CN111478365A - 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 - Google Patents

一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111478365A
CN111478365A CN202010358977.6A CN202010358977A CN111478365A CN 111478365 A CN111478365 A CN 111478365A CN 202010358977 A CN202010358977 A CN 202010358977A CN 111478365 A CN111478365 A CN 111478365A
Authority
CN
China
Prior art keywords
direct
virtual
max
objective function
wind turbine
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.)
Granted
Application number
CN202010358977.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111478365B (zh
Inventor
邓俊
彭书涛
章海静
郑天悦
刘瑶
夏楠
李树芃
尹俊钢
王建波
贺瀚青
金吉良
李小腾
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.)
National Network Xi'an Environmental Protection Technology Center Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Shaanxi 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 State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Shaanxi Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202010358977.6A priority Critical patent/CN111478365B/zh
Publication of CN111478365A publication Critical patent/CN111478365A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111478365B publication Critical patent/CN111478365B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/24Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/40Synchronising a generator for connection to a network or to another generator
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • 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

Abstract

本发明公开了一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统,所述方法包括:步骤1,建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;步骤2,将步骤1获得的动态模型线性化,获得小信号模型;步骤3,基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优,构建控制参数优化的目标函数;步骤4,基于步骤3获得的目标函数,改变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个工况下的目标函数,完成优化。本发明的方法,考虑了由风速引起的工作点差异;对于不同的输出水平,均可以实现较大的阻尼。

