CN113904386A - 一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法，属于新能源并网优化控制领域，在建立光伏并网系统等效模型的基础上，通过预报误差法建立对光伏接入下系统等效转动惯量的辨识策略，分析特定运行场景下光伏并网区域的系统等效转动惯量，研究区域内光伏的虚拟惯量优化整定方法，以实现光伏等比例取代同步机组接入电网后系统的频率调节性能最大限度接近光伏未接入值，即最终实现对光伏并网后系统频率响应性能的优化。

Description

一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法

技术领域

本发明属于光伏发电以及新能源并网优化控制领域，尤其涉及一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法。

背景技术

随着光伏渗透率的不断提高，系统频率问题日益突出，因此国家最新发布的电力系统安全稳定导则中要求风电场需要具备一定的频率调节能力。而如何判断系统对光伏调频的需求并合理制定光伏电站的调频控制策略成为亟待研究的问题。太阳能资源的随机性、波动性导致了并网光伏电站的调频能力具有不确定性，通过辨识光伏并网系统的等效惯量、阻尼等特性，可以掌握系统当前运行状态，从而判断系统对光伏调频的需求。

目前关于传统电力系统惯量辨识的研究，主要通过采集待辨识机组并网节点的有功与频率数据，根据有功-频率动态过程反推出机组惯量。同时，在辨识信号来源上，分为基于暂态信号的辨识与基于正常运行类噪声信号的辨识两类，前者旨在通过人为植入大扰动事件例如切机以测取机端暂态响应功频信号，再基于有功频率动态过程完成惯量辨识；后者通过采集系统正常功率波动如负荷小范围波动下的发电机组类噪声响应小信号数据，首先辨识出发电机的低阶响应模型再从中提取惯量响应过程得到相应机组的惯量参数值。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法，通过优化光伏电站调频参数以改善光伏并网系统的频率响应特性使其满足电力系统频率响应动态约束。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法，包括以下步骤：

步骤一，在光伏并网后通过输入源侧功率扰动作为功率不平衡量，采集一段时间窗口内的功率频率数据，监测并得到光伏并网后的系统频率变化量；

步骤二，建立光伏并网系统等效模型，将系统功率不平衡量作为输入，系统频率变化量作为输出，基于PEM方法辨识系统等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq；

步骤三，建立光伏并网系统的预测模型，控制目标为使系统频率响应特性达到要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，通过预测模型得到实际系统和目标系统的频率响应特性；

步骤四，搭建光伏调频控制参数优化模型，根据实际系统和目标系统的频率响应特性偏差，对光伏电站调频控制参数：虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i进行优化，直至系统的等效惯量H_eq与阻尼D_eq满足要求。

进一步的，基于PEM方法辨识系统等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq，具体包括：

首先，光伏并网电力系统的对应频率响应高阶聚合离散状态空间表达式如下：

式中，A,B,C,D均为待辨识模型参数，x(k)表示光伏并网后实际系统对应的状态空间方程中的状态变量；y(k)为k时刻实测系统频率输出；u(k)表示该状态空间方程的扰动控制输入，即不平衡功率ΔP；

PEM方法通过在k-1时刻计算出k时刻的预测频率输出

并根据k时刻实测系统频率输出y(k)，得到误差

以误差e(k)构建预报误差准则函数J_N(k)：

通过求取J_N(k)的极小值同步确定模型参数A,B,C,D；

通过在每个采样时刻逐次比较辨识模型即式(1)的计算输出与光伏并网电力系统的实际测量输出，不断校正辨识模型参数A,B,C,D，优化辨识模型；

获得优化后的模型参数A,B,C,D后，通过对辨识模型施加阶跃扰动，设扰动幅值标幺化后为1，按照电力系统等效惯量响应方程得到此时的频率变化Δf(s)满足：

式中，s为拉普拉斯算子，系数a₀,a₁,a₂,b₀,b₁与实际系统的同步机转子转动方程拉氏变换表达式的各系数一一对应；

对式(4)进行拉氏反变换得到最终的时域频率变化Δf(t)；测取上述阶跃扰动下，一段时间内系统的频率变化曲线，利用式(4)函数拉氏反变换的结构拟合，反推出系统等效惯性时间常数H_eq与系统等效阻尼系数D_eq。

