CN117200357A - 转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力系统运行与控制技术，具体涉及转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法及系统，该方法包括：监测风机结构及运行状态信息，构建风机控制模型并作对应简化，构建基于转子动能的风机暂态有功控制模型；在风机暂态有功控制模型的转矩控制环节引入附加控制指令接口，实现风机暂态有功上调与风机暂态有功下调；离散化处理风机的有功调控模型，形成风机状态变量的差分迭代计算方法；构建面向暂态有功支撑的风机调控指令优化模型，并计算优化模型的约束目标函数；建立适用于灰狼优化求解的优化模型结构，采用改进的灰狼优化算法进行模型迭代求解；将最优指令代入风机模型计算暂态有功支撑能力。该方法保证了评估的快速性与准确性。

Description

转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法及系统

技术领域

本发明属于电力系统运行与控制技术领域，尤其涉及转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法及系统。

背景技术

电力系统受扰后的系统频率响应过程一般可以分为惯量响应阶段、一次调频阶段以及二次调频阶段等。其中在受扰初期的惯量响应阶段内常规机组的一次调频功能尚处于启动阶段，难以提供可观的有功支撑，因此在该阶段内主要依赖于机组自身惯量抑制系统频率的快速变化。然而，大规模新能源机组接入新型电力系统使得系统惯量降低，将进一步恶化系统频率在惯量响应阶段内的特性，甚至导致该阶段内的频率极值点越过安全限值，引起更大的事故。因此，在电网受扰后的惯量响应阶段内通过风机提供快速有功支撑，在本质上相当于提升了该阶段内的电网惯量，对于改善系统频率稳定特性具有显著意义。风机的转子动能控制模式具有响应速度快，不改变系统稳态运行点，经济性高的优点，因此更适用于暂态有功调控。为便于电网侧在紧急调控策略的制定中协同多场站资源，有必要预先对风电场的暂态有功调控能力进行评估，然而现有的评估方法主要依赖于风机转子转速的安全变化区间计算风机在理论上能够提供的调频能量，并不能给出具体的调控方式，而且对于风机的转矩约束以及逆变器容量约束等安全限制均未完全考虑，局限性较大。因此亟待提出一项全面考虑风机运行安全约束且能够明确给出对应控制措施的风电场暂态有功调节能力评估方法。同时如何保证评估的快速性与准确性也是一项关键问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。考虑现有风机暂态调节能力评估方法过于理想化，对于风机自身安全约束考虑不够全面以及难以给出对应具体控制方案等问题，提出一种基于风机转子动能控制的快速有功调控方案，并全面考虑风机安全运行约束构建了风机有功调控指令优化模型，以搜索当前状态下风机在电网受扰后惯量响应阶段内的最大有功调整量；考虑评估结果的快速性与准确性要求，提出采用改进的灰狼优化算法对优化模型进行求解，并对应计算风机的暂态有功调控能力。包括以下步骤：

步骤1、基于风机当前运行状态信息以及风机结构信息，建立起风机与网侧变流器控制系统的结构模型，并考虑风机暂态有功调控的时间尺度对复杂风机暂态功率调控模型进行简化，得到风机暂态有功调控模型；进一步在风机暂态有功调控模型的转矩控制环节引入附加控制指令接口，设计控制方案使得风机释放转子动能实现快速有功上调，同时设计方案快速增大转子转速存储盈余功率以实现快速有功下调。具体地：

1)监测风机的初始运行信息与结构信息，包括风电场风速、风机转速初值、风机桨距角初值、风机初始输出功率以及风机变流器控制系统各项参数等。

2)根据监测信息，构建风机结构网侧变流器控制系统的数学模型，控制系统包括风力机与转子多质量块模块、桨距角控制模块、转速控制模块、电流PI(转矩控制)控制模块、附加转矩控制模块以及SPWM调制模块，同时各个模块中具体包括各种细化的控制环节，具体结构如图1所示，图中P_m表示风机的机械功率；P_e表示风机的电磁功率；β表示风机的桨距角；ω表示风机转速；ω_ref表示风机转速参考值；Q_e表示风机输出无功功率；Q_ref表示无功功率参考值；ΔP_add表示附加额外调控指令；与表示风机SPWM调制环节中d轴与q轴电压参考值。模块①中风力机在风力作用下转动，其载荷能力受风力机桨距角以及风机转速控制，风力机桨叶通过齿轮箱与发电机连接，带动发电机转子转动，进而将机械能转化为电能，其中风机桨叶-齿轮箱-发电机转子共同构成风机轴系的多质量块模型；模块④是风机的桨距角控制环节，当风机输出功率超过额定功率或转速超过最大安全转速的情况下，桨距角控制启动，防止风机输出功率过大；模块③是风机转速控制环节，对应不同风速条件，根据风机最优运行曲线会生成对应的转速参考值ω_ref，以转速ω与其参考值ω_ref之间的偏差作为输入，后经PI控制环节(图1中的模块②)调整风机输出功率参考值；模块⑤为逆变器SPWM调制环节，即通过生成d轴与q轴电压参考值信号(图1中的与)，控制风机的功率输出。

3)根据风机进行暂态有功调控的时间尺度，忽略风机结构及变流器控制系统模型中涉及电磁暂态时间尺度的控制环节及其无功功率调控模块，构建风机暂态有功调控模型，具体包括风机机械功率计算模块、等值转子运动方程模块、桨距角控制模块、转矩控制模块以及SPWM调制等值模块，具体结构如图2所示，其中，P_m表示风机的机械功率；β表示风机桨距角；T_β表示风机桨距角控制的惯性常数；β_ref表示风机桨距角参考值；β_max表示风机桨距角最大安全限值；P_e表示风机输出功率；ω表示风机转子转速；P_N表示风机额定功率；ω^max表示风机转子转速最大安全限值；ω₀表示风机转子转速初值；H_w表示惯性常数；Δω表示风机转子转速偏差；ω_ref表示风机转速参考值；ΔP_add表示给定的控制指令；T_w表示用于代表SPWM调制环节的惯性常数；ΔP_e表示风机有功功率调整量；P_e0表示风机输出有功初始值；具体地，风机通过桨距角控制与转速控制调整风机的机械功率，风机机械功率与输出电磁功率的变化，进而导致风机转子转轴上产生不平衡功率，导致转速变化，进一步经电流PI控制等环节使得风机按指令输出有功功率。f(ω,β)表示风机机械功率受风机转速以及桨距角变化的影响关系，具体如下：

