CN110797908B - 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法 - Google Patents

一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110797908B
CN110797908B CN201910760599.1A CN201910760599A CN110797908B CN 110797908 B CN110797908 B CN 110797908B CN 201910760599 A CN201910760599 A CN 201910760599A CN 110797908 B CN110797908 B CN 110797908B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
formula
transfer function
frequency
fluctuation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910760599.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110797908A (zh
Inventor
卜京
汪成根
殷明慧
邹云
刘建坤
周前
张宁宇
谢云云
张飞云
孙莹
卞婉春
郑铭洲
夏凡吴双
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Science and Technology
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Nanjing University of Science and Technology
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Science and Technology, Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd filed Critical Nanjing University of Science and Technology
Priority to CN201910760599.1A priority Critical patent/CN110797908B/zh
Publication of CN110797908A publication Critical patent/CN110797908A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110797908B publication Critical patent/CN110797908B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/76Power conversion electric or electronic aspects

Landscapes

  • Control Of Eletrric Generators (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法。该方法为:首先建立风电并网中的网侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路;将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率;然后建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数;接着建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发直流电容振荡频率的风速波动频段;最后利用粒子群算法协调优化机侧和网侧控制器参数,使得相应模态阻尼比最大,从而达到抑制低频振荡的效果。本发明具有结构简单、硬件成本低、可靠性高的优点。

