本发明属于风电场控制，更具体地，涉及一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法。
背景技术：
1、频率安全是电力系统安全稳定的重要问题之一。以风电为代表的新能源渗透率快速增高，电网惯量特征发生变化，为频率稳定问题注入了复杂性。同时，为了保持新型电力系统的频率稳定，风电场等新能源场站需要具备一定的频率支撑能力。然而，由于风电场的频率支撑能力受风力资源和自身运行状态等条件的影响，难以量化评估。
2、近年来，风电场频率支撑能力的评估方法主要分为模型驱动和数据驱动两种。模型驱动的方法主要通过简化的风电场频率支撑模型，计算相关系数的表达式或者进行复杂非线性规划计算，从而得到频率支撑能力评估指标。然而，类似的方法需要大量的风电场模型参数，而现有参数估计方法得到的结果和真实参数存在一定误差，且模型对部分机理进行了简化，评估时的复杂非线性计算降低了评估速度，难以满足在线评估的需求。数据驱动的方法采用神经网路等拟合方式对历史调频数据进行拟合计算，得到数据拟合模型，从而快速计算所定义评估指标。然而，现有的数据驱动方法脱离了数学模型，难以反映系统内部关系，评估结果的可解释性有待商榷，且风电场实际运行中，极限场景下的调频数据难以采集，因此训练结果在全局范围内的精度难以保证。
3、因此，现有对风电场频率支撑能力相关研究并未提出实用的在线评估方法。综上，现有对风电场频率支撑能力量化方法评估结果不够精确、评估速度不够快速，难以满足在线评估的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其目的在于采用koopman字典函数对历史运行状态数据进行拟合koopman算子，以构建线性的规划模型，求解所述线性模型获得多时间尺度多能量形式多评估层次的量化指标，能快速精准地量化风电场频率支撑能力大小，由此解决现有风电场频率支撑能力量化方法评估结果精确低和评估速度低的技术问题。
2、为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，包括：
3、s1：根据电网结构和风电场结构获取koopman字典函数；
4、s2：利用所述koopman字典函数对风电场的历史运行状态数据进行升维变换得到高维数据组，对所述高维数据组进行拟合得到koopman算子；
5、s3：基于koopman算子列写线性规划等式约束，基于风电场安全运行条件列写不等式约束，基于量化评估指标列写目标函数，以构建规划模型；所述量化评估指标用于表征场站内风机的频率支撑潜力和实际尽限出力；
6、s4：采集所述风电场的当前运行状态数据；
7、s5：将所述风电场的当前运行状态数据作为时序初值输入所述规划模型进行求解，得到多时间尺度多能量形式多评估层次的量化评估指标；利用所述量化评估指标对风电场频率支撑能力进行评估。
8、在其中一个实施例中，所述s1包括：
9、利用公式列写所述koopman字典函数g(xt)；xt为字典函数的原始部分；ψ(xt)为字典函数的升维部分，表示为：
10、
11、其中，vw为风速、δpl为系统功率扰动、kdr为下垂系数，ωr为风机转速、δpe为输出功率偏差、δf为系统频率偏差、δpg为等效同步机调速器功率偏差，te为风机的电磁转矩；上标t表示转置；下标t表示时刻，下标i、j代表风电场内不同的风机的序号。
12、在其中一个实施例中，所述s3包括：
13、s31：基于koopman算子列写线性规划等式约束；
14、s32：基于风电场安全运行条件列写不等式约束；
15、s33：利用公式表示目标函数，以构建规划模型；
16、其中，δek rel为风电场实际转子动能最大释放，j为单台风机的机械惯性常数，为风机i的初始转速，为风机i响应过程中的最低转速，为风电场实际备用功率最大释放，tdel2为一次调频时间尺度，pm为风机机械功率，p0为风机初始功率，nt为tdel2差分离散后的时间序列数，为风机i在nt时刻对应的转速平方。
17、在其中一个实施例中，所述s31包括：
18、基于koopman算子列写的所述线性规划等式约束包括：变量初值等式约束和变量非初值等式约束；
19、所述变量非初值等式约束表示为：g(xt)＝kt·g(x0)；其中，g(xt)为字典函数的原始部分xt对应的koopman字典函数，kt为koopman算子与当前时刻t进行指数运算，g(x0)为字典函数的初值x0对应的koopman字典函数。
20、在其中一个实施例中，所述s32包括：
21、基于风电场安全运行条件列写的所述不等式约束包括：转速约束ωrminset≤ωr≤ωrmaxset、载荷约束和变流器容量约束-prmaxset≤pr≤prmaxset；
22、其中，ωr为风机转速，ωrminset为转速设置下限，ωrmaxset为转速设置上限，te为载荷，pe为输出功率，temaxset为载荷设置上限，pr为变流器容量，prmaxset为变流器容量的设置上限。
23、在其中一个实施例中，所述s5中的多时间尺度多能量形式多评估层次的量化评估指标包括：一次时间尺度备用功率均值的潜力值及其潜力利用率、备用功率响应速度的潜力值、备用功率响应速度的潜力利用率。
24、在其中一个实施例中，所述潜力利用率为实际值与潜力值的比值。