其中，ρ表示空气密度；A表示叶片扫掠面积；v_m表示风速；C_P表示风能利用系数；R表示风轮半径；λ_m表示与叶尖速比λ相关的中间变量。

值得说明的是，风机在正常运行状态下，其运行功率与风速与转速有关，而最优转速与风速密切相关，具体如下：

其中，λ_opt表示最优叶尖速比；ω_opt与分别表示风速为v_m场景下风机正常状态的桨叶角速度以及对应的最大风能利用系数；P_mppt表示风速为v_m场景下风机正常状态的运行功率。可见，风机正常状态下按照最大功率跟踪方式运行时，当风电场风速一定的情况下，风机会调整转速至对应的最优转速，如式(5)，以达到最大的风能利用系数，即风速决定了风机正常运行的转速以及输出功率。对应地，在暂态有功调控过程中认为风速基本不变，因此认为附图1中的转速参考值ω_ref在暂态有功调整过程中为固定值。除此之外，根据桨距角控制环节的结构及其限幅环节，只有当风机输出功率超过其额定功率或者风机的转速超过其额定转速的情况下，桨距角控制将启动，以降低输出功率保证风机运行安全。

4)在风机有功调控模型的转矩控制环节之后附加额外的控制端口，并分别针对风机暂态有功上调与暂态有功下调两种场景设计对应控制方案：针对风机暂态有功上调方案，在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add(正值)，使风机输出功率突然增大，导致风机转子侧机械转矩小于电磁转矩，转子转速降低，释放动能为电网提供暂态有功支撑；针对风机暂态有功下调方案，在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add(负值)，使风机输出功率突然降低，导致风机转子侧机械转矩大于电磁转矩，转子转速增大，吸收电网侧盈余功率，存储为转子动能形式。同时，由于附图1中存在转速偏差控制环节，因此风机只能够在短时间内实现有功功率的调整，后续功率与转速将逐渐恢复为初值。在完成功率调整任务后，逐渐将控制指令ΔP_add调整为0，使得风机完全恢复为初始运行状态。上述调控过程的特征可总结为：风机进行暂态有功上调，其转子转速下降，输出功率增加，电磁转矩增大；风机进行暂态有功下调，其转子转速上升，输出功率降低。

步骤2、基于简化的风机暂态有功调控模型，采用双线性变换方法将其中的传递函数环节离散化处理得到z域传递函数，进一步将其转化为对应的时域差分方程，结合模型中的其它代数计算环节，最终形成各个离散时间断面上的差分与代数方程组，根据风机初始运行状态设定模型中的变量初值，逐次按时序迭代计算模型中不同变量在各离散时间断面上的取值，该过程记作变量差分迭代计算方案。具体步骤如下：

1)根据双线性变换原理对等值模型中的传递函数环节进行离散化处理，得到对应的z域传递函数，以标准传递函数模型为例说明双线性变换的执行过程，其中s域传递函数的标准模型如下：

将代入上述模型中，得到对应z域传递函数模型，整理成标准形式为：

其中，t_bc表示离散时间步长；μ₀…μ_q；λ₀…λ_p；c₀…c_p；d₀…d_p均为常系数；p表示s域传递函数分母多项式的阶数；q表示s域传递函数分子多项式的阶数；值得注意的是，经过双线性变换后，z域传递函数模型的分子与分母均变为了p阶多项式。

2)基于z域传递函数模型列写对应的时域差分方程，具体如下：

进一步整理形成对应的自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型，如下：

其中，y与u表示传递函数两侧的输入与输出变量；y_k表示第k个时刻输出变量的取值；u_k表示第k个时刻输入变量的取值，为已知量；上述ARMA模型的基本思想为：第k个时刻的输出变量可由之前时刻输入输出变量(包括第k个时刻输入变量)的线性组合得到。

3)根据系统初始运行状态对模型中变量赋初值，基于ARMA模型结构，根据前向时刻变量取值对后续时刻变量取值进行迭代计算，直至达到频率稳定分析的总时长要求。如，根据式(10)，能够得到y_k的取值，进一步结合前向数据计算y_k+1的取值；基于y_k+1的计算结果，进一步计算y_k+1，直至所关注的总时长t_sum具体如下：

其中，(向上取整)，表示时间断面总数；值得说明的是，每一个时刻的计算需要基于前一时刻输出变量的计算结果进行，整体上呈现为一个按时序的迭代计算过程。

4)将风机暂态有功调控模型中的每一个传递函数均转化为时域上的差分方程，并计及模型中剩余的简单代数计算环节，在每个离散时间断面上形成由多项差分方程与简单代数方程组成的差分-代数方程组；根据风机初始运行状态，给定初始时间断面上各变量初值，在给定暂态有功调控模型控制输入ΔP_add的情况下，根据初始时间断面对应的差分-代数方程组计算下一时间断面上各变量的取值，依次按时序迭代计算，最终能够得到各个变量的在时域上的动态响应情况，这些变量具体包括：附图2中风机转子转速ω，风机机械功率变化量ΔP_m以及风机输出功率变化量ΔP_e等。为描述方便，上述变量的计算过程被称作变量差分迭代计算方案。

步骤3、基于风机暂态有功调控模型，考虑风机转速安全、转矩安全与逆变器容量等风机运行安全约束，构建以最大化电网受扰后惯量响应阶段内风机平均有功调整量为目标的风机有功调控指令优化模型，并在给定决策变量的前提下，根据上述变量差分迭代计算方案对优化模型中的约束条件与目标函数进行计算。具体步骤如下：

