CN115207941A - 一种电力系统惯量水平评估方法 - Google Patents

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CN115207941A CN202210906828.8A CN202210906828A CN115207941A CN 115207941 A CN115207941 A CN 115207941A CN 202210906828 A CN202210906828 A CN 202210906828A CN 115207941 A CN115207941 A CN 115207941A
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Abstract

本发明涉及一种电力系统惯量水平评估方法，属于电力系统惯性量化评估领域，首先根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束，然后在极限预想故障情况下，构建计及惯量水平和频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型，求解电力系统惯量安全域评估模型，确定新能源电力系统在每个时段的惯量安全域，最后根据当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平。本发明的电力系统惯量安全域评估模型计及惯量水平与频率稳定约束，提高了评估惯量水平的准确度。

Description

一种电力系统惯量水平评估方法
技术领域
本发明涉及电力系统惯性量化评估领域，特别是涉及一种电力系统惯量水平评估方法。
背景技术
近年来，随着化石能源储备减少以及碳排放造成的环境问题加剧，可再生能源的开发与利用得到了快速发展。为了应对新能源发电的波动性及随机性，提高对发电功率控制，新能源发电机组大多通过电力电子装置并入电网，这使得与同步机组相较，新能源发电机组与系统处于解耦状态，无法为系统提供惯量支撑，不利于系统遭受扰动后的频率响应过程。近年来，已发生过多起由于惯量支撑水平不足引起的电力系统停电事故。因此，新能源电力系统惯性量化评估已经成为目前的研究热点。
针对电力系统惯性量化评估已有相关研究开展，主要包含等效惯量在线评估以及极限最小惯性量化计算两方面，其中等效惯量在线评估主要利用扰动后同步相量测量单元(phasormeasurement unit，PMU)测到的系统时域响应进行数据分析，通过量测到的功率信号和频率信号对系统等效惯量进行评估；极限最小惯性量化为了避免系统遭受扰动时的频率指标恶化而触发保护装置动作，通常以惯性响应阶段的频率变化率(rate ofchangeoffrequency，RoCoF)和一次调频的频率最低点为频率稳定关键指标进行量化。针对RoCoF约束，由于在动态频率惯性响应阶段一次调频控制尚未介入，已有研究借助摇摆方程证明RoCoF与系统惯量为线性耦合关系。而频率最低点约束由于受到多种调频过程影响与系统惯量呈现出明显的非线性关系，目前研究通过时域仿真得到系统遭受扰动后频率最低点刚好达到频率保护装置动作值时的系统惯量临界值，时域模型复杂且依赖于大量仿真计算。另一方面，仅对系统极限最小惯量进行评估无法为调度运行人员提供明确的惯量水平参考，难以对系统当前惯量水平做出有效评估。
综上，需要一种计及惯量水平与频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型，并通过提取表征惯量水平的指标对系统当前惯量水平进行评估。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力系统惯量水平评估方法，以提高评估惯量水平的准确度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种电力系统惯量水平评估方法，所述评估方法包括：
综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立电力系统频率动态响应模型，并根据电力系统频率动态响应模型确定系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束；
在极限预想故障情况下，构建计及惯量水平和所述频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型；
根据每个时段设置的预想故障情况，求解电力系统惯量安全域评估模型，确定电力系统在每个时段的惯量安全域；所述惯量安全域是由系统可利用总惯量作为上界，惯量安全临界值作为下界所限定的惯量安全范围；
根据电力系统的当前运行状态，计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平。
可选的，所述综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立电力系统频率动态响应模型，并根据电力系统频率动态响应模型确定系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，具体包括：
分别构建惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型；
综合考虑惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型，确定电力系统频率动态响应模型；
根据所述电力系统频率动态响应模型，建立系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线；
根据系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线，获得系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系分析结果；所述关系分析结果为系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差呈非线性关系。
可选的，所述根据系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线，获得系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系分析结果，之后还包括：
