兼顧系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性和小干擾穩(wěn)定性的構(gòu)網(wǎng)型儲能參數(shù)優(yōu)化方法

李立, 王佳明,張青蕾, 李駿, 王彤

(1.國網(wǎng)陜西省電力有限公司電力調(diào)度控制中心, 西安市 710049;2.新能源電力系統(tǒng)全國重點實驗室(華北電力大學(xué)),北京市102206)

0 引 言

以風(fēng)能、光能為代表的新能源在電力系統(tǒng)中的占比不斷提高,引起了系統(tǒng)諸多問題。由于直驅(qū)風(fēng)機(jī)通過背靠背變流器等電力電子設(shè)備并入電網(wǎng),不能夠像傳統(tǒng)火電一樣為電力系統(tǒng)帶來慣性和阻尼支撐,電力系統(tǒng)的慣性和阻尼被削弱,這給當(dāng)今電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行帶來了許多新的困難與挑戰(zhàn)[1-5]。因此,為提高風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的慣量和阻尼,學(xué)者們提出了虛擬同步機(jī)(virtual synchronous generator,VSG)技術(shù)[6-9],其模擬了同步機(jī)的外特性和調(diào)整特性,為系統(tǒng)提供頻率和電壓支撐,可以有效提高風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定運行的能力[10-13]。為了使得直驅(qū)風(fēng)機(jī)模擬物理同步機(jī)的慣性,需要相應(yīng)的能量存儲環(huán)節(jié)。然而直驅(qū)風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子動能有限[14],只能用于短時的慣性支撐[15],因此需將儲能單元和永磁同步發(fā)電機(jī)(permanent magnet synchronous generator,PMSG)聯(lián)合運行,利用儲能系統(tǒng)來實現(xiàn)直驅(qū)風(fēng)機(jī)的構(gòu)網(wǎng)運行特性[16-17]。該構(gòu)網(wǎng)型儲能技術(shù)已在張北風(fēng)光儲示范基地得到應(yīng)用,未來將獲得廣泛發(fā)展[18]。

然而目前虛擬同步機(jī)技術(shù)的研究主要集中在虛擬同步發(fā)電機(jī)的參數(shù)整定。有些學(xué)者針對系統(tǒng)的慣量響應(yīng)給出了虛擬同步機(jī)的參數(shù)控制策略。文獻(xiàn)[19]將加設(shè)虛擬調(diào)速器的虛擬同步機(jī)策略應(yīng)用于海上直流輸電系統(tǒng),提升了系統(tǒng)的慣量響應(yīng)。文獻(xiàn)[20]針對系統(tǒng)的慣量響應(yīng),引入特征根的靈敏度來進(jìn)行參數(shù)整定,提高了系統(tǒng)頻率較低時虛擬同步機(jī)的性能。但以上文獻(xiàn)均未考慮虛擬同步機(jī)參數(shù)對功率振蕩的影響。

VSG在增加系統(tǒng)慣性的同時,可能會引發(fā)系統(tǒng)的功率振蕩,降低系統(tǒng)的功角穩(wěn)定性[21-26],針對此問題,國內(nèi)外學(xué)者展開了廣泛研究。文獻(xiàn)[27-28]以系統(tǒng)的阻尼比為約束給出了一種改進(jìn)型的慣量阻尼自適應(yīng)參數(shù)控制策略,避免系統(tǒng)阻尼比過小引發(fā)的功率振蕩問題。文獻(xiàn)[29-30]在傳統(tǒng)自適應(yīng)參數(shù)控制策略的基礎(chǔ)上,提出了考慮頻率偏差和頻率變化率的輔助控制環(huán)節(jié),解決了傳統(tǒng)虛擬同步機(jī)策略引起的功率超調(diào)問題。文獻(xiàn)[31]提出了一種基于乒乓控制的參數(shù)協(xié)調(diào)策略,減弱了儲能變流器的功率波動。以上文獻(xiàn)都對虛擬同步機(jī)的參數(shù)優(yōu)化做了一定的研究,但未綜合考慮系統(tǒng)多個穩(wěn)定性指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。

