CN104538980B - 一种微电网自平衡快速减负荷控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，包括以下步骤：确定微电网的等效惯量常数，计算微电网的功率差额，对微电网内的扰动幅度进行估计；分别通过储能系统的频率响应有功控制和风力涡轮机的下垂控制来减缓频率的变化速度；利用旋转动能、负荷调节效应和分布式电源调节能力来平衡微电网内的初始功率缺额，根据功率差额，计算出需要减载的功率，通过各种功率缺额下对减载时间的要求，得到无旋转备用时的系统频率动态特性。本发明在微电网独立运行且微电网内出现较大扰动时，通过在线计算微电网的等效惯量常数和估计微电网的扰动幅度，实施自平衡减负荷来消除微电网内的功率不平衡。

Description

一种微电网自平衡快速减负荷控制方法

技术领域

本发明涉及一种微电网自平衡快速减负荷控制方法。

背景技术

微电网包括风力发电、光伏发电等分布式电源、储能和负荷。分布式电源的出力具有间歇性和随机性，并网情况下，主网可以为微电网提供功率支撑，各分布式电源均可运行于最大功率跟踪点；而离网运行时，由于微电网内的功率不平衡和负荷的波动，需要采取一定的控制措施来保证微电网内部的功率平衡，维持微电网内部的频率和电压稳定。

微电网一般采取分层控制方式，在每个分布式电源出口安装子控制器，采集分布式电源出口的输出功率、频率及频率变化率，在并网点处安装微电网主控制器，通过快速通信网络接收子控制器上传的数据。微电网主控制器对上传和采集的数据进行分析和计算后，对微电网内的功率平衡和频率稳定进行控制。

常用的微电网内功率平衡控制措施有减载、切机、发电机快速改变出力、投切并联电抗器及并联电容器等。目前的研究多集中在减载策略上，主要有低频减载、按频率变化率减载及连锁切负荷等。

低频减载采用“逐次逼近”的方法估算系统的功率缺额，按照各轮的动作频率断开相应负荷。出现功率缺额时，必须消极地等待频率下降到动作值以下，为防止误切还需一定延时。而微电网的容量小、功率缺额比例大、旋转惯量小，频率电压的下降速度很快，传统的低频减载动作过慢，往往导致微电网频率崩溃。

按频率变化率(ROCOF)减载则过于灵敏，在系统受到扰动或短路故障时容易误动。受系统惯量变化、频率及ROCOF测量精度的影响，计算的切负荷量有较大的误差。这些计算误差一旦超过微电网薄弱的调节能力，就会导致频率持续下降。

联锁切负荷对频率下降的抑制效果很明显，但由于发电出力和负荷的峰谷变化不一致，使微电网内功率缺额变化较大，容易造成过切或欠切。而且微电网内分布式电源的运行方式比较灵活，与主网断开后可能形成“功率过剩型”、“功率缺额型”和“自给自足型”等不同类型，固定的联切负荷量显然难以适应各种运行方式。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，本方法在微电网独立运行且微电网内出现较大扰动时，通过在线计算微电网的等效惯量常数和估计微电网的扰动幅度，实施自平衡减负荷来消除微电网内的功率不平衡，同时利用下垂特性来缓解频率的快速变化，从而使得微电网快速恢复到稳定运行状态。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，包括以下步骤：

(1)确定微电网的等效惯量常数，计算微电网的功率差额，对微电网内的扰动幅度进行估计；

(2)分别通过储能系统的频率响应有功控制和风力涡轮机的下垂控制来减缓频率的变化速度；

(3)利用旋转动能、负荷调节效应和分布式电源调节能力来平衡微电网内的初始功率缺额，根据功率差额，计算出需要减载的功率，通过各种功率缺额下对减载时间的要求，得到无旋转备用时的系统频率动态特性。

所述步骤(1)中，确定微电网的等效惯量常数的方法为：

在包含混合新能源发电的配电网中，惯量常数H通过以下公式进行定义:

但对不同类型的发电机，惯量常数的定义是不同的；同步发电机的H_SG

其中，J是转子的转动惯量kg·m²,ω_m是转子的额定转速rad/s，

对于定速主动失速风场：

J是每台风机的转动惯量，N是投入运行的风机台数；ω_mi是风机i的运行速度。

所述步骤(1)中，当风电场、光伏电站和储能装置通过背靠背的电力电子变换器接入系统时，它们对系统贡献的等效惯量常数均为0，但如果附加了虚拟惯量模拟环节的风机、光伏电站和储能装置，则其等效惯量常数并不为零；此时需要在线估计分布式电源的等效惯量常数。