构造适应度函数为Fitness＝(Δfi max-Δflim)2；其中，Fitness为适应度函数，Δfi max为粒子i对应最大频率偏差，Δflim为频率偏差限值；
根据预设频率偏差限值，基于适应度函数，并利用粒子群算法对所述电力系统频率动态响应模型进行求解，获得预设频率偏差限值对应的最优系统惯量临界值。
可选的，所述惯量响应模型为
Figure BDA0003772783050000031
Figure BDA0003772783050000032
其中，H为系统惯量，Δf(t)为频率偏差，D为发电机阻尼系数，ΔPe(t)为电磁功率变化量，ΔPm(t)为原动机输出机械功率变化量，ΔPL(t)为负荷有功功率变化量，Hsys为当前系统总惯量，NSG、NRG分别为系统中常规机组、新能源机组总数；Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，H′j、
Figure BDA0003772783050000033
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态；
所述负荷频率响应模型为
Figure BDA0003772783050000034
其中，PL(t)为t时段的负荷频率响应，PLN为额定频率下负荷的有功功率，λi为与频率i次方成正比的负荷有功在PLN中所占份额，∑λi＝1；fn为系统额定频率，f(t)为t时段的频率；
所述一次调频响应模型为
Figure BDA0003772783050000041
Figure BDA0003772783050000042
其中，Tn为调速器时间常数，R为发电机调差系数，ΔPV(t)为汽轮机气门开度变化量，TCH为汽轮机蒸汽容积时间常数，ΔPm(t)为t时段的机械功率变化量；
所述二次调频模型为
ΔPref(t)＝K∫Δf(t)dt
其中，ΔPref(t)为电力系统二次调频功率变化量，K为二次调频效应系数。
可选的，所述综合考虑惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型，确定电力系统频率动态响应模型，具体包括：
将所述惯量响应模型中的电磁功率变化量ΔPe(t)等效为扰动开始时电力系统总功率缺额ΔP，并将所述惯量响应模型中的负荷有功功率变化量ΔPL(t)和根据所述负荷频率响应模型得到的负荷有功功率变化量ΔPL(t)合并到DΔf(t)中，获得简化后的惯量响应模型和负荷频率响应模型为
Figure BDA0003772783050000043
忽略所述一次调频响应模型中调速器气门开度指令的一阶惯性延时模块
Figure BDA0003772783050000044
获得简化后的一次调频响应模型为
Figure BDA0003772783050000045
简化所述二次调频模型中的电力系统二次调频功率变化量ΔPref(t)为0；
综合简化后的惯量响应模型和负荷频率响应模型、简化后的一次调频响应模型，确定电力系统频率动态响应模型为
Figure BDA0003772783050000046
可选的，所述根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束，具体包括：
构建频率稳定约束包括频率变化率约束和频率极值约束；
建立初始的频率变化率约束为RoCoFmin≤RoCoFext≤RoCoFmax；其中，RoCoFmin、RoCoFmax分别为RoCoF的上、下限，RoCoFext为最严重潜在故障发生后系统的频率变化率极值向量；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，将初始的频率变化率约束转化为第一系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000051
其中，H′sys为故障发生后系统惯量，H′sys＝HSIL-Hloss，HSIL为惯量安全临界值，Hloss为系统损失惯量，fN为系统额定频率，ΔPMAX为极限预想故障造成的有功扰动，
Figure BDA0003772783050000056
为关键N-2故障集合，RoCoFlim为频率变化率上下限；
建立初始的频率极值约束为fmin≤fext≤fmax；其中，fmin、fmax分别为频率稳定上限、下限，fext为最严重潜在故障发生后系统的暂态频率极值向量；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，将初始的频率极值约束转化为第二系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000052
其中，tsf为某极限预想故障触发稳控调节措施所设定的预置时延，Rsys为系统一次调频速率，Psf为某极限预想故障触发稳控调节措施的调节功率，D为发电机阻尼系数，fm为频率稳定极限。
可选的，所述电力系统惯量安全域评估模型包括：新能源机组采用常规控制时的电力系统惯量安全域评估模型和新能源机组采用虚拟同步机控制时的电力系统惯量安全域评估模型；
所述新能源机组采用常规控制时的电力系统惯量安全域评估模型为
Figure BDA0003772783050000053
Figure BDA0003772783050000054
约束条件包括：
惯量水平约束：Hmin≤HSIL≤Hmax
第一系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000055
第二系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000061
其中：HMIL(t)为t时段新能源机组采用常规控制时的系统可利用总惯量，Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，NSG为系统中常规机组总数；HSIL(t)为t时段新能源机组采用常规控制时的惯量安全临界值，Hmin、Hmax分别为系统惯量的上、下限；
所述新能源机组采用虚拟同步机控制时的电力系统惯量安全域评估模型为
Figure BDA0003772783050000062
Figure BDA0003772783050000063
约束条件包括：
惯量水平约束：Hmin≤HSIL≤Hmax
第一系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000064