Description

一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法
技术领域
本发明属于电力系统稳定与控制技术领域,特别是一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法。
背景技术
在众多的可再生能源之中,风能分布广泛,风力发电成本相对较低,具有较大的商业潜力和活力。风能的使用过程清洁无污染,为中国社会主义现代化建设提供稳定的电力供应的同时,也能较好地缓解环境保护与经济发展之间的矛盾。另外风电场不会大规模占用肥沃的土地资源,不会影响种植业和农牧业的正常生产,因为风电资源比较丰富的地区,往往在偏远的荒滩或者山地,风力能源的开发往往也会带动旅游业的发展。随着国家在政策上对可再生能源发电的大力支持,我国的风电建设也进入了一个快速发展的时期。
风电作为一种可再生能源,具有波动性和间歇性的特点,此外由于风力资源分布的特点,大型风力发电场往往位于相对比较偏远的地区,而这些地区往往负荷相对较小,需要通过长距离输电线路接入电网,因此风电接入对电力系统阻尼特性的影响显得尤为突出,所以研究风速波动引起的系统低频振荡的抑制方法,是风电并网安全稳定运行迫切需要解决的问题,也是对大规模风电接入后的系统进行分析时需要解决的首要问题。
由于风机并网结构复杂,传统的小信号分析方法建模维度大,目前还没有一种方法能够从机理详细描述风速波动的频率对网侧安全稳定运行的影响,这就导致了控制器参数的协调优化是6个控制器12个参数联调,优化问题维度较大。现有的分析虽然能简化线路,但是却没有综合考虑全系统的交互影响,无法全面考虑系统的各种运行方式和风电场风速条件。
发明内容
本发明的目的在于提供一种结构简单、硬件成本低、可靠性高的基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,包括以下步骤:
步骤1、建立风电并网中的网侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路;
步骤2、将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率;
步骤3、建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数;
步骤4、建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发步骤2所述的直流电容振荡频率的风速波动频段;
步骤5、利用粒子群算法协调优化机侧和网侧控制器参数,使得相应模态阻尼比最大,从而抑制低频振荡。
进一步地,步骤1所述的建立风电并网中的网侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路,具体如下:
步骤1.1、风电并网中的网侧模型分为电力电子设备群的雅克比传递函数矩阵JGm(s)和交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s):
Figure BDA0002170115100000021
其中,ΔP表示网侧有功功率的波动值,ΔQ表示网侧无功功率的波动值,Δθ表示网侧电压相角的波动值,ΔU表示网侧电压波动值,U表示网侧电压幅值;
步骤1.2、交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s)为:
Figure BDA0002170115100000022
其中,J(s)表示交流电网有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JPU(s)表示交流电网有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,J(s)表示交流电网无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JQU(s)表示交流电网无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
式中,
Figure BDA0002170115100000023
其中,
Figure BDA0002170115100000031
其中ω0为工频角速度;Pi=diag(PL1,PL2,…,PLn),Pi为电力电子设备输出功率以单位容量为基准的标幺值,PL1,PL2,…,PLn表示并网线路注入节点1,2,…,n的功率;M为节点i、j间注入电流的余弦值;N为节点i、j间注入电流的正弦值;
其中:
Figure BDA0002170115100000032
式中,Ui、Uj表示节点i和节点j的节点电压;θij表示节点i和节点j间的电压相角差;
Bij为消去无穷大电网所连节点后的节点导纳矩阵B中的元素,具体表达式为:
Figure BDA0002170115100000033
式中,Lij表示节点i和节点j间传输线上的电感;n为线路所含节点总数;
步骤1.3、设定在自身基准容量下,各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵均相同,将各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵转换到系统容量下,得到包含所有电力电子设备动态的雅可比传递函数矩阵JGm(s)和对应的传递函数分别为:
Figure BDA0002170115100000034
式中,SB=diag(SB1,SB2,…,SBn),SBi分别为第i台设备的容量;
Figure BDA0002170115100000035
符号表示Kronecker积;G(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GPU(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,G(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GQU(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
设定风速恒定,即风机出力恒定,则直流电容环节为:
Figure BDA0002170115100000041
式中,ΔVdc表示直流电容两端电压波动量;ΔPg表示网侧有功功率波动量;C表示直流电容值;Vdc0表示直流电容两端电压稳态值;
将式(7)代入到JGm(s)中,得到包含直流电容环节的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure BDA0002170115100000042
式中,G1(s)为功率外环控制回路的传递函数;G2(s)为电流内环控制回路传递函数;GPLL(s)为锁相环控制回路的传递函数;L为滤波器电感;Id为网侧d轴电流;Iq为网侧q轴电流;Ud为并网电压;