所述步骤(1)中，通过每一个分布式电源出口安装的子控制器采集分布式电源出口的功率和频率变化率，估计该分布式电源的等效惯量常数，令计算的数据窗长度为N₁*t_s，其中N₁为采样点个数，t_s为采样间隔；数据窗间隔长度取N₂*t_s，则估计出的惯量为:

${2H}_{\mathrm{eq}}=-\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pos}}-{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pre}}}{\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pos}}-\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pre}}}---\left(4\right)$

${\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pre}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}P\left(i\right),{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pos}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\mathrm{\Σ}}}P\left(i\right)$

$\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pre}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{df}}{\mathrm{dt}}\left(i\right),\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pos}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{df}}{\mathrm{dt}}\left(i\right)$

其中，P(i)和为分布式电源出口第i个采样点的功率和频率变化率采样值，N₁和N₂取值范围为3-5；微电网中的每一次扰动，子控制器都将估计分布式电源的等效惯量常数，并将该估计值上传给微电网主控制器。

所述步骤(1)中，微电网内的扰动幅度估计方法为：设每台发电机的惯量常数H_i，在发电机端口测得频率变化率得到发电机端口的不平衡功率Δp_i，即发电机机械功率p_mi和电磁功率p_ei之间的不平衡功率：

$\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{\mathrm{dt}}=p_{\mathrm{mi}}-p_{\mathrm{ei}}=\mathrm{\Δ}{p}_i---\left(5\right)$

其中，f_n为电网额定频率，在具有N台发电机的系统中，所有发电机发出功率和所有负荷消耗的功率之间的不平衡功率表示为：

$\mathrm{\Δ}{p}_{\mathrm{total}}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N\mathrm{\Δ}{p}_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{\mathrm{dt}}=\frac{2H_{\mathrm{ec}}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{ec}}}{\mathrm{dt}}---\left(6\right)$

其中,

$H_{\mathrm{ec}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i$

$f_{\mathrm{ec}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i{f}_i/\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i$

h_ec和f_ec分别是等效惯量常数和等效的惯量中心频率。

所述步骤(1)中，在微电网中，忽略计算系统等效惯量中心的频率f_ec，直接计算微电网并网点母线的频率f_meas，简化配电网中的扰动幅度估计为：

$\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{total}}=\frac{2H_{\mathrm{ec}}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}=\frac{2}{f_n}(H_{\mathrm{SG}}+H_{\mathrm{WF}}+H_{\mathrm{PV}}+H_{\mathrm{battery}})\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}---\left(8\right).$

其中，H_PV和H_battery分别为光伏电站和电池的等效惯量常数。

所述步骤(2)中，储能系统的频率响应有功控制，即下垂控制方法为：使用系统频率作为输入信号，当系统频率变化时，电池动态的改变功率输出。

所述步骤(2)中，风力涡轮机的下垂控制方法为：以系统频率作为输入信号，当系统频率变化时，风力涡轮机的参考力矩随之动态变化。

所述步骤(3)中，通过步骤1)计算系统功率差额，然后计算出需要减载的功率，

$P_{\mathrm{shedding}}=\frac{{2H}_{\mathrm{ec}}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}-\mathrm{k\φ}---\left(10\right)$

其中为调节系数，取值范围为0～1；

其中，微电网的负荷调节能力φ：

φ＝ΔP_G-ΔP_L＝-K_GΔfP_Ge-K_LΔfP_Le＝-K_SΔfP_Ge (9)

Δf――微电网稳定后的频率偏差，与一次调频的调节范围有关；

K_G――发电机的功率－频率特性系数；

K_L――负荷频率调节效应系数；

P_Ge,P_Le――微电网的额定发电功率和额定负荷功率。

所述步骤(3)中，为减少切负荷量，应充分考虑发电机调节能力和负荷调节效应，尽可能提高的值；而为使微电网迅速恢复到额定频率，则需要切负荷量尽量接近功率缺额，即减小的值；当k＝1时，系统仍会较长时间停留在低频状态，恢复过程缓慢；k＝0时，系统将很快恢复到额定频率；根据发电机的类型和调速系统响应特性确定合理的调节系数k。

所述步骤(3)中，为了能及时减掉多余负荷，阻止频率的持续下降，需要得到各种功率缺额下对减载时间的要求；得到无旋转备用时的系统频率动态特性，推导出不同功率缺额时频率下降到某一定值的时间，即最大减载时刻－功率缺额(t－dP)曲线：