第二系统惯量约束：
Figure BDA0003772783050000065
其中：H'MIL(t)为t时段新能源机组采用虚拟同步机控制时的系统可利用总惯量，H'SIL(t)为t时段新能源机组采用虚拟同步机控制时的惯量安全临界值，H′j、
Figure BDA0003772783050000066
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态。
可选的，所述根据电力系统的当前运行状态，计算新能源电力系统的当前系统总惯量，具体包括：
当新能源机组采用常规控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure BDA0003772783050000067
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
当新能源机组采用虚拟同步机控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure BDA0003772783050000071
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
其中，Hsys为当前系统总惯量，NSG、NRG分别为系统中常规机组、新能源机组总数；Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，H′j、
Figure BDA0003772783050000072
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态。
可选的，所述根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平，具体包括：
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域的上界，利用公式
Figure BDA0003772783050000073
计算惯量储备系数C1；
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域的下界，利用公式
Figure BDA0003772783050000074
计算惯量安全裕度C2；
在惯量水平二维指标评估指示图中确定惯量储备系数和惯量安全裕度的交点，并将交点对应的安全裕度等级作为新能源电力系统的当前惯量水平；所述惯量水平二维指标评估指示图的横坐标为惯量安全裕度，纵坐标为惯量储备系数。
可选的，所述评估方法还包括：
对比新能源机组采用虚拟同步机控制时和采用常规控制时的惯量安全域，获得对比结果；所述对比结果包括：新能源机组采用虚拟同步机控制后的惯量安全域上界上移，以及下界下移。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开一种电力系统惯量水平评估方法，首先根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束，然后在极限预想故障情况下，构建计及惯量水平和频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型，求解电力系统惯量安全域评估模型，确定新能源电力系统在每个时段的惯量安全域，最后根据当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平。本发明的电力系统惯量安全域评估模型计及惯量水平与频率稳定约束，提高了评估惯量水平的准确度。
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，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种电力系统惯量水平评估方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种电力系统惯量水平评估方法的原理图；
图3为本发明实施例提供的扰动过程功率响应及能量转换的示意图；
图4为本发明实施例提供的惯量对系统频率响应动态过程的影响示意图；
图5为本发明实施例提供的粒子群算法的原理图；
图6为本发明实施例提供的惯量水平二维指标评估指示图；
图7为本发明实施例提供的IEEE39节点系统网络拓扑示意图；
图8为本发明实施例提供的IEEE39节点系统惯量安全临界值示意图；
图9为本发明实施例提供的IEEE39节点系统惯量安全域示意图；
图10为本发明实施例提供的原系统与含风电机组系统惯量安全域下界对比图。
具体实施方式
下面将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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种电力系统惯量水平评估方法，以提高评估惯量水平的准确度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例提供了一种电力系统惯量水平评估方法，如图1和图2所示，评估方法包括以下步骤：
步骤S1，综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立电力系统频率动态响应模型，并根据电力系统频率动态响应模型确定系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系。
对系统中同步发电机提供的机械转动惯量和采用虚拟同步发电机控制的新能源机组提供的虚拟惯量进行加权求和得到电力系统等效惯量；综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立系统频率动态响应数学模型，定性分析系统等效惯量对频率响应过程的影响；基于系统频率动态响应数学模型，利用PSO(Particle Swarm Optimization，粒子群算法)对频率偏差约束下的系统惯量临界值进行求解。
新能源电力系统的等效惯量需考虑系统内提供惯量的所有元件，包括同步发电机以及采用虚拟同步机技术控制的新能源机组，即：
Figure BDA0003772783050000091
式中：Hsys为当前系统总惯量；NSG、NRG分别表示系统中常规机组和新能源机组(包括光伏发电机组和风力发电机组)总数；Hi、Pi max、xi分别表示同步发电机组的惯性常数、额定功率和运行状态(启动取为1，停运取为0)；Hj、
Figure BDA0003772783050000092
xj分别表示新能源发电机组的虚拟惯性常数、额定功率和运行状态，单位为MW·s。
系统遭受扰动(以负荷阶跃增加为例)后，具有电压源特性的同步机自动分担扰动功率，同步发电机电磁功率突变，机械功率保持不变，此时转子由于所受力矩不平衡将会减速，转子动能被迫释放为电磁功率，维持系统有功功率平衡；当调速器动作后，惯量响应与一次调频共同作用向系统提供功率，电磁功率与机械功率相等时，系统频率达到最低点；后续原动机继续增发机械功率，恢复转子转速至额定值附近，期间惯量支撑功率为负，即转子从系统吸收能量进行加速，功率响应及能量转化过程如图3所示。
图3中t0+时刻扰动发生，t0-t1为惯量响应阶段，t1时刻调速器动作，t2时刻频率达到最低点，ΔPe表示电磁功率变化，ΔPm表示机械功率变化，ΔPd表示扰动功率大小，Δf表示频率偏差，Δfmax表示频率偏差最大值。由图分析可知，系统在遭受扰动后不平衡功率无法瞬时平衡，惯量为电磁功率提供了能量来源，在维持有功供需平衡方面发挥重要作用，并减缓频率变化速度，为后续调频动作赢得时间，是维持频率稳定不可或缺的一部分。
综合考虑电力系统惯量响应、负荷频率响应、电力系统一次和二次调频响应建立电力系统频率动态响应模型。
(1)惯量响应
惯量响应一般采用发电机转子运动方程进行描述：
Figure BDA0003772783050000101
Figure BDA0003772783050000102
式中：H为系统惯量的另一种表征方式，与Hsys关系如式(3)所示；Δf(t)为频率偏差；D为发电机阻尼系数；ΔPm(t)为原动机输出机械功率变化量；ΔPe(t)为电磁功率变化量；ΔPL(t)为负荷有功功率变化量。
(2)负荷频率响应
当负荷端电压维持不变时，负荷有功功率将会对系统频率变化进行响应，其表达式为：
Figure BDA0003772783050000103
式中：PLN为额定频率下负荷的有功功率；fn为系统额定频率；λi为与频率i次方成正比的负荷有功在PLN中所占份额，其中∑λi＝1。
(3)一次调频响应
一次调频过程中，调速器根据调频指令控制汽轮机气门开度，原动机再根据调速器控制模块气门开度指令调节输出的机械功率，调速器控制模块和原动机控制模块的数学模型分别为：
Figure BDA0003772783050000111
Figure BDA0003772783050000112
式中：Tn为调速器时间常数；R为发电机调差系数，1/R反馈回路为电力系统一次调频指令。TCH为汽轮机蒸汽容积时间常数；ΔPV(t)为汽轮机气门开度变化量；ΔPm(t)为机械功率变化量。
(4)二次调频
电力系统二次调频为无差调节，可使扰动发生后稳态频率恢复到扰动之前大小，采用积分控制，其数学模型表示为：
ΔPref(t)＝K∫Δf(t)dt (7)
式中：K为二次调频效应系数；ΔPref(t)为电力系统二次调频功率变化量。
在电力系统频率动态响应模型建立过程中，考虑如下实际因素对上述频率响应过程进行简化：
一、本发明主要研究电力系统惯性响应阶段，其主要影响扰动开始后约2s的频率稳定性，此时远未到电力系统二次调频响应开始作用的时间，认为二次调频响应变化量ΔPref为零。
二、电力系统中与频率高次方相关负荷所占比例很少，一般只需要考虑到与频率三次方相关的负荷，则其有功功率变化量ΔPL(t)可以表示为：
ΔPL(t)＝KLΔf(t) (8)
式中：KL为负荷频率调节效应系数。
三、认为电磁功率ΔPe(t)扰动后不随时间发生改变，为阶跃函数，取值为扰动开始时电力系统总功率缺额ΔP，并将负荷的频率调节效应系数KL合并到电力系统的发电机阻尼系数D中，忽略一次调频中调速器气门开度指令的一阶惯性延时模块。
因此，简化的电力系统频率动态响应模型可以由下式表示：
Figure BDA0003772783050000121
通过以上模型分析，随着系统惯量Hsys的降低，扰动发生后，系统的频率变化更加剧烈，即频率变化率(RoCoF)增大；另一方面，系统惯量的降低还会引起频率偏差的增大，即频率最低点进一步降低，但是系统惯量Hsys对稳态频率偏差影响较小，如图4所示。
通过系统频率动态响应模型可知，系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差呈非线性关系，构造适应度函数利用粒子群算法对某一频率偏差限值对应的系统惯量水平H′SIL进行寻优求解，图5中pbest为每个粒子历史最优位置，gbest为群体全局最优位置，适应度函数为：
Fitness＝(Δfi max-Δflim)2 (10)
式中：Δfi max为粒子i对应最大频率偏差，Δflim为频率偏差限值。
基于PSO对频率偏差约束下的系统惯量临界值进行求解，为处理系统惯量与频率极值之间的非线性关系提供了新思路。
步骤S2，根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束。
频率稳定约束包括RoCoF约束和频率偏差约束：
RoCoFmin≤RoCoFext≤RoCoFmax (11)
fmin≤fext≤fmax (12)
式(11)表示频率变化率约束，式(12)表示频率极值约束；RoCoFmin、RoCoFmax分别为RoCoF的上、下限；fmin、fmax分别为频率稳定上限与下限；RoCoFext、fext分别为最严重潜在故障发生后系统的频率变化率极值向量和暂态频率极值向量。
对频率稳定约束式(11)、(12)分别进行分析：
(1)RoCoF约束。
由于扰动后较大的RoCoF可能会导致机组结构损坏或引起分布式电源脱网，RoCoF应满足约束(11)。故障发生后，随着系统中一次调频、稳控调节措施等相继动作，不平衡功率将逐渐减小，系统频率变化最大值出现在故障发生后瞬间，由转子运动方程可得：
Figure BDA0003772783050000131
H′sys＝HSIL-Hloss (14)
Figure BDA0003772783050000132
式中：RoCoF(t0+)表示故障发生后瞬间的频率变化率；ΔPMAX为极限预想故障造成的有功扰动，为关键N-2故障集合
Figure BDA0003772783050000133
中绝对值最大的元素；H′sys为故障发生后系统惯量，式(15)表示极限预想故障造成惯量损失的情况(如同步机组故障)，应注意的是目标函数式(22)表示故障发生前的系统惯量，当故障引起惯量损失需在转子运动方程中应将损失惯量部分体现出来。将RoCoF约束转化为系统惯量约束为：
Figure BDA0003772783050000134
式中：RoCoFlim指频率变化率上下限RoCoFmax和RoCoFmin，可见频率变化率约束式(11)为线性约束。
(2)频率极值约束。
系统遭受扰动时，频率极值受多种调频过程的影响，综合故障发生后的惯量响应过程、稳控调节措施的快速调频作用和一次调频过程，根据转子运动方程对频率极值约束进行线性化。认为一次调频过程中调频速率恒定，且忽略可得最大频率偏差为：
Figure BDA0003772783050000141
式中：tsf为某极限预想故障触发稳控调节措施所设定的预置时延，即在该时刻安全稳定控制系统实施切机、切负荷、局部解列等控制措施，防止系统失去稳定；Rsys表示系统一次调频速率，为常数；Psf为某极限预想故障触发稳控调节措施的调节功率。将频率偏差约束转化为系统惯量约束为：
Figure BDA0003772783050000142
Δfm＝fm-fn (19)
式中：fm为频率稳定极限，即fmin和fmax，频率极值约束式(12)经过化简转化为系统惯量线性约束。
步骤S3，在极限预想故障情况下，构建计及惯量水平和所述频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型。
建立计及惯量水平与频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型，惯量安全域的上边界为系统可利用总惯量，下边界为惯量安全临界值；设定系统极限预想故障集，综合考虑惯量响应、一次调频、稳控措施等调频过程，通过系统等值转子运动方程对频率极值约束进行线性化将其转化为惯量约束。
考虑所有同步机组投入运行，新能源机组采取常规控制，系统可利用总惯量为：
Figure BDA0003772783050000151
式中：NSG表示系统中常规机组总数；Hi、Pi max分别表示同步发电机组的惯性常数，系统可利用总惯量体现了系统的惯量储备能力，只与系统装机数量以及机组参数有关。
本发明需在极限预想故障情况下对惯量安全临界值HSIL进行求解，设定极限预想故障情况为电力系统在正常运行过程中损失两个重要元件，系统关键N-2安全校验形成的故障合集可表述为：
Figure BDA0003772783050000152
式中：
Figure BDA0003772783050000153
为关键N-2安全校验故障合集；Fmn为故障情况；m、n表示损失的重要元件编号；N表示系统处于运行状态的重要元件数量，包括处于运行状态的常规机组、直流输电线路和新能源场站。
在极限预想故障情况下，综合考虑RoCoF约束和频率偏差约束，求解系统惯量安全临界值，认为系统中新能源机组采取常规控制，优化模型如下：
Figure BDA0003772783050000154
s.t
Hmin≤HSIL≤Hmax (23)
Figure BDA0003772783050000155
Figure BDA0003772783050000156
式中：Hmin、Hmax分别为各时段系统惯量的上、下限。
通过频率稳定约束的转化，将系统惯量安全临界值求解模型转化为线性模型，该线性模型以式(22)为目标函数，以式(23)、式(16)和式(18)作为约束。采用成熟的求解器即可有效求出电力系统在运行周期内的惯量安全临界值。将(20)中系统可利用总惯量HMIL作为上界，(22)中惯量安全临界值HSIL作为下确界，确定系统惯量安全域。系统运行过程中惯量水平处于惯量安全域内，可保证在遭受较大功率扰动后能够恢复频率稳定状态，不影响供电可靠性。
构建新能源采用虚拟同步机控制后的惯量安全域模型，分析新能源采用虚拟同步机控制前后惯量安全域的变化。
首先评估新能源机组采用虚拟同步机技术之后的系统可利用总惯量，包括同步机组和新能源机组两部分，表达式为：
Figure BDA0003772783050000161
式中：NSG、NRG分别表示系统中常规机组和新能源机组(包括光伏发电机组和风力发电机组)总数；Hi、Pi max分别表示同步发电机组的惯性常数和额定功率；H′j、
Figure BDA0003772783050000162
分别表示新能源发电机组的虚拟惯性常数和额定功率，单位为MW·s，确定惯量安全域的上界。
求解新能源采用虚拟同步机控制后的惯量安全临界值时，需在原优化模型的基础上增加虚拟惯量部分，优化模型为：
Figure BDA0003772783050000163
s.t.
Hmin≤HSIL≤Hmax (26)
RoCoFmin≤RoCoFext≤RoCoFmax (27)
fmin≤fext≤fmax (28)
式中：H′j表示新能源机组的虚拟惯量水平，认为采用虚拟同步机技术后新能源机组虚拟惯量平滑可调，则H′j∈[H′jmin,H′jmax]；xj表示新能源发电机组运行状态(启动取为1，停运取为0)。
步骤S4，根据每个时段设置的预想故障情况，求解电力系统惯量安全域评估模型，确定新能源电力系统在每个时段的惯量安全域；所述惯量安全域由系统可利用总惯量作为上界，惯量安全临界值作为下界所限定的惯量安全范围。
根据关键N-2安全校验故障合集在24h分别设置不同极限预想故障情况，求解计及惯量水平与频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型。若新能源采用虚拟同步机控制，则利用公式(24)-(28)计算新能源电力系统在每个时段的惯量安全域。若新能源采用常规控制，则利用公式(22)、(23)、(16)和(18)计算新能源电力系统在每个时段的惯量安全域。系统可利用总惯量HMIL作为上界，惯量安全临界值HSIL作为下确界，确定系统惯量安全域。系统运行过程中惯量水平处于惯量安全域内，可保证在遭受较大功率扰动后能够恢复频率稳定状态，不影响供电可靠性。
步骤S5，根据电力系统的当前运行状态，计算新能源电力系统的当前系统总惯量。
当新能源机组采用常规控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure BDA0003772783050000171
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
当新能源机组采用虚拟同步机控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure BDA0003772783050000172
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
其中，Hsys为当前系统总惯量，NSG、NRG分别为系统中常规机组、新能源机组总数；Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，H′j、
Figure BDA0003772783050000173
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态。
步骤S6，根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平。
根据系统惯量安全域，提取惯量储备系数作为表征系统惯量资源的储备情况的特征指标，提取惯量安全裕度作为表征系统安全裕度的特征指标，协助调度员判别与量化系统惯量水平的充裕程度。
(1)惯量储备系数：反映系统实际惯量值与可利用总惯量之间的相对大小，在系统需要进行惯量资源调用时提供参考。
Figure BDA0003772783050000181
(2)惯量安全裕度：反映系统实际惯量值与系统惯量安全临界值的相对大小，为系统惯量安全裕度提供参考，为保证系统惯量水平位于惯量安全域内，该指标应保证为正数，并应为极限故障留有一定裕度保证系统频率稳定性。
Figure BDA0003772783050000182
调度人员可根据已有运行经验将惯量储备系数和惯量安全裕度指标的值域进行划分，通过对系统当前惯量水平进行二维指标综合评估帮助调度员进行直接判断。
所提到的C1、C2两个指标，分别代表系统当前惯量储备情况和系统惯量安全裕度，分别对应系统当前惯量水平与惯量安全域上界和下界之间的相对大小关系，在惯量水平二维指标评估指示图中确定惯量储备系数和惯量安全裕度的交点，并将交点所在区域对应的安全裕度等级作为新能源电力系统的当前惯量水平；惯量水平二维指标评估指示图的横坐标为惯量安全裕度，纵坐标为惯量储备系数。惯量水平二维指标评估指示图如图6所示。图6中区域①表示低惯量裕度并高惯量储备区域，区域②表示中惯量安全裕度并高惯量储备区域，区域③表示高惯量安全裕度并高惯量储备区域，区域④表示低惯量安全裕度并中惯量储备区域，区域⑤表示中惯量安全裕度并中惯量储备区域，区域⑥表示高惯量安全裕度并中惯量储备区域，区域⑦表示低惯量安全裕度并低惯量储备区域，区域⑧表示中惯量安全裕度并低惯量储备区域，区域⑨表示高惯量安全裕度并低惯量储备区域。
评估方法还包括：对比新能源机组采用虚拟同步机控制时和采用常规控制时的惯量安全域，获得对比结果；所述对比结果包括：新能源机组采用虚拟同步机控制后的惯量安全域上界上移，以及下界下移。
可见，采用虚拟同步机控制后，对惯量安全域主要有以下影响：一、惯量安全域上边界上移，即系统可利用总惯量增大，系统惯量储备更加充足；二、惯量安全域下边界下移，新能源机组提供虚拟惯量后，由于虚拟惯量连续可调，在原惯量水平及频率稳定约束条件不变的情况下，同步发电机所需提供的惯量下降，惯量安全域拓展，安全运行点增加。
下面以IEEE39节点系统为例进一步阐明电力系统惯量水平评估方法。
步骤A
以IEEE39节点系统为例对上述惯量安全域评估模型进行求解，并增设两个风电场(采取常规控制)，以24h作为评估周期构建系统惯量安全域，根据关键N-2安全校验故障合集在24h分别设置不同极限预想故障情况，求解计及惯量水平与频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型。由于该系统中发电机数量较少，单机出力占总负荷比例较高，针对极限预想故障(常规机组跳闸)采用稳控减负荷策略，稳控措施在故障发生后0.25s动作。图7示出IEEE39节点系统网络拓扑，图7中数字标号1-39表示节点标号，G1-G10表示发电机标号。
表1同步发电机组惯量时间常数和额定功率
Figure BDA0003772783050000191
Figure BDA0003772783050000201
步骤B
(1)系统可利用惯量最大值为35966.8MW·s。
(2)根据系统关键N-2安全校验故障合集，分时段对系统最低惯量需求以及机组开机情况求解：
表2系统最低惯量需求以及机组开机情况求解
Figure BDA0003772783050000202
Figure BDA0003772783050000211
(3)根据系统可利用惯量最值和系统惯量安全临界值确定惯量安全域。IEEE39节点系统惯量安全临界值求解结果如图8所示，IEEE39节点系统惯量安全域求解结果如图9所示。图8的横坐标表示时间，纵坐标表示系统惯量安全临界值。图9中所示最上面曲线为惯量安全域的上界，最下面曲线为惯量安全域的下界，中间曲线为系统当前惯量曲线，取除预想故障机组其余机组全部投运的运行状态。
由图9分析可知，在24h评估周期内，惯量安全域的上界保持不变，即系统可利用总惯量体现系统惯量储备，仅与系统可提供惯量设备有关；由于每个时段设置的预想故障情况以及稳控减负荷量不同，惯量安全域的下界在评估周期内不断变化，其中第4、8时段由于极限预想故障小于临近时段，惯量需求相对较低，所以系统惯量安全临界值到达“低谷”。
步骤C
通过所提惯量安全域量化指标对算例进行分析，如表3所示。
表3系统各时段惯量储备系数和惯量安全裕度求解
Figure BDA0003772783050000212
Figure BDA0003772783050000221
步骤D
对算例中风电场W1施加虚拟同步机控制，以24h作为评估周期构建系统惯量安全域，各时段设定极限预想故障与4.2.3算例中相同，采用虚拟同步机技术的风电机组参数如下：
表4采用虚拟同步机技术风电机组参数
序号 额定容量/MW 备用容量比例/％ 最大虚拟惯量/s 最小虚拟惯量/s
W1 250 10.0 3.0 2.0
(1)考虑全部机组投入运行，W1取最大虚拟惯量，此时系统可利用总惯量为36641.8MW·s。
(2)求解惯量安全临界值以及机组开机情况。
表5含W1系统惯量安全临界值以及机组开机情况求解
Figure BDA0003772783050000231
Figure BDA0003772783050000241
原系统与含风电机组系统惯量安全域下界对比结果如图10所示。
综上，风电机组采用虚拟同步机控制后，对惯量安全域主要有以下影响：1)惯量安全域上边界上移，即系统可利用总惯量增大，系统惯量储备更加充足；2)惯量安全域下边界下移，风电机组提供虚拟惯量后，由于风电机组虚拟惯量连续可调，在原惯量水平及频率稳定约束条件不变的情况下，同步发电机所需提供的惯量下降，惯量安全域拓展，安全运行点增加。
本发明相对于现有技术，本发明具有如下优点：
1.基于PSO对频率偏差约束下的系统惯量临界值进行求解，为处理系统惯量与频率极值之间的非线性关系提供了新思路。
2.提出计及惯量水平与频率稳定约束的新能源电力系统惯量安全域评估方法，该方法能够快速、有效构建系统惯量安全域，满足实际电网安全稳定分析要求，评估结果的准确度优于仅考虑RoCoF约束的惯量评估方法。
3.基于系统等值转子运动方程将频率极值约束进行了线性化，将优化模型转化为混合整数线性规划问题，求解速度较通过时域仿真逼近惯量安全临界值的方法大幅提升。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种电力系统惯量水平评估方法，其特征在于，所述评估方法包括：
综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立电力系统频率动态响应模型，并根据电力系统频率动态响应模型确定系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束；
在极限预想故障情况下，构建计及惯量水平和所述频率稳定约束的电力系统惯量安全域评估模型；
根据每个时段设置的预想故障情况，求解电力系统惯量安全域评估模型，确定电力系统在每个时段的惯量安全域；所述惯量安全域是由系统可利用总惯量作为上界，惯量安全临界值作为下界所限定的惯量安全范围；
根据电力系统的当前运行状态，计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平。
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述综合考虑惯量响应、一次调频、负荷频率响应建立电力系统频率动态响应模型，并根据电力系统频率动态响应模型确定系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，具体包括：
分别构建惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型；
综合考虑惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型，确定电力系统频率动态响应模型；
根据所述电力系统频率动态响应模型，建立系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线；
根据系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线，获得系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系分析结果；所述关系分析结果为系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差呈非线性关系。
3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述根据系统惯量在不同取值时的系统频率响应动态曲线，获得系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系分析结果，之后还包括：
构造适应度函数为Fitness＝(Δfi max-Δflim)2；其中，Fitness为适应度函数，Δfi max为粒子i对应最大频率偏差，Δflim为频率偏差限值；
根据预设频率偏差限值，基于适应度函数，并利用粒子群算法对所述电力系统频率动态响应模型进行求解，获得预设频率偏差限值对应的最优系统惯量临界值。
4.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述惯量响应模型为
Figure FDA0003772783040000021
Figure FDA0003772783040000022
其中，H为系统惯量，Δf(t)为频率偏差，D为发电机阻尼系数，ΔPe(t)为电磁功率变化量，ΔPm(t)为原动机输出机械功率变化量，ΔPL(t)为负荷有功功率变化量，Hsys为当前系统总惯量，NSG、NRG分别为系统中常规机组、新能源机组总数；Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，H′j、Pj max、xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态；
所述负荷频率响应模型为
Figure FDA0003772783040000023
其中，PL(t)为t时段的负荷频率响应，PLN为额定频率下负荷的有功功率，λi为与频率i次方成正比的负荷有功在PLN中所占份额，∑λi＝1；fn为系统额定频率，f(t)为t时段的频率；
所述一次调频响应模型为
Figure FDA0003772783040000024
Figure FDA0003772783040000031
其中，Tn为调速器时间常数，R为发电机调差系数，ΔPV(t)为汽轮机气门开度变化量，TCH为汽轮机蒸汽容积时间常数，ΔPm(t)为t时段的机械功率变化量；
所述二次调频模型为
ΔPref(t)＝K∫Δf(t)dt
其中，ΔPref(t)为电力系统二次调频功率变化量，K为二次调频效应系数。
5.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，所述综合考虑惯量响应模型、负荷频率响应模型、一次调频响应模型和二次调频模型，确定电力系统频率动态响应模型，具体包括：
将所述惯量响应模型中的电磁功率变化量ΔPe(t)等效为扰动开始时电力系统总功率缺额ΔP，并将所述惯量响应模型中的负荷有功功率变化量ΔPL(t)和根据所述负荷频率响应模型得到的负荷有功功率变化量ΔPL(t)合并到DΔf(t)中，获得简化后的惯量响应模型和负荷频率响应模型为
Figure FDA0003772783040000032
忽略所述一次调频响应模型中调速器气门开度指令的一阶惯性延时模块
Figure FDA0003772783040000033
获得简化后的一次调频响应模型为
Figure FDA0003772783040000034
简化所述二次调频模型中的电力系统二次调频功率变化量ΔPref(t)为0；