通過文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn),目前關(guān)于VSG參數(shù)優(yōu)化整定方法的研究不夠充分。1)對于VSG參數(shù)優(yōu)化整定的研究主要集中于某一穩(wěn)定性約束上,而對于綜合考慮多種穩(wěn)定特性(如頻率、阻尼特性)約束條件較少。2)VSG控制技術(shù)為提升風(fēng)電等新能源友好并網(wǎng)能力而生,而目前研究主要考慮VSG自身特性,對于綜合考慮新能源、儲能VSG的動態(tài)特性較少。

鑒于此,本文建立了含構(gòu)網(wǎng)型儲能系統(tǒng)的多PMSG-VSG系統(tǒng)的線性化模型,并根據(jù)推導(dǎo)出的虛擬同步機(jī)控制的虛擬阻尼與虛擬慣性的矛盾關(guān)系,提出了同時考慮系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性與小干擾穩(wěn)定性的儲能型虛擬同步機(jī)參數(shù)協(xié)同控制策略。其以最大頻率偏差最小和系統(tǒng)振蕩模式的阻尼比之和最大為目標(biāo)函數(shù),將各控制參數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間作為約束,并采用帶有精英策略的快速非支配排序遺傳算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-Ⅱ)進(jìn)行求解。最后將參數(shù)優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用于含構(gòu)網(wǎng)型儲能的風(fēng)機(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真,從而驗證了該方法的有效性。

1 加設(shè)構(gòu)網(wǎng)型儲能的多PMSG-VSG系統(tǒng)線性化模型

在風(fēng)機(jī)并網(wǎng)側(cè)加設(shè)構(gòu)網(wǎng)型儲能系統(tǒng),儲能逆變器的控制方式為傳統(tǒng)虛擬同步機(jī)控制,將并網(wǎng)出口處的總有功、無功功率作為VSG控制的反饋,圖1為PMSG-VSG-k的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖1 PMSG-VSG-k系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of PMSG-VSG-k system

1.1 虛擬同步機(jī)線性化模型

VSG的基本結(jié)構(gòu)如圖1上半部分所示,其中:Vvsgk為虛擬同步機(jī)換流器交流側(cè)端口電壓幅值;θvsgk為電壓相角;Ivsgdk+jIvsgqk、Pvsgk+jQvsgk分別為虛擬同步機(jī)注入電網(wǎng)的電流和功率;Xvsgk為VSG的濾波電抗。虛擬同步機(jī)控制模擬了傳統(tǒng)同步機(jī)的有功功率控制以及無功功率控制,其控制策略框圖如圖2所示。

圖2 VSG換流器控制框圖Fig.2 Control block diagram of the converter of VSG

由圖2可知VSG換流器控制環(huán)節(jié)的動態(tài)方程為:

(1)

式中:ωpk是VSG等效內(nèi)電勢的頻率;ωg為電網(wǎng)的實際工作頻率;ω0為電網(wǎng)的參考頻率;Ppkref、Qpkref分別是有功功率和無功功率參考值;Ppk、Qpk分別是有功功率和無功功率實際值;Dvsg、Hvsg分別是VSG的阻尼系數(shù)和慣性常數(shù);Kvsg為無功功率控制環(huán)節(jié)的增益系數(shù)。

對式(1)進(jìn)行線性化得到線性化模型,如式(2)所示:

(2)

式中:Δθvsgk為VSG等效內(nèi)電勢的角頻率的變化量;Δωpk為VSG等效內(nèi)電勢的頻率的變化量;ΔVvsgk為VSG等效內(nèi)電勢的幅值的變化量;ΔPpk、ΔQpk分別為有功功率和無功功率實際值的變化量。

1.2 多PMSG-VSG系統(tǒng)線性化模型

圖1下半部分即為PMSG的基本結(jié)構(gòu)[12],包括永磁同步機(jī)、傳動系統(tǒng)、機(jī)側(cè)和網(wǎng)側(cè)換流器及變流器控制系統(tǒng)、中間電容器等。圖1中:Vpmdk+jVpmqk為d-q坐標(biāo)系下網(wǎng)側(cè)換流器端口電壓;Lpmk為輸出濾波器電感;Cdck和Vdck分別為中間電容器的電容和電壓;Ipmdk+jIpmqk和Ppmk+jQpmk分別為PMSG向電網(wǎng)注入的電流和功率。

x-y坐標(biāo)系下,13階PMSG的狀態(tài)空間模型為:

