电力系统惯性的时空特性及分析方法

随着风电及光伏渗透率的提高,电力系统的惯性在特点及形式上发生新的变化。传统的电力系统惯性研究主要集中在系统或区域层面,没有针对电力系统各节点进行惯性研究,无法把握电力系统惯性的时空特性,难以为系统安全稳定运行提供更多有价值的细节信息。针对这一问题,该文从惯性的物理属性出发,首先,对电力系统的惯性特征进行阐述;然后,定义电力系统的节点惯性,并给出其物理解释和表征方法;其次,基于节点频率在大扰动下和小扰动下的动态特性,分析电力系统惯性的时空特性,并从小扰动下节点频率频谱中提取指标对惯性时空特性进行可视化,实现对电力系统惯性的实时监控。最后,以10机39点系统为例进行仿真分析,验证所提方法的有效性。

适用于电力系统惯性秒级追踪的高效在线算法

电力系统惯性高效连续追踪本质上涉及两个环节,1)低计算代价辨识数据匹配度最高的模型;2)限时提高惯性时间常数提取值与实际值契合率。因此,采用何种算法实现上述两个环节,直接决定了惯性评估与追踪的效果。针对环节1,采用递归思想大幅降低模型辨识耗时和空间占用;针对环节2,采用基于最大似然估计的贝叶斯网络提高每一时步惯性时间常数提取值与实际值契合率;同时,在算法设计上采用多线程并行计算,极大降低计算耗时。IEEE 39节点系统仿真验证结果表明,所提方法估计的惯性时间常数相对误差均小于5%;耗时较已有方法降低97%;单次模型更新所需通信量仅为16字节,较已有方法大大降低通信成本。

含新能源发电的电力系统一次频率响应最低点在线预测

在低惯量电力系统中,一次频率响应是一个非常重要的问题。基于频率最低点,可以快速分析频率响应,判断其是否会影响电网的稳定运行,因此提出了一种预测频率最低点的方法。首先,建立了包含基于变频器产生的频率支持的详细频率响应模型,并根据复杂控制回路的共同特点对模型结构进行了简化。简化后的模型可以很容易地得到频率最低点的解析表达式,从而通过参数计算进行频率最低点的预测。在推导的频率最低点表达式中,保留了惯性等频率依赖性很强的系统参数和简化的频率调节参数。为了增强频率最低点预测与实际系统的拟合,这些参数通过在线信息获得,其中系统参数基于在线估计,通过参数辨识得到简化的频率调节参数。实例测试证明了该方法的有效性,且易于实现。

能量约束下电力电子并网装备的最优频率控制

大规模新能源并网导致现代电力系统的旋转惯量相对减少,频率动态特性变差。为支撑系统频率,通常要求新能源发电装备具备一定的惯量模拟或一次调频等附加控制功能,但目前在新能源的最优频率支撑方面研究较少。文中以最优控制为切入点,初步探讨了当参与调频的新能源存在能量约束时,作为并网接口的电力电子装备的最优功率支撑轨迹以及近似的最优控制结构。首先,从理论上推导并给出了多机系统的频率共模分量。该共模分量主导了电网的频率跌落特性。然后,基于高斯伪谱法研究了能量约束下电力电子装备在系统频率跌落时的最优支撑轨迹。最后,探索了电力电子并网装备支撑电网频率的最优反馈控制结构,指出虚拟惯量控制加下垂控制近似于最优的控制结构,且在可调用的能量较小时单独使用虚拟惯量控制优于下垂控制。仿真验证了理论分析和所讨论的频率最优控制结构的合理性。

基于事件触发的速动一次调频方法与控制策略

在当前电力系统惯性相对较弱的情况下,速动一次调频技术对维持系统稳定尤为重要。以传统电厂的一次调频为基础,利用频率扰动信号在通信网中的传播速度大于其在电网中的传播速度的特性,提出速动一次调频的概念,在传统惯性作用区增加一次调频控制以提升系统的稳定性。为了实现速动一次调频,提出一种事件触发控制的全网速动一次调频方法,并给出事件触发后的单机速动一次调频控制策略。搭建2区域4机系统模型进行对比仿真研究,结果表明所提方法可以加快频率稳定性的恢复速度,减小频率的波动幅度。

基于飞轮储能的网/储协调虚拟同步机控制策略的小信号模型分析

针对储能元件自身惯性与并网变流器接口虚拟惯性的配合问题,分析电力系统惯性的物理意义,并规定其表征形式——转动惯量。将储能装置与变流器接口对电网表现的惯性量化为等效转动惯量和虚拟转动惯量,以虚拟同步机控制的飞轮储能系统为例,研究两转动惯量之间的配合关系。将并网控制的飞轮储能系统划分为3个模块进行小信号建模,并根据各模块输入输出量之间的关系,建立全系统的小信号模型。通过参量根轨迹分析,探究虚拟转动惯量与飞轮储能的等效转动惯量的配合规律,系统的惯性与两惯量中的较小值处在同一水平,电路参数在设定的变化范围中对系统的惯性无明显影响,控制器参数使系统惯性在设定值附近波动,并因惯性水平的不同具有不同的敏感性。搭建系统的时域仿真,验证了小信号建模结论的有效性。

Estimation Method of Center of Inertia Frequency Based on Phasor Measurement Data

In the world, recent increased disturbances, congestion management problems, and increases of complexity in operating power systems have brought the need for integrations and improvements of power systems. Advanced applications in WAMPAC （wide area monitoring, protection, and control） systems provide a cost effective solution to improve system planning, operation, maintenance, and energy trading. Synchronized measurement technology and the application are an important element of WAMPAC. In addition, PMUs （phasor measurement units） are the most accurate and advanced time-synchronized technology available for WAMPAC application. Therefore, the original measurement system of PMUs has been constructed in Japan. This paper describes the estimation method of a center of inertia frequency by applying actual measurement data. The application of this method enables us to extract power system oscillations from measurement data appropriately. Moreover, this proposed method will help to the clarification of power system dynamics and this application will make it possible to realize the monitoring of power system oscillations associated with the power system stability.