步骤1.4、将Jnetm(s)和JGm(s)的具体形式代入式(1)得多馈入系统的闭环特征方程为:
Figure BDA0002170115100000043
式中,det(*)表示行列式;
将式(9)中各项同时左乘矩阵
Figure BDA0002170115100000044
系统的闭环特征方程变为:
Figure BDA0002170115100000045
式中,Pb=Pi/SBi,Qb=Qi/SBi;In∈Rn×n为单位矩阵;Jeq为拓展导纳矩阵,表达式为:
Figure BDA0002170115100000051
拓展导纳矩阵Jeq能够进行特征值分解且所有的特征值均为正数,最小值特征值的代数重数和几何重数均为1,因此,存在可逆矩阵W能够对Jeq进行相似对角变换,满足
W-1JeqW=Λ=-diag(λi) (12)
式中,Λ表示Jeq的第i个特征值λi按顺序排列的对角阵;diag表示行列式;
步骤1.5、由于式(10)中G(s)In、GPU(s)In、G(s)In、GQU(s)In、diag(Pb)和diag(Qb)均为对角矩阵,故将式(12)代入式(10)得:
Figure BDA0002170115100000052
此时,系统闭环特征方程式(8)中各项均为对角矩阵,故式(8)再写成如下形式:
Figure BDA0002170115100000053
式中,
Figure BDA0002170115100000054
表示行列式相乘;
c1(s)×c2(s)…×cn(s)=0 (15)
式中,ci(s)表示系统第i个支路的闭环方程;
其中
Figure BDA0002170115100000055
多馈入系统的闭环特征方程中每个因式ci(s)与单馈入系统的闭环特征方程形式完全相同,所以n馈入系统的闭环特征方程即为n个单馈入系统闭环特征方程的乘积。
进一步地,步骤2所述的将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率,具体如下:
步骤2.1、将Vdc的波动用正弦函数表示,因为传递函数由频域表示,所以对其进行拉布拉斯变换,得到:
Figure BDA0002170115100000056
式中,ω1表示直流电容振荡频率;
步骤2.2、将式(17)代入到JGm(s)中,得到包含电容波动的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure BDA0002170115100000061
步骤2.3、通过扫频法,对比不加波动和加入波动的特征根,得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率ω1
进一步地,步骤3所述的建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数,具体如下:
步骤3.1、设定网侧功率无波动,建立直流电容模型:
Figure BDA0002170115100000062
式中,ΔVdc表示直流电容两侧电压波动值;ΔPw表示机侧有功功率波动值;
步骤3.2、建立机侧模型,从风机到直流电容的雅克比传递函数矩阵为:
Figure BDA0002170115100000063
式中,vds0、vqs0分别为定子d轴和q轴稳态电压;ids0、iqs0分别为为定子d轴和q轴稳态电流;JM为风机转动惯量;p为风机极对数;ψ为永磁风机磁链值;Δω为机侧转速波动值;A表示机侧有功功率波动与ids0有关的值;B表示机侧有功功率波动与vds0有关的值;C表示机侧有功功率波动与iqs0有关的值;
步骤3.3、将直流电容模型代入式(20)得转速对直流电容两端电压的传递函数为:
Figure BDA0002170115100000071
进一步地,步骤4所述的建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发步骤2所述的直流电容振荡频率的风速波动频段,具体如下:
步骤4.1、以风速vwind为输入变量,得到风机输出功率与风速的关系为:
Figure BDA0002170115100000072
式中,ρ为空气密度;pi为圆周率;R为风机叶片长度;vwind为风速;Pm为风机输出功率;
步骤4.2、将风速波动用正弦函数表示:
Figure BDA0002170115100000073
式中,vwind0为风速稳态值;ωwind表示风速振荡频率;
则发电机与风速相关的轴系模型为:
Figure BDA0002170115100000074
式中,Jw表示发电子转动惯量;Tm表示发电机机械转矩;Te表示发电机电磁转矩;ωm0表示发电机转子转速稳态值;
步骤4.3、对式(24)进行线性化,得到风速对转速的影响,使用扫频法得到能够激发直流电容电压低频振荡的风速波动频段;
步骤4.4、分析各控制器参数对该振荡模态的影响,得到主导振荡模态,并对小信号进行验证。
进一步地,步骤5所述的利用粒子群算法协调优化机侧和网侧控制器参数,使得相应模态阻尼比最大,从而抑制低频振荡,具体如下:
步骤5.1、以锁相环控制回路比例参数PLLl和积分参数PLLi,机侧控制器的功率外环比例参数kp1、功率外环积分参数ki1、定子d轴电流内环比例参数kp2、定子d轴电流内环积分参数ki2、定子q轴电流内环比例参数kp3和定子q轴电流内环积分参数ki3,网侧控制器功率外环比例参数gp1、功率外环积分参数gi1、网侧d轴电流内环比例参数gp2、网侧d轴电流内环积分参数gi2、网侧q轴电流内环比例参数gp3和网侧q轴电流内环积分参数gi3作为优化变量,以风速波动引起的振荡模态为目标模式,以目标模式阻尼比最大化为优化目标,建立多控制器的参数协调优化模型:
Figure BDA0002170115100000081
式中,ηi为目标模式i的权系数,根据电力系统的实际情况由调度部门确定,以体现调度部门对不同目标模式的关心程度;ζi为目标模式i的阻尼比;K为目标模式数量;F为目标模式的最大系统阻尼比;max()表示取最大值;∑表示求和函数;
步骤5.2、在网侧和机侧控制器参数协调优化抑制振荡的过程中,需要满足下述约束条件:(1)风速波动引起的振荡模态的阻尼比需要大于设定的阈值ρ0;(2)其他不需优化的振荡模式的阻尼比不得低于设定的阈值ρ1,同时当不需优化的的振荡模式阻尼比出现跌落时,跌落的幅度需要在下限值约束以内;(3)所需优化的控制器参数需要满足其自身的参数约束;
则得到协调优化的约束条件为:
Figure BDA0002170115100000082
式中,kp-x,y为第x个控制器的第y个比例系数;kp-x,y-max与kp-x,y-min分别为kp-x,y相应的上、下限值;ki-x,y为第x个控制器的第y个积分系数;ki-x,y-max与ki-x,y-min分别为ki-x,y相应的上、下限值;ρ0i1为给定的目标模式i的阻尼比阈值;ρ0i2为控制器初始参数下目标模式i的阻尼比;ξk为非目标模式k的阻尼比;Δξk为非目标模式k协调优化前后的阻尼比变化量;ρ1k为给定的非目标模式k的阻尼比阈值;ρ2k为给定的非目标模式k的阻尼比变化百分比,其值为正数;