1)提出在电网受扰后的惯量响应阶段内风机所能提供的最大平均有功调整量作为风机的暂态有功调节能力(具体形式见附图3)，其中电网受扰后的惯量响应阶段的特征为在电网受到扰动的初始阶段内常规机组一次调频尚处于启动阶段，难以提供可观的有功支撑，可能导致系统频率快速变化，因此亟需额外的快速有功调控手段作为弥补，而风机采用转子动能控制方案进行有功调控恰好能满足该项需求。在时域上，电网受扰后的惯量响应阶段定义为0～t_h的时间段，0时刻表示电网受扰时刻，也对应风机开始进行功率调控的时刻。

2)面向风电场暂态有功调控能力评估需求，构建风电最优控制指令参考值优化模型框架，具体包括模型目标函数、待决策变量、约束条件，并且面向的调控场景包括：风机暂态有功上调场景与风机暂态有功下调场景。

3)优化模型的待决策变量为风电控制指令参考值ΔP_add(见附图1)，在不同控制指令参考值下，风电场具有不同的输出动态响应情况，如其输出功率、转子转速以及电磁转矩等动态特性。对应地，优化模型的目标为通过搜索合适的风电控制指令参考值ΔP_add使风机在0～t_h时间段内的平均有功调整量最大(对应风机的暂态有功调控能力)，其数学表达如下：

其中，ΔP_e(t)表示t时刻风电机组的有功调整量。

4)以风机进行暂态有功调控过程中转子转速安全、转矩安全以及逆变器容量限制作为风机控制指令优化模型的约束条件，具体如下：

ω^min≤ω(t)≤ω^max (13)

T_e(t)≤T_e ^max (14)

其中，ω^min与ω^max分别表示风机转子转速的安全下限与安全上限；T_e表示风机的电磁转矩；T_e ^max表示风机电磁转矩的安全上限；P_r表示风机转子侧逆变器输出功率；S_max表示风机转子侧逆变器容量；Q_r0表示风机正常运行状态下转子侧输出的无功功率。电磁转矩T_e与输出功率P_e以及风机转子转速ω间的数学关系如下：

风机转子侧逆变器输出功率P_r与风机总输出功率P_e间的数学关系如下：

其中，ω_n表示电网同步转速。

5)在风机控制指令参考值ΔP_add给定的情况下，采用上述所提变量时序迭代计算方案模拟该控制指令下风机的各项输出特性，包括各个时刻风机的转子转速ω(t)以及输出功率P_e(t)，进一步对上述优化模型中的目标函数与各项约束条件进行计算。

步骤4、基于改进的灰狼优化算法原理，将上述优化模型的各项约束条件作为惩罚项增补至目标函数中，形成适用于灰狼优化算法求解的优化模型结构，并根据标准的灰狼优化流程进行求解，得到风机最优控制指令，将其作为风机暂态有功调控模型的控制输入信号，在此基于变量差分迭代计算方案，计算风机在最优控制指令下的有功输出响应曲线，取其在电网受扰后惯量响应阶段内的平均功率调整量，作为风机的暂态有功调控能力。具体步骤如下：

1)基于步骤3建立的风机最优控制指令参考值优化模型，将模型的约束条件以惩罚项的形式增补到优化模型的目标函数中，形成适应于改进灰狼优化算法求解的风机控制指令参考值寻优模型的适应度函数，具体如下：

其中，W表示适应度函数；G(x)表示自定义惩罚函数；M为一个足够大的正实数；该惩罚项表示步骤3所构建优化模型中的转子转速约束、转矩约束以及逆变器容量约束不满足条件时，惩罚项将变成绝对值很大的负数，导致适应度函数变小。

值得说明的是，上述适应度函数的计算(如其中的变量ω(t)等)需要依赖于步骤2与步骤3所提给定控制指令参考值ΔP_add情况下按变量时序迭代计算方案进行求解。

2)针对风机暂态有功上调场景设置待决策变量取值范围为针对风机暂态有功下调场景设置待决策变量的取值范围为其中与分别表示给定的风机有功调控指令的最大限值与最小限值。

3)根据适应度函数，执行改进的灰狼优化算法，具体流程包括：定义狼群个体总数以及最大搜索次数；对狼群位置进行初始化，根据适应度函数计算狼群中每个个体的适应度结果，进一步根据计算结果选择头狼并记录坐标位置；根据莱维飞行对头狼的位置进行随机化更新以降低模型陷入局部最优的概率；根据头狼以及狼群其它个体的位置坐标计算头狼与其它个体间的距离，并基于此更新狼群中每个个体的位置；检查狼群中每个个体坐标是否超过规定的参数范围，并更正坐标后进入下一轮搜索，直至到达最大搜索次数。具体过程如下：

①定义狼群个体总数N_w以及狼群最大搜索次数N_s。

②初始化狼群中每个个体的位置坐标，其中狼群个体的坐标维度为待决策变量的个数N_p，因此分别针对风机暂态有功上调场景与暂态有功下调场景狼群初始位置生成结果如下：

其中，rand(N_w,N_p)表示随机生成一个元素在0～1范围内的N_w×N_p大小的矩阵。

③根据适应度函数以及狼群位置坐标计算狼群中每个个体的适应度；

④根据适应度计算结果，挑选出适应度最大的三匹狼作为头狼α、β、δ的位置，并记录这三匹狼的坐标为 与(上标i表示目前进行第i次搜索)。

⑤根据莱维飞行原理随机更新头狼α的坐标位置，以降低搜索陷入局部最优的概率，具体如下：

其中，表示随机更新后的头狼α的坐标位置；X_α.max表示头狼α在前i次搜索过程中对应最大适应度的坐标位置；Levy(λ)表示莱维随机数；a表示常系数；σ_u与σ_v表示标准差系数；N(·)表示正态分布；Γ(·)表示伽玛函数；λ为给定常数。

⑥根据头狼位置与狼群个体位置坐标，计算头狼与狼群其它个体间的相对距离：

其中，与分别表示在第i次迭代过程中除头狼外第k个狼群个体分别与头狼α、β、δ的相对距离；C_α，C_β与C_δ分别表示随机系数，如C_α＝2×r_α(r_α为0～1之间的随机数)；