进一步的，所述步骤三中，建立光伏并网系统的预测模型，通过预测模型得到实际系统和目标系统的频率响应特性，具体包括：

(1)建立实际系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₁＝[1 0 0 0] (8)

式中，x₁(t)为实际系统的状态量，

为实际系统的状态量的导数；状态变量x₁＝[Δf₁ Δx₁ ΔP_Ji ΔP_pvei]^T；Δf₁为实际系统的频率变化量；Δx₁为实际系统的状态变化量；ΔP_Ji和ΔP_pvei分别为同步机输出有功功率变化量，光伏输出有功功率变化量；实际系统的输入变量u₁(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；实际系统的输出变量y₁(t)＝Δf₁；

H_eq和D_eq分别为等效惯性时间常数和等效阻尼系数；T_Ai为第i个光伏电站设备级控制环等效惯性时间常数；A′为火电机组在总电源容量中的所占比例；K_m为火电机组机械功率增益系数；R为火电机组调速器调差系数；F_H为火电机组高压缸功率比；T_R为中压缸容积时间常数；A_i为第i个光伏电站在总电源容量中占比；J_i为第i个光伏电站的等效惯量；

对式(5)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即实际光伏并网系统的预测模型：

式中t_s为采样时间；根据k时刻系统状态和输入，预测k+1时刻的系统状态；

(2)建立目标系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₂＝[1 0 0 0] (14)

式中，x₂(t)为目标系统的状态量，

为目标系统的状态量的导数；状态变量x₂＝[Δf₂ Δx₂]^T；Δf₂为目标系统的频率变化量；Δx₂为目标系统的状态变化量；目标系统的输入变量u₂(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；目标系统的输出变量y₂(t)＝Δf₂；H_r和D_r分别为系统实际要求的等效惯性时间常数和等效阻尼；

对式(11)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即目标系统的预测模型：

根据式(9)和式(15)，分别得到实际系统和目标系统的频率响应特性，即发生扰动至未来N_p个步长的频率变化。

进一步的，所述步骤四中搭建光伏调频控制参数优化模型，对光伏电站调频控制参数进行优化，具体包括：

光伏调频控制参数优化模型的目标函数及约束条件如下：

式中，Y₁和Y₂分别为光伏并网系统等效频率响应模型和目标系统等效频率响应模型的输出矩阵；ΔP_pvi,min为光伏最小输出有功功率，ΔP_pvref为光伏有功功率参考值，ΔP_pvi,max为光伏最大输出有功功率；

判断等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq是否满足电网的最低惯性时间常数水平和最低阻尼系数水平；具体为：

若H_eq与D_eq满足要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，则光伏调频控制参数优化结束；

若不满足要求，则调整光伏电站i的虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i，直至H_eq与D_eq满足要求，使得k_i与J_i的最优组合下系统频率响应性能满足要求。

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益的技术效果：

本发明提出一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化策略，在光伏渗透率较低时，系统频率特性满足要求，本发明所提优化策略令光伏电站运行在MPPT模式，提高光伏消纳；在渗透率较高时，能够感知到系统特性的变化，所提策略通过优化光伏电站调频参数以改善光伏并网系统的频率响应特性使其满足电力系统频率响应动态约束。

