有效
一种光伏同步机堆发电系统并网控制方法
李正曦、李春来、杨立滨、周万鹏、王恺、安娜、刘庭响
国网青海省电力公司经济技术研究院
摘要
本发明涉及光伏发电系统运维技术领域,本发明提供的一种光伏同步机堆发电系统并网控制方法,通过获取光伏系统数据及光伏发电任务数据,训练随机森林模型得到并网模型,采集光伏阵列运行数据及自然环境数据,预测发电情况,对比实时光伏阵列运行数据与预测数据,生成预警或输出并网控制参数,将并网控制参数与系统实时参数对比,计算误差并使用遗传算法优化并网模型,最终,系统执行优化后的实时参数,实现与电网的同步,提高光伏发电系统的稳定性和并网效率。本发明有效解决了并网过程中电压、频率和相位不匹配的问题,促进了光伏发电的智能运维。
1.一种光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,包括:步骤S101,获取光伏系统数据以及光伏发电任务数据,光伏系统数据包括控制控制命令、光伏组件数据、逆变器数据、气象数据、发电量数据以及并网控制数据,对光伏系统数据以及光伏发电任务数据进行预处理,得到预处理后的光伏系统数据以及光伏发电任务数据,将预处理后的光伏系统数据以及光伏发电任务数据对随机森林模型进行训练,得到光伏同步机堆发电系统并网模型;步骤S102,采集光伏阵列运行数据以及自然环境数据,将集光伏阵列运行数据以及自然环境数据代入预设光伏阵列发电预测模型,得到光伏阵列发电预测数据;步骤S103,获取实时光伏阵列运行数据,将实时光伏阵列运行数据代入与光伏阵列发电预测数据进行对比,若实时光伏阵列运行数据高于光伏阵列发电预测数据,则生成光伏阵列发电预警信息;步骤S104,若实时光伏阵列运行数据低于光伏阵列发电预测数据,则将实时光伏阵列运行数据代入光伏同步机堆发电系统并网模型,输出光伏同步机堆发电系统并网控制参数;步骤S105,将光伏同步机堆发电系统并网控制参数与光伏同步机堆发电系统实时参数进行对比,得到参数对比误差,参数对比误差包括输出电压误差、频率误差和相位调节误差,获取光伏阵列运行数据历史数据,使用光伏阵列运行数据历史数据以及参数对比误差使用遗传算法对光伏同步机堆发电系统并网模型进行优化,使用优化后的光伏同步机堆发电系统并网模型对实时光伏阵列运行数据进行处理,输出优化后的光伏同步机堆发电系统实时参数,光伏同步机堆发电系统执行优化后的光伏同步机堆发电系统实时参数,以实现与电网的同步,将光伏同步机堆发电系统产生的电能转换成符合电网标准的交流电,并实现与电网的连接。
2.如权利要求1所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S101,包括:伏组件数据包括功率、效率以及温度;逆变器数据包括逆变器转换效率以及逆变器工作状态;气象数据包括阳光辐照度、温度以及风速;并网控制数据包括并网电压、并网电流以及并网频率;光伏发电任务数据包括预期的发电量、发电时段以及功率调节要求;使用预处理后的光伏系统数据和光伏发电任务数据作为输入,对随机森林模型进行训练,训练完成后,随机森林模型即成为光伏同步机堆发电系统并网模型,用于接收新的光伏系统数据和光伏发电任务数据,并输出并网控制参数。
3.如权利要求1所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S102,包括:光伏阵列的运行数据包括光伏组件的电压、光伏组件的电流、光伏组件的功率、光伏组件温度实时参数;将预处理后的光伏阵列运行数据和自然环境数据作为输入,代入预设的光伏阵列发电预测模型,启动预设的光伏阵列发电预测模型,对输入数据进行处理,通过预设的光伏阵列发电预测模型计算出光伏阵列的发电预测数据,光伏阵列的发电预测数据包括预测数发电量、发预测数电效率以及预测数功率输出。
