CN116667463A - 一种新能源并网电力系统惯量需求估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种新能源并网电力系统惯量需求估计方法，属于新型电力系统领域。本发明考虑从传统电力系统频率稳定性出发，量化电力系统频率受扰时为抵抗频率产生偏差所需要的系统惯量，基于受扰系统频率变化率最大值与频率跌落最小值的双重约束指标计算系统惯量缺额，进而量化高风电渗透率电力系统惯量需求，为系统惯量提升提供数据支撑，对改善高比例新能源并网电力系统调频环境和提高系统抵抗功率干扰能力可以起到良好作用。大量仿真结果表明此方法有效且可靠，其物理概念直观清晰，实现方法简单，可广泛运用于高风电渗透率电力系统惯量需求评估。
Description
技术领域
本发明涉及一种新能源并网电力系统惯量需求估计方法，属于新型电力系统领域。
背景技术
电力系统总体惯量是衡量电力系统抵御干扰的主要研究指标之一，在风电渗透率提高的同时也伴随着系统旋转惯量开始降低，二者成反比的趋势，从系统频率安全稳定出发，电力系统需要具备充足的惯量来维持系统对频率的支撑能力。高风电渗透率的电力系统呈现低惯量的运行特性，一旦系统受到负荷功率扰动，系统将出现惯量资源稀缺的局面，受扰之后的系统调频环境将会十分恶劣，基于系统频率稳定的考虑，需要对系统的惯量进行提升，因此基于受扰系统频率恢复稳定的考虑去量化系统的惯量需求是为日后提升系统惯量提供数据支撑，对改善高比例新能源并网电力系统调频环境和提高系统抵抗功率干扰的能力具有重大的意义。
发明内容
本发明的目的在于从新能源并网电力系统惯量需求的角度出发，解决在高风电渗透率下，电力系统呈现低惯量的运行特性的问题，并基于系统频率稳定的考虑，对系统的惯量需求进行估计。
本发明具体采用如下技术方案：
Step1：基于频率变化率约束对系统惯量需求进行评估；
Step1.1：以电力系统的频率变化率最大值为约束，根据同步发电机转子运动方程求解在系统最大的频率变化率下的最小惯性系数
对系统惯量响应过程用等值转子运动方程进行描述：
式中，为等值惯性常数；和分别为额定频率和系统实时频率；与分
别为系统的机械功率与电磁功率；
系统最大的频率变化率下的最小惯性系数为：
式中，为最大功率扰动，为最大频率变化率；
Step1.2：采用能量形式对系统惯量进行表示，其表达式为：
式中，为系统总惯量；为同步惯量；是新能源发电机组的等效惯量；
Step1.3：基于惯性时间常数与系统惯量的关系，对系统惯量需求进行估计：
其中，惯性时间常数，为系统容量；
Step1.4：计算在最大频率变化率约束下的系统惯量需求：
式中，为同步发电机的惯性时间常数；为风电机组的惯性时间常数；
为同步发电机额定容量；为风力发电机额定容量；为传统电力系统下的最大
系统频率变化率；为新能源并网电力系统下的最大系统频率变化率；
为传统电力系统下的最大功率扰动；为新能源并网系统下的最大功率扰动。
Step2：基于系统频率稳定性与频率跌落最小值约束对系统惯量需求进行评估；
Step2.1：基于系统最大不平衡功率的工况，对不含风电的电力系统惯量需求进行评估
在系统最大不平衡功率的工况下，不含风电的电力系统运行至时刻的频
率为不含风电的电力系统可下降的最低频率，即，同时此刻的频率不
超过低频减载装置整定值，不含风电的电力系统惯量需求计算式为：
式中，为不含风电的电力系统惯性时间，为不含风电的电力系统容量，
为系统的额定频率，为初始时刻；
Step2.2：从能量角度出发，对风电惯量水平进行评估
式中，为电力系统在运行至时刻所得到的频率采样，为时刻风机出力，为时刻风机出力；
Step2.3：确定风电渗透率，对整个高风电渗透率的电力系统惯量需求进行
估计，其表达式为：
其中，各参数为：
式中，为风电渗透率，为未被风力发电机组所代替的同步发电机组额定容
量，为风电额定容量；
在系统最大不平衡功率的工况下，电力系统运行至时刻采得的频率为电
力系统可下降的最低频率，即，且不超过低频减载装置整定值，时间段
的风机出力能量变化均为惯量响应的能量变化，则风力发电机的惯量计算式为：
式中，为频率跌落最小值；
确定风电渗透率并考虑低频减载动作值，则整个高风电渗透率的电力系统惯量估计式为：
；
Step2.5：考虑频率稳定性，对高风电渗透率的电力系统惯量需求进行估计
式中，为传统电力系统在电力系统最大可能不平衡功率下的频率跌
落最小值；为高风电渗透率电力系统在电力系统最大可能不平衡功率下的
频率跌落最小值。
Step3：对Step1和Step2中的惯量需求进行比较，取最小值。
本发明的原理包括在以频率变化率为约束条件下的惯量需求分析原理和在频率
跌落最小值约束条件下的惯量需求分析。在以频率变化率为约束条件下的惯量需求分析
下，传统电力系统频率变化率以频率稳定为目标作为约束条件，当电力系统惯量
充足时，系统受到负荷扰动时值依然可以保持在约束范围之内。由于风电机组替
代掉同步发电机导致系统惯量水平下降，在相同的负荷扰动下，以传统电力系统的频率稳
定值为约束值来计算得出风机替代同步发电机之后的系统惯量需求。
在以频率跌落最小值为约束条件下的惯量需求分析下，高比例风电接入电力系统
之后，弱化了电力系统的惯量支撑能力，进而电力系统受到扰动之后，系统频率会在短时间
内迅速跌落且跌落值较大，极有可能触发低频减载装置。在相同的负荷干扰情况下，传统电
力系统频率跌落最小值为，高比例风电接入电力系统之后在保证系统频率可恢复到
稳定状态下的频率可允许跌落最小值为，且应大于低频减载装置频率整定值。
本发明的有益效果是：
本发明基于受扰系统频率恢复稳定的基础之上，提出基于频率变化率约束的系统惯量需求评估和基于频率跌落最小值约束的系统惯量需求评估，通过对风电渗透率不断增加的电力系统惯量需求进行估计，量化惯量需求。
本发明原理清晰直观、易于实现，适合于实际工程应用；数据处理简单，对计算量要求低，结果可靠；根据惯量需求的结果考虑对系统进行惯量提升，有利于在将来解决受扰系统惯量支撑能力不足等问题。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对其所需要使用的附图作简单地介绍，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，可以根据这些附图获得所需的信息。
图1为新能源并网电力系统惯量需求估计流程；
图2为三机九节点电力系统拓扑图；
图3为考虑虚拟惯量控制与下垂控制协同的双馈风机频率响应模型；
图4为本发明中实例1的频率变化曲线；
图5为本发明中实例2的频率变化曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
高风电渗透率的电力系统呈现低惯量的运行特性，利用本发明所述方法和系统可以准确估计新能源并网电力系统惯量需求，惯量需求流程如图1所示。采用图3所示的考虑虚拟惯量控制与下垂控制协同的双馈风机频率响应模型。具体步骤如下：
Step1：基于频率变化率约束对系统惯量需求进行评估；
Step1.1：以电力系统的频率变化率最大值为约束，根据同步发电机转子运动方程求解在系统最大的频率变化率下的最小惯性系数
对系统惯量响应过程用等值转子运动方程进行描述：
式中，为等值惯性常数；和分别为额定频率和系统实时频率；与分
别为系统的机械功率与电磁功率；
系统最大的频率变化率下的最小惯性系数为：
式中，为最大功率扰动，为最大频率变化率；
Step1.2：采用能量形式对系统惯量进行表示，其表达式为：
式中，为系统总惯量；为同步惯量；是新能源发电机组的等效惯量；
Step1.3：基于惯性时间常数与系统惯量的关系，对系统惯量需求进行估计：
其中，惯性时间常数，为系统容量；
Step1.4：计算在最大频率变化率约束下的系统惯量需求：
式中，为同步发电机的惯性时间常数；为风电机组的惯性时间常数；
为同步发电机额定容量；为风力发电机额定容量；为传统电力系统下的最
大系统频率变化率；为新能源并网电力系统下的最大系统频率变化率；为传统电力系统下的最大功率扰动；为新能源并网系统下的最大功率扰
动。
Step2：基于系统频率稳定性与频率跌落最小值约束对系统惯量需求进行评估；
Step2.1：基于系统最大不平衡功率的工况，对不含风电的电力系统惯量需求进行评估
在系统最大不平衡功率的工况下，不含风电的电力系统运行至时刻的频
率为不含风电的电力系统可下降的最低频率，即，同时此刻的频率不
超过低频减载装置整定值，不含风电的电力系统惯量需求计算式为：
式中，为不含风电的电力系统惯性时间，为不含风电的电力系统容量，
为系统的额定频率，为初始时刻；
Step2.2：从能量角度出发，对风电惯量水平进行评估
式中，为电力系统在运行至时刻所得到的频率采样，为时刻风机出力，为时刻风机出力；
Step2.3：确定风电渗透率，对整个高风电渗透率的电力系统惯量需求进行
估计，其表达式为：
其中，各参数为：
式中，为风电渗透率，为未被风力发电机组所代替的同步发电机组额定容
量，为风电额定容量；
在系统最大不平衡功率的工况下，电力系统运行至时刻采得的频率为电
力系统可下降的最低频率，即，且不超过低频减载装置整定值。从能量守恒
的角度出发，系统在时刻发生功率扰动出现功率最大不平衡量，则风力发电机出
力在虚拟同步发电机的虚拟惯量控制手段下会产生虚拟惯量抵偿系统出现的不平衡功率。时刻时，电力系统的频率为，此时的频率变化率为。从~时刻，全部依靠电
力系统的惯量支撑来抵抗频率下降，经过的时间段，电力系统的一次调频系统将要启动
参与调频。时间段的风机出力能量变化均为惯量响应的能量变化，则风力发电机的惯
量计算式为：
式中，为频率跌落最小值；
确定风电渗透率并考虑低频减载动作值，则整个高风电渗透率的电力系统惯量估计式为：
；
Step2.5：考虑频率稳定性，对高风电渗透率的电力系统惯量需求进行估计
式中，为传统电力系统在电力系统最大可能不平衡功率下的频率跌
落最小值；为高风电渗透率电力系统在电力系统
最大可能不平衡功率下的频率跌落最小值。
Step3：对Step1和Step2中的惯量需求进行比较，取最小值。
下列实施例中按照图2所示的三机九节点电力系统拓扑图，通过仿真软件MATLAB/Simlink，以两组实施例验证本发明的可靠性：
实例1、在频率变化率约束条件下的惯量需求分析
参数设置为发电机G1、G3额定容量为100MW，同步发电机G1惯性时间常数均设置为10s，同步发电机G3惯性时间常数均设置为8s，G2风电机组为35*1.5MW，虚拟同步发电机惯性时间常数设置为4.26s，初始风电渗透率为20%，负荷L1、L2、L3分别为60MW、70MW、80MW。设置在系统运行到第20s时在负荷L2处增加一个20MW的恒定负荷；
实例2、在频率跌落最小值约束条件下的惯量需求分析
参数设置为发电机G1、G3额定容量为100MW，同步发电机G1惯性时间常数均设置为10s，同步发电机G3惯性时间常数均设置为8s，G2风电机组为35*1.5MW，虚拟同步发电机惯性时间常数设置为4.26s，初始风电渗透率为20%，负荷L1、L2、L3分别为60MW、70MW、80MW。设置在系统运行到第20s时在负荷L2处增加一个20MW的恒定负荷；
两者的频率变化曲线分别如图4、图5所示：频率变化数据结果分别如表1、表 2所示：
表1实例1频率变化数据结果
| 系统模型 | 风电渗透率 | 频率变化率RoCoFmax | 同步发电机额定容量（MW） | 风机额定容量（MW） | 系统同步发电机可提供惯量（MWs） | 系统惯量估计（MWs） | 系统惯量需求估计（MWs） |
| 情况1 | 20% | -0.06 | 200 | 35*1.5 | 2620 | 10866.667 | -1733.333 |
表2实例2频率变化数据结果
| 系统模型 | 风电渗透率 | 频率跌落最小值（Hz） | 频率从稳定跌落至最小值时间差（s） | 同步发电机额定容量（MW） | 风机额定容量（MW） | 系统惯量需求估计(MWs) |
| 情况2 | 20% | 49.8453 | 6.4 | 200 | 35*1.5 | -1684.464 |
由表中结果以及其余大量仿真实验表明，本发明适合于不同新能源渗透率下的并网电力系统惯量需求估计。
本领域技术人员将会理解，上述实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。
Claims (3)
1.一种风电并网电力系统惯量需求估计方法，其特征在于，按以下步骤进行识别：
Step1：基于频率变化率约束对系统惯量需求进行评估；
Step2：基于系统频率稳定性与频率跌落最小值约束对系统惯量需求进行评估；
Step3：对Step1和Step2中的惯量需求进行比较，取最小值。
2.根据权利要求1所述的风电并网电力系统惯量需求估计方法，其特征在于，Step1中基于频率变化率约束对系统惯量需求进行评估，具体包括：
Step1.1：以电力系统的频率变化率最大值为约束，根据同步发电机转子运动方程求解在系统最大的频率变化率下的最小惯性系数
对系统惯量响应过程用等值转子运动方程进行描述：
；
式中，为等值惯性常数；和分别为额定频率和系统实时频率；与分别为系统的机械功率与电磁功率；
系统最大的频率变化率下的最小惯性系数为：
；
式中，为最大功率扰动，为最大频率变化率；
Step1.2：采用能量形式对系统惯量进行表示，其表达式为：
；
式中，为系统总惯量；为同步惯量；是新能源发电机组的等效惯量；
Step1.3：基于惯性时间常数与系统惯量的关系，对系统惯量需求进行估计：
；
其中，惯性时间常数，为系统容量；
Step1.4：计算在最大频率变化率约束下的系统惯量需求：
；
式中，为同步发电机的惯性时间常数；为风电机组的惯性时间常数；为同步发电机额定容量；为风力发电机额定容量；为传统电力系统下的最大系统频率变化率；为新能源并网电力系统下的最大系统频率变化率；为传统电力系统下的最大功率扰动；为新能源并网系统下的最大功率扰动。
3.根据权利要求1所述的风电并网电力系统惯量需求估计方法，其特征在于，Step2中
基于系统频率稳定性与频率跌落最小值约束对系统惯量需求进行评估，具体包括：
Step2.1：基于系统最大不平衡功率的工况，对不含风电的电力系统惯量需求进行评估
在系统最大不平衡功率的工况下，不含风电的电力系统运行至时刻的频率为不含风电的电力系统可下降的最低频率，即，同时此刻的频率不超过低频减载装置整定值，不含风电的电力系统惯量需求计算式为：
；
式中，为不含风电的电力系统惯性时间，为不含风电的电力系统容量，
为系统的额定频率，为初始时刻；
Step2.2：从能量角度出发，对风电惯量水平进行评估
；
式中，为电力系统在运行至时刻所得到的频率采样，为时刻风机出力，为时刻风机出力；
Step2.3：确定风电渗透率，对整个高风电渗透率的电力系统惯量需求进行估计，其表达式为：
；
其中，各参数为：
；
式中， 为风电渗透率，为未被风力发电机组所代替的同步发电机组额定容量，为风电额定容量；
在系统最大不平衡功率的工况下，电力系统运行至时刻采得的频率为电力系统可下降的最低频率，即，且不超过低频减载装置整定值，时间段的风机出力能量变化均为惯量响应的能量变化，则风力发电机的惯量计算式为：
；
式中，为频率跌落最小值；
确定风电渗透率并考虑低频减载动作值，则整个高风电渗透率的电力系统惯量估计式为：
；
Step2.5：考虑频率稳定性，对高风电渗透率的电力系统惯量需求进行估计
；
式中，为传统电力系统在电力系统最大可能不平衡功率下的频率跌落最小值；为高风电渗透率电力系统在电力系统最大可能不平衡功率下的频率跌落最小值。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116979561A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-31 | 国网湖南省电力有限公司 | 风电和储能主动参与电力系统调节的判定方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008022612A (ja) * | 2006-07-11 | 2008-01-31 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | 緊急時周波数制御装置および緊急時周波数制御方法 |
| CN110120686A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-13 | 华北电力大学 | 一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法 |
| CN115149579A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-10-04 | 华北电力大学（保定） | 一种基于系统惯量需求的风机虚拟惯量控制方法及系统 |
| CN115222237A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-21 | 国网新疆电力有限公司 | 一种基于时空特性与多指标约束的电力系统惯量需求评估方法 |
| WO2023045273A1 (zh) * | 2021-09-22 | 2023-03-30 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风储联合惯量响应方法和惯量响应装置 |
| CN115940208A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-04-07 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 一种风储协同控制及储能容量配置的方法和终端 |
-
2023
- 2023-07-28 CN CN202310936305.2A patent/CN116667463B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008022612A (ja) * | 2006-07-11 | 2008-01-31 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | 緊急時周波数制御装置および緊急時周波数制御方法 |
| CN110120686A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-13 | 华北电力大学 | 一种基于电力系统在线惯量估计的新能源承载力预警方法 |
| WO2023045273A1 (zh) * | 2021-09-22 | 2023-03-30 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 风储联合惯量响应方法和惯量响应装置 |
| CN115222237A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-21 | 国网新疆电力有限公司 | 一种基于时空特性与多指标约束的电力系统惯量需求评估方法 |
| CN115149579A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-10-04 | 华北电力大学（保定） | 一种基于系统惯量需求的风机虚拟惯量控制方法及系统 |
| CN115940208A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-04-07 | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 | 一种风储协同控制及储能容量配置的方法和终端 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116979561A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-31 | 国网湖南省电力有限公司 | 风电和储能主动参与电力系统调节的判定方法及系统 |
| CN116979561B (zh) * | 2023-09-05 | 2024-05-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 风电和储能主动参与电力系统调节的判定方法及系统 |
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