步骤5.3、由步骤4.4得到目标振荡模态的主导控制器参数,使用粒子群算法求解不同主导控制器参数,得到式(25)所示目标函数最大时对应的该控制器参数值,即得到该种模态的阻尼比最大时的控制器参数值,从而抑制了该模式的振荡。
本发明与现有技术相比,其显著优点在于:(1)兼具了广义短路比法和小信号分析法的优点,既简化了线路,又综合考虑了风速的频率对风电并网全系统小干扰稳定的影响,从机理上详细分析了风速对风电系统的影响,对研究风速波动与系统产生强迫振荡的问题分析具有指导意义;(2)针对风速波动与系统产生的强迫振荡问题,未连入阻尼控制器和其他抑制器件,节省了硬件成本;(3)通过联调机侧和网侧控制器对风电并网低频振荡进行抑制,由于从机理上分析了风速波动频率的影响,从而简化了控制器参数寻优的维度,极大的简化了风速引起的低频振荡的抑制步骤。
附图说明
图1是本发明基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法的流程示意图。
图2是本发明中广义短路比法多馈入系统的电路结构图。
图3是本发明实施例中用广义短路比法进行网侧线路简化的仿真结果示意图。
图4是本发明实施例中风速频率激发系统强迫振荡的系统幅频特性曲线图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
结合图1,本发明基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,包括以下步骤:
步骤1、使用广义短路比法建立风电并网机侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路,具体如下:
步骤1.1、结合图2,风电并网中的机侧模型分为电力电子设备群的雅克比传递函数矩阵JGm(s)和交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s):
Figure BDA0002170115100000091
其中,ΔP表示网侧有功功率的波动值,ΔQ表示网侧无功功率的波动值,Δθ表示网侧电压相角的波动值,ΔU表示网侧电压波动值,U表示网侧电压幅值;
步骤1.2、交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s)为:
Figure BDA0002170115100000092
其中,J(s)表示交流电网有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JPU(s)表示交流电网有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,J(s)表示交流电网无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JQU(s)表示交流电网无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
式中,
Figure BDA0002170115100000101
其中,
Figure BDA0002170115100000102
其中ω0为工频角速度;Pi=diag(PL1,PL2,…,PLn),Pi为电力电子设备输出功率以单位容量为基准的标幺值,PL1,PL2,…,PLn表示并网线路注入节点1,2,…,n的功率;M为节点i、j间注入电流的余弦值;N为节点i、j间注入电流的正弦值;
其中:
Figure BDA0002170115100000103
式中,Ui、Uj表示节点i和节点j的节点电压;θij表示节点i和节点j间的电压相角差;
Bij为消去无穷大电网所连节点后的节点导纳矩阵B中的元素,具体表达式为:
Figure BDA0002170115100000104
式中,Lij表示节点i和节点j间传输线上的电感;n为线路所含节点总数;
步骤1.3、设定在自身基准容量下,各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵均相同,将各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵转换到系统容量下,得到包含所有电力电子设备动态的雅可比传递函数矩阵JGm(s)和对应的传递函数分别为:
Figure BDA0002170115100000105
式中,SB=diag(SB1,SB2,…,SBn),SBi分别为第i台设备的容量;
Figure BDA0002170115100000111
符号表示Kronecker积;G(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GPU(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,G(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GQU(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
设定风速恒定,即风机出力恒定,则直流电容环节为:
Figure BDA0002170115100000112
式中,ΔVdc表示直流电容两端电压波动量;ΔPg表示网侧有功功率波动量;C表示直流电容值;Vdc0表示直流电容两端电压稳态值;
将式(7)代入到JGm(s)中,得到包含直流电容环节的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure BDA0002170115100000113
式中,G1(s)为功率外环控制回路的传递函数;G2(s)为电流内环控制回路传递函数;GPLL(s)为锁相环控制回路的传递函数;L为滤波器电感;Id为网侧d轴电流;Iq为网侧q轴电流;Ud为并网电压;
步骤1.4、将Jnetm(s)和JGm(s)的具体形式代入式(1)得多馈入系统的闭环特征方程为:
Figure BDA0002170115100000121
式中,det(*)表示行列式;
将式(9)中各项同时左乘矩阵
Figure BDA0002170115100000122
系统的闭环特征方程变为:
Figure BDA0002170115100000123
式中,Pb=Pi/SBi,Qb=Qi/SBi;In∈Rn×n为单位矩阵;Jeq为拓展导纳矩阵,其表达式为:
Figure BDA0002170115100000124
拓展导纳矩阵Jeq可以进行特征值分解且所有的特征值均为正数,最小值特征值的代数重数和几何重数均为1,因此,存在可逆矩阵W可对Jeq进行相似对角变换,满足
W-1JeqW=Λ=-diag(λi) (12)
式中,Λ表示Jeq的第i个特征值λi按顺序排列的对角阵;diag表示行列式;
步骤1.5、由于式(10)中G(s)In、GPU(s)In、G(s)In、GQU(s)In、diag(Pb)和diag(Qb)均为对角矩阵,故将式(12)代入式(10)得::