25、按照本发明的另一方面，提供了一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估装置，包括：
26、获取模块，用于根据电网结构和风电场结构获取koopman字典函数；
27、拟合模块，用于利用所述koopman字典函数对风电场的历史运行状态数据进行升维变换得到高维数据组，对所述高维数据组进行拟合得到koopman算子；
28、建模模块，用于基于koopman算子列写线性规划等式约束，基于风电场安全运行条件列写不等式约束，基于量化评估指标列写目标函数，以构建规划模型；所述量化评估指标用于表征场站内风机的频率支撑潜力和实际尽限出力；
29、采集模块，用于采集所述风电场的当前运行状态数据；
30、评估模块，用于将所述风电场的当前运行状态数据作为时序初值输入所述规划模型进行求解，得到多时间尺度多能量形式多评估层次的量化评估指标；利用所述量化评估指标对风电场频率支撑能力进行评估。
31、按照本发明的另一方面，提供了一种风电场控制系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
32、按照本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
33、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
34、(1)本发明提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，采用koopman升维函数对历史运行状态数据进行拟合，将复杂非线性时序数据转化为高维线性时序数据组得到对应的koopman算子，基于koopman算子构建用于评估风电场频率支撑能力的线性模型，求解线性模型得到多时间尺度多能量形式多评估层次的量化评估指标，能快速精准量化风电场频率支撑能力。本发明能快速精准地在线计算风电场频主动率支撑能力，在场站调频时能各个风机得以按能分配调频功率，电网也可根据评估结果合理分配调频资源，避免资源的浪费，进一步提升了型电力系统的频率安全性，工程实用性强。
35、(2)本方案提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，利用公式列写所述koopman字典函数g(xt)，充分考虑了风电场和电网的结构，可以使拟合得到的koopman算子更加精准，进而提升风电场频率支撑能力的评估准确性。
36、(3)本方案提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，利用公式表示目标函数，以构建规划模型；该规划模型对应的目标函数充分考虑风电场的实际运行机理，提高了分析的针对性、可信度和准确性。在风电场频率支撑能力的评估中显示出了极高的效果，确保了评估结果的高度可靠性和实用性。
37、(4)本方案提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，利用koopman描述变量非初值等式约束，以表征线性规划等式约束，使系统高维线性化，提升规划计算的效率。
38、(5)本方案提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，基于风电场安全运行条件列写的所述不等式约束包括：转速约束、载荷约束和变流器容量约束，不仅考虑了风机不同运行状态下的能力，还考虑了安全运行约束的限制，这种全方位的考虑，使得评估结果更加精准和可靠。
39、(6)本方案提供一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，量化评估指标包括：一次时间尺度备用功率均值的潜力值及其潜力利用率、备用功率响应速度的潜力值、备用功率响应速度的潜力利用率，更加全面的描述了风电场频率支撑能力，使得评估层次更加丰富。
1.一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述s1包括：
3.如权利要求1所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述s3包括：
4.如权利要求3所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述s31包括：
5.如权利要求3所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述s32包括：
6.如权利要求1所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述s5中的多时间尺度多能量形式多评估层次的量化评估指标包括：一次时间尺度备用功率均值的潜力值及其潜力利用率、备用功率响应速度的潜力值、备用功率响应速度的潜力利用率。
7.如权利要求6所述的基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估方法，其特征在于，所述潜力利用率为实际值与潜力值的比值。
8.一种基于koopman算子的风电场频率支撑能力在线评估装置，其特征在于，包括：
9.一种风电场控制系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
