CN110120686B - 一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于新能源承载力分析技术领域，尤其涉及一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法，包括：步骤1：分析系统频率响应特性曲线，确定决定系统频率变化的关键参数；步骤2：根据系统频率变化的约束条件，通过仿真获得系统在最大扰动下的极限转动惯量；步骤3：通过将系统在线估计所得的转动惯量与极限转动惯量进行比较来评估新能源的承载力。此种方法能够根据系统的运行情况实时给出系统的新能源承载能力，对于确保新能源的有效利用和系统的安全稳定运行具有重要意义。解决了在电力系统中新能源渗透率较大的情况下，系统发生功率不平衡时，通过分析频率变化率和频率偏移量，能够及时判断系统频率失稳并发出预警。

Description

一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法
技术领域
本发明属于新能源承载力分析技术领域，尤其涉及一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法。
背景技术
目前，对于电力系统的新能源承载力的研究通常根据全网的数据，采用BPA、PSASP等软件进行计算，从频率稳定、电压稳定、暂态稳定等方面评估系统的新能源承载能力，这些方法都是通过离线计算来获得新能源的承载力。而根据系统实际运行状态实时评估新能源承载力的方法研究尚有空白。如果能够根据系统的运行情况对系统当前的新能源承载能力进行评估，对于确保新能源的有效利用和系统的安全稳定运行具有重要意义。
但是由于新能源发电机组大多通过电力电子设备并网，因此，对系统动态表现出无惯性或者弱惯性，基本不响应系统频率变化。此外，为获得最大输出功率，新能源机组通常运行在最大功率跟踪状态，无备用容量，不能响应系统的频率变化。目前，我国建设了大量的特高压交直流输电系统用于输送新能源电力，输电容量巨大，系统存在大功率扰动的风险。随着新能源渗透率的增加，挤压了同步发电机的发电功率，系统的转动惯量减小，当系统中出现不平衡功率时，系统的频率特性变差，频率波动也会增大。所以，如何基于频率约束条件对系统转动惯量进行在线估计，进而根据系统等效转动惯量对新能源承载力预警是亟待解决的技术问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法，包括：
步骤1：分析系统频率响应特性曲线，确定决定系统频率变化的关键参数；
步骤2：根据系统频率变化的约束条件，通过仿真获得系统在最大扰动下的极限转动惯量；
步骤3：通过将系统在线估计所得的转动惯量与极限转动惯量进行比较来评估新能源的承载力。
所述关键参数为最大频率偏移量和频率变化率。
所述关键参数与有功功率不平衡量的关系式为：
Figure GDA0002621594390000021
式中，TJeq为系统等效惯性时间常数，D为负载阻尼系数，Δf为最大频率偏移量，dΔf/dt为频率变化率，P传统表示传统发电机功率，P新能源表示新能源发电输出功率，P负载表示系统中的总负载。
所述系统等效惯性时间常数用系统转动惯量计算：
Figure GDA0002621594390000022
式中，TJeq为系统等效惯性时间常数，TJ1、TJ2、…、TJn为系统中参与发电的单台机组的转动惯量，SB1、SB2、…、SBn为系统中参与发电的单台机组的基准容量，SN为系统中发电机总容量。
所述步骤2具体包括：通过PSASP搭建系统模型，不断增大系统新能源渗透率，模拟最大扰动使系统的最大频率偏移量和频率变化率达到临界值，此时的新能源的渗透率就是系统的极限渗透率，并求得系统的转动惯量，以此作为最大扰动下的极限转动惯量。
所述评估的标准为：当转动惯量大于等于1.1倍极限转动惯量时，系统运行稳定，频率失稳风险小，新能源承载力强；当转动惯量小于等于极限转动惯量时，转动惯量低于极限，系统存在频率稳定风险，新能源承载力弱。
本发明的有益效果：
本发明提出了一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法。此种方法能够根据系统的运行情况实时给出系统的新能源承载能力，对于确保新能源的有效利用和系统的安全稳定运行具有重要意义。解决了在电力系统中新能源渗透率较大的情况下，系统发生功率不平衡时，通过分析频率变化率和频率偏移量，能够及时判断系统频率失稳并发出预警。
附图说明
图1为本发明实现流程图；
图2为电力系统典型频率下降曲线；
图3为本发明通过MATLAB/simulink仿真的到的系统等效转动惯量发生变化时的系统频率响应曲线。
具体实施方式
下面结合附图，对实施例作详细说明。
如图1所示，本发明分析了系统典型频率响应特性曲线，确定决定系统频率变化的关键参数，通过仿真验证系统转动惯量对于系统频率的影响，并根据系统频率约束条件获取系统在可能发生的最大扰动下的极限转动惯量，在线估计系统惯量，进而提出一种基于电力系统在线惯量估计与新能源承载力预警的方法。具体步骤如下：
首先，本发明分析了系统频率响应曲线，确定了决定系统频率变化的关键参数。
当发电功率小于负载功率，系统频率下降，此时系统发电机依靠惯性释放自身的旋转动能以及调速系统来响应系统频率变化。电网中典型的频率下降曲线如图2所示。
电力系统频率跌落用最大频率偏移量Δfmax，频率变化率dΔf/dt，稳态频率偏差Δfn和频率下降时间Tnadir等指标来衡量。其中最大频率偏移量和频率变化率是两个最重要的指标，用来触发电力系统中的保护控制装置。采用式(1)来反映含高比例新能源的电力系统频率变化与有功功率不平衡量的关系。
Figure GDA0002621594390000041
式中TJeq为系统等效惯性时间常数，D为负载阻尼系数，ΔP表示功率不平衡量，P传统表示传统发电机功率，P新能源表示新能源发电输出功率，P负载表示系统中的总负载。
结合图2能够得出，当系统发生功率不平衡扰动，引起系统频率下降，在频率变化的开始阶段，此时频率偏移量Δf还非常小，系统中的频率变化率将主要与不平衡功率的量ΔP和系统的惯性时间常数有关；系统达到最大频率偏移量时，dΔf/dt为0，最大频率偏移量将取决于功率不平衡量ΔP和负载阻尼系数D。
惯性时间常数反映系统惯量，是与系统频率响应特性密切相关的参数。其主要与系统中参与运行的发电机转子转动惯量有关，定义如式(2)所示。
Figure GDA0002621594390000042
其中，J是发电机转子转动惯量，ωmB是发电机额定机械转速，WK是发电机转子动能，SB是机组基准容量。
对一个具有多台发电机组的系统来说，系统转动惯量的计算公式如式(3)所示。
Teq＝TJ1SB1+TJ2SB2+...+TJnSBn (3)
其中Teq为系统中的等效转动惯量，TJ1、TJ2、…、TJn为系统中参与发电的单台机组的转动惯量，SB1、SB2、...、SBn为系统中参与发电的单台机组的基准容量，SN为系统中发电机总容量。
对于新能源机组，由于其对电网呈现的弱惯性甚至无惯性特性，在计算电网的转动惯量时，简化考虑取其转动惯量TJ新能源为0，因此当系统中新能源机组接入量增大时，新能源机组取代了部分常规机组，电网的转动惯量减小。
对于新能源机组，由于其对电网呈现的弱惯性甚至无惯性特性，在计算电网的转动惯量时，简化考虑取其转动惯量TJ新能源为0，因此当系统中新能源机组接入量增大时，新能源机组取代了部分常规机组，电网的转动惯量减小。
转动惯量与系统等效惯性时间常数的关系如式(4)所示，
Figure GDA0002621594390000051
由此可知，当系统等效转动惯量减小，系统等效惯性时间常数减小，系统的频率变化率增大。
同时，系统中参与频率调节的发电机的调速器特性会对功率不平衡量ΔP＝P传统+P新能源-P负载产生影响，对于新能源机组来说，考虑到其工作在最大功率跟踪状态，无法增加输出功率来响应系统频率变化，因此取其发电功率P新能源不变。当新能源机组发电占比增大时，系统中发生功率不平衡扰动后，系统中最大频率偏移量增大。
因此，当系统中新能源机组占比增大时，系统发生功率不平衡时，系统的初始频率变化率和最大频率偏移量均增大，频率特性变差。
系统中的频率响应主要与系统的等效转动惯量Teq、系统的等值阻尼常数D、功率不平衡量ΔP相关。其中新能源渗透率主要影响系统的等效转动惯量Teq。
下面通过MATLAB/Simulink仿真，验证了系统中Teq对频率响应的影响。
设置系统中等值阻尼时间常数D＝10,负荷增加0.1pu(ΔPL＝0.1)，选择系统发电机总容量SN为40MW，取标幺值0.4，因此Teq分别取2MW·s、4MW·s、8MW·s进行仿真，得到不同转动惯量下的系统频率响应曲线如下图3所示。
由图3可以得到，当系统中Teq减小时，发生功率不平衡扰动时，最大频率偏移量Δfmax与频率变化率dΔf/dt均增大。因此，当系统中新能源机组接入量增大时，系统中常规机组容量被压缩，转动惯量减小，发生故障时，频率响应曲线变化迅速，可能会超过电网的频率稳定限度。
由此可以证明，系统转动惯量可以反映系统频率的变化，进而证明了通过在线估计系统转动惯量进行新能源承载力评估的合理性。系统转动惯量小，说明系统频率稳定性较差，新能源可接入比例较低；反之，说明系统频率稳定性较好，可继续接纳更多新能源。
其次，本发明根据系统频率变化的约束条件，通过仿真获取系统在可能发生的最大扰动下的极限转动惯量。
在电力系统中，当出现故障使频率下降时，一般要求最大频率偏移量不超过±0.2Hz，对于频率变化率限制，我国未针对该指标提出具体的标准，一些国家对该指标提出了低于0.4Hz/s和0.6Hz/s的标准，在本发明中，取最大频率变化率限制为0.5Hz/s。
通过PSASP搭建系统模型，不断增大系统新能源渗透率，以系统中可能发生的最大扰动(联络线断开或最大发电机组跳闸等)使系统的最大频率偏移量Δfmax和频率变化率d△f/dt达到临界值，此时的新能源的渗透率就是系统的极限渗透率，并根据式(4)求得系统的转动惯量，以此作为最大扰动下的极限转动惯量Tc。
最后，本发明根据式(5)对电力系统惯量进行在线估计，
Figure GDA0002621594390000061
将实时估计的等效转动惯量Teq与最大扰动下的极限转动惯量Tc进行对比，具体标准如下：
T<sub>eq</sub>&gt;1.1T<sub>c</sub> 系统稳定运行，频率失稳风险小
1.1T<sub>c</sub>&gt;T<sub>eq</sub>&gt;T<sub>c</sub> 转动惯量接近极限
T<sub>eq</sub>≤T<sub>c</sub> 转动惯量低于极限，系统存在频率稳定风险，新能源承载力弱
如果在线估计得到的系统等效转动惯量低于极限，则表明当前系统频率稳定性差，电力系统对于新能源的接纳能力较弱，此时则需要根据实际需求调整新能源接入规模；反之，在线估计得到的等效转动惯量未达到极限值，说明系统频率稳定性较好，新能源承载力较强，可适当增加新能源接入规模，实现其有效利用。
此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法，其特征在于，包括：
步骤1：分析系统频率响应特性曲线，确定决定系统频率变化的关键参数；
步骤2：根据系统频率变化的约束条件，通过仿真获得系统在最大扰动下的极限转动惯量；
步骤3：通过将系统在线估计所得的转动惯量与极限转动惯量进行比较来评估新能源的承载力；
所述步骤1中的关键参数为最大频率偏移量和频率变化率；关键参数与有功功率不平衡量的关系式为：
Figure FDA0002772430630000011
式中，TJeq为系统等效惯性时间常数，D为负载阻尼系数，Δf为最大频率偏移量，d△f/dt为频率变化率，P传统表示传统发电机功率，P新能源表示新能源发电输出功率，P负载表示系统中的总负载；
系统等效惯性时间常数用系统转动惯量计算：
Figure FDA0002772430630000012
式中，TJeq为系统等效惯性时间常数，TJ1、TJ2、…、TJn为系统中参与发电的单台机组的转动惯量，SB1、SB2、…、SBn为系统中参与发电的单台机组的基准容量，SN为系统中发电机总容量；
所述步骤2具体包括：通过PSASP搭建系统模型，不断增大系统新能源渗透率，模拟最大扰动使系统的最大频率偏移量和频率变化率达到临界值，此时的新能源的渗透率就是系统的极限渗透率，并求得系统的转动惯量，以此作为最大扰动下的极限转动惯量；
所述步骤3评估的标准为：当转动惯量大于等于1.1倍极限转动惯量时，系统运行稳定，频率失稳风险小，新能源承载力强；当转动惯量小于等于极限转动惯量时，转动惯量低于极限，系统存在频率稳定风险，新能源承载力弱。
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