4.如权利要求1所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S103,包括:从光伏阵列发电预测模型中获取对应时间段的预测数据,将实时光伏阵列运行数据与光伏阵列发电预测数据在时间上是对齐的,即实时光伏阵列运行数据与光伏阵列发电预测数据对应的是同一时间点或时间段的数据;将实时光伏阵列运行数据与光伏阵列发电预测数据进行逐项对比,检查实时光伏阵列的各项参数是否高于预测值;当实时光伏阵列的功率输出连续5分钟高于预测功率的如10%时,即触发预警,预警包括触发预警的时间、参数以及预警级别信息。
5.如权利要求1所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S104,包括:判断实时光伏阵列运行数据是否低于光伏阵列发电预测数据,将实时光伏阵列运行数据与光伏阵列发电预测数据进行电压、电流以及功率比较,如果实时光伏阵列运行数据低于预测数据,将实时光伏阵列运行数据的电压、电流以及功率作为输入信息;确定要使用的光伏同步机堆发电系统并网模型,光伏同步机堆发电系统并网模型是基于历史数据、系统特性和控制目标而建立的,光伏同步机堆发电系统并网模型用于输出并网控制参数;将实时光伏阵列运行数据代入光伏同步机堆发电系统并网模型,将数据的电压、电流、时间戳与模型的输入变量相对应;启动光伏同步机堆发电系统并网模型,光伏同步机堆发电系统并网模型对输入的实时光伏阵列运行数据进行处理,光伏同步机堆发电系统并网模型计算出并网控制参数;从光伏同步机堆发电系统并网模型中获取输出的并网控制参数,并网控制参数包括输出电压、频率以及相位调节量,并网控制参数用于调整光伏同步机堆发电系统的输出,以使光伏同步机堆发电系统与电网同步。
6.如权利要求1所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S105,包括:获取由步骤S104输出的光伏同步机堆发电系统并网控制参数,光伏同步机堆发电系统并网控制参数是基于光伏同步机堆发电系统并网模型计算得出的,旨在使系统输出与电网同步;实时获取光伏同步机堆发电系统的实际运行参数,光伏同步机堆发电系统的实际运行参数包括当前的输出电压、频率以及相位;并网控制参数与系统实时参数在时间上是对齐的,即网控制参数与光伏同步机堆发电系统实时参数对应的是同一时刻;将并网控制参数中目标输出电压、目标频率以及目标相位与光伏同步机堆发电系统实时参数中实际输出电压、实际频率以及实际相位进行逐项对比,计算每项参数的误差值,即光伏同步机堆发电系统实时值与并网控制参数中目标值之间的差异;对于输出电压,计算实际输出电压与目标输出电压之间的差值,得到输出电压误差;对于频率,计算实际频率与目标频率之间的差值,得到频率误差;对于相位,计算实际相位与目标相位之间的差值,得到相位调节误差。
7.如权利要求6所述的光伏同步机堆发电系统并网控制方法,其特征在于,所述步骤S105,包括:根据光伏同步机堆发电系统的并网要求和控制目标,确定优化目标,优化目标包括最小化输出电压误差、频率误差和相位调节误差的加权和以及误差阈值;基于优化目标,构建适应度函数,适应度函数用于评估给定参数下并网模型的;确定遗传算法的参数,如种群大小、迭代次数、交叉概率以及变异概率;初始化种群,即生成一组随机的并网模型参数作为初始解;使用适应度函数评估当前种群中每个个体的适应度值,将个体的参数代入并网模型,计算模型输出与实际数据之间的误差,并根据误差计算适应度值;根据适应度值选择优秀的个体作为父代,进行交叉操作以生成新的子代;对子代个体进行变异操作,即随机改变其部分基因的值,重复选择和交叉变异的过程,直到达到预定的迭代次数;在迭代结束后,从种群中选择适应度值最低的个体作为最优解,即优化后的并网模型参数;输出优化后的并网模型参数,并将优化后的并网模型参数用于后续的光伏同步机堆发电系统并网控制中。



