行全局优化。

C1、确定系统控制参数的全局优化目标函数。

C2、初始化种群。设定学习因子c₁、c₂,最大进化代数K_max，初始惯性权值ω_ini，最大迭代次数时的惯性权值ω_fin，在搜索空间随机产生粒子x₁,x₂,…，x_m，随机产生粒子速度v₁,v₂,…,v_m，记录历史最优位置pbest_i与历史最优值f_best.i和全局最优位置gbest_i与全局最优值f_gbest。

C3、更新粒子速度和位置。