Figure BDA0002170115100000125
此时,系统闭环特征方程式(8)中各项均为对角矩阵,故式(8)再写成如下形式:
Figure BDA0002170115100000126
式中,
Figure BDA0002170115100000127
表示行列式相乘;
c1(s)×c2(s)…×cn(s)=0 (15)
式中,ci(s)表示系统第i个支路的闭环方程;
其中
Figure BDA0002170115100000128
多馈入系统的闭环特征方程中每个因式ci(s)与单馈入系统的闭环特征方程形式完全相同,所以n馈入系统的闭环特征方程即为n个单馈入系统闭环特征方程的乘积,简化了计算维度。
对上述模型进行仿真,图3为仿真结果示意图,可见多馈入系统可以用n个单馈入系统精选等值。
步骤2、将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率,具体如下:
步骤2.1、将Vdc的波动用正弦函数表示,因为传递函数由频域表示,所以对其进行拉布拉斯变换,得到:
Figure BDA0002170115100000131
式中,ω1表示直流电容振荡频率;
步骤2.2、将式(17)代入到JGm(s)中,得到包含电容波动的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure BDA0002170115100000132
步骤2.3、通过扫频法,对比不加波动和加入波动的特征根,得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率ω1
步骤3、建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数,具体如下:
步骤3.1、设定网侧功率无波动,建立直流电容模型:
Figure BDA0002170115100000141
式中,ΔVdc表示直流电容两侧电压波动值;ΔPw表示机侧有功功率波动值;
步骤3.2、建立机侧模型,从风机到直流电容的雅克比传递函数矩阵为:
Figure BDA0002170115100000142
式中,vds0、vqs0分别为定子d轴和q轴稳态电压;ids0、iqs0分别为为定子d轴和q轴稳态电流;JM为风机转动惯量;p为风机极对数;ψ为永磁风机磁链值;Δω为机侧转速波动值;A表示机侧有功功率波动与ids0有关的值;B表示机侧有功功率波动与vds0有关的值;C表示机侧有功功率波动与iqs0有关的值;
步骤3.3、将直流电容模型代入式(20)可得转速对直流电容两端电压的传递函数为:
Figure BDA0002170115100000143
步骤4、建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发步骤2所述的直流电容振荡频率的风速波动频段,具体如下:
步骤4.1、以风速vwind为输入变量,得到风机输出功率与风速的关系为:
Figure BDA0002170115100000144
式中,ρ为空气密度;pi为圆周率;R为风机叶片长度;vwind为风速;Pm为风机输出功率;
步骤4.2、将风速波动用正弦函数表示:
Figure BDA0002170115100000145
式中,vwind0为风速稳态值;ωwind表示风速振荡频率;
则发电机与风速相关的轴系模型为:
Figure BDA0002170115100000151
式中,Jw表示发电子转动惯量;Tm表示发电机机械转矩;Te表示发电机电磁转矩;ωm0表示发电机转子转速稳态值;
步骤4.3、对式(24)进行线性化,得到风速对转速的影响,使用扫频法得到能够激发直流电容电压低频振荡的风速波动频段;
步骤4.4、分析各控制器参数对该振荡模态的影响,得到主导振荡模态,并小信号进行了验证。
由图4可以看出,当风速波动频率接近1Hz振荡频率时,传递函数幅频特性曲线有一个极值点,即激发起强迫振荡。
步骤5、利用粒子群算法协调优化机侧和网侧控制器参数,使得相应模态阻尼比最大,从而达到抑制低频振荡的效果,具体如下:
步骤5.1、以锁相环控制回路比例参数PLLl和积分参数PLLi,机侧控制器的功率外环比例参数kp1、功率外环积分参数ki1、定子d轴电流内环比例参数kp2、定子d轴电流内环积分参数ki2、定子q轴电流内环比例参数kp3和定子q轴电流内环积分参数ki3,网侧控制器功率外环比例参数gp1、功率外环积分参数gi1、网侧d轴电流内环比例参数gp2、网侧d轴电流内环积分参数gi2、网侧q轴电流内环比例参数gp3和网侧q轴电流内环积分参数gi3作为优化变量,以风速波动引起的振荡模态为目标模式,以目标模式阻尼比最大化为优化目标,建立多控制器的参数协调优化模型:
Figure BDA0002170115100000152
式中,ηi为目标模式i的权系数,根据电力系统的实际情况由调度部门确定,以体现调度部门对不同目标模式的关心程度;ζi为目标模式i的阻尼比;K为目标模式数量;F为目标模式的最大系统阻尼比;max()表示取最大值;∑表示求和函数;
步骤5.2、在网侧和机侧控制器参数协调优化抑制振荡的过程中,需要满足下述约束条件:(1)风速波动引起的振荡模态的阻尼比需要大于设定的阈值ρ0;(2)其他不需优化的振荡模式的阻尼比不得低于设定的阈值ρ1,同时当不需优化的的振荡模式阻尼比出现跌落时,跌落的幅度需要在下限值约束以内;(3)所需优化的控制器参数需要满足其自身的参数约束;
则得到协调优化的约束条件为:
Figure BDA0002170115100000161
式中,kp-x,y为第x个控制器的第y个比例系数;kp-x,y-max与kp-x,y-min分别为kp-x,y相应的上、下限值;ki-x,y为第x个控制器的第y个积分系数;ki-x,y-max与ki-x,y-min分别为ki-x,y相应的上、下限值;ρ0i1为给定的目标模式i的阻尼比阈值;ρ0i2为控制器初始参数下目标模式i的阻尼比;ξk为非目标模式k的阻尼比;Δξk为非目标模式k协调优化前后的阻尼比变化量;ρ1k为给定的非目标模式k的阻尼比阈值;ρ2k为给定的非目标模式k的阻尼比变化百分比,其值为正数;
步骤5.3、由步骤4.4得到目标振荡模态的主导控制器参数,使用粒子群算法求解不同主导控制器参数,得到式(25)所示目标函数最大时对应的该控制器参数值,即得到该种模态的阻尼比最大时的控制器参数值,从而抑制了该模式的振荡。
综上所述,本发明兼具了广义短路比法和小信号分析法的优点,既简化了线路,又综合考虑了风速的频率对风电并网全系统小干扰稳定的影响,从机理上详细分析了风速对风电系统的影响,对研究风速波动与系统产生强迫振荡的问题分析具有指导意义;针对风速波动与系统产生的强迫振荡问题,未连入阻尼控制器和其他抑制器件,节省了硬件成本;通过联调机侧和网侧控制器对风电并网低频振荡进行抑制,由于从机理上分析了风速波动频率的影响,从而简化了控制器参数寻优的维度,极大的简化了风速引起的低频振荡的抑制步骤。