(3)

式中:ΔVpk=[ΔVpxk,ΔVpyk]T表示PMSG并網(wǎng)點電壓;ΔIpmk=[ΔIpmxk,ΔIpmyk]T表示PMSG向并網(wǎng)點注入電流;ΔXpmk為PMSG的狀態(tài)變量;Apmk,Bpmk,Cpmk和Dpmk為對應(yīng)的系數(shù)矩陣。

由圖1,VSG與交流電網(wǎng)的連接線路,在x-y坐標(biāo)系下滿足:

jXvsgk(Ivsgxk+jIvsgyk)=Vvsgkcos(θvsgk)+
jVvsgksin(θvsgk)-(Vpxk+jVpyk)

(4)

式中:Xvsgk為VSG逆變器輸出線路的電抗;Ivsgxk+jIvsgyk為x-y坐標(biāo)系下VSG逆變器向電網(wǎng)注入的電流;θvsgk為VSG等效內(nèi)電勢的角頻率;Vvsgk為VSG等效內(nèi)電勢的幅值;Vpxk+jVpyk為x-y坐標(biāo)系下逆變器并網(wǎng)點電壓。

PMSG-VSG并網(wǎng)點在x-y坐標(biāo)系下電流方程為式(5),進(jìn)而推導(dǎo)出并網(wǎng)點處功率表達(dá)式為式(6)。

(5)

式中:Ipxk、Ipyk分別為x-y坐標(biāo)系下PMSG和逆變器向電網(wǎng)注入的x、y軸電流;Ipmxk、Ipmyk分別為x-y坐標(biāo)系下PMSG向電網(wǎng)注入的x、y軸電流。

(6)

對式(4)、(5)、(6)進(jìn)行線性化處理,并與式(2)、(3)相結(jié)合,可得PMSG-VSG的狀態(tài)空間模型如式(7),其中VSG的阻尼系數(shù)和慣性常數(shù)與狀態(tài)變量的顯式數(shù)學(xué)關(guān)系具體推導(dǎo)過程見附錄A。

(7)

計系統(tǒng)中共有M個PMSG-VSG,進(jìn)一步則可以得到多PMSG-VSG系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型:

(8)

式中:ΔIp=[ΔIpx1,ΔIpy1,…,ΔIpxM,ΔIpyM]T;ΔVp=[ΔVpx1,ΔVpy1,…,ΔVpxM,ΔVpyM]T;ΔXp表示多PMSG-VSG的狀態(tài)變量;Ap,Bp,Cp和Dp為對應(yīng)的系數(shù)矩陣。

2 虛擬同步機(jī)參數(shù)優(yōu)化策略

2.1 控制參數(shù)對穩(wěn)定性影響機(jī)理分析

為直接分析虛擬同步機(jī)控制參數(shù)對穩(wěn)定性的影響,本文建立風(fēng)機(jī)并網(wǎng)等值電路圖,并推導(dǎo)出風(fēng)機(jī)并網(wǎng)功率二階方程,從而能夠分析虛擬同步機(jī)參數(shù)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響機(jī)理。

結(jié)合圖2中VSG控制框圖的上半部分,模擬同步機(jī)的頻率調(diào)節(jié)特性,得到虛擬同步機(jī)的特性方程為:

(9)

式中:Pm、Pe分別為虛擬同步機(jī)輸出的機(jī)械、電磁功率;ω為系統(tǒng)同步頻率;ωN為系統(tǒng)的額定同步頻率;δ為虛擬同步機(jī)的功角;J、D分別為虛擬同步電機(jī)的虛擬慣量和虛擬阻尼系數(shù)。

為了直接探明虛擬同步機(jī)控制參數(shù)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響機(jī)理,繪制單個風(fēng)機(jī)并網(wǎng)等值電路圖,如圖3所示。其中風(fēng)機(jī)端加設(shè)了虛擬同步機(jī)控制的儲能系統(tǒng),其并網(wǎng)點的電壓為U∠δ,進(jìn)而推導(dǎo)出并網(wǎng)點處功率表達(dá)式為式(10)。

圖3 風(fēng)機(jī)并網(wǎng)等值電路圖Fig.3 Equivalent circuit diagram of wind turbine grid-connected

