CN116683477A - 一种风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质，通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。同时考虑到控制参数对系统动态性能的影响，对系统控制器参数优化，有效抑制宽频振荡，提高系统稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着双碳目标的不断推进，以风电为代表的新能源机组大规模并网。由于风电场往往远离负荷中心，电网往往呈弱电网特性，出现了一系列的振荡稳定问题，由于控制参数设计的不合理也往往制约着新能源的送出能力，同时新能源并网系统电磁暂态过程复杂，振荡频率范围宽泛，这使得并网的分析难度增加。
现有的振荡分析方法通常采用特征值分析法和阻抗分析法。现有分析方法在并网变流器参数设置不合理条件下时，系统振荡风险会增大，系统稳定性会降低。
发明内容
针对上述缺陷，本发明提供一种风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质，同时考虑到控制参数对系统动态性能的影响，对系统控制器参数优化，有效抑制宽频振荡，提高系统稳定性。
本发明实施例提供一种风电并网系统宽频抑制方法，所述方法包括：
通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
优选地，所述等值阻抗模型建立过程具体包括：
建立直流母线小信号模型和dq坐标系下网侧变流器数学模型；
对所述网侧变流器数学模型进行小信号线性化，得到dq坐标系下的交流电路小信号模型、公共连接点出的传递函数、以及控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型；
建立直流母线电压控制方程，对所述直流母线电压控制方程进行线性化，确定电压外环小信号线性化模型和电流内环小信号线性化模型；
根据所述直流母线小信号模型、所述小信号传递模型、所述传递函数、所述交流电路小信号模型、所述电压外环小信号线性化模型和所述电流内环小信号线性化模型，确定等值阻抗模型。
作为上述方案的改进，所述直流母线小信号模型具体为：
所述网侧变流器数学模型具体为：
所述交流电路小信号模型具体为：
所述传递函数为：
所述小信号传递模型具体为：
所述直流母线电压控制方程具体为：
所述电压外环小信号线性化模型具体为：
所述电流内环小信号线性化模型具体为：
所述等值阻抗模型具体为：
ZΣ＝ZPMSG+Zg；
其中，Cdc为直流电容值；udc为直流电容电压；Rf、Lf分别为滤波电路电阻和电感；uogd和uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量；upccd和upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量；igd和igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量；ωg为电网角频率；Udc为直流电容电压的稳态值；Uogd和Uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Upccd和Upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Igd和Igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Δuogd和Δuogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δupccd和Δupccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δigd和Δigq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；s为复频率；Δuc pccd和Δuc pccq分别为控制系统中并网点电压在dq坐标系下的扰动；Δic gd和Δic gq分别为控制系统中网侧电流在dq坐标系下的扰动；Δu* ogd和Δu* ogq分别为控制系统中网侧变流器输出电压在dq坐标系下的扰动；Kp和Ki分别为锁相环的比例和积分系数；i* gd和Δi* gd分别为的d轴电流静态参考值与参考值的小信号量；u* dc为直流侧电压的参考值；Δθ为锁相环输出相位扰动，Ggi(s)电流内环PI环节的传递函数；Gdc(s)为电压外环PI控制器的传递函数，ugd和ugq为电网电压的dq轴分量；电网阻抗模型Lg是电网等效电感，Rg是电网等效电阻，直驱风机的输入阻抗矩阵 Zqd＝0ZΣ为系统总阻抗，Zdc为直流侧阻抗；Zdq为系统dq轴间等效阻抗，Zqd为系统qd轴间等效阻抗，Zqq为系统q轴等效阻抗。
优选地，所述对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，具体包括：
对等值阻抗模型进行形式变换，得到阻抗变换矩阵；