Description

一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统
技术领域
本发明属于直驱风电机组虚拟同步机控制技术领域,特别涉及一种直驱风电机组虚拟同步 机控制参数的优化方法及系统。
背景技术
近年来,风能已成为增长最快的清洁能源之一,装机容量也日益增加。由于基于电力电子 逆变器接口的风力发电系统几乎没有惯性,随着风力的普及率上升,电力系统的等效惯性和阻 尼减小,由风力引起的低惯性越来越受到关注。
虚拟同步发电机控制技术在风电中的应用是提高清洁能源友好性的一种新颖解决方案,也 是有效利用新能源的趋势。虚拟同步发电机技术用于模拟同步发电机的主频率调制,电压调节 以及惯性和阻尼特性,以便可以跟踪电网的运行,降低电网电压和频率波动。因此,采用虚拟 同步发电机控制的永磁同步发电机被提出,以便可以使用风机转子的旋转动能为电力系统提供 惯性和阻尼。机侧变流器通过虚拟同步电动机控制来控制直流母线电压,电网侧变流器通过虚 拟同步发电机控制来控制馈入电网的风力发电机的功率。
虚拟同步机控制使风电场和光伏电站参与电网频率调制,并提高了系统频率稳定性。同时, 它打开了在扰动下与系统有功功率相互作用的通道,并将对电力系统的振荡产生不可忽略的影 响。目前,已经对VSG进行了小信号分析;但是,现有的研究是分析储能设备的VSG控制,并 将直流侧建模为恒压源;在参数设计中,有必要分析PMSG-VSG的小信号稳定性,以及系统的 稳定性和鲁棒性,以及动态性能。
综上所述,虚拟同步机控制使风电场具体调频能力的同时,也打开了在扰动下与系统有功 功率相互作用的通道,并将对电力系统的功角振荡产生不可忽略的影响。与此同时,风电出力 的波动性也导致系统振荡具有时变特性,因此,有必要针对具有虚拟同步发电机控制的直驱风 机,设计一种能够提升系统功角稳定性能的参数优化方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统,以解决 上述存在的一个或多个技术问题。本发明的方法,考虑了由风速引起的工作点差异;对于不同 的输出水平,均可以实现较大的阻尼。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案:
本发明的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,包括以下按步骤:
步骤1,建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;
步骤2,将步骤1获得的动态模型线性化,获得小信号模型;
步骤3,基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优,构建控制参数 优化的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000021
式中,N为振荡模式的总数量,i表示第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接 入的电力系统的第i个特征值;Re(λi)、Im(λi)分别为λi的实部、虚部;wi、pi分别为实部、虚部的权重;
步骤4,基于步骤3获得的目标函数,改变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个 工况下的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000022
式中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
其中,所述多个工况下的目标函数优化时,满足:
Figure BDA0002474415960000031
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N。
本发明的进一步改进在于,步骤4中,根据采用虚拟同步机控制的直驱式风机并网系统的 小信号模型生成系统的特征值轨迹,获得上限稳定性阈值Jmax、Kmax、Dqmax、Kivmax、Kpvmax; 通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得Dmax;Cth是特征值实部的稳定阈值;
在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,使目标函数FD最大化。
本发明的进一步改进在于,步骤4中,Dmax,Jmax,Kmax,Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分 别取为30、10、20、10、20、20和-1。
本发明的进一步改进在于,步骤1具体步骤包括:
永磁同步发电机的动力学模型为:
Figure RE-GDA0002528944110000032
式中,Isd、Isq分别为定子绕组电流的d轴分量、q轴分量;Usd、Usq分别为转子绕组电压 的d轴分量、q轴分量;ω为发电机的角速度,Rs为永磁同步发电机定子电阻;Ld、Lq分别为定子电感的d轴、q轴分量;Ψf表示转子的永磁通量;
基于单质量块模型的直驱风机转子运动方程表达式为:
式中,D表示阻尼系数;Jw为电机惯性时间常数;Tw、Te分别代表发电机转子的机械转 矩、电磁转矩;np表示极对数;ω0是转子速度参考值,ω直驱风机的角速度;
中间电容器的数学模型表达式为:
Figure BDA0002474415960000041
式中,Cdc表示中间电容器的电容值;Vdc是直驱式风机中间电容器的直流电压;Ps是从转 子侧变流器到中间电容器的有功功率;Pg是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率;
机侧换流器的动力学方程表达式为:
Figure BDA0002474415960000042
式中,x1为电压外环状态量,x2为定子电流q轴分量的内环状态量,x3为定子电流d轴分 量的内环的中间变量状态量;Ki1,Ki2,Ki3是相应PI控制器的积分系数;Isdref和Isdref分别是 定子绕组的d轴和q轴电流的控制参考值;