根据头狼与各个狼群个体间的相对距离，更新狼群个体的位置，具体如下：

其中，与分别表示在第i次搜索过程后第k匹狼群个体分别根据头狼α、β、δ位置进行的位置更新；表示最终经过第i次搜索之后第k个狼群个体的最终位置；A_α，A_β与A_δ分别表示随机系数，如A_α＝2a×r_α-a，a表示搜索步长，一般根据待决策变量的范围进行设定。

⑦得到各个狼群个体的位置坐标后，判断搜索次数i是否满足i≥N_s，若满足则停止迭代，输出头狼位置即为所得决策变量的寻优结果；若不满足迭代停止条件，则重新循环步骤③～⑥直至满足搜索次数i≥N_s，停止搜索，输出结果。

4)分别针对暂态有功上调场景以及暂态有功下调场景，按照步骤3)进行待决策控制指令寻优，分别得到对应的最优控制指令与并在控制指令参考值给定的条件下，根据步骤2与3所提变量时序迭代计算方案模拟风机有功调控曲线与进一步计算在0～t_h时间段内的平均有功调整量，即为风机在当前状态下的暂态有功上调能力与暂态有功下调能力

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明设计了一种简易可行的风电机组紧急暂态有功快速调控方法，构建了以风机在电网受扰后的惯量响应阶段内的有功支撑水平最大为目标，全面考虑风机转子转速安全、最大转矩以及逆变器容量安全约束的风机调控指令优化模型；考虑到模型的求解效率与求解精度需求，将优化模型拓展为适用于改进的灰狼优化算法求解的结构，进行高效求解，最终实现风电暂态有功支撑能力的快速计算。其应用场景集中在发电侧的风电机组，即分析发电机组的调控能力。

本发明全面考虑风机运行安全约束并明确给出了对应控制措施的风电场暂态有功调节能力评估方法，同时保证了评估的快速性与准确性。

本发明提出在转矩控制环节之后附加额外的控制指令，属于开环控制方案，不需要设计反馈控制器，本发明在风机调控过程中考虑了诸多风机的安全因素如转子转速、最大转矩以及逆变器约束，并且所考虑的风机结构模型更加精细与复杂(包括基于风机结构以及换流器控制模型的风机状态量的计算)。

附图说明

图1是本发明实施例风机与转子侧变流器控制系统结构；

其中，①-风力机模块+风机转子多质量块模块、②-电流PI控制模块、③-风机转速控制模块、④-风机桨距角控制模块、⑤-逆变器SPWM调制模块；

图2是本发明实施例风机暂态有功调控模型；

图3是本发明实施例电网受扰后惯量响应阶段1内的系统频率以及风机调控动态；

图4是本发明实施例具体实施方案的研究对象双馈风机及其并网控制系统；

图5是本发明实施例具体实施方案的执行流程；

图6是本发明提供的电子设备实体结构示意图；

其中，810-处理器、820-通信接口、830-存储器、840-通信总线。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例研究如何利用风机快速释放转子动能提供有功支撑以及如何快速且准确地评估风机在电网受扰后的惯量响应阶段内在安全运行前提下能够提供最大的暂态有功调整量以及对应的风机控制方案是利用风机快速调控支撑电网安全稳定运行工作中一项亟待解决的问题。本实施例以某地区实际风电场为例，该风电场包括30台相同的双馈风电机组，总的装机容量为50MW，其中每台风电机组的并网结构如附图4所示。风电机组主要由风能捕获装置(桨叶)、连接装置(齿轮箱)以及发电机构成；风机桨叶捕获风能，通过齿轮箱与发电机组的转子相连，以带动发电机转子转动，实现风能向动能的转化，进而由发电机实现向电能的转化。而发电机组的定子侧直接与外部电网相连，而转子侧则通过背靠背换流器(依次为转子侧换流器、电容与电网侧换流器)与电网侧相连接，最终实现向电网供能。其中为了保持风机输出功率与并网电压的稳定，需要依赖于转子侧换流器(附图4中的控制器1)以及电网侧换流器对应的控制器(附图4中的控制器2)实现风电机组输出有功功率与无功功率的调控。本发明的目的即为评估该风电机组在电网受扰后的惯量响应阶段内能够提供的暂态有功支撑水平。基于该系统，本实施例提出的一种基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法包括4个步骤，见图5。

步骤1、监测风机结构及运行状态信息，构建风机控制模型并对应简化，构建基于转子动能的风机暂态有功控制模型；

1)监测风机的初始运行信息如下：风电场风速v_m＝8m/s、风机转速初值ω₀＝87.916m/s、风机桨距角初值β₀＝0°、风机初始输出功率P_e0＝0.4948MW；监测得到风机的结构参数信息如下：风机的额定功率为1.67MW；额定风速为12m/s；风轮的半径为35m；在风机的桨距角为0度的情况下，对应的最优叶尖速比为8，对应的最大风能利用系数为0.4109；认为在风电场暂态有功调控能力评估过程中风电场的空气密度保持恒定为1.225kg/m³。具体地，风机轴系多质量块惯性常数为3.5s(以风机额定功率为基准)；风机暂态有功调控模型中，PI控制器参数为k_p＝2(比例系数)，k_i＝0.3(积分系数)；SPWM等效的一阶惯性环节时间常数为T_w＝0.2s(见附图2模型)；桨距角控制环节的时间常数为T_β＝0.5s。后续以该风电场为例对上述涉及风电场暂态有功能力评估方法的执行步骤进行介绍。

2)根据监测所得风机运行信息与结构信息，构建风机结构网侧变流器控制系统的数学模型，具体结构见附图1。

3)忽略电磁时间尺度控制环节，构建风机暂态有功调控模型，具体包括风机机械功率计算模块、等值转子运动方程模块、桨距角控制模块、转矩控制模块以及SPWM调制等值模块，具体结构见附图2。其中，在风机机械功率与风机风速以及桨距角之间的函数关系如下：

其中，ρ＝1.225kg/m³表示空气密度；A＝3848m²表示叶片扫掠面积；R＝35m表示风轮半径；λ_m表示与叶尖速比λ相关的中间变量。风机正常状态的运行功率与风速与转速有关，而最优转速与风速密切相关，具体如下：