附图说明

图1为本发明的光伏并网系统的等效频率响应模型；

图2为本发明的目标系统等效化简结果；

图3为本发明的参数优化流程图风电场一次调频模型参数拟合方法流程图；

图4为实施例中10％光伏渗透率下系统频率响应曲线；

图5为实施例中10％光伏渗透率下光伏有功出力曲线；

图6为实施例中50％光伏渗透率下系统频率响应曲线；

图7为实施例中50％光伏渗透率下光伏有功出力曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明还有其它不同的实施方式，各种实施方式中的细节可以在不偏离本发明的情况下进行各种明显的改进。因此，附图和说明书是要阐释实质问题而非限制性的。

本发明提供的一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法，包括下述步骤：

第一，系统惯性常数辨识方法。

步骤一，考虑到目前关于惯量辨识方法中采用初始频率变化率反推系统惯量水平对于阻尼比较高的新能源电力系统不再完全适用。因此，本发明通过采集一段时间窗口内的功率频率数据用于惯性常数辨识。

在光伏并网后通过输入源侧功率扰动作为功率不平衡量，采集一段时间窗口内的功率频率数据，监测并得到光伏并网后的系统频率变化量。

步骤二，建立光伏并网系统等效模型，将系统功率不平衡量作为输入，系统频率变化量作为输出，基于PEM方法辨识系统等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq。

首先，在辨识算法选择上，本发明基于预报误差法(PEM)开展辨识，PEM的思想是通过在每个采样时刻逐次比较辨识模型的理论计算输出与被辨识系统的实际测量输出，并以此不断校正辨识模型参数，使得辨识模型最大程度接近真实模型。

光伏并网电力系统的对应频率响应高阶聚合离散状态空间表达式如下：

式中，A,B,C,D均为待辨识模型参数，x(k)表示光伏并网后实际系统对应的状态空间方程中的状态变量；y(k)为k时刻实测系统频率输出；u(k)表示该状态空间方程的扰动控制输入，即不平衡功率ΔP；

PEM方法通过在k-1时刻计算出k时刻的预测频率输出

并根据k时刻实测系统频率输出y(k)，得到误差

以误差e(k)构建预报误差准则函数J_N(k)：

由于e(k)取值与模型参数A,B,C,D有关，因此可通过求取J_N(k)的极小值以同步确定模型参数A,B,C,D；

通过在每个采样时刻逐次比较辨识模型即式(1)的计算输出与光伏并网电力系统的实际测量输出，不断校正辨识模型参数A,B,C,D，优化辨识模型。

其次，在获得系统频率响应高阶状态空间模型参数A,B,C,D后，可继续从中提取系统等效惯性时间常数H_eq，假设参数辨识后的系统传递函数

为：

然后通过对辨识模型施加阶跃扰动，设扰动幅值标幺化后为1，按照电力系统等效惯量响应方程得到此时的频率变化Δf(s)满足：

式中，s为拉普拉斯算子，系数a₀,a₁,a₂,b₀,b₁与实际系统的同步机转子转动方程拉氏变换表达式的各系数一一对应；

对式(4)进行拉氏反变换得到最终的时域频率变化Δf(t)；因此只需测取上述阶跃扰动下，一段时间内待辨识系统的频率变化曲线，即可利用式(4)函数拉氏反变换的结构拟合，以反推出系统等效惯性时间常数H_eq与系统等效阻尼系数D_eq。

第二，光伏调频控制参数优化。

辨识出的是系统等效惯性时间常数H_eq，故可在已知当前H_eq与系统实际惯性时间常数要求H_r的情况下，调节光伏调频中一次调频系数k_i与虚拟惯量系数J_i，实现频率响应性能满足要求。因此，本节针对k_i与J_i展开优化设计，使得k_i与J_i的最优组合下系统频率响应性能最大限度接近要求。

步骤三，建立光伏并网系统的预测模型，控制目标为使系统频率响应特性达到要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，通过预测模型得到实际系统和目标系统的频率响应特性；

(1)建立实际系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₁＝[1 0 0 0] (8)