$t_{\max }=-\frac{H}{K_L}\ln (1-\frac{\mathrm{\Δf}{K}_L}{f_n\mathrm{\ΔP}})---\left(11\right).$

根据计算出的t_max，确定减载的轮次n，每次减载量为ΔP_i：

$\mathrm{\Δ}{P}_i=K_i\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{total}}=K_i\frac{{2H}_{\mathrm{ec}}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}---\left(12\right);$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_i=1---\left(13\right);$

完成调节所需时间：

T＝n*t_a≤t_max (14)。

本发明的有益效果为：

(1)在微电网独立运行且微电网内出现较大扰动时，通过在线计算微电网的等效惯量常数和估计微电网的扰动幅度，实施自平衡减负荷来消除微电网内的功率不平衡；

(2)利用下垂特性来缓解频率的快速变化，使得微电网快速恢复到稳定运行状态。

附图说明

图1为典型微电网的示意图；

图2为储能(电池)的结构示意图；

图3为储能系统的有功控制框图；

图4为储能系统的无功控制框图；

图5为储能系统的下垂控制图；

图6为使用下垂控制的力矩控制框图；

图7为微电网简化频率模型图；

图8为最大减载时刻－功率缺额曲线(t-dP)示意图；

图9为低频减载与实时减载示意图。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

图1为典型微电网的示意图，包含小水电机组，气轮机，风电场，光伏电场，储能电池和部分负荷等。

1.在线估计微电网的扰动幅度

第一个阶段是对微电网内的扰动幅度进行估计，包括两个重要步骤，一个是确定微电网的等效惯量常数，另一个是计算微电网的功率差额。

在包含混合新能源发电的配电网中，惯量常数H可以通过以下公式进行定义:

但对不同类型的发电机，惯量常数的定义是不同的。同步发电机的H_SG

其中，J是转子的转动惯量kg·m²,ω_m是转子的额定转速rad/s.

定速主动失速风场

J是每台风机的转动惯量，N是投入运行的风机台数。ω_mi是风机i的运行速度。

当风电场、光伏电站和储能装置(电池)通过背靠背的电力电子变换器接入系统时，它们对系统贡献的等效惯量常数均为0，因为其自身惯量与电网之间已经通过电力电子接口解耦。但如果附加了虚拟惯量模拟环节的风机、光伏电站和储能装置，则其等效惯量常数并不为零。此时就需要在线估计分布式电源的等效惯量常数。

每一个分布式电源出口安装的子控制器采集分布式电源出口的功率和频率变化率，可以估计出该分布式电源的等效惯量常数，令计算的数据窗长度为N₁*t_s，其中N₁为采样点个数，t_s为采样间隔；数据窗间隔长度取N₂*t_s，则估计出的惯量为:

${2H}_{\mathrm{eq}}=-\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pos}}-{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pre}}}{\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pos}}{-\stackrel{\‾}{\mathrm{RF}}}_{\mathrm{pre}}}---\left(4\right)$

${\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pre}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}P\left(i\right),{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{pos}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\mathrm{\Σ}}}P\left(i\right)$

$\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pre}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{df}}{\mathrm{dt}}\left(i\right),\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{\mathrm{pos}}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{df}}{\mathrm{dt}}\left(i\right)$

其中，N₁和N₂取值范围一般为3-5。微电网中的每一次扰动，子控制器都将估计分布式电源的等效惯量常数，并将该估计值上传给微电网主控制器。主控制器接收数据后，用于扰动幅度的估计。

电力系统中的扰动幅度可以通过如下的分析获得：已知每台发电机的惯量常数H_i，在发电机端口测得频率变化率就可以得到发电机端口的不平衡功率Δp_i，即发电机机械功率p_mi和电磁功率p_ei之间的不平衡功率。

$\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{\mathrm{dt}}=p_{\mathrm{mi}}-p_{\mathrm{ei}}=\mathrm{\Δ}{p}_i---\left(5\right)$

在具有N台发电机的系统中，所有发电机发出功率和所有负荷消耗的功率之间的不平衡功率可以表示为：

$\mathrm{\Δ}{p}_{\mathrm{total}}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N\mathrm{\Δ}{p}_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{\mathrm{dt}}=\frac{2H_{\mathrm{ec}}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{ec}}}{\mathrm{dt}}---\left(6\right)$

其中,

$H_{\mathrm{ec}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i$

$f_{\mathrm{ec}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i{f}_i/\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i$

H_ec和f_ec分别是等效惯量常数和等效的惯量中心频率。

在微电网中，不需要计算系统等效惯量中心的频率f_ec,可以直接计算微电网并网点母线的频率，这是因为微电网一般都在一个电气距离很近的较小区域内，频率偏差不大。另外，这样也有利于ΔP的快速计算。

因此，配电网中的扰动幅度估计可以简化为：

$\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{total}}=\frac{2H_{\mathrm{ec}}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}=\frac{2}{f_n}(H_{\mathrm{SG}}+H_{\mathrm{WF}}+H_{\mathrm{PV}}+H_{\mathrm{battery}})\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}---\left(8\right).$

2利用下垂控制减缓频率变化

微电网中的等效惯量常数往往较小，尽管风机可以通过虚拟转动惯量模拟出“转动惯量”，但微电网中的频率波动仍然比较剧烈，可以通过储能和风机的下垂控制来减缓频率的变化速度。图2表示储能系统的频率响应控制，储能表示为一个电压源和DC/AC的逆变器，使用图3和图4所示的P-Q控制方式。

传统的储能系统不管外界运行条件如何变化，始终保持有功P和无功Q的输出不变。它在系统运行在不稳定区域或紧急状态时，对频率稳定性没有贡献。但是，当越来越多的各种类型的储能装置(例如电动汽车、电池等)集成到系统中时，就很有必要通过储能装置改进系统的频率稳定性。图5就是储能系统的频率响应有功控制，即下垂控制，该控制使用系统频率作为输入信号，当系统频率变化时，电池动态的改变功率输出。

风电场的P-Q控制

风电场一般不提供频率支撑，当风速变化时，风机调整其桨距角，来捕获最大的风能。当微电网与外部电网隔离后，需要安装F-P控制来改进系统的频率稳定性。

图6给出了风力涡轮机的下垂控制框图，下垂控制以系统频率作为输入信号，当系统频率变化时风力涡轮机的参考力矩也会动态变化。

3动态自平衡减负荷

微电网内的初始功率缺额，主要由旋转动能、负荷调节效应和分布式电源调节能力三部分来平衡。旋转动能只在功率失去平衡的初期动态过程中发挥作用，最终负荷变化由分布式电源和负荷的调节作用来承担。分布式电源的惯量常数通常很小，自平衡能力很弱，简化的微电网频率响应模型如图7所示。

微电网的负荷调节能力φ：

φ＝ΔP_G-ΔP_L＝-K_GΔfP_Ge-K_LΔfP_Le＝-K_SΔfP_Ge (9)

Δf――微电网稳定后的频率偏差，与一次调频的调节范围有关，一般小于0.2Hz；

K_G――发电机的功率－频率特性系数，汽轮发电机一般为16.6－25；

K_L――负荷频率调节效应系数，一般在1－3之间。

一次调频的能力与机组类型、调速系统特性和发电机组出力备用等情况有关。气轮发电机的调频能力要强于汽轮发电机，水轮机调速器的响应则非常缓慢。与调速器的调节作用相比，负荷调节效应要小的多，在有足够旋转备用的微电网中，负荷调节效应可以忽略。电源满出力运行即无旋转备用时，ΔP_G＝0，此时仅靠负荷调节效应来平衡功率缺额。

通过步骤1)计算系统功率差额，然后计算出需要减载的功率，

$P_{\mathrm{shedding}}=\frac{{2H}_{\mathrm{ec}}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}-\mathrm{k\φ}---\left(10\right)$

其中为调节系数，取值范围一般为0～1。为减少切负荷量，应充分考虑发电机调节能力和负荷调节效应，尽可能提高的值。而为使微电网迅速恢复到额定频率，则需要切负荷量尽量接近功率缺额，即减小的值。

当k＝1时，系统仍会较长时间停留在低频状态，恢复过程缓慢；k＝0时，系统将很快恢复到额定频率。实际应用中，应根据发电机的类型和调速系统响应特性确定合理的调节系数k。

由于微电网的容量小、等效惯量小，较小的功率缺额就可能导致频率的严重下降。为了能及时减掉多余负荷，阻止频率的持续下降，需要得到各种功率缺额下对减载时间的要求。可以得到无旋转备用时的系统频率动态特性，推导出不同功率缺额时频率下降到某一定值的时间，即最大减载时刻－功率缺额(t－dP)曲线。