其中，λ_opt＝8表示最优叶尖速比；ω_opt与分别表示风速为v_m场景下风机正常状态的转速以及对应的最大风能利用系数；P_mppt表示风速为v_m场景下风机正常状态的运行功率。可见，风机正常状态下按照最大功率跟踪方式运行时，当风电场风速一定的情况下，风机会调整转速至对应的最优转速，以达到最大的风能利用系数，即风速决定了风机正常运行的转速以及输出功率。

4)在风机有功调控模型的转矩控制环节之后附加额外的控制端口，并分别针对风机暂态有功上调与暂态有功下调两种场景设计对应控制方案：针对风机暂态有功上调方案，在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add(正值)，使风机输出功率突然增大，导致风机转子侧机械转矩小于电磁转矩，转子转速降低，释放动能为电网提供暂态有功支撑；针对风机暂态有功下调方案，在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add(负值)，使风机输出功率突然降低，导致风机转子侧机械转矩大于电磁转矩，转子转速增大，吸收电网侧盈余功率，存储为转子动能形式。同时，由于附图1中存在转速偏差控制环节，因此风机只能够在短时间内实现有功功率的调整，后续功率与转速将逐渐恢复为初值。在完成功率调整任务后，逐渐将控制指令ΔP_add调整为0，使得风机完全恢复为初始运行状态。上述调控过程的特征可总结为：风机进行暂态有功上调，其转子转速下降，输出功率增加，电磁转矩增大；风机进行暂态有功下调，其转子转速上升，输出功率降低。

步骤2、离散化处理风机的有功调控模型，形成风机状态变量的差分迭代计算方法；

1)根据双线性变换原理对等值模型中的传递函数环节进行离散化处理，得到对应的z域传递函数，以附图1中的等值转子运动模块的传递函数模型为例进行说明，如下：

其中，Δω表示风机的转速变化量；ΔP_w表示风机输出有功调整量；ω_n表示同步转速。

将代入上述模型中，得到对应z域传递函数模型，整理成标准形式为：

其中，t_bc＝0.01s表示离散时间步长；可见经过双线性变换后，z域传递函数模型的分子与分母均变为了关于z的1阶多项式。

2)基于z域传递函数模型列写对应的时域差分方程，具体如下：

4H_wω_n×Δω(k)-4H_wω_n×Δω(k-1)＝t_bc×ΔP_w(k)+t_bc×ΔP_w(k-1)

进一步整理形成对应的自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)模型，如下：

其中，上述ARMA模型的基本思想为：第k个时刻的输出变量可由之前时刻输入输出变量(包括第k个时刻输入变量)的线性组合得到。

3)根据系统初始运行状态对模型中变量赋初值，基于ARMA模型结构，根据前向时刻变量取值对后续时刻变量取值进行迭代计算，直至达到频率稳定分析的总时长要求。如，根据式(10)，能够得到Δω(k)的取值，进一步结合前向数据计算Δω(k+1)的取值；基于Δω(k+1)的计算结果，进一步计算Δω(k+2)，直至所关注的总时长t_sum＝10s具体如下：

其中，表示时间断面总数；值得说明的是，每一个时刻的计算需要基于前一时刻输出变量的计算结果进行，整体上呈现为一个按时序的迭代计算过程。

4)将风机暂态有功调控模型中的每一个传递函数均转化为时域上的差分方程，并计及模型中剩余的简单代数计算环节，在每个离散时间断面上形成由多项差分方程与简单代数方程组成的差分-代数方程组；根据风机初始运行状态，给定初始时间断面上各变量初值，在给定暂态有功调控模型控制输入ΔP_add的情况下，根据初始时间断面对应的差分-代数方程组计算下一时间断面上各变量的取值，依次按时序迭代计算，最终能够得到各个变量的在时域上的动态响应情况，这些变量具体包括：附图2中风机转子转速ω，风机机械功率变化量ΔP_m以及风机输出功率变化量ΔP_e等。

步骤3、构建面向暂态有功支撑的风机调控指令优化模型，对优化模型约束条件与目标函数进行计算；

1)提出在电网受扰后的惯量响应阶段内风机所能提供的最大平均有功调整量作为风机的暂态有功调节能力，其中电网受扰后的惯量响应阶段的特征为在电网受到扰动的初始阶段内常规机组一次调频尚处于启动阶段，难以提供可观的有功支撑，可能导致系统频率快速变化，因此亟需额外的快速有功调控手段作为弥补，而风机采用转子动能控制方案进行有功调控恰好能满足该项需求。在时域上，电网受扰后的惯量响应阶段定义为0～t_h的时间段，0时刻表示电网受扰时刻，也对应风机开始进行功率调控的时刻。此处，t_h＝3s。

2)面向风电场暂态有功调控能力评估需求，构建风电最优控制指令参考值优化模型框架，具体包括模型目标函数、待决策变量、约束条件，并且面向的调控场景包括：风机暂态有功上调场景与风机暂态有功下调场景。

3)优化模型的待决策变量为风电控制指令参考值ΔP_add(见附图1)，在不同控制指令参考值下，风电场具有不同的输出动态响应情况，如其输出功率、转子转速以及电磁转矩等动态特性。对应地，优化模型的目标为通过搜索合适的风电控制指令参考值ΔP_add使风机在0～3s时间段内的平均有功调整量最大(对应风机的暂态有功调控能力)，具体如下：

其中，ΔP_e(t)表示t时刻风电机组的有功调整量。

4)以风机进行暂态有功调控过程中转子转速安全、转矩安全以及逆变器容量限制作为风机控制指令优化模型的约束条件，具体如下：

ω^min≤ω(t)≤ω^max

T_e(t)≤T_e ^max

P_r(t)²+Q_r ² ₀≤(S_r ^max)²

其中，ω^min＝0.7p.u.与ω^max＝1.2p.u.分别表示风机转子转速的安全下限与安全上限；T_e表示风机的电磁转矩；T_e ^max＝1.25p.u.表示风机电磁转矩的安全上限；P_r表示风机转子侧逆变器输出功率；S_max＝0.3p.u.表示风机转子侧逆变器容量；Q_r0＝0.05p.u.表示风机正常运行状态下转子侧输出的无功功率。电磁转矩T_e与输出功率P_e以及风机转子转速ω间的数学关系如下：