那么可以得到虛擬同步機(jī)輸出的電磁功率為:

(10)

式中:E、U分別為風(fēng)機(jī)并網(wǎng)點與系統(tǒng)電壓的幅值;X為線路的等值電抗。

設(shè)EU/X=K,結(jié)合式(9)、(10)可以推導(dǎo):

(11)

從而得到:

(12)

對式(12)進(jìn)行拉式變換求解可以得到系統(tǒng)的自然振蕩角頻率和系統(tǒng)阻尼比。

(13)

式中:ωn為虛擬同步機(jī)轉(zhuǎn)子小幅振蕩的無阻尼自然振蕩頻率;ξ為系統(tǒng)阻尼比。

通過式(13)可以分析得到,慣量J增大,自然角振蕩頻率減小,阻尼比相應(yīng)減小。阻尼D越大,阻尼比會越大,使系統(tǒng)更快恢復(fù)穩(wěn)定。

并且根據(jù)式(12)可以推導(dǎo)系統(tǒng)的特征根為:

(14)

由式(13)、(14)可以看出慣量J增大,阻尼比相應(yīng)減小,特征根更靠近虛軸,系統(tǒng)穩(wěn)定性降低。

基于以上推導(dǎo),虛擬慣量與虛擬阻尼之間存在矛盾:虛擬慣量雖然在故障引起頻率跌落時,為系統(tǒng)提供了短時有功支撐,從而提高系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性,但是當(dāng)虛擬慣量參數(shù)值設(shè)置過大時,會降低系統(tǒng)阻尼,增加系統(tǒng)頻率的恢復(fù)時間,使系統(tǒng)穩(wěn)定性惡化,造成功率振蕩。

為解決虛擬阻尼與虛擬慣性之間的矛盾關(guān)系,需要通過選取一組同時考慮系統(tǒng)虛擬慣性與阻尼的最優(yōu)虛擬同步機(jī)控制參數(shù),使得虛擬同步機(jī)發(fā)揮更好的性能,從而同時提升系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性和小干擾穩(wěn)定性。

2.2 基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化算法

本文針對虛擬同步機(jī)的慣量阻尼參數(shù)協(xié)調(diào)優(yōu)化問題,提出了一種基于NSGA-Ⅱ的參數(shù)優(yōu)化策略。該策略同時考慮了系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性與小干擾穩(wěn)定性,將系統(tǒng)頻率的最大偏差及系統(tǒng)振蕩模式的總阻尼比作為目標(biāo)函數(shù),將各個控制參數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間作為約束條件,最后運用NSGA-Ⅱ求解。下面介紹本文所提虛擬同步機(jī)的參數(shù)優(yōu)化算法。

其中參數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為:

(15)

式中:Δf1為系統(tǒng)中發(fā)生功率缺額后頻率跌落到最低點時偏差;Δf2為頻率由最低點向上恢復(fù)達(dá)到最大頻率時的偏差;ζi為系統(tǒng)第i個特征值的阻尼比;kζ為阻尼比之和的權(quán)重系數(shù)。

綜合考慮系統(tǒng)的容量、風(fēng)機(jī)變流器容量、系統(tǒng)頻率約束等因素,將各個參數(shù)的穩(wěn)定區(qū)間作為約束條件如式(16)。VSG控制結(jié)構(gòu)采用圖2所示控制結(jié)構(gòu)。

(16)

式中:k表示第k臺新能源VSG的參數(shù);Dk為阻尼系數(shù);Hk為慣性常數(shù);KQk為無功功率控制環(huán)節(jié)的增益系數(shù);Dk,min、Dk,max分別為阻尼系數(shù)的最小、最大約束值;Hk,min、Hk,max分別為慣性常數(shù)的最小、最大約束值;KQk,min、KQk,max分別為慣性常數(shù)的最小、最大約束值。

針對此目標(biāo)函數(shù)模型,本文采用NSGA-Ⅱ算法得到最優(yōu)解。NSGA-Ⅱ基于傳統(tǒng)的遺傳算法,在判斷解的好壞時引入了擁擠度的概念,通過保留擁擠度較小的解的方式來逐漸求得最優(yōu)解。并且該算法帶有精英策略,將父代種群與每次經(jīng)過進(jìn)化的子代種群合并,能夠保存父代種群的優(yōu)良個體。綜上所述,NSGA-Ⅱ算法較傳統(tǒng)遺傳算法,對尋求最優(yōu)解有著更大的優(yōu)勢。其中NSGA-Ⅱ算法的具體流程框圖如圖4所示。