虚拟同步机控制的动态方程表达式为:
Figure BDA0002474415960000043
式中,
Figure BDA0002474415960000051
是虚拟同步机的等效内部电势的频率,ωn是电网的基本频率,Qref是控制逆变 器输出功率的无功设定值,J是虚拟同步机的惯性,D是阻尼系数,K是无功控制器的增益 系数;
Pe和Qe是逆变器的输出有功功率和无功功率,计算表达式为:
Figure BDA0002474415960000052
式中,Vf和θf分别为直驱式风机网侧电压有效值和相角,Vg和θg分别为直驱式风机并网点 电压的有效值和相角,Xf为滤波电抗器的电抗。
本发明的进一步改进在于,步骤2具体步骤包括:
Figure BDA0002474415960000053
式中,ΔXW是虚拟同步机控制的直驱风机的状态变量;ΔUW=[ΔUx,ΔUy]T是虚拟同步 机控制的直驱风机的母线电压,ΔIW=[ΔIx,ΔIy]T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线注入电 流;Aw,Bw,Cw,Dw分别是直驱风机的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵;
小信号模型表达式为:
Figure BDA0002474415960000054
式中,ΔX=[ΔX1,ΔX2…ΔXn]T为状态向量;Δu=[Δu1,Δu2…Δur]T是输入向量; Δy=[Δy1,Δy2…Δym]是输出向量;A、B、C和D分别是状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和 传递矩阵。
本发明的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统,包括:
动态模型获取模块,用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;
小信号模型获取模块,用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化,获得小信号模型;
目标函数构建模块,用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的 阻尼性能最优,构建控制参数优化的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000061
式中,N为振荡模式的总数量,i表示第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接 入的电力系统的第i个特征值;Re(λi)、Im(λi)分别为λi的实部、虚部;wi、pi分别为实部、虚部的权重;
多个工况下的目标函数构建及优化模块,用于基于目标函数构建模块获得的目标函数,改 变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个工况下的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000062
式中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
其中,所述多个工况下的目标函数优化时,满足:
Figure BDA0002474415960000063
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N。
本发明的进一步改进在于,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,根据采用虚拟同步 机控制的直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹,获得上限稳定性阈值Jmax、 Kmax、Dqmax、Kivmax、Kpvmax;通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得Dmax;Cth是特 征值实部的稳定阈值;
在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,使目标函数FD最大化。
本发明的进一步改进在于,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,Dmax,Jmax,Kmax, Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分别取为30、10、20、10、20、20和-1。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明分析了PMSG-VSG的小信号稳定性,基于PMSG-VSG的小信号模型,提出了一种控制器参数优化设计方法。首先,建立了PMSG-VSG的小信号模型,并推导了状态空间矩阵。然后分析了VSG控制参数对PMSG-VSG小信号稳定性的影响。最后,考虑系统振荡的限 制和工作点的随机漂移,提出了一种用于控制器参数的全局优化设计方法,以提高系统的稳定 性。本发明实施例中,时域仿真表明,采用优化参数的PMSG-VSG可以在较大范围的风电输 出变化情况下提供足够的惯性和阻尼。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面对实施例或现有技术描述 中所需要使用的附图做简单的介绍;显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例, 对于本领域普通技术人员来说,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他 的附图。
图1是本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法的流程示意框 图;
图2是本发明实施例中,采用的现有PMSG-VSG系统结构示意图;
图3是本发明实施例中,采用的现有机侧换流器控制示意图;