对阻抗变换矩阵进行导纳矩阵正负序分解，得到电压源变换器的正序导纳和负序导纳，进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型；
根据电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型确定回路正负序阻抗模型。
作为一种优选方案，所述阻抗变换矩阵具体为：
所述电压源变换器的正序导纳：
所述电压源变换器的负序导纳：
所述电压源变换器的正负序等值阻抗模型具体为：
电网的正负序等值阻抗模型具体为：
所述回路正负序阻抗模型具体为：
其中，系统总阻抗ZΣ＝ZL PN，系统总阻抗的分量包括ZL pp、ZL pn、ZL np和ZL nn；ZL pp＝RΣ+LΣs，ZL pn＝-wΣLΣ，ZL np＝wΣLΣ，ZL nn＝RΣ+LΣs，LΣ为系统总电感；wΣ为系统总角频率；RΣ为系统总电阻；s为复频率；YL pp为系统导纳的正序分量；YL pn、YL np为系统导纳的正负序耦合分量；YL nn为系统导纳的负序分量；ZS pp为系统阻抗的正序分量；ZS pn、ZS np为系统阻抗的正负序耦合分量；ZS nn为系统阻抗的负序耦合分量，ZVSC P_SISO为电压源变换器的正序等效阻抗，ZVSC N_SISO为电压源变换器的负序等效阻抗，ZGrid P_SISO为电网的正序等效阻抗，ZGrid N_SISO为电网的正序等效阻抗，ZLoop P(s)为回路的正序阻抗，ZLoop N(s)为回路的负序阻抗。
优选地，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析，具体包括：
计算系统在穿越频率处的邻域内对应的穿越电阻，并根据穿越电阻判断系统稳定性；
当穿越电阻大于0时，判断当前系统稳定，系统振荡收敛；
当穿越电阻小于0时，判断当前系统不稳定，系统振荡发散；
其中，穿越电阻R＝Re{Z(j2πfp)}，fp为穿越频率。
作为一种优选方案，所述基于所述等值阻抗模型，进行控制参数初步设计，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制，具体包括：
建立各控制器控制带宽性能指标与阻抗模型的频域关系，描述各控制器的频带分布规律；
建立风机并网典型结构中锁相环、电压环、电流环闭环传递函数分别为：
在初始参数设置时，将传递函数表示为典型二阶系统：
综合考虑并网系统交流侧和直流侧的动态特性，基于层次分析法建立宽频振荡严重程度函数模型；
分析所述宽频振荡严重程度函数模型对风电并网系统振荡的影响，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线；所述影响曲线具体包括：以网侧控制系统中电压外环的比例参数KU和电流内环的比例参数KI作为优化变量，以穿越电阻R、有功超调量积分平均值ΔPs和直流母线电压超调量积分平均值ΔUs作为宽频振荡程度的评价指标的变化曲线ΔPs(KU,KI)、ΔUs(KU,KI)、R(KU,KI)；
根据层次分析法建立指标间相对重要程度的判断矩阵；
对判断矩阵进行一致性检验，计算一致性比例指数；
通过计算判断矩阵的最大特征值得到不同指标的权重；
根据不同指标的权重利用PSO算法建立不同参数的适应度函数；
根据适应度函数对风电并网系统的网侧控制参数进行寻优，得到一组最佳的参数组合，对并网系统进行宽频振荡抑制；
其中，Kpp、Kpi分别为锁相环PI控制器比例积分参数；Upcc为并网点电压；Kvp、Kvi分别为电压外环PI控制器比例积分参数；Cdc为直流电容大小；Kip、Kii分别为电流环PI控制器比例积分参数；Lf为滤波电感大小；ξt为锁相环的阻尼比，wtc为锁相环带宽；ξv为的电压外环阻尼比，wvc为电压外环控制带宽；ξi为电流内环的阻尼比，wic为电流环控制带宽；所述宽频振荡严重程度函数模型具体包括：ΔT为仿真时间步长，T为计算时长内ΔT的数量；Ps_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的有功功率；Us_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的直流母线电压；Pj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的有功功率，Uj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的直流母线电压；
一致性比例指数XCR＝XCI/XRI，XRI为平均随机一致性指标，XCI＝(λmax-m)/(m-1)，XCI为平均一致性指标；λmax为矩阵最大特征值，m为判断矩阵的维数；
不同指标的权重Wi表示ΔPs、ΔUs、R对应的权重WP、WU、WR中的第i指标的权重；kij为第i个指标相对于第j个指标的对比程度值；
适应度函数为Y＝WRR-WPΔPs-WUΔUs。
本发明实施例还提供一种风电并网系统宽频抑制装置，所述装置包括：
模型构建模块，用于通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