$t_{\max }=-\frac{H}{K_L}\ln (1-\frac{\mathrm{\Δf}{K}_L}{f_n\mathrm{\ΔP}})---\left(11\right).$

如图8所示，曲线a为H＝10s，K_L＝2的微电网在不同功率缺额时频率降至47Hz的时间曲线。曲线横坐标对应功率缺额百分比，纵坐标对应最大减载时刻。例如功率缺额80％的时候，必须在0.8s之前采取措施将多余负荷切除，否则频率将低于47Hz。

区域1为曲线a的停滞区域，此时的功率缺额可以由负荷效应来平衡，频率不会进一步下降。区域2为曲线a的减载区域，此时功率缺额较大，频率持续下降。区域3为曲线a的崩溃区域，频率已经下降到最低允许值，造成频率崩溃。功率缺额很大时，频率下降很快，可利用的时间很短。一般实时减载应在扰动后0.5s内动作，此时即使100％的功率缺额下，频率也不会降低到47Hz。

根据计算出的t_max，可以确定减载的轮次n，每次减载量为ΔP_i：

$\mathrm{\Δ}{P}_i=K_i\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{total}}=K_i\frac{{2H}_{\mathrm{ec}}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{meas}}}{\mathrm{dt}}---\left(12\right)$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_i=1---\left(13\right)$

完成调节所需时间：

T＝n*t_a≤t_max (14)

b、a分别为功率不足时频率降至49Hz、48Hz、47Hz的时间曲线。功率缺额为0.3P_e时，采用传统低频减载时，微电网频率从e点经0.72s降至49Hz，到达x点。此时第一轮减负荷动作，切掉0.1P_e的负荷，运行点跃迁到f点。此时功率缺额为0.2P_e，经1.44s(f→y)频率降到48Hz，第二轮减负荷动作，频率开始恢复(y→z)。减负荷耗用的总时间为t_e→x+t_f→y。所以运行点在区域2中时，需要在到达区域3之前减掉足够的负荷，使运行点进入区域1。采用实时减载时，在频率尚未到达x点前，已经完成减载，运行点直接跃迁到区域1中。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)确定微电网的等效惯量常数，计算微电网的功率差额，对微电网内的扰动幅度进行估计；

(2)分别通过储能系统的频率响应有功控制和风力涡轮机的下垂控制来减缓频率的变化速度；

(3)利用旋转动能、负荷调节效应和分布式电源调节能力来平衡微电网内的初始功率缺额，根据功率差额，计算出需要减载的功率，通过各种功率缺额下对减载时间的要求，得到无旋转备用时的系统频率动态特性；

所述步骤(1)中，确定微电网的等效惯量常数H的方法为：

在包含混合新能源发电的配电网中，等效惯量常数H通过以下公式进行定义：

但对不同类型的发电机，等效惯量常数H的定义是不同的；同步发电机的H_SG

其中，J是转子的转动惯量kg·m²,ω_m是转子的额定转速rad/s，

对于定速主动失速风场的H_WF：

J是每台风机的转动惯量，N是投入运行的风机台数；ω_mi是风机i的运行速度；

所述步骤(1)中，当风电场、光伏电站和储能装置通过背靠背的电力电子变换器接入系统时，它们对系统贡献的等效惯量常数均为0，但如果附加了虚拟惯量模拟环节的风电场、光伏电站和储能装置，则其等效惯量常数并不为零；此时需要在线估计分布式电源的等效惯量常数；

所述步骤(1)中，通过每一个分布式电源出口安装的子控制器采集分布式电源出口的功率和频率变化率，估计该分布式电源的等效惯量常数，令计算的数据窗长度为N₁*t_s，其中N₁为采样点个数，t_s为采样间隔；数据窗间隔长度取N₂*t_s，则估计出的等效惯量常数为：

$2H_{eq}=-\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_{pos}-{\stackrel{\‾}{P}}_{pre}}{\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{pos}-\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{pre}}---\left(4\right)$

${\stackrel{\‾}{P}}_{pre}=\frac{1}{N_1}\underset{1=1}{\overset{N_1}{\Σ}}P\left(i\right),{\stackrel{\‾}{P}}_{pos}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\Σ}}P\left(i\right)$

$\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{pre}=\frac{1}{N_1}\underset{1=1}{\overset{N_1}{\Σ}}\frac{df}{dt}\left(i\right),\stackrel{\‾}{R}{\stackrel{\‾}{F}}_{pos}=\frac{1}{N_1}\underset{i=N_1+N_2+1}{\overset{2N_1+N_2}{\Σ}}\frac{df}{dt}\left(i\right)$