图4是本发明实施例中,采用的现有网侧换流器控制示意图;
图5是本发明实施例中,场景1初始参数和优化参数的时域仿真结果示意图;
图6是本发明实施例中,场景2初始参数和优化参数的时域仿真结果示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚,下面结合本发明实施例中的附 图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述;显然,所描述的实施例是本发明一 部分实施例。基于本发明公开的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下 所获得的其它实施例,都应属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,包括以 下步骤:
步骤1:建立虚拟同步机控制的直驱风机(Permanent Magnet SynchronousGenerator with Virtual Synchronous Generator control,PMSG-VSG)动态模型。
请参阅图2,永磁同步发电机的结构如图2所示,主要包括:异步发电机及其传动系统, 转子侧变流器及其控制系统以及电网侧变流器及其控制系统。
永磁同步发电机的动力学模型为:
Figure RE-GDA0002528944110000081
其中,Isd和Isq分别是定子绕组电流的d轴分量和q轴分量;Usd和Usq分别是转子绕组电 压的d轴分量和q轴分量。ω为发电机的角速度,Rs为永磁同步发电机定子电阻;Ld和Lq表示 定子电感的d轴和q轴分量;Ψf表示转子的永磁通量。
基于单质量块模型的直驱风机(permanent magnet synchronous generator,PMSG)转子 运动方程如下:
Figure BDA0002474415960000091
其中,D表示阻尼系数;Jw为电机惯性时间常数;Tw和Te分别代表发电机转子的机械转 矩和电磁转矩;np表示极对数;ω0是转子速度参考值,ω直驱风机的角速度。
中间电容器的数学模型表达式为:
Figure BDA0002474415960000092
其中,Cdc表示中间电容器的电容值;Vdc是电容器的直流电压;Ps是从转子侧变流器到中 间电容器的有功功率;Pg是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率。
机侧换流器的主要任务是保持恒定的直流母线电压。在机侧变流器控制系统中分别引入了 电压外环状态量x1,定子电流q轴分量的内环状态量x2和定子电流d轴分量的内环的中间变量状 态量x3,其动力学方程描述如下:
Figure BDA0002474415960000093
其中,Ki1,Ki2,Ki3是相应PI控制器的积分系数;Isdref和Isdref分别是定子绕组的d轴和q 轴电流的控制参考值。机侧换流器的控制框图如图3所示。
网侧换流器的控制目标是将风产生的最大功率发送到电网。在风力发电系统中,网侧变流 器的控制图如图4所示。考虑到本发明的研究对象主要是机电频段,为了简化研究,忽略了系 统中的高频动态过程。
虚拟同步机(Virtual Synchronous Generator,VSG)控制器如图4所示。图中,
Figure BDA0002474415960000101
是VSG 的等效内部电势的频率,ωn是电网的基本频率,Pmax和Qref是控制逆变器输出功率的有功和无 功设定值,J是虚拟同步机的惯性,D是阻尼系数,K是无功控制器的增益系数。
VSG控制的动态方程如下:
Figure BDA0002474415960000102
其中Pe和Qe是逆变器的输出有功功率和无功功率,计算如下:
Figure BDA0002474415960000103
步骤2:建立电力系统线性化模型,包括:将PMSG-VSG动态模型线性化,以获得带有VSG 控制的PMSG的小信号模型。
Figure BDA0002474415960000104
其中,ΔXW是PMSG-VSG的状态变量;ΔUW=[ΔUx,ΔUy]T是PMSG-VSG的母线电压,ΔIW=[ΔIx,ΔIy]T是PMSG-VSG的母线注入电流。
结合上式以及系统内同步发电机状态方程和负荷的动态方程,可以得到整个系统的小信号 状态空间模型:
Figure BDA0002474415960000111
其中,ΔX=[ΔX1,ΔX2…ΔXn]T为状态向量;Δu=[Δu1,Δu2…Δur]T是输入向量; Δy=[Δy1,Δy2…Δym]是输出向量;A,B,C和D和分别是状态矩阵,输入矩阵,输出矩阵和 传递矩阵。
步骤3:PMSG-VSG参数优化设计:基于步骤2获得的小信号模型,使每个振荡模式的阻尼性 能最优,提出控制参数优化的目标函数。
为了提高PMSG-VSG的稳定性和稳定性裕度,可以选择控制器参数作为抑制振荡的最优参 数。根据振荡方式对系统动态特性的影响,控制器的参数选择应使特征值实部的绝对值尽可能 大,以缩短暂态过程并返回稳态。考虑到电力系统的频率是50Hz,因此可设计振荡模式的振荡 频率远小于50Hz。为了减少振荡周期的数量,可设计每个模式的阻尼相对较大。
传统的控制器参数设计方法是根据系统特征值轨迹的分析确定每个控制器参数。但是,传 统的设计方法缺乏科学合理的定量设计标准,无法针对系统参数耦合的特性在全局范围内给出 最优的参数组合。基于参数设计的一般规则,利用定量模型来反映不同参数组合的综合效益。 总之,控制参数的选择应使特征值的实数部分为负,并且其绝对值较大,虚部的绝对值很小。
因此,本发明实施例中,控制参数优化的目标函数是:
Figure BDA0002474415960000112
其中,N振荡模式的总数量,i第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电 力系统的第i个特征值;Re(λi)和Im(λi)分别是λi的实部和虚部;wi和pi分别为实部、虚部的权重。
PMSG-VSG在不同风速条件下的初始条件是不同的,这会影响小信号模型的准确性。
因此,应在不同的初始条件下进行小干扰稳定性分析。
本发明实施例中,控制参数优化的目标函数如下:
Figure BDA0002474415960000121
其中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
为了确保系统的稳定性,必须限制控制器参数的值和特征值的实部,即
Figure BDA0002474415960000122
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N (12)
其中,可以根据PMSG-VSG生成系统的特征值轨迹获得的上限稳定性阈值Jmax KmaxDqmax Kivmax Kpvmax。考虑系统动态性能,可以通过保持VSG开环传递函数的阻尼来获得Dmax。Cth是 特征值实部的稳定阈值(为负数),并且绝对值越大,系统越稳定。控制器参数优化设计目 标转化为:在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,从而使目标函数U最 大化。
本发明实施例的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统,包括:
动态模型获取模块,用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;
小信号模型获取模块,用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化,获得小信号模型 (小干扰模型);
目标函数构建模块,用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的 阻尼性能最优,构建控制参数优化的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000131
式中,N为振荡模式的总数量,i表示第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接 入的电力系统的第i个特征值;Re(λi)、Im(λi)分别为λi的实部、虚部;wi、pi分别为实部、虚部的权重;
多个工况下的目标函数构建及优化模块,用于基于目标函数构建模块获得的目标函数,改 变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个工况下的目标函数,表达式为:
Figure BDA0002474415960000132
式中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
其中,所述多个工况下的目标函数优化时,满足:
Figure BDA0002474415960000133
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N。
本发明实施例中,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,根据采用虚拟同步机控制的 直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹,获得上限稳定性阈值Jmax、Kmax、 Dqmax、Kivmax、Kpvmax;通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得Dmax;Cth是特征值实 部的稳定阈值;
在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,使目标函数FD最大化。
本发明实施例中,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,Dmax,Jmax,Kmax,Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分别取为30、10、20、10、20、20和-1。
请参阅图2至图4,以图中所示的系统为例,对PMSG-VSG进行小干扰分析,表1为系统主要 参数。
表1系统主要参数
Figure BDA0002474415960000141
根据PMSG-VSG的线性化模型,在测试系统上进行了小干扰稳定性分析,状态矩阵的特征值 如表2所示。从表2中可以看出,模式λ4,5的阻尼很小,并且容易发生振荡。
表2初始参数系统特征值
Figure BDA0002474415960000142
Figure BDA0002474415960000151
在测试系统中,Dmax,Jmax,Kmax,Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分别取为30、10、20、 10、20、20和-1。根据全局最优设计方法的最优参数组合如表3所示,相应的系统特性值如表4 所示。从表中可以看出,PMSG-VSG的阻尼显著提高,这有利于抑制系统振荡。
表3全局优化控制器参数
参数 D J D<sub>q</sub> K K<sub>pp1</sub>
15.025 0.328 0.006 0.037 23.739
参数 K<sub>pi1</sub> K<sub>pp2</sub> K<sub>pi2</sub> K<sub>pp3</sub> K<sub>pi3</sub>
30.553 1.523 11.336 0.238 13.564
表4使用最优参数的PMSG-VSG特征值
Figure BDA0002474415960000152
Figure BDA0002474415960000161
本发明提出的参数设计方法考虑了由风速引起的工作点差异。对于不同的输出水平,均可 以实现较大的阻尼,而并非针对单个工作点而设计。
为了进一步证明所提出的参数设计方法的有效性,在不同情况下进行了时域仿真。
(1)场景1:在1s时,PMSG-VSG的风功率叠加了5%的扰动,而在0.02s之后,扰动被清 除,这模拟了风机在运行期间受到阵风干扰的情况。图5显示了使用初始参数和优化参数的 PMSG-VSG有功功率时域仿真曲线。虚线和实线分别表示未优化和未优化的控制器的PMSG-VSG 时域仿真曲线。可以看出,应用优化参数后,有功功率迅速恢复稳定,系统以更快的速度恢复 稳定运行。
(2)场景2:在1s时,PMSG-VSG的风功率从0.1pu增加到1pu。然后在5s时,PMSG-VSG的风力从1pu增加到0.7pu。这种情况可以模拟风轮机输出功率在较大范围内变化且工作点随 机漂移的情况。使用初始参数和优化参数的时域仿真结果如图6所示。当输出变化并且系统工 作点与初始参数控制器设计的初始工作点相距较远时,初始参数控制器对振荡的抑制作用要小 于优化参数。所提出的参数设计方法对PMSG-VSG接入的电力系统工作点的随机漂移具有更好的 适应性。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。 因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形 式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质 (包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/ 或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或 方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通 用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器, 使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个 流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工 作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造 品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的 功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其 他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设 备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方 框中指定的功能的步骤。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进 行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等 同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权 利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,其特征在于,包括以下按步骤:
步骤1,建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;
步骤2,将步骤1获得的动态模型线性化,获得小信号模型;
步骤3,基于步骤2获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优,构建控制参数优化的目标函数,表达式为:
Figure FDA0002474415950000011
式中,N为振荡模式的总数量,i表示第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值;Re(λi)、Im(λi)分别为λi的实部、虚部;wi、pi分别为实部、虚部的权重;
步骤4,基于步骤3获得的目标函数,改变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个工况下的目标函数,表达式为:
Figure FDA0002474415950000012
式中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
其中,所述多个工况下的目标函数优化时,满足:
Figure FDA0002474415950000013
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N。
2.根据权利要求1所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,其特征在于,步骤4中,根据采用虚拟同步机控制的直驱式风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹,获得上限稳定性阈值Jmax、Kmax、Dqmax、Kivmax、Kpvmax;通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得Dmax;Cth是特征值实部的稳定阈值;
在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,使目标函数FD最大化。
3.根据权利要求1所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,其特征在于,步骤4中,Dmax,Jmax,Kmax,Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分别取为30、10、20、10、20、20和-1。
4.根据权利要求1所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,其特征在于,步骤1具体步骤包括:
永磁同步发电机的动力学模型为:
Figure RE-FDA0002528944100000021
式中,Isd、Isq分别为定子绕组电流的d轴分量、q轴分量;Usd、Usq分别为转子绕组电压的d轴分量、q轴分量;ω为发电机的角速度,Rs为永磁同步发电机定子电阻;Ld、Lq分别为定子电感的d轴、q轴分量;Ψf表示转子的永磁通量;
基于单质量块模型的直驱风机转子运动方程表达式为:
Figure RE-FDA0002528944100000022
式中,D表示阻尼系数;Jw为电机惯性时间常数;Tw、Te分别代表发电机转子的机械转矩、电磁转矩;np表示极对数;ω0是转子速度参考值,ω直驱风机的角速度;
中间电容器的数学模型表达式为:
Figure RE-FDA0002528944100000031
式中,Cdc表示中间电容器的电容值;Vdc是直驱式风机中间电容器的直流电压;Ps是从转子侧变流器到中间电容器的有功功率;Pg是从中间电容器到电网侧转换器的有功功率;
机侧换流器的动力学方程表达式为:
Figure RE-FDA0002528944100000032
式中,x1为电压外环状态量,x2为定子电流q轴分量的内环状态量,x3为定子电流d轴分量的内环的中间变量状态量;Ki1,Ki2,Ki3是相应PI控制器的积分系数;Isdref和Isdref分别是定子绕组的d轴和q轴电流的控制参考值;
虚拟同步机控制的动态方程表达式为:
Figure RE-FDA0002528944100000033
式中,
Figure RE-FDA0002528944100000034
是虚拟同步机的等效内部电势的频率,ωn是电网的基本频率,Qref是控制逆变器输出功率的无功设定值,J是虚拟同步机的惯性,D是阻尼系数,K是无功控制器的增益系数;
Pe和Qe是逆变器的输出有功功率和无功功率,计算表达式为:
Figure RE-FDA0002528944100000041
式中,Vf和θf分别为直驱式风机网侧电压有效值和相角,Vg和θg分别为直驱式风机并网点电压的有效值和相角,Xf为滤波电抗器的电抗。
5.根据权利要求4所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法,其特征在于,步骤2具体步骤包括:
Figure FDA0002474415950000042
式中,ΔXW是虚拟同步机控制的直驱风机的状态变量;ΔUW=[ΔUx,ΔUy]T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线电压,ΔIW=[ΔIx,ΔIy]T是虚拟同步机控制的直驱风机的母线注入电流;Aw,Bw,Cw,Dw分别是直驱风机的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵;
小信号模型表达式为:
Figure FDA0002474415950000043
式中,ΔX=[ΔX1,ΔX2…ΔXn]T为状态向量;Δu=[Δu1,Δu2…Δur]T是输入向量;Δy=[Δy1,Δy2…Δym]是输出向量;A、B、C和D分别是状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵。
6.一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统,其特征在于,包括:
动态模型获取模块,用于建立虚拟同步机控制的直驱风机的动态模型;
小信号模型获取模块,用于将动态模型获取模块获得的动态模型线性化,获得小信号模型;
目标函数构建模块,用于基于小信号模型获取模块获得的小信号模型以及每个振荡模式的阻尼性能最优,构建控制参数优化的目标函数,表达式为:
Figure FDA0002474415950000051
式中,N为振荡模式的总数量,i表示第i个振荡模式;λi为虚拟同步机控制的直驱风机接入的电力系统的第i个特征值;Re(λi)、Im(λi)分别为λi的实部、虚部;wi、pi分别为实部、虚部的权重;
多个工况下的目标函数构建及优化模块,用于基于目标函数构建模块获得的目标函数,改变并网系统的初始条件,设置多个工况,获得多个工况下的目标函数,表达式为:
Figure FDA0002474415950000052
式中,第j个初始条件下控制参数优化的目标函数是FDj
其中,所述多个工况下的目标函数优化时,满足:
Figure FDA0002474415950000053
Re(λi)<Cth,i=1,2,…,N。
7.根据权利要求6所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统,其特征在于,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,根据采用虚拟同步机控制的直驱风机并网系统的小信号模型生成系统的特征值轨迹,获得上限稳定性阈值Jmax、Kmax、Dqmax、Kivmax、Kpvmax;通过保持虚拟同步机开环传递函数的阻尼获得Dmax;Cth是特征值实部的稳定阈值;
在整个参数范围内搜索满足约束条件的所有参数的最优组合,使目标函数FD最大化。
8.根据权利要求6所述的一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化系统,其特征在于,多个工况下的目标函数构建及优化模块中,Dmax,Jmax,Kmax,Dqmax,Kivmax,Kpvmax和Cth分别取为30、10、20、10、20、20和-1。
CN202010358977.6A 2020-04-29 2020-04-29 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统 Active CN111478365B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010358977.6A CN111478365B (zh) 2020-04-29 2020-04-29 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010358977.6A CN111478365B (zh) 2020-04-29 2020-04-29 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111478365A true CN111478365A (zh) 2020-07-31
CN111478365B CN111478365B (zh) 2022-04-19