Claims (5)

1.一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、建立风电并网中的网侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路;
步骤2、将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率;
步骤3、建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数;
步骤4、建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发步骤2所述的直流电容振荡频率的风速波动频段;
步骤5、利用粒子群算法协调优化机侧和网侧控制器参数,使得相应模态阻尼比最大,从而抑制低频振荡,具体如下:
步骤5.1、以锁相环控制回路比例参数PLLl和积分参数PLLi,机侧控制器的功率外环比例参数kp1、功率外环积分参数ki1、定子d轴电流内环比例参数kp2、定子d轴电流内环积分参数ki2、定子q轴电流内环比例参数kp3和定子q轴电流内环积分参数ki3,网侧控制器功率外环比例参数gp1、功率外环积分参数gi1、网侧d轴电流内环比例参数gp2、网侧d轴电流内环积分参数gi2、网侧q轴电流内环比例参数gp3和网侧q轴电流内环积分参数gi3作为优化变量,以风速波动引起的振荡模态为目标模式,以目标模式阻尼比最大化为优化目标,建立多控制器的参数协调优化模型:
Figure FDA0003723145610000011
式中,ηi为目标模式i的权系数,根据电力系统的实际情况由调度部门确定,以体现调度部门对不同目标模式的关心程度;ζi为目标模式i的阻尼比;K为目标模式数量;F为目标模式的最大系统阻尼比;max()表示取最大值;∑表示求和函数;
步骤5.2、在网侧和机侧控制器参数协调优化抑制振荡的过程中,需要满足下述约束条件:(1)风速波动引起的振荡模态的阻尼比需要大于设定的阈值ρ0;(2)其他不需优化的振荡模式的阻尼比不得低于设定的阈值ρ1,同时当不需优化的振荡模式阻尼比出现跌落时,跌落的幅度需要在下限值约束以内;(3)所需优化的控制器参数需要满足其自身的参数约束;
则得到协调优化的约束条件为:
Figure FDA0003723145610000021
式中,kp-x,y为第x个控制器的第y个比例系数;kp-x,y-max与kp-x,y-min分别为kp-x,y相应的上、下限值;ki-x,y为第x个控制器的第y个积分系数;ki-x,y-max与ki-x,y-min分别为ki-x,y相应的上、下限值;ρ0i1为给定的目标模式i的阻尼比阈值;ρ0i2为控制器初始参数下目标模式i的阻尼比;ξk为非目标模式k的阻尼比;Δξk为非目标模式k协调优化前后的阻尼比变化量;ρ1k为给定的非目标模式k的阻尼比阈值;ρ2k为给定的非目标模式k的阻尼比变化百分比,其值为正数;
步骤5.3、由步骤4.4得到目标振荡模态的主导控制器参数,使用粒子群算法求解不同主导控制器参数,得到式(25)所示目标函数最大时对应的该控制器参数值,即得到该种模态的阻尼比最大时的控制器参数值,从而抑制了该模式的振荡。
2.根据权利要求1所述的基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,其特征在于,步骤1所述的建立风电并网中的网侧模型,并根据直流电容模型,用广义短路比法简化线路,具体如下:
步骤1.1、风电并网中的网侧模型分为电力电子设备群的雅克比传递函数矩阵JGm(s)和交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s):
Figure FDA0003723145610000022
其中,ΔP表示网侧有功功率的波动值,ΔQ表示网侧无功功率的波动值,Δθ表示网侧电压相角的波动值,ΔU表示网侧电压波动值,U表示网侧电压幅值;
步骤1.2、交流电网的雅克比传递函数矩阵Jnetm(s)为:
Figure FDA0003723145610000023
其中,J(s)表示交流电网有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JPU(s)表示交流电网有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,J(s)表示交流电网无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,JQU(s)表示交流电网无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
式中,
Figure FDA0003723145610000031
其中,
Figure FDA0003723145610000032
其中ω0为工频角速度;Pi=diag(PL1,PL2,…,PLn),Pi为电力电子设备输出功率以单位容量为基准的标幺值,PL1,PL2,…,PLn表示并网线路注入节点1,2,…,n的功率;M为节点i、j间注入电流的余弦值;N为节点i、j间注入电流的正弦值;
其中:
Figure FDA0003723145610000033
式中,Ui、Uj表示节点i和节点j的节点电压;θij表示节点i和节点j间的电压相角差;
Bij为消去无穷大电网所连节点后的节点导纳矩阵B中的元素,具体表达式为:
Figure FDA0003723145610000034
式中,Lij表示节点i和节点j间传输线上的电感;n为线路所含节点总数;
步骤1.3、设定在自身基准容量下,各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵均相同,将各电力电子设备的雅可比传递函数矩阵转换到系统容量下,得到包含所有电力电子设备动态的雅可比传递函数矩阵JGm(s)和对应的传递函数分别为:
Figure FDA0003723145610000035
式中,SB=diag(SB1,SB2,…,SBn),SBi分别为第i台设备的容量;
Figure FDA0003723145610000036
符号表示Kronecker积;G(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GPU(s)表示电力电子设备侧有功功率与网侧电压幅值关系的传递函数,G(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压相角关系的传递函数,GQU(s)表示电力电子设备侧无功功率与网侧电压幅值关系的传递函数;
设定风速恒定,即风机出力恒定,则直流电容环节为:
Figure FDA0003723145610000041