其中，P(i)和为分布式电源出口第i个采样点的功率和频率变化率采样值，N₁和N₂取值范围为3-5；微电网中的每一次扰动，子控制器都将估计分布式电源的等效惯量常数，并将该估计值上传给微电网主控制器。

2.如权利要求1所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(1)中，微电网内的扰动幅度估计方法为：设每台发电机的等效惯量常数为H_i，在发电机端口测得频率变化率为得到发电机端口的不平衡功率Δp_i，即发电机机械功率p_mi和电磁功率p_ei之间的不平衡功率：

$\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{dt}=p_{mi}-p_{ei}={\mathrm{\Δp}}_i---\left(5\right)$

其中，f_n为电网额定频率；在具有N台发电机的系统中，所有发电机发出功率和所有负荷消耗的功率之间的不平衡功率表示为：

${\mathrm{\Δp}}_{total}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Δp}}_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N\frac{2H_i}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_i}{dt}=\frac{2H_{ec}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{ec}}{dt}---\left(6\right)$

其中,

$H_{ec}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_i$

$f_{ec}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_i{f}_i/\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_i$

H_ec和f_ec分别是等效惯量常数和系统等效惯量中心的频率。

3.如权利要求1所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(1)中，在微电网中，忽略计算系统等效惯量中心的频率f_ec，直接计算微电网并网点母线的频率f_meas，简化配电网中的扰动幅度估计为：

${\mathrm{\ΔP}}_{total}=\frac{2H_{ec}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{meas}}{dt}=\frac{2}{f_n}(H_{SG}+H_{WF}+H_{PV}+H_{battery})\frac{{\mathrm{df}}_{meas}}{dt}---\left(8\right);$

其中，H_PV和H_battery分别为光伏电站和电池的等效惯量常数。

4.如权利要求1所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(2)中，储能系统的频率响应有功控制，即下垂控制方法为：使用系统频率作为输入信号，当系统频率变化时，电池动态的改变功率输出；

所述步骤(2)中，风力涡轮机的下垂控制方法为：以系统频率作为输入信号，当系统频率变化时，风力涡轮机的参考力矩随之动态变化。

5.如权利要求1所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(3)中，通过计算系统功率差额，然后计算出需要减载的功率，

$P_{shedding}=\frac{2H_{ec}}{f_n}\frac{{\mathrm{df}}_{meas}}{dt}-k\mathrm{\φ}---\left(10\right)$

其中k为调节系数，取值范围为0～1；

其中，微电网的负荷调节能力φ：

φ＝ΔP_G-ΔP_L＝-K_GΔfP_Ge-K_LΔfP_Le＝-K_SΔfP_Ge (9)

Δf――微电网稳定后的频率偏差，与一次调频的调节范围有关；

K_G――发电机的功率－频率特性系数；

K_L――负荷频率调节效应系数；

P_Ge,P_Le――微电网的额定发电功率和额定负荷功率。

6.如权利要求1所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(3)中，为减少切负荷量，应充分考虑发电机调节能力和负荷调节效应，即提高k的值；而为使微电网迅速恢复到额定频率，则需要切负荷量接近功率缺额，即减小k的值；当k＝1时，系统仍会较长时间停留在低频状态，恢复过程缓慢；k＝0时，系统将很快恢复到额定频率；根据发电机的类型和调速系统响应特性确定合理的调节系数k。

7.如权利要求6所述的一种微电网自平衡快速减负荷控制方法，其特征是：所述步骤(3)中，为了能及时减掉多余负荷，阻止频率的持续下降，需要得到各种功率缺额下对减载时间的要求；得到无旋转备用时的系统频率动态特性，推导出不同功率缺额时频率下降到某一定值的时间，即最大减载时刻－功率缺额(t－dP)曲线：

$t_{max}=-\frac{H}{K_L}ln(1-\frac{{\mathrm{\ΔfK}}_L}{f_n\mathrm{\Δ}P})---\left(11\right);$

根据计算出的t_max，确定减载的轮次n，每次减载量为ΔP_i：

${\mathrm{\ΔP}}_i=K_i{\mathrm{\ΔP}}_{total}=K_i\frac{2H_{ec}}{f_n}\·\frac{{\mathrm{df}}_{meas}}{dt}---\left(12\right);$

$\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{K}_i=1---\left(13\right);$

完成调节所需时间：

T＝n*t_a≤t_max (14)。