圖4 NSGA-Ⅱ算法流程框圖Fig.4 NSGA-Ⅱ algorithm flow diagram

通過利用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解,最終能夠得到一組虛擬同步機(jī)的控制參數(shù),從而更好地協(xié)調(diào)虛擬慣量和虛擬阻尼特性,提高虛擬同步機(jī)技術(shù)的性能。

3 算例分析

3.1 參數(shù)優(yōu)化求解

本文對兩臺PMSG-VSG參數(shù)D1、D2、H1、H2、KQ1、KQ2進(jìn)行優(yōu)化,為了使最大頻率偏差與系統(tǒng)振蕩模式阻尼比之和的數(shù)值相接近,取阻尼比之和的權(quán)重系數(shù)kζ=0.005。同時參數(shù)的取值范圍為:Dk∈[5,100]、Hk∈[0.1,8]、KQk∈[0.1,10]。

將目標(biāo)函數(shù)中只考慮慣量響應(yīng)、只考慮阻尼比、和同時考慮慣量響應(yīng)和阻尼比這三種情況分別按照第二節(jié)所提的算法進(jìn)行求解,比較這三種情況下的優(yōu)化結(jié)果,如表1所示。

表1 參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Table 1 Parameter optimization results

3.2 參數(shù)優(yōu)化結(jié)果仿真驗證

為了對參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗證,本文將參數(shù)優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用于含PMSG-VSG的四機(jī)兩區(qū)系統(tǒng),對系統(tǒng)進(jìn)行非線性仿真。其中同步發(fā)電機(jī)采用的模型為四階模型,兩個負(fù)荷采用恒定阻抗模型。接入兩臺PMSG-VSG的四機(jī)兩區(qū)系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 含兩臺PMSG-VSG的四機(jī)兩區(qū)系統(tǒng)Fig.5 Topological structure diagram of a four-machine two-zone system with two PMSG-VSGs

通過觀察故障后系統(tǒng)的慣量和阻尼特性的變化可驗證本文所提虛擬同步機(jī)參數(shù)優(yōu)化算法的有效性。其中故障設(shè)置為負(fù)荷突增故障,即在t=1 s時,在節(jié)點5處接入1 pu的有功負(fù)荷。利用Matlab進(jìn)行仿真,圖6為對應(yīng)各參量的仿真結(jié)果圖。

圖6 非線性仿真結(jié)果Fig.6 Non-linear simulation results

其中圖6(a)所示為系統(tǒng)的頻率響應(yīng),其與圖6(e)支路6-7的有功功率曲線相對應(yīng),可以發(fā)現(xiàn):

當(dāng)只考慮阻尼比時,系統(tǒng)的頻率特性較差,上下波動的幅度較大,但是系統(tǒng)恢復(fù)穩(wěn)定的速度較快;

當(dāng)只考慮慣量響應(yīng)時,系統(tǒng)中發(fā)生功率缺額后頻率的波動幅度最小,然而恢復(fù)過程產(chǎn)生一定振蕩,恢復(fù)穩(wěn)定時間較長;

當(dāng)同時考慮二者時,可以保證系統(tǒng)的頻率偏差較小的同時,系統(tǒng)頻率也能較快恢復(fù)穩(wěn)定。

同時觀察圖6(b)、(c)的功角差曲線可以發(fā)現(xiàn)同時考慮慣量響應(yīng)和小干擾穩(wěn)定時,系統(tǒng)功角首擺幅值減小,且能保證功角的快速恢復(fù)。

圖6(d)為節(jié)點6的電壓曲線,可以明顯地看到,當(dāng)只考慮阻尼比時,電壓能夠短時恢復(fù)穩(wěn)定,但其振蕩幅度過大,影響了系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性;若只考慮慣量響應(yīng),電壓振蕩幅度在減小的同時又延長了電壓恢復(fù)穩(wěn)定的時間;而采用本文所提出的參數(shù)優(yōu)化策略,能夠在保證電壓振蕩幅度較小的同時,加快電壓恢復(fù)穩(wěn)定的速度,提高了系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性。