式中，x₁(t)为实际系统的状态量，

为实际系统的状态量的导数；状态变量x₁＝[Δf₁ Δx₁ ΔP_Ji ΔP_pvei]^T；Δf₁为实际系统的频率变化量；Δx₁为实际系统的状态变化量；ΔP_Ji和ΔP_pvei分别为同步机输出有功功率变化量，光伏输出有功功率变化量；实际系统的输入变量u₁(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；实际系统的输出变量y₁(t)＝Δf₁；

从第i个光伏电站的角度出发，系统的等效频率响应模型如图1所示；H_eq和D_eq分别为等效惯性时间常数和等效阻尼系数；T_Ai为第i个光伏电站设备级控制环等效惯性时间常数；A′为火电机组在总电源容量中的所占比例；K_m为火电机组机械功率增益系数；R为火电机组调速器调差系数；F_H为火电机组高压缸功率比；T_R为中压缸容积时间常数；A_i为第i个光伏电站在总电源容量中占比；J_i为第i个光伏电站的等效惯量；

对式(5)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即实际光伏并网系统的预测模型：

式中t_s为采样时间；根据k时刻系统状态和输入，预测k+1时刻的系统状态；不断迭代，可以预测k+n时刻的系统状态，n为整数；

(2)若光伏电站的控制目标为使系统频率响应特性达到要求的等效惯量与等效阻尼，可以将此目标描述为图2所示等效系统。

建立目标系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₂＝[1 0 0 0] (14)

式中，x₂(t)为目标系统的状态量，

为目标系统的状态量的导数；状态变量x₂＝[Δf₂ Δx₂]^T；Δf₂为目标系统的频率变化量；Δx₂为目标系统的状态变化量；目标系统的输入变量u₂(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；目标系统的输出变量y₂(t)＝Δf₂；H_r和D_r分别为系统实际要求的等效惯性时间常数和等效阻尼；

对式(11)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即目标系统的预测模型：

根据式(9)和式(15)，分别得到实际系统和目标系统的频率响应特性，即发生扰动至未来N_p个步长的频率变化。

当H_eq辨识结果不满足系统要求时，可按照系统所需惯量水平设计相应参数J_i与k_i。

综合考虑传统电力系统的经典运行控制参数和稳态运行特性来确定目标系统的等效惯量H_r和阻尼D_r。

步骤四，搭建光伏调频控制参数优化模型，在确定了H_eq、D_eq与J_i、k_i的关系后可根据H_eq与D_eq的辨识结果对J_i、k_i进行优化。即，根据实际系统和目标系统的频率响应特性偏差，对光伏电站调频控制参数：虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i进行优化，直至系统的等效惯量H_eq与阻尼D_eq满足要求。

光伏调频控制参数优化模型的目标函数及约束条件如下：

式中，Y₁和Y₂分别为光伏并网系统等效频率响应模型和目标系统等效频率响应模型的输出矩阵；ΔP_pvi,min为光伏最小输出有功功率，ΔP_pvref为光伏有功功率参考值，ΔP_pvi,max为光伏最大输出有功功率；

通常情况下，要求负荷功率变化0.1p.u.，频率变化不超过1Hz；由于电力系统频率安全范围在50±0.2Hz，即要求负荷变化0.02p.u.，频率变化不超过0.2Hz；根据此要求，所提基于等效惯量和阻尼辨识的光伏调频控制参数优化方法的流程图如图3所示。

首先基于PEM辨识系统的等效惯量H_eq与阻尼D_eq，判断等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq是否满足电网的最低惯性时间常数水平和最低阻尼系数水平；具体为：

若H_eq与D_eq满足要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，则光伏调频控制参数优化结束；

若不满足要求，则调整光伏电站i的虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i，直至H_eq与D_eq满足要求，使得k_i与J_i的最优组合下系统频率响应性能满足要求。

为了验证本发明理论分析的正确性和所提策略的有效性，搭建了光伏电站并入WSCC三机九节点标准系统，通过修改光伏渗透率进行仿真分析。

当光伏渗透率为10％时，设置t＝1s时负荷突增0.02p.u.，光伏电站分别采用MPPT控制、调频控制和本发明所提优化调频控制策略，系统的频率响应和光伏有功出力曲线如图4-图5所示，等效惯量和阻尼辨识的结果如表1所示。

表1 10％渗透率下等效惯量与阻尼辨识结果

从表1中可以看出，当光伏渗透率为10％时，系统等效惯量与阻尼系数分别为7.2和0.9，满足电力系统频率响应动态约束，此时光伏无需提供频率支撑。从图4-图5中可以看出，常规调频由于不具备惯量与阻尼识别能力，仍按既定策略参与调频，这意味着需要减载来牺牲光伏电站的经济性。而优化调频策略通过辨识系统参数，发现此时刻光伏渗透率较低，系统频率动态稳定性仍能保持较高水平，通过调节自身控制策略运行在MPPT模式下，最大化光伏消纳。

当光伏渗透率为50％时，设置t＝1s时负荷突增0.02p.u.，光伏电站分别采用MPPT控制、调频控制和本发明所提优化调频控制策略，系统的频率响应和光伏有功出力曲线如图6-图7所示，等效惯量和阻尼辨识的结果如表2所示。

表2 50％渗透率下等效惯量与阻尼辨识结果

从表2中可以看出，当光伏渗透率为50％时，系统等效惯量与阻尼系数分别为4和0.5，此时需要光伏电站参与调频。从图6-图7中可以看出，当光伏渗透率为50％时，仅靠常规机组已经不足以将频率维持在50±0.2Hz的安全范围内，需要光伏电站提供频率支撑。此时常规调频按既定策略进行调频，而优化调频通过对同步发电机的惯量和一次调频系数进行等效，合理选择调频优化目标，使得光伏电站能够提供有效的频率支撑。

综上所述，对比常规调频方式，优化调频更能充分发挥电力电子设备的灵活性，为电力系统提供灵活可靠的频率支撑。

Claims (4)

1.一种考虑等效惯量和阻尼需求的光伏调频控制参数优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤一，在光伏并网后通过输入源侧功率扰动作为功率不平衡量，采集一段时间窗口内的功率频率数据，监测并得到光伏并网后的系统频率变化量；

步骤二，建立光伏并网系统等效模型，将系统功率不平衡量作为输入，系统频率变化量作为输出，基于PEM方法辨识系统等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq；

步骤三，建立光伏并网系统的预测模型，控制目标为使系统频率响应特性达到要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，通过预测模型得到实际系统和目标系统的频率响应特性；

步骤四，搭建光伏调频控制参数优化模型，根据实际系统和目标系统的频率响应特性偏差，对光伏电站调频控制参数：虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i进行优化，直至系统的等效惯量H_eq与阻尼D_eq满足要求。

2.根据权利要求1所述的光伏调频控制参数优化方法，其特征在于：基于PEM方法辨识系统等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq，具体包括：

首先，光伏并网电力系统的对应频率响应高阶聚合离散状态空间表达式如下：

式中，A,B,C,D均为待辨识模型参数，x(k)表示光伏并网后实际系统对应的状态空间方程中的状态变量；y(k)为k时刻实测系统频率输出；u(k)表示该状态空间方程的扰动控制输入，即不平衡功率ΔP；

PEM方法通过在k-1时刻计算出k时刻的预测频率输出

并根据k时刻实测系统频率输出y(k)，得到误差

以误差e(k)构建预报误差准则函数J_N(k)：

通过求取J_N(k)的极小值同步确定模型参数A,B,C,D；

通过在每个采样时刻逐次比较辨识模型即式(1)的计算输出与光伏并网电力系统的实际测量输出，不断校正辨识模型参数A,B,C,D，优化辨识模型；

获得优化后的模型参数A,B,C,D后，通过对辨识模型施加阶跃扰动，设扰动幅值标幺化后为1，按照电力系统等效惯量响应方程得到此时的频率变化Δf(s)满足：

式中，s为拉普拉斯算子，系数a₀,a₁,a₂,b₀,b₁与实际系统的同步机转子转动方程拉氏变换表达式的各系数一一对应；

对式(4)进行拉氏反变换得到最终的时域频率变化Δf(t)；测取上述阶跃扰动下，一段时间内系统的频率变化曲线，利用式(4)函数拉氏反变换的结构拟合，反推出系统等效惯性时间常数H_eq与系统等效阻尼系数D_eq。

3.根据权利要求1或2所述的光伏调频控制参数优化方法，其特征在于：所述步骤三中，建立光伏并网系统的预测模型，通过预测模型得到实际系统和目标系统的频率响应特性，具体包括：

(1)建立实际系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₁＝[1 0 0 0] (8)

式中，x₁(t)为实际系统的状态量，

为实际系统的状态量的导数；状态变量x₁＝[Δf₁Δx₁ ΔP_Ji ΔP_pvei]^T；Δf₁为实际系统的频率变化量；Δx₁为实际系统的状态变化量；ΔP_Ji和ΔP_pvei分别为同步机输出有功功率变化量，光伏输出有功功率变化量；实际系统的输入变量u₁(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；实际系统的输出变量y₁(t)＝Δf₁；

H_eq和D_eq分别为等效惯性时间常数和等效阻尼系数；T_Ai为第i个光伏电站设备级控制环等效惯性时间常数；A′为火电机组在总电源容量中的所占比例；K_m为火电机组机械功率增益系数；R为火电机组调速器调差系数；F_H为火电机组高压缸功率比；T_R为中压缸容积时间常数；A_i为第i个光伏电站在总电源容量中占比；J_i为第i个光伏电站的等效惯量；

对式(5)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即实际光伏并网系统的预测模型：

式中t_s为采样时间；根据k时刻系统状态和输入，预测k+1时刻的系统状态；

(2)建立目标系统的等效频率响应模型的状态空间方程为：

C₂＝[1 0 0 0] (14)

式中，x₂(t)为目标系统的状态量，

为目标系统的状态量的导数；状态变量x₂＝[Δf₂ Δx₂]^T；Δf₂为目标系统的频率变化量；Δx₂为目标系统的状态变化量；目标系统的输入变量u₂(t)＝ΔP_L，ΔP_L是负荷功率变化量；目标系统的输出变量y₂(t)＝Δf₂；H_r和D_r分别为系统实际要求的等效惯性时间常数和等效阻尼；

对式(11)进行离散化处理，得到离散化状态空间模型，即目标系统的预测模型：

根据式(9)和式(15)，分别得到实际系统和目标系统的频率响应特性，即发生扰动至未来N_p个步长的频率变化。

4.根据权利要求3所述的光伏调频控制参数优化方法，其特征在于：所述步骤四中搭建光伏调频控制参数优化模型，对光伏电站调频控制参数进行优化，具体包括：

光伏调频控制参数优化模型的目标函数及约束条件如下：

式中，Y₁和Y₂分别为光伏并网系统等效频率响应模型和目标系统等效频率响应模型的输出矩阵；ΔP_pvi,min为光伏最小输出有功功率，ΔP_pvref为光伏有功功率参考值，ΔP_pvi,max为光伏最大输出有功功率；

判断等效惯性时间常数H_eq与等效阻尼系数D_eq是否满足电网的最低惯性时间常数水平和最低阻尼系数水平；具体为：

若H_eq与D_eq满足要求的等效惯性时间常数H_r与等效阻尼D_r，则光伏调频控制参数优化结束；

若不满足要求，则调整光伏电站i的虚拟惯量系数J_i和一次调频系数k_i，直至H_eq与D_eq满足要求，使得k_i与J_i的最优组合下系统频率响应性能满足要求。

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