风机转子侧逆变器输出功率P_r与风机总输出功率P_e间的数学关系如下：

其中，ω_n＝1.0p.u.表示电网同步转速。

5)在风机控制指令参考值ΔP_add给定的情况下，采用上述所提变量时序迭代计算方案模拟该控制指令下风机的各项输出特性，包括各个时刻风机的转子转速ω(t)以及输出功率P_e(t)，进一步对上述优化模型中的目标函数与各项约束条件进行计算。

步骤4、形成适用于灰狼优化求解的优化模型结构，采用改进的灰狼优化算法进行模型迭代求解，将最优指令代入风机模型计算暂态有功支撑能力。

1)基于步骤3建立的风机最优控制指令参考值优化模型，将模型的约束条件以惩罚项的形式增补到优化模型的目标函数中，形成适应于改进灰狼优化算法求解的风机控制指令参考值寻优模型的适应度函数，具体如下：

其中，W表示适应度函数；G(x)表示自定义惩罚函数；M＝100；该惩罚项表示步骤3所构建优化模型中的转子转速约束、转矩约束以及逆变器容量约束不满足条件时，惩罚项将变成绝对值很大的负数，导致适应度函数变小。

值得说明的是，上述适应度函数的计算(如其中的变量ω(t)等)需要依赖于步骤2与步骤3所提给定控制指令参考值ΔP_add情况下按变量时序迭代计算方案进行求解。

2)针对风机暂态有功上调场景设置待决策变量取值范围为针对风机暂态有功下调场景设置待决策变量的取值范围为其中与分别表示给定的风机有功调控指令的最大限值与最小限值。

3)根据适应度函数，执行改进的灰狼优化算法，具体流程包括：定义狼群个体总数以及最大搜索次数；对狼群位置进行初始化，根据适应度函数计算狼群中每个个体的适应度结果，进一步根据计算结果选择头狼并记录坐标位置；根据莱维飞行对头狼的位置进行随机化更新以降低模型陷入局部最优的概率；根据头狼以及狼群其它个体的位置坐标计算头狼与其它个体间的距离，并基于此更新狼群中每个个体的位置；检查狼群中每个个体坐标是否超过规定的参数范围，并更正坐标后进入下一轮搜索，直至到达最大搜索次数。具体过程如下：

①定义狼群个体总数N_w＝500以及狼群最大搜索次数N_s＝200。

②初始化狼群中每个个体的位置坐标，其中狼群个体的坐标维度为待决策变量的个数N_p＝1，因此分别针对风机暂态有功上调场景与暂态有功下调场景狼群初始位置生成结果如下：

X⁰＝rand(500,1)×1(上调场景)

X⁰＝rand(500,1)×(-1)(下调场景)

其中，rand(500,1)表示随机生成一个元素在0～1范围内的500×1大小的矩阵。

③根据适应度函数以及狼群位置坐标计算狼群中每个个体的适应度；

④根据适应度计算结果，挑选出适应度最大的三匹狼作为头狼α、β、δ的位置，并记录这三匹狼的坐标为 与(上标i表示目前进行第i次搜索)。

⑤根据莱维飞行原理随机更新头狼α的坐标位置，以降低搜索陷入局部最优的概率，具体如下：

其中，表示随机更新后的头狼α的坐标位置；X_α.max表示头狼α在前i次搜索过程中对应最大适应度的坐标位置；Levy(λ)表示莱维随机数；a表示常系数；σ_u与σ_v＝1表示标准差系数；N(·)表示正态分布；Γ(·)表示伽玛函数；λ＝2。

⑥根据头狼位置与狼群个体位置坐标，计算头狼与狼群其它个体间的相对距离：

其中，与分别表示在第i次迭代过程中除头狼外第k个狼群个体分别与头狼α、β、δ的相对距离；C_α，C_β与C_δ分别表示随机系数，如C_α＝2×r_α(r_α为0～1之间的随机数)；

根据头狼与各个狼群个体间的相对距离，更新狼群个体的位置，具体如下：

其中，与分别表示在第i次搜索过程后第k匹狼群个体分别根据头狼α、β、δ位置进行的位置更新；表示最终经过第i次搜索之后第k个狼群个体的最终位置；A_α，A_β与A_δ分别表示随机系数，如A_α＝2a×r_α-a，a表示搜索步长，一般根据待决策变量的范围进行设定。

⑦得到各个狼群个体的位置坐标后，判断搜索次数i是否满足i≥200，若满足则停止迭代，输出头狼位置即为所得决策变量的寻优结果；若不满足迭代停止条件，则重新循环步骤③～⑥直至满足搜索次数i≥200，停止搜索，输出结果。

4)分别针对暂态有功上调场景以及暂态有功下调场景，按照步骤3)进行待决策控制指令寻优，分别得到对应的最优控制指令与并在控制指令参考值给定的条件下，根据步骤2与3所提变量时序迭代计算方案模拟风机有功调控曲线与进一步计算在0～3s时间段内平均有功调整量，即为风机在当前状态下的暂态有功上调能力与暂态有功下调能力

下面对本实施例提供的用于基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法的控制系统进行描述，下文描述的用于基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法的控制系统与上文描述的基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法可相互对应参照。

如图1所示，用于基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法的控制系统，包括：风力机模块、风机转子多质量块模块、电流PI控制模块、风机转速控制模块、风机桨距角控制模块、逆变器SPWM调制模块和附加转矩控制模块；

风力机模块用于在风力作用下带动风机转子多质量模块转动；

风机转子多质量块模块包括风机桨叶、齿轮箱和发电机转子，风力机桨叶通过齿轮箱与发电机连接，带动发电机转子转动，将机械能转化为电能；

电流PI控制模块用于调整风机输出功率参考值；

风机转速控制模块用于对应不同风速条件，根据风机最优运行曲线生成对应的转速参考值ω_ref，以转速ω与其参考值ω_ref之间的偏差作为输入；

风机的桨距角控制模块用于风机输出功率超过额定功率或转速超过最大安全转速时，控制启动；

逆变器SPWM调制模块用于生成d轴与q轴电压参考值信号，控制风机的功率输出；

附加转矩控制模块用于风机释放转子动能实现快速有功上调和快速增大转子转速存储盈余功率实现快速有功下调。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于，包括：

监测风机结构及运行状态信息，构建风机控制模型并作对应简化，构建基于转子动能的风机暂态有功控制模型；在风机暂态有功控制模型的转矩控制环节引入附加控制指令接口，实现风机暂态有功上调与风机暂态有功下调；

离散化处理风机的有功调控模型，形成风机状态变量的差分迭代计算方法；

构建面向暂态有功支撑的风机调控指令优化模型，并计算优化模型的约束目标函数；

建立适用于灰狼优化求解的优化模型结构，采用改进的灰狼优化算法进行模型迭代求解；将最优指令代入风机模型计算暂态有功支撑能力。

2.根据权利要求1所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于：

S1.1.所述构建风机控制模型并作对应简化，构建基于转子动能的风机暂态有功控制模型的具体步骤包括：

监测风机初始运行状态信息与结构信息；包括风电场风速、风机转速初值、风机桨距角初值、风机初始输出功率以及风机变流器控制系统各项参数；

根据监测信息，构建风机结构网侧变流器控制系统的数学模型；

根据风机进行暂态有功调控的时间尺度，忽略风机结构及变流器控制系统模型中涉及电磁暂态时间尺度的控制环节及其无功功率调控模块，构建风机暂态有功控制模型：包括风机机械功率计算模块、等值转子运动方程模块、桨距角控制模块、转矩控制模块以及SPWM调制等值模块；

风机机械功率计算模块模拟风机机械功率受风机转速以及桨距角变化的影响，表达式如下：

其中，ρ表示空气密度；A表示叶片扫掠面积；v_m表示风速；C_P表示风能利用系数；R表示风轮半径；λ_m表示与叶尖速比λ相关的中间变量；

最优转速与风速关系如下：

其中，λ_opt表示最优叶尖速比；ω_opt与分别表示风速为v_m场景下风机正常状态的桨叶角速度以及对应的最大风能利用系数；P_mppt表示风速为v_m场景下风机正常状态的运行功率；设转速参考值ω_ref在暂态有功调整过程中为固定值；

根据桨距角控制环节的结构及其限幅环节，当风机输出功率超过其额定功率或者风机的转速超过其额定转速的情况下，桨距角控制启动；

S1.2.所述在风机暂态有功控制模型的转矩控制模块之后附加控制端口，实现风机暂态有功上调与风机暂态有功下调的具体步骤如下：

风机暂态有功上调：在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add为正值，使风机输出功率增大，风机转子侧机械转矩小于电磁转矩，转子转速降低，释放动能为电网提供暂态有功支撑；

风机暂态有功下调：在控制端口处给定阶跃参考指令信号ΔP_add为负值，使风机输出功率降低，风机转子侧机械转矩大于电磁转矩，转子转速增大，吸收电网侧盈余功率，存储为转子动能形式；

完成功率调整后，将控制指令ΔP_add调整为0，使得风机恢复为初始运行状态。

3.根据权利要求1所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于，所述离散化处理风机的有功调控模型，形成风机状态变量的差分迭代计算方法包括：

S2.1.根据双线性变换原理对等值模型中的传递函数环节进行离散化处理，得到对应的z域传递函数，其中s域传递函数的标准模型如下：

将代入上述模型中，得到对应z域传递函数模型，整理成标准形式为：

其中，t_bc表示离散时间步长；μ₀…μ_q；λ₀…λ_p；c₀…c_p；d₀…d_p均为常系数；p表示s域传递函数分母多项式的阶数；q表示s域传递函数分子多项式的阶数；

S2.2.基于z域传递函数模型列出对应的时域差分方程，具体如下：

整理形成对应的自回归滑动平均模型ARMA：

其中，y与u表示传递函数两侧的输入与输出变量；y_k表示第k个时刻输出变量的取值；u_k表示第k个时刻输入变量的取值，为已知量；ARMA模型为：第k个时刻的输出变量由之前时刻输入输出变量的线性组合得到；

S2.3.根据系统初始运行状态对模型中变量赋初值，基于ARMA模型结构，根据前向时刻变量取值对后续时刻变量取值进行迭代计算，直至达到频率稳定分析的总时长要求；

S2.4.将风机暂态有功调控模型中的每一个传递函数均转化为时域上的差分方程，并根据模型中剩余的简单代数计算环节，在每个离散时间断面上形成由多项差分方程与简单代数方程组成的差分-代数方程组；根据风机初始运行状态，给定初始时间断面上各变量初值，在给定暂态有功调控模型控制输入ΔP_add的情况下，根据初始时间断面对应的差分-代数方程组计算下一时间断面上各变量的取值，依次按时序迭代计算，得到各个变量的在时域上的动态响应，变量包括：风机转子转速ω，风机机械功率变化量ΔP_m以及风机输出功率变化量ΔP_e。

4.根据权利要求1所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于，所述构建面向暂态有功支撑的风机调控指令优化模型，并计算优化模型的约束目标函数包括以下步骤：

S3.1.将电网受扰后的惯量响应阶段内风机的最大平均有功调整量作为风机的暂态有功调节；在时域上，电网受扰后的惯量响应阶段定义为0～t_h的时间段，0时刻表示电网受扰时刻，对应风机开始进行功率调控的时刻；

S3.2.构建风电最优控制指令参考值优化模型，具体包括模型目标函数、待决策变量和约束条件，调控场景包括：风机暂态有功上调场景与风机暂态有功下调场景；

S3.3.优化模型的待决策变量为风电控制指令参考值ΔP_add，优化模型的目标是通过搜索合适的风电控制指令参考值ΔP_add使风机在0～t_h时间段内的平均有功调整量最大，其数学表达如下：