通過以上分析驗證了2.1節(jié)控制參數(shù)對系統(tǒng)穩(wěn)定性影響的正確性,并驗證了基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化算法的有效性。

3.3 考慮新能源隨機(jī)波動性的參數(shù)優(yōu)化及仿真驗證

考慮到新能源出力的不確定性,當(dāng)風(fēng)速發(fā)生變化時,最優(yōu)的控制參數(shù)也應(yīng)發(fā)生變化。因此,對不同出力下的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而實時將最優(yōu)控制參數(shù)調(diào)整到對應(yīng)的出力下。下面求解不同出力下的最優(yōu)參數(shù),如表2所示,設(shè)定每臺PMSG-VSG的有功出力Ppm相同。從而得出第一臺PMSG-VSG在不同出力下的參數(shù)優(yōu)化表如表2。本文控制參數(shù)優(yōu)化采用離線整定與在線應(yīng)用相結(jié)合的方法,其在實際工程中具體應(yīng)用流程見附錄B。

表2 不同出力下第一臺PMSG-VSG的最優(yōu)參數(shù)Table 2 Optimal parameters of the first PMSG-VSG under different output

表3為第二臺PMSG-VSG在不同出力下的參數(shù)優(yōu)化表。

表3 不同出力下第二臺PMSG-VSG的最優(yōu)參數(shù)Table 3 Optimal parameters of the second PMSG-VSG under different output

對系統(tǒng)進(jìn)行非線性仿真,初始Ppm=1.8 pu,在1 s時出力減少0.4 pu,3 s時出力減少0.2 pu,4 s時出力增加0.1 pu,5 s時出力減少0.1 pu。分別比較以下5種情況下的頻率響應(yīng):1)只采用初始參數(shù);2)只采用Ppm=1.4 pu時的最優(yōu)參數(shù);3)只采用Ppm=1.3 pu時的最優(yōu)參數(shù);4)只采用Ppm=1.2 pu時的最優(yōu)參數(shù);

5)采用自適應(yīng)最優(yōu)參數(shù),即采用不同出力下對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)。

仿真結(jié)果如圖7所示,可知采用自適應(yīng)最優(yōu)參數(shù)的頻率偏差較小且具有較好的阻尼特性,驗證了考慮新能源出力隨機(jī)波動性的參數(shù)優(yōu)化算法的有效性。

圖7 非線性仿真結(jié)果Fig.7 Non-linear simulation results

4 結(jié) 論

本文在推導(dǎo)出虛擬同步機(jī)的慣量參數(shù)、阻尼參數(shù)對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性影響機(jī)理的基礎(chǔ)上,研究了構(gòu)網(wǎng)型儲能中的慣量阻尼協(xié)調(diào)優(yōu)化策略,得出了以下結(jié)論:

1)虛擬同步機(jī)能夠為系統(tǒng)提供慣量支撐,但是當(dāng)虛擬慣量參數(shù)值設(shè)置過大時,會降低系統(tǒng)阻尼,增加系統(tǒng)頻率的恢復(fù)時間,使系統(tǒng)穩(wěn)定性惡化,造成功率振蕩。

2)當(dāng)只考慮虛擬同步機(jī)的阻尼特性時,系統(tǒng)在故障瞬間會造成較大的頻率偏差,系統(tǒng)的慣量響應(yīng)也會被惡化,為解決虛擬慣量與系統(tǒng)阻尼之間的矛盾,需要提出虛擬同步機(jī)參數(shù)優(yōu)化算法。

3)基于本文所提出的構(gòu)網(wǎng)型儲能虛擬同步機(jī)控制參數(shù)優(yōu)化策略,將新能源出力的不確定性考慮在內(nèi),能夠明顯看到采用自適應(yīng)最優(yōu)參數(shù)后頻率偏差較小且具有較好的阻尼特性,驗證了本文所提的參數(shù)優(yōu)化策略的有效性。

另外本文提出的虛擬同步機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法可適用于雙饋風(fēng)機(jī),對DFIG-ESS聯(lián)合系統(tǒng)實現(xiàn)構(gòu)網(wǎng)型運行特性的研究具有重要指導(dǎo)意義。