式中,ΔVdc表示直流电容两端电压波动量;ΔPg表示网侧有功功率波动量;C表示直流电容值;Vdc0表示直流电容两端电压稳态值;
将式(7)代入到JGm(s)中,得到包含直流电容环节的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure FDA0003723145610000042
式中,G1(s)为功率外环控制回路的传递函数;G2(s)为电流内环控制回路传递函数;GPLL(s)为锁相环控制回路的传递函数;L为滤波器电感;Id为网侧d轴电流;Iq为网侧q轴电流;Ud为并网电压;
步骤1.4、将Jnetm(s)和JGm(s)的具体形式代入式(1)得多馈入系统的闭环特征方程为:
Figure FDA0003723145610000043
式中,det(*)表示行列式;
将式(9)中各项同时左乘矩阵
Figure FDA0003723145610000044
系统的闭环特征方程变为:
Figure FDA0003723145610000051
式中,Pb=Pi/SBi,Qb=Qi/SBi;In∈Rn×n为单位矩阵;Jeq为拓展导纳矩阵,表达式为:
Figure FDA0003723145610000052
拓展导纳矩阵Jeq能够进行特征值分解且所有的特征值均为正数,最小值特征值的代数重数和几何重数均为1,因此,存在可逆矩阵W能够对Jeq进行相似对角变换,满足
W-1JeqW=Λ=-diag(λi) (12)
式中,Λ表示Jeq的第i个特征值λi按顺序排列的对角阵;diag表示行列式;
步骤1.5、由于式(10)中G(s)In、GPU(s)In、G(s)In、GQU(s)In、diag(Pb)和diag(Qb)均为对角矩阵,故将式(12)代入式(10)得:
Figure FDA0003723145610000053
此时,系统闭环特征方程式(8)中各项均为对角矩阵,故式(8)再写成如下形式:
Figure FDA0003723145610000054
式中,
Figure FDA0003723145610000055
表示行列式相乘;
c1(s)×c2(s)…×cn(s)=0 (15)
式中,ci(s)表示系统第i个支路的闭环方程;
其中
Figure FDA0003723145610000056
多馈入系统的闭环特征方程中每个因式ci(s)与单馈入系统的闭环特征方程形式完全相同,所以n馈入系统的闭环特征方程即为n个单馈入系统闭环特征方程的乘积。
3.根据权利要求2所述的基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,其特征在于,步骤2所述的将电容电压用正弦函数表示,通过扫频法得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率,具体如下:
步骤2.1、将Vdc的波动用正弦函数表示,因为传递函数由频域表示,所以对其进行拉布拉斯变换,得到:
Figure FDA0003723145610000061
式中,ω1表示直流电容振荡频率;
步骤2.2、将式(17)代入到JGm(s)中,得到包含电容波动的电力电子设备动态的雅可比传递函数为:
Figure FDA0003723145610000062
步骤2.3、通过扫频法,对比不加波动和加入波动的特征根,得到能够激发网侧低频振荡模态的直流电容振荡频率ω1
4.根据权利要求3所述的基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,其特征在于,步骤3所述的建立风电并网机侧模型,得到直流电容关于风机转速的传递函数,具体如下:
步骤3.1、设定网侧功率无波动,建立直流电容模型:
Figure FDA0003723145610000063
式中,ΔVdc表示直流电容两侧电压波动值;ΔPw表示机侧有功功率波动值;
步骤3.2、建立机侧模型,从风机到直流电容的雅克比传递函数矩阵为:
Figure FDA0003723145610000071
式中,vds0、vqs0分别为定子d轴和q轴稳态电压;ids0、iqs0分别为定子d轴和q轴稳态电流;JM为风机转动惯量;p为风机极对数;ψ为永磁风机磁链值;Δω为机侧转速波动值;A表示机侧有功功率波动与ids0有关的值;B表示机侧有功功率波动与vds0有关的值;C表示机侧有功功率波动与iqs0有关的值;
步骤3.3、将直流电容模型代入式(20)得转速对直流电容两端电压的传递函数为:
Figure FDA0003723145610000072
5.根据权利要求1、2、3或4所述的基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法,其特征在于,步骤4所述的建立风速对风机转速影响模型,分析得到能够激发步骤2所述的直流电容振荡频率的风速波动频段,具体如下:
步骤4.1、以风速vwind为输入变量,得到风机输出功率与风速的关系为:
Figure FDA0003723145610000073
式中,ρ为空气密度;pi为圆周率;R为风机叶片长度;vwind为风速;Pm为风机输出功率;
步骤4.2、将风速波动用正弦函数表示:
Figure FDA0003723145610000074
式中,vwind0为风速稳态值;ωwind表示风速振荡频率;
则发电机与风速相关的轴系模型为:
Figure FDA0003723145610000075
式中,Jw表示发电子转动惯量;Tm表示发电机机械转矩;Te表示发电机电磁转矩;ωm0表示发电机转子转速稳态值;
步骤4.3、对式(24)进行线性化,得到风速对转速的影响,使用扫频法得到能够激发直流电容电压低频振荡的风速波动频段;
步骤4.4、分析各控制器参数对该振荡模态的影响,得到主导振荡模态,并对小信号进行验证。
CN201910760599.1A 2019-08-16 2019-08-16 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法 Active CN110797908B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910760599.1A CN110797908B (zh) 2019-08-16 2019-08-16 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910760599.1A CN110797908B (zh) 2019-08-16 2019-08-16 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110797908A CN110797908A (zh) 2020-02-14
CN110797908B true CN110797908B (zh) 2022-09-06