稳定性分析模块，用于对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
寻优模块，用于基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
优选地，所述模型构建模块建立等值阻抗模型的过程具体包括：
建立直流母线小信号模型和dq坐标系下网侧变流器数学模型；
对所述网侧变流器数学模型进行小信号线性化，得到dq坐标系下的交流电路小信号模型、公共连接点出的传递函数、以及控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型；
建立直流母线电压控制方程，对所述直流母线电压控制方程进行线性化，确定电压外环小信号线性化模型和电流内环小信号线性化模型；
根据所述直流母线小信号模型、所述小信号传递模型、所述传递函数、所述交流电路小信号模型、所述电压外环小信号线性化模型和所述电流内环小信号线性化模型，确定等值阻抗模型。
进一步地，所述直流母线小信号模型具体为：
所述网侧变流器数学模型具体为：
所述交流电路小信号模型具体为：
所述传递函数为：
所述小信号传递模型具体为：
所述直流母线电压控制方程具体为：
所述电压外环小信号线性化模型具体为：
所述电流内环小信号线性化模型具体为：
所述等值阻抗模型具体为：
ZΣ＝ZPMSG+Zg；
其中，Cdc为直流电容值；udc为直流电容电压；Rf、Lf分别为滤波电路电阻和电感；uogd和uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量；upccd和upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量；igd和igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量；ωg为电网角频率；Udc为直流电容电压的稳态值；Uogd和Uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Upccd和Upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Igd和Igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Δuogd和Δuogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δupccd和Δupccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δigd和Δigq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；s为复频率；Δuc pccd和Δuc pccq分别为控制系统中并网点电压在dq坐标系下的扰动；Δic gd和Δic gq分别为控制系统中网侧电流在dq坐标系下的扰动；Δu* ogd和Δu* ogq分别为控制系统中网侧变流器输出电压在dq坐标系下的扰动；Kp和Ki分别为锁相环的比例和积分系数；i* gd和Δi* gd分别为的d轴电流静态参考值与参考值的小信号量；u* dc为直流侧电压的参考值；Δθ为锁相环输出相位扰动，Ggi(s)电流内环PI环节的传递函数；Gdc(s)为电压外环PI控制器的传递函数，ugd和ugq为电网电压的dq轴分量；电网阻抗模型Lg是电网等效电感，Rg是电网等效电阻，直驱风机的输入阻抗矩阵 Zqd＝0，ZΣ为系统总阻抗，Zdc为直流侧阻抗；Zdq为系统dq轴间等效阻抗，Zqd为系统qd轴间等效阻抗，Zqq为系统q轴等效阻抗。
作为一种优选方案，所述稳定性分析模块对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解的过程具体包括：
对等值阻抗模型进行形式变换，得到阻抗变换矩阵；
对阻抗变换矩阵进行导纳矩阵正负序分解，得到电压源变换器的正序导纳和负序导纳，进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型；
根据电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型确定回路正负序阻抗模型。
作为上述方案的改进，所述阻抗变换矩阵具体为：
所述电压源变换器的正序导纳：
所述电压源变换器的负序导纳：
所述电压源变换器的正负序等值阻抗模型具体为：
电网的正负序等值阻抗模型具体为：
所述回路正负序阻抗模型具体为：
其中，系统总阻抗ZΣ＝ZL PN，系统总阻抗的分量包括ZL pp、ZL pn、ZL np和ZL nn；ZL pp＝RΣ+LΣs，ZL pn＝-wΣLΣ，ZL np＝wΣLΣ，ZL nn＝RΣ+LΣs，LΣ为系统总电感；wΣ为系统总角频率；RΣ为系统总电阻；s为复频率；YL pp为系统导纳的正序分量；YL pn、YL np为系统导纳的正负序耦合分量；YL nn为系统导纳的负序分量；ZS pp为系统阻抗的正序分量；ZS pn、ZS np为系统阻抗的正负序耦合分