其中，ΔP_e(t)表示t时刻风电机组的有功调整量；

S3.4.以风机进行暂态有功调控过程中转子转速安全、转矩安全以及逆变器容量限制作为风机控制指令优化模型的约束条件，具体如下：

ω^min≤ω(t)≤ω^max (13)

T_e(t)≤T_e ^max (14)

其中，ω^min与ω^max分别表示风机转子转速的安全下限与安全上限；T_e表示风机的电磁转矩；T_e ^max表示风机电磁转矩的安全上限；P_r表示风机转子侧逆变器输出功率；S_max表示风机转子侧逆变器容量；Q_r0表示风机正常运行状态下转子侧输出的无功功率；电磁转矩T_e与输出功率P_e以及风机转子转速ω间的数学关系如下：

风机转子侧逆变器输出功率P_r与风机总输出功率P_e间的数学关系如下：

其中，ω_n表示电网同步转速；

S3.5.在风机控制指令参考值ΔP_add给定的情况下，采用变量时序迭代计算法模拟该控制指令下风机的各项输出特性，包括各个时刻风机的转子转速ω(t)以及输出功率P_e(t)，对优化模型中的目标函数与各项约束条件进行计算。

5.根据权利要求1所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于，所述计算暂态有功支撑能力包括：

S4.1.根据所建立的风机最优控制指令参考值优化模型，将模型的约束条件以惩罚项的形式增补到优化模型的目标函数中，得出风机控制指令参考值寻优模型的适应度函数：

其中，W表示适应度函数；G(x)表示自定义惩罚函数；M为一个足够大的正实数；该惩罚项表示所构建优化模型中的转子转速约束、转矩约束以及逆变器容量约束不满足条件时，惩罚项将变成绝对值很大的负数，导致适应度函数变小；

S4.2.风机暂态有功上调设置待决策变量取值范围为风机暂态有功下调设置待决策变量的取值范围为其中与分别表示给定的风机有功调控指令的最大限值与最小限值；

S4.3.根据适应度函数，执行改进的灰狼优化算法，具体包括：定义狼群个体总数以及最大搜索次数；对狼群位置进行初始化，根据适应度函数计算狼群中每个个体的适应度结果，根据计算结果选择头狼并记录坐标位置；根据莱维飞行对头狼的位置进行随机化更新；计算头狼与其它个体间的距离，据此更新狼群中每个个体的位置；检查狼群中每个个体坐标是否超过规定的参数范围，并更正坐标后进入下一轮搜索，直至到达最大搜索次数；

S4.4.分别针对暂态有功上调场景以及暂态有功下调场景，按照S4.3进行待决策控制指令寻优，分别得到对应的最优控制指令与并在控制指令参考值给定的条件下，根据变量时序迭代计算方案模拟风机有功调控曲线与计算在0～t_h时间段内的平均有功调整量，风机在当前状态下的暂态有功上调能力与暂态有功下调能力

6.根据权利要求5所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法，其特征在于，所述S4.3实现的具体步骤如下：

①定义狼群个体总数N_w以及狼群最大搜索次数N_s；

②初始化狼群中每个个体的位置坐标，其中狼群个体的坐标维度为待决策变量的个数N_p，因此分别针对风机暂态有功上调场景与暂态有功下调场景狼群初始位置生成结果如下：

其中，rand(N_w,N_p)表示随机生成一个元素在0～1范围内的N_w×N_p大小的矩阵；

③根据适应度函数以及狼群位置坐标计算狼群中每个个体的适应度；

④根据适应度计算结果，挑选出适应度最大的三匹狼作为头狼α、β、δ的位置，并记录这三匹狼的坐标为与上标i表示目前进行第i次搜索；

⑤根据莱维飞行原理随机更新头狼α的坐标位置：

其中，表示随机更新后的头狼α的坐标位置；X_α.max表示头狼α在前i次搜索过程中对应最大适应度的坐标位置；Levy(λ)表示莱维随机数；a表示常系数；σ_u与σ_v表示标准差系数；N(·)表示正态分布；Γ(·)表示伽玛函数；λ为给定常数；

⑥根据头狼位置与狼群个体位置坐标，计算头狼与狼群其它个体间的相对距离：

其中，与分别表示在第i次迭代过程中除头狼外第k个狼群个体分别与头狼α、β、δ的相对距离；C_α，C_β与C_δ分别表示随机系数；

根据头狼与各个狼群个体间的相对距离，更新狼群个体的位置，具体如下：

其中，与分别表示在第i次搜索过程后第k匹狼群个体分别根据头狼α、β、δ位置进行的位置更新；表示最终经过第i次搜索之后第k个狼群个体的最终位置；A_α，A_β与A_δ分别表示随机系数；

⑦得到各个狼群个体的位置坐标后，判断搜索次数i是否满足i≥N_s，若满足则停止迭代，输出头狼位置即为所得决策变量的寻优结果；若不满足迭代停止条件，则重新循环步骤③～⑥直至满足搜索次数i≥N_s，停止搜索，输出结果。

7.用于权利要求1-6任意一项所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法的控制系统，其特征在于，包括：风力机模块、风机转子多质量块模块、电流PI控制模块、风机转速控制模块、风机桨距角控制模块、逆变器SPWM调制模块和附加转矩控制模块；

风力机模块用于在风力作用下带动风机转子多质量模块转动；

风机转子多质量块模块包括风机桨叶、齿轮箱和发电机转子，风力机桨叶通过齿轮箱与发电机连接，带动发电机转子转动，将机械能转化为电能；

电流PI控制模块用于调整风机输出功率参考值；

风机转速控制模块用于对应不同风速条件，根据风机最优运行曲线生成对应的转速参考值ω_ref，以转速ω与其参考值ω_ref之间的偏差作为输入；

风机的桨距角控制模块用于风机输出功率超过额定功率或转速超过最大安全转速时，控制启动；

逆变器SPWM调制模块用于生成d轴与q轴电压参考值信号，控制风机的功率输出；

附加转矩控制模块用于风机释放转子动能实现快速有功上调和快速增大转子转速存储盈余功率实现快速有功下调。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

9.一种非暂态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如权利要求1至6任一项所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于转子动能控制的风机暂态有功调控能力评估方法。