四机两区域风储调频模型：渗透率可调内含储能

原创于 2025-12-22 18:00:00 发布 · 75 阅读

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#重构

四机两区域，风储调频模型，渗透率可调内含储能

最近在捣鼓电力系统调频模型时，发现四机两区域结构特别适合做风储联合调频的测试平台。这个模型的妙处在于既能模拟区域间功率交互，又能灵活调整风电渗透率——说白了就是可以随便折腾风电占比，看储能怎么擦屁股收拾频率波动。

先丢个参数初始化的代码热热身：

thermal_capacity = [600, 800, 1000, 1200]
# 风储系统配置
wind_capacity = 1500  
battery_capacity = 300
penetration_rate = 0.35  # 当前渗透率

# 调频参数配置
droop = 0.05
dead_band = 0.02  # Hz死区
soc_max = 0.9
soc_min = 0.2

这里有个骚操作是penetration_rate参数，直接控制风电装机容量占总容量的比例。比如渗透率35%时，系统总容量=火电总和/(1-0.35)，这样调整起来比固定容量灵活得多。

调频控制逻辑的核心在于储能响应：

def frequency_control(df, soc):
    if abs(df) < dead_band:
        return 0
    
    p_out = -df * battery_capacity / droop
    
    # SOC边界保护
    if p_out > 0 and soc >= soc_max:
        return 0
    if p_out < 0 and soc <= soc_min:
        return 0
        
    return np.clip(p_out, -battery_capacity, battery_capacity)

这段代码的亮点在于把死区控制和SOC保护做成了硬开关，而不是常见的平滑过渡。实际跑仿真时发现，这种设计虽然有点简单粗暴，但确实能有效防止储能过充过放——特别是在风电功率剧烈波动时，储能不会把自己玩脱了。

跑完仿真后可以拉个频率偏差对比图：

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(t, freq_no_battery, 'r--', label='无储能')
plt.plot(t, freq_with_battery, 'b-', label='含储能')
plt.axhline(y=0.2, color='gray', linestyle=':')
plt.text(8,0.22,'安全阈值',color='gray')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('不同场景频率偏差对比')
plt.xlabel('时间(s)')
plt.ylabel('频率偏差(Hz)')
plt.grid(True)

从曲线能明显看出，储能介入后频率偏差被按在0.2Hz红线以下。有意思的是在12秒左右的波动尖峰，储能出力直接拉满，这时候SOC要是低于20%可就真翻车了——所以前面那个SOC保护特别关键。

改个渗透率参数再跑：

penetration_rates = [0.2, 0.35, 0.5]
for pr in penetration_rates:
    adjust_penetration(pr)
    run_simulation()
    plot_freq_curve(pr)

结果不出意料：渗透率越高，频率波动幅度越大。但储能系统的存在让高渗透率下依然能维持稳定，不过代价是SOC变化更剧烈——这时候可能需要考虑超级电容之类的快充快放设备来分担压力。

整个模型调下来，最大的感悟是储能参数需要动态调整。比如渗透率高的时候，储能的droop系数是不是应该跟着自适应变化？这个坑留着下次再填。总之这个四机两区域模型够咱们折腾好一阵子了，谁试谁知道！