Family

ID=69427460

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910760599.1A Active CN110797908B (zh) 2019-08-16 2019-08-16 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110797908B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113536686B (zh) * 2021-07-23 2022-11-01 河北工业大学 一种风速的概率模型的建模方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107579541A (zh) * 2017-08-31 2018-01-12 南京理工大学 一种基于模式分析的光伏电站对多机系统低频振荡的抑制方法
CN109449958A (zh) * 2018-11-29 2019-03-08 云南电网有限责任公司 一种双馈风机并网系统稳定性分析方法
CN109617121A (zh) * 2018-12-26 2019-04-12 华北电力大学 一种针对次同步振荡的风电并网系统安全运行方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107579541A (zh) * 2017-08-31 2018-01-12 南京理工大学 一种基于模式分析的光伏电站对多机系统低频振荡的抑制方法
CN109449958A (zh) * 2018-11-29 2019-03-08 云南电网有限责任公司 一种双馈风机并网系统稳定性分析方法
CN109617121A (zh) * 2018-12-26 2019-04-12 华北电力大学 一种针对次同步振荡的风电并网系统安全运行方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110797908A (zh) 2020-02-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107017646B (zh) 基于虚拟阻抗控制的双馈风机次同步振荡抑制方法
CN109217362B (zh) 一种双馈风机并网系统低频振荡扰动源定位系统及方法
CN107732939B (zh) 基于电压源型变换器解耦控制的抑制次同步振荡控制方法
CN107679769A (zh) 含风电的电力系统频率响应模型建立方法和频率特性指标计算方法
CN109980691A (zh) 一种计及频域阻抗稳定性分析的双馈风电机组虚拟同步控制方法
CN112202186B (zh) 用于抑制直驱风机次同步振荡的机网协调反馈控制方法
CN109599889B (zh) 基于模糊自抗扰的不平衡电压下的穿越控制方法、系统
CN114006383B (zh) 含vsg的双馈风机并网系统建模与次同步振荡分析的方法
CN109657902B (zh) 考虑次同步振荡特性的双馈风机动态等值方法
CN110212575A (zh) 双馈风机单机无穷大系统的小干扰稳定性模态分析方法
CN110970925A (zh) 基于双馈风机快速有功功率调制改善系统阻尼及建模方法
CN110611321B (zh) 一种补偿虚拟同步机负阻尼特性的虚拟电力系统稳定器设计方法
CN112636324A (zh) 多电力电子设备馈入复杂弱电网的稳定性判断方法和系统
CN110797908B (zh) 一种基于广义短路比法的风电并网低频振荡抑制方法
CN115549139A (zh) 一种新能源发电和负荷混合模型辨识建模方法
CN111049178A (zh) 一种直驱永磁风电机组经vsc-hvdc并网稳定控制分析方法
CN111654039A (zh) 判断双馈风电并网系统次/超同步振荡稳定性的方法及系统
CN110336299B (zh) 一种考虑综合能源系统小干扰稳定的配网重构方法
Yu et al. Small-signal modeling of wind farm with direct-drive PMSG using the component connection method
CN103956767A (zh) 一种考虑尾流效应的风电场并网稳定性分析方法
Cheng et al. Coordinated control of the DFIG wind power generating system based on series grid side converter and passivity-based controller under unbalanced grid voltage conditions
CN114465280A (zh) 一种新能源并网系统动态等效建模方法
Jazaeri et al. Eigenvalue Analysis of a Network Connected to a Wind Turbine Implemented with a Doubly-Fed Induction Generator (DFIG)
Shen et al. Characteristic analysis of primary frequency modulation in power system under different types of active disturbance
CN113708367A (zh) 一种基于一致性算法的电力系统分布式协同控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Bu Jing

Inventor after: Sun Ying

Inventor after: Bian Wanchun

Inventor after: Zheng Mingzhou

Inventor after: Xia Fanwushuang

Inventor after: Wang Chenggen

Inventor after: Yin Minghui

Inventor after: Zou Yun

Inventor after: Liu Jiankun

Inventor after: Zhou Qian

Inventor after: Zhang Ningyu

Inventor after: Xie Yunyun

Inventor after: Zhang Feiyun

Inventor before: Zhang Feiyun

Inventor before: Liu Jiankun

Inventor before: Zhou Qian

Inventor before: Wang Chenggen

Inventor before: Zhang Ningyu

Inventor before: Bu Jing

Inventor before: Sun Ying

Inventor before: Bian Wanchun

Inventor before: Zheng Mingzhou

Inventor before: Xia Fanwushuang

Inventor before: Yin Minghui

Inventor before: Xie Yunyun

Inventor before: Zou Yun

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant