CN113435134B - 基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统 - Google Patents

基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统，包括：分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流侧电容充放电动态行为，并采用刚性轴系系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，并利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。所述方案提出一种双馈风机全动态阻抗模型，所述模型包含了轴系的动态行为以及直流环节的电压动态行为，充分考虑了系统全动态响应，因而在宽频带范围内更加准确，进而有效提高了稳定性判定的准确度。

Description

基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统
技术领域
本公开属于风电技术领域，尤其涉及一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
大规模发展新能源是世界各国为应对日益突出的能源与环境突出的问题所采用的重要手段之一，也是能源安全战略的需求。风电作为重要的可再生能源近些年在装机容量和发电容量上发展迅速。基于双馈感应电机的风电机组具有成本低、效率高的优点，已经成为目前大规模风电并网的主流机型。
双馈风电机组在电网条件下的并网稳定性是目前国内外学术界和工业界研究的热点。新能源占比比较低的电网，系统强度相对较大，一般风电场并网点具有较高的短路比，风电场与电网之间的耦合也相对较弱，机组运行一般只需考虑自身运行特点。在弱电网条件下，风电场并网稳定性问题突出，因此机组设计及运行时需要同时考虑并网条件。目前风机并网的稳定性分析多采用状态空间法和阻抗法。状态空间法需要已知风机和电网组成单元的参数，进而建立系统状态空间模型，并进一步通过特征向量来判断并网稳定性。状态空间法依赖并网系统的确定性，当部分系统参数或者结构发生改变，则需要建立新的状态空间模型。因此状态空间法不适用包含大量分布式发电的新型电力系统。
阻抗法在分析风电机组和电网交互时的小信号稳定性时，将风机和电网视为两个独立的子系统，并分别建立阻抗模型，因此，阻抗模型的建立不受另外一个子系统的变化的影响，更加方便分析系统的特性。基于阻抗模型，可以应用奈奎斯特稳定判据，进一步可以判定并网稳定性。发明人发现，目前的阻抗分析法多聚焦于变流器并网稳定性分析，多风电并网这样相对复杂的系统研究较少。已有的阻抗模型多采用简化模型，很难在宽频带范围具有较高准确度。因此，迫切需要一种考虑全动态的双馈机组阻抗模型，使得阻抗分析和稳定性判定在宽频带范围内都有较高的准确度。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统，所述方案提出一种双馈风机全动态阻抗模型，所述模型包含了轴系的动态行为以及直流环节的电压动态行为，充分考虑了系统全动态响应，因而在宽频带范围内更加准确，进而有效提高了稳定性判定的准确度。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，包括：
分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流侧电容充放电动态行为，并采用刚性轴系系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，并利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。
进一步的，所述全动态阻抗模型包括风机、双馈电机、转子侧变流器、网侧变流器以及直流环节模型。
进一步的，所述全动态阻抗模型在稳定工作点附近采用小信号分析法，并将阻抗建立在DQ同步旋转坐标系上。
进一步的，所述网侧变流器采用外环直流电压、内环电流控制的双环控制策略，并且在DQ坐标系下进行控制，其控制环节考虑了锁相环的动态特性。
进一步的，所述考虑直流侧电容充放电动态行为，具体包括：所述直流环节的建模考虑电容充放电动态过程，其直流电压小信号模型表示为转子电压电流，定子电压和RSC交流电流的函数。
进一步的，所述双馈电机的建模包括双馈电机主电路建模和双馈感应风机电磁转矩建模，其中，所述双馈感应电机的电磁转矩小信号模型表示为定子电流和转子电流的函数。
进一步的，基于所述全动态阻抗模型，所述双馈风力发电系统的阻抗由定子阻抗和GSC侧阻抗并联获得。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定系统，包括：
全动态阻抗模型构建单元，其用于分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流环节充放电动态行为，并采用刚性系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
稳定性判定单元，其用于基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开所述方案提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统，所述方案提出一种新颖的双馈风机全动态阻抗模型，所述模型包含了轴系的动态行为以及直流环节的电压动态行为，充分考虑了系统全动态响应，因而在宽频带范围内更加准确，进而有效提高了稳定性判定的准确度。
(2)本公开所述的双馈风机全动态阻抗模型，其建模过程针对风机、双馈发电机、转子侧控制器以及网侧控制器的全系统阻抗建模，所述阻抗建模建立在DQ坐标系上，采用小信号分析法，通过解析的方式得到阻抗与系统参数、控制参数以及稳定工作点的关系。
(3)本公开所述方案解决了目前风机阻抗建模忽略直流侧动态以及轴系动态的不足，提高了宽频带范围内阻抗准确度，尤其是提高了低频段的阻抗模型准确度。
(4)本公开所述方案基于所提出的双馈风机阻抗模型可以用于高频、超同步、次同步以及低频段内风机并网系统的特性分析以及稳定性判定。与目前采用的简化模型相比，全动态模型大大提高了次同步以及低频失稳判定的准确度。
(5)本公开所述方案中的双馈风机全动态模型给出了通用的建模思路，在系统采用不同控制器及锁相环时，依然可以通过修改局部传递函数来完成整体阻抗建模，建模方法具有普适性。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1(a)和图1(b)分别为本公开实施例一中所述的风机功率系数CP及转矩系数CT示意图；
图2为本公开实施例一中所述的三相电压锁相环传递函数示意图；
图3为本公开实施例一中所述的三相电压锁相环小信号模型示意图；
图4为本公开实施例一中所述的网侧变流器直流电压外环电流内环控制器示意图；
图5为本公开实施例一中所述的双馈感应电机动态等效电路示意图；
图6为本公开实施例一中所述的转子侧变流器最大功率跟踪外环电流内环控制器示意图；
图7为本公开实施例一中所述的双馈风机系统全动态小信号模型示意图；
图8(a)为本公开实施例一中所述的双馈风机系统阻抗示意图，其中实线为理论值，离散点为测量值；
图8(b)为本公开实施例一中所述的双馈风机系统阻抗示意图，其中实线为理论值，离散点为测量值；
图8(c)为本公开实施例一中所述的双馈风机系统阻抗示意图，其中实线为理论值，离散点为测量值；
图8(d)为本公开实施例一中所述的双馈风机系统阻抗示意图，其中实线为理论值，离散点为测量值；
图9为本公开实施例一中所述的双馈风机-电网阻抗比率ZgridYDFIG的特征根的奈奎斯特曲线示意图；
图10为本公开实施例一中所述的不同电网强度下风机并网时域仿真结果示意图，电网电阻25s由0.06Ω变为0.06Ω；isa是定子a相电流，P是风机系统输出有功功率，Q是风机系统输出无功功率，Ωm是转子机械转速。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
术语解释：
DFIG：Doubly Fed Induction Generator，双馈感应发电机；
PI：比例积分；
PLL：锁相环；
RSC：转子侧变流器；
GSC：定子侧变流器；
DQ：同步旋转坐标系；
cs：控制系统变量；
es：电气系统变量。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法。
一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，包括：
分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流环节充放电动态行为，并采用刚性轴系系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，并利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。
进一步的，所述考虑直流侧电容充放电动态行为，具体包括：所述直流环节的建模考虑电容充放电动态过程，其直流电压小信号模型表示为转子电压电流，定子电压和RSC交流电流的函数。
具体的，为了便于理解，以下结合附图对本公开所述方案进行详细说明：
本公开所述方案提供了一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，所述方法采用了一种双馈风机全动态阻抗模型，所述模型包含了风机、双馈发电机、转子侧控制器、网侧控制器以及直流环节的模型构建。所述阻抗模型在稳定工作点附近采用小信号分析法，并将阻抗建立在DQ同步旋转坐标系上。与现有阻抗模型不同，本公开的全阻抗模型包含了轴系的动态行为以及背靠背换流器系统的直流电压动态行为。
以下对双馈风力发电系统各模块的模型构建进行详细说明：
(1)风机空气动力学建模：
本公开的双馈风力发电系统采用最大功率跟踪策略。最大功率运行点根据空气动力学由风速决定。风速假定为作用到桨叶扫风面的平均风速。叶轮上产生的机械转矩表示为
Figure BDA0003129431670000071
其中，CT(λ)为风能利用转矩系数，它是关于叶尖速比λ的函数，具体如图1所示。
由于阻抗模型采用小信号分析的方法，在稳定工作点附近，风能利用转矩系数CT可以表示为二次多项式
CT(λ)＝c0+c1λ+c２λ2 (2)
其中，二次多项式系数c0，c1，c2可以通过曲线拟合的方式得到。将式(2)带入式(1)，已知λ＝Ωturr/Vw，得到风机机械转矩关于风速Vw和风机转速Ωtur的函数，具体表示如下：
Figure BDA0003129431670000072
取机械转矩(3)的小信号模型，表示为
Figure BDA0003129431670000073
(2)锁相环建模：
网侧变流器采用外环直流电压内环电流控制的双环控制策略，并且在DQ坐标系下进行控制。控制环节考虑了锁相环的动态特性，并以图2所示三相同步锁相环(SRF-PLL)为例。该锁相环的小信号模型表示为：
Figure BDA0003129431670000074
其中，
Figure BDA0003129431670000075
其中，
Figure BDA0003129431670000081
和/>
Figure BDA0003129431670000082
为并网点DQ坐标系下实际电压值，/>
Figure BDA0003129431670000083
为并网点电压小干扰信号。小信号模型如图3所示。考虑锁相环的动态，并网点电压的派克变换小信号模型表示为
Figure BDA0003129431670000084
其中，
Figure BDA0003129431670000085
考虑到网侧逆变器和转子侧逆变器交流侧电压电流均需进行DQ变换，提出了考虑锁相环动态的派克变换通用小信号模型：
Figure BDA0003129431670000086
其中
Figure BDA0003129431670000087
其中x对应变流器交流测电压和电流，HPLL为锁相环闭环传递函数，
Figure BDA0003129431670000088
为DQ坐标系下的并网点电压。
(3)背靠背直流环节建模：
本公开所提出的全动态阻抗模型考虑直流环节的动态响应，直流环节时域动态响应表示为
Figure BDA0003129431670000089
其中，
Figure BDA00031294316700000810
为流出网侧变流器的有功功率，其为交流端口电压/>
Figure BDA00031294316700000811
和电流/>
Figure BDA00031294316700000812
的函数，/>
Figure BDA00031294316700000813
为流出转子侧变流器的有功功率，其为交流端口电压/>
Figure BDA00031294316700000814
和电流/>
Figure BDA00031294316700000815
的函数。因此，直流测电压vdc的小信号模型表示为
Figure BDA00031294316700000816
其中，
Δvdc，vector＝[Δvdc 0]T (13)
Figure BDA00031294316700000817
Figure BDA0003129431670000091
Figure BDA0003129431670000092
Figure BDA0003129431670000093
(4)网侧变流器建模：
针对图4中的电流电压转子电流内环的双环控制策略，其小信号模型表示为关于电流
Figure BDA0003129431670000094
及直流侧电压Δvdc，vector的函数：
Figure BDA0003129431670000095
其中，
Figure BDA0003129431670000096
Figure BDA0003129431670000097
直流电压小信号模型Δvdc，vector由式(13)给出，Kgd，inner(s)是内环控制器，Kgd，outer(s)为外环控制器。
(5)双馈电机主电路建模：
双馈电机的主电路动态等效电路如图5所示。针对双馈感应电机定子的数学模型，定子侧电压是关于定子电流
Figure BDA0003129431670000098
和转子电流/>
Figure BDA0003129431670000099
的函数。定子侧电压的小信号模型因为表示为
Figure BDA00031294316700000910
其中
Figure BDA00031294316700000911
Figure BDA00031294316700000912
其中，Ls＝Lls+Lm是定子侧电感，Rs是定子电阻，Lm是定转子互感。
针对双馈感应电机转子数学模型，转子端口电压为定子电流
Figure BDA00031294316700000913
和转子电流/>
Figure BDA00031294316700000914
的函数，并包含/>
Figure BDA00031294316700000915
和/>
Figure BDA00031294316700000916
考虑转子速度的动态过程，转子电压的小信号模型表示为
Figure BDA0003129431670000101
其中
Figure BDA0003129431670000102
Figure BDA0003129431670000103
Figure BDA0003129431670000104
转子感应电动势和电流的角速度频率的关系表示如下：
ωr＝ωs-ωm (28)
其中，ωr为转子绕组电压和电流的角频率(rad/s)；ωs为电子绕组电压和电流的角频率(rad/s)，ωm为转子角频率(rad/s)。考虑小信号模型，感应电动势和电流的角速度频率的关系表示为
Δωr＝-Δωm (29)
(6)双馈感应风机电磁转矩建模：
双馈感应电机的电磁转矩小信号模型表示为定子电流和转子电流的函数
Figure BDA0003129431670000105
其中，
Figure BDA0003129431670000106
Figure BDA0003129431670000107
可以看出电磁转矩小信号模型也受稳定工作点的磁链以及转子电流的影响。
(7)转子侧变流器建模：
转子测变流器外环转矩内环电流双环控制策略，如图6所示。外环采用最大功率跟踪策略，根据输入的风速，可以确定最大转矩的参考值，在定子电压定向控制中，直轴电流的参考值正比于电磁转矩。内环电流控制包含了解耦项Lrωrσ，因此需要考虑转子速度的动态模型。转子侧变流器控制的小信号模型表示为：
Figure BDA0003129431670000111
其中，
Figure BDA0003129431670000112
Figure BDA0003129431670000113
Figure BDA0003129431670000114
最大功率跟踪策略下，外环通过给定风速下的最大电磁转矩可以得到内环电流参考值。转子角速度为ωm时，电磁转矩的参考信号的小信号模型为
Figure BDA0003129431670000115
其中，λopt是最优叶尖速比，N为齿轮箱的变速比，p为极对数，Cp为功率系数。
采用定子电压定向，直轴电压参考值表示为：
Figure BDA0003129431670000116
同时考虑内外换控制，转子侧变流器的控制系统小信号模型表示为
Figure BDA0003129431670000117
可以看到，转子侧控制器小信号模型包括了定子速度的动态响应。
(8)定转子动力方程建模：
描述整个双馈风机机械系统是十分复杂的，一个风机的机械和这些部件受到的力很多，因此选用典型参数来研究其动态过程十分必要。采用刚性系统来描述轴系动态过程，机械的动力方程表示为
Figure BDA0003129431670000118
其中，Td＝DmΩm表示摩擦引起的阻尼。
考虑式(4)中的风机机械转矩小信号模型，并对上述式子应用拉普拉斯变化得：
Figure BDA0003129431670000121
并定义时间常数：
Figure BDA0003129431670000122
(9)合成全动态阻抗
基于上述推导的小信号模型，全系统阻抗模型如图7所示，为得到双馈风力发电系统的阻抗，需要得到并网点电压
Figure BDA0003129431670000123
和电流的关系，并网点电流等于定子电流/>
Figure BDA0003129431670000124
和GSC侧变流器电流/>
Figure BDA0003129431670000125
因此，双馈风机系统阻抗由电子侧阻抗和GSC侧阻抗的并联得到
Figure BDA0003129431670000126
最后，基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，考虑网侧阻抗Zgrid的影响，可以得到并网点处的主电路小信号模型：
Figure BDA0003129431670000127
采用广义乃斯特稳定判据，可以判定系统的稳定性，通过对
Figure BDA0003129431670000128
的特征根的奈奎斯特曲线可以判定系统的稳定性。
进一步的，为了说明本公开所述方案的有效性，以下进行了仿真试验：
本实施例中，将本公开所提出的全动态阻抗模型用于一台3MW双馈风机系统，主电路参数如表1所示。直流测电压设置为1050V，风机转速设为12m/s。双馈风机全动态解析阻抗如图8的实线所示。为验证阻抗模型的准确性在Matlab/Simulink中进行时域仿真，并测量阻抗，如图8中离散点所示。可以看到，通过所提出的全动态阻抗模型得到的解析结果十分符合测量结果，所提出的双馈风机全动态阻抗模型具有较高的准确度。
表1参数表
Figure BDA0003129431670000129
Figure BDA0003129431670000131
基于所提出的全动态阻抗模型，应用广义奈奎斯特稳定判据，可以判定风机并网的稳定性。电网电阻0.062Ω，电网电感0.2mH时，电网短路比为1.79，是一个相对较弱的电网。针对这样一个电网，
Figure BDA0003129431670000132
的特征根的奈奎斯特曲线如图9所示。奈奎斯特临界穿越(-1，j0)点，因此系统临界稳定。
所得到的稳定判定结果，在时域仿真中进行验证。采用表1中的电路参数，在25s时电网电阻从0.06Ω变为0.065Ω，系统震荡发散，如图10所示。因此，基本所提出的全动态阻抗模型的奈奎斯特稳定判定具有很高的准确度。
实施例二：
本实施例的目的是提供一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定系统。
一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定系统，包括：
全动态阻抗模型构建单元，其用于分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流侧电容充放电动态行为，并采用刚性系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
稳定性判定单元，其用于基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述实施例提供的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开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公开的保护范围以内。

Claims (5)

1.一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，其特征在于，包括：
分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流侧电容充放电动态行为，并采用刚性轴系系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
所述考虑直流侧电容充放电动态行为，具体包括：直流环节的建模考虑电容充放电动态过程，其直流电压小信号模型表示为转子电压电流，定子电压和RSC交流电流的函数；
基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，并利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定；
所述全动态阻抗模型包括风机、双馈电机、转子侧变流器、网侧变流器、直流环节以及定转子动力方程模型；
其中，双馈电机的建模包括双馈电机主电路建模和双馈感应风机电磁转矩建模，其中，所述双馈感应电机的电磁转矩小信号模型表示为定子电流和转子电流的函数；
直流环节建模包括：考虑直流环节的动态响应，直流环节时域动态响应表示为：
Figure QLYQS_1
其中，
Figure QLYQS_2
为流出网侧变流器的有功功率，其为交流端口电压/>
Figure QLYQS_3
和电流/>
Figure QLYQS_4
的函数，
Figure QLYQS_5
为流出转子侧变流器的有功功率，其为交流端口电压/>
Figure QLYQS_6
和电流/>
Figure QLYQS_7
的函数；因此，直流测电压vdc的小信号模型表示为：
Figure QLYQS_8
其中，Δvdc，vector＝[Δvdc 0]T，
Figure QLYQS_9
Figure QLYQS_10
定转子动力方程建模：采用刚性系统来描述轴系动态过程，机械的动力方程表示为：
Figure QLYQS_11
其中，Td＝DmΩm表示摩擦引起的阻尼；对上述式子应用拉普拉斯变化得：
Figure QLYQS_12
并定义时间常数：
Figure QLYQS_13
所述全动态阻抗模型在稳定工作点附近采用小信号分析法，并将阻抗建立在DQ同步旋转坐标系上；
所述网侧变流器采用外环直流电压、内环电流控制的双环控制策略，并且在DQ坐标系下进行控制，其控制环节考虑了锁相环的动态特性；
基于所述全动态阻抗模型，所述双馈风力发电系统的阻抗由定子阻抗和GSC侧阻抗并联获得。
2.如权利要求1所述的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，其特征在于，所述双馈电机的建模包括双馈电机主电路建模和双馈感应风机电磁转矩建模，其中，所述双馈感应电机的电磁转矩小信号模型表示为定子电流和转子电流的函数。
3.一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定系统，实现权利要求1-2任一项权利要求所述的基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法，其特征在于，包括：
全动态阻抗模型构建单元，其用于分别构建双馈风力发电系统各模块的小信号模型，并基于各模块的小信号模型合成全动态阻抗模型，其中，所述全动态阻抗模型考虑直流侧电容充放电动态行为，并采用刚性系统对定/转子的轴系动态过程进行描述；
稳定性判定单元，其用于基于所述全动态阻抗模型确定双馈风力发电系统的阻抗，利用广义奈奎斯特稳定判据，实现风电并网稳定性判定。
4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-2任一项所述的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法。
5.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-2任一项所述的一种基于全动态阻抗模型的风电并网稳定性判定方法。
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