Family

ID=71764173

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010358977.6A Active CN111478365B (zh) 2020-04-29 2020-04-29 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111478365B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113469454A (zh) * 2021-07-20 2021-10-01 华能陇东能源有限责任公司 一种一体化能源基地直流调制参数配置方法及系统
CN114884143A (zh) * 2022-07-08 2022-08-09 西南交通大学 基于转子动能调节的风电机组输出功率虚拟滤波控制方法
CN117039935A (zh) * 2023-08-23 2023-11-10 昆明理工大学 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102222938A (zh) * 2011-06-22 2011-10-19 中国农业大学 直驱风电机组电压-频率综合控制方法
CN106451539A (zh) * 2016-10-18 2017-02-22 国家电网公司 一种计及永磁直驱风电机组动态特性的风电场并网稳定分析方法
CN108462206A (zh) * 2018-03-30 2018-08-28 华北电力科学研究院有限责任公司 Vsg的虚拟惯量和阻尼系数的可选范围确定方法和装置
CN109888831A (zh) * 2019-03-28 2019-06-14 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 一种基于虚拟同步发电机的控制参数识别方法
CN110429648A (zh) * 2019-08-12 2019-11-08 南京理工大学 考虑风速随机波动的小干扰稳定裕度概率评估方法
CN110739721A (zh) * 2019-09-27 2020-01-31 中国电力科学研究院有限公司 一种电压源型风电机组控制方法及系统
CN110854936A (zh) * 2019-10-31 2020-02-28 华北电力大学 一种多虚拟同步发电机并网系统的功频振荡分析方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102222938A (zh) * 2011-06-22 2011-10-19 中国农业大学 直驱风电机组电压-频率综合控制方法
CN106451539A (zh) * 2016-10-18 2017-02-22 国家电网公司 一种计及永磁直驱风电机组动态特性的风电场并网稳定分析方法
CN108462206A (zh) * 2018-03-30 2018-08-28 华北电力科学研究院有限责任公司 Vsg的虚拟惯量和阻尼系数的可选范围确定方法和装置
CN109888831A (zh) * 2019-03-28 2019-06-14 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 一种基于虚拟同步发电机的控制参数识别方法
CN110429648A (zh) * 2019-08-12 2019-11-08 南京理工大学 考虑风速随机波动的小干扰稳定裕度概率评估方法
CN110739721A (zh) * 2019-09-27 2020-01-31 中国电力科学研究院有限公司 一种电压源型风电机组控制方法及系统
CN110854936A (zh) * 2019-10-31 2020-02-28 华北电力大学 一种多虚拟同步发电机并网系统的功频振荡分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘杨等: ""分布式电源接入场景下的电网振荡攻击建模与检测"", 《信息安全学报》 *
向如意等: ""基于小信号模型的永磁直驱风电系统特征值灵敏度分析"", 《电网与清洁能源》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113469454A (zh) * 2021-07-20 2021-10-01 华能陇东能源有限责任公司 一种一体化能源基地直流调制参数配置方法及系统
CN113469454B (zh) * 2021-07-20 2023-04-07 华能陇东能源有限责任公司 一种一体化能源基地直流调制参数配置方法及系统
CN114884143A (zh) * 2022-07-08 2022-08-09 西南交通大学 基于转子动能调节的风电机组输出功率虚拟滤波控制方法
CN117039935A (zh) * 2023-08-23 2023-11-10 昆明理工大学 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法
CN117039935B (zh) * 2023-08-23 2024-04-30 昆明理工大学 一种利用vsg的微网系统多状态对象协同控制的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111478365B (zh) 2022-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111478365B (zh) 一种直驱风电机组虚拟同步机控制参数的优化方法及系统
CN111342484B (zh) 一种常规控制策略下直驱式风力发电系统的动态特性分析方法
CN115313419B (zh) 一种基于构网型变流器的直驱风电系统控制方法及系统
CN109495031A (zh) 一种基于ESO-CPC的激光追踪控制系统电机Simulink仿真方法
CN109787274B (zh) 一种虚拟同步控制方法及转子侧变频器控制器
Huang et al. Optimized series dynamic braking resistor for LVRT of doubly-fed induction generator with uncertain fault scenarios
Huang et al. DC-link voltage regulation for wind power system by complementary sliding mode control
CN113131522A (zh) 双馈风力发电机的虚拟惯量控制及稳定性分析方法
CN116094035A (zh) 一种基于超级电容储能的新能源机组惯量模拟控制方法
CN112448399B (zh) 基于模拟电感的双馈风电场次同步振荡的抑制方法
Cheng et al. Modeling and optimization control for aircraft AC generator brushless excitation system based on improved adaptive PSO
Zhang et al. Enhanced wind turbine maximum wind-energy capture based on the inverse-system method
Yu et al. Anti-saturation coordination control of permanent magnet synchronous wind power system
CN110417047B (zh) 基于复转矩系数分析双馈风机ssci阻尼特性的方法
CN101854064B (zh) 双馈感应风力发电系统基于能量的机网侧联合控制算法
Wen et al. Fast Backfire Double Annealing Particle Swarm Optimization Algorithm for Parameter Identification of Permanent Magnet Synchronous Motor.
Sun et al. Design and optimization of control parameters based on direct-drive permanent magnet synchronous generator for wind power system
Liu et al. Model reference adaptive parameter identification of PMSM based on single-loop model predictive control
CN113783183B (zh) 弱电网下双馈风机在故障穿越期间的暂态稳定性评估方法
Badreldien et al. Modeling, analysis and control of doubly fed induction generators for wind turbines
Zou et al. Arrangement of Transition Process for PMSM in the Field Weakening Region
Xie et al. Improved active power dynamic response of voltage‐controlled doubly fed induction generator
Zhao et al. Research on control strategy of f ull‐size converter‐based variable speed pumped storage unit in power generation condition
Jin et al. Small Disturbance Stability Analysis of Weak-Grid-Connected DFIG-Based Wind Power System
Hou et al. Based on PCHD and HPSO sliding mode control of D-PMSG wind power system

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20221214

Address after: No.669, Hangtian Middle Road, Chang'an District, Xi'an City, Shaanxi Province

Patentee after: STATE GRID SHAANXI ELECTRIC POWER Research Institute

Patentee after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

Patentee after: National Network (Xi'an) Environmental Protection Technology Center Co.,Ltd.

Address before: No.669, Hangtian Middle Road, Chang'an District, Xi'an City, Shaanxi Province

Patentee before: STATE GRID SHAANXI ELECTRIC POWER Research Institute

Patentee before: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

TR01 Transfer of patent right