综合简化后的惯量响应模型和负荷频率响应模型、简化后的一次调频响应模型，确定电力系统频率动态响应模型为
Figure FDA0003772783040000035
6.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，建立频率稳定约束，具体包括：
构建频率稳定约束包括频率变化率约束和频率极值约束；
建立初始的频率变化率约束为RoCoFmin≤RoCoFext≤RoCoFmax；其中，RoCoFmin、RoCoFmax分别为RoCoF的上、下限，RoCoFext为最严重潜在故障发生后系统的频率变化率极值向量；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，将初始的频率变化率约束转化为第一系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000041
其中，H′sys为故障发生后系统惯量，H′sys＝HSIL-Hloss，HSIL为惯量安全临界值，Hloss为系统损失惯量，fN为系统额定频率，ΔPMAX为极限预想故障造成的有功扰动，
Figure FDA0003772783040000042
Figure FDA0003772783040000043
为关键N-2故障集合，RoCoFlim为频率变化率上下限；
建立初始的频率极值约束为fmin≤fext≤fmax；其中，fmin、fmax分别为频率稳定上限、下限，fext为最严重潜在故障发生后系统的暂态频率极值向量；
根据系统惯量和受扰动后系统最大频率偏差的关系，将初始的频率极值约束转化为第二系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000044
其中，tsf为某极限预想故障触发稳控调节措施所设定的预置时延，Rsys为系统一次调频速率，Psf为某极限预想故障触发稳控调节措施的调节功率，D为发电机阻尼系数，fm为频率稳定极限。
7.根据权利要求6所述的评估方法，其特征在于，所述电力系统惯量安全域评估模型包括：新能源机组采用常规控制时的电力系统惯量安全域评估模型和新能源机组采用虚拟同步机控制时的电力系统惯量安全域评估模型；
所述新能源机组采用常规控制时的电力系统惯量安全域评估模型为
Figure FDA0003772783040000045
Figure FDA0003772783040000046
约束条件包括：
惯量水平约束：Hmin≤HSIL≤Hmax
第一系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000047
第二系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000048
其中：HMIL(t)为t时段新能源机组采用常规控制时的系统可利用总惯量，Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，NSG为系统中常规机组总数；HSIL(t)为t时段新能源机组采用常规控制时的惯量安全临界值，Hmin、Hmax分别为系统惯量的上、下限；
所述新能源机组采用虚拟同步机控制时的电力系统惯量安全域评估模型为
Figure FDA0003772783040000051
Figure FDA0003772783040000052
约束条件包括：
惯量水平约束：Hmin≤HSIL≤Hmax
第一系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000053
第二系统惯量约束：
Figure FDA0003772783040000054
其中：H'MIL(t)为t时段新能源机组采用虚拟同步机控制时的系统可利用总惯量，H'SIL(t)为t时段新能源机组采用虚拟同步机控制时的惯量安全临界值，H′j、
Figure FDA0003772783040000055
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态。
8.根据权利要求7所述的评估方法，其特征在于，所述根据电力系统的当前运行状态，计算新能源电力系统的当前系统总惯量，具体包括：
当新能源机组采用常规控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure FDA0003772783040000056
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
当新能源机组采用虚拟同步机控制时，根据电力系统的当前运行状态，利用公式
Figure FDA0003772783040000057
计算新能源电力系统的当前系统总惯量；
其中，Hsys为当前系统总惯量，NSG、NRG分别为系统中常规机组、新能源机组总数；Hi、Pi max、xi分别为同步发电机组i的惯性常数、额定功率、运行状态，H′j、
Figure FDA0003772783040000061
xj分别为新能源发电机组j的虚拟惯性常数、额定功率、运行状态。
9.根据权利要求8所述的评估方法，其特征在于，所述根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域，利用判别系统惯量水平的特征指标，评估新能源电力系统的当前惯量水平，具体包括：
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域的上界，利用公式
Figure FDA0003772783040000062
计算惯量储备系数C1；
根据所述当前系统总惯量和当前时刻对应时段的惯量安全域的下界，利用公式
Figure FDA0003772783040000063
计算惯量安全裕度C2；
在惯量水平二维指标评估指示图中确定惯量储备系数和惯量安全裕度的交点，并将交点对应的安全裕度等级作为新能源电力系统的当前惯量水平；所述惯量水平二维指标评估指示图的横坐标为惯量安全裕度，纵坐标为惯量储备系数。
10.根据权利要求7所述的评估方法，其特征在于，所述评估方法还包括：
对比新能源机组采用虚拟同步机控制时和采用常规控制时的惯量安全域，获得对比结果；所述对比结果包括：新能源机组采用虚拟同步机控制后的惯量安全域上界上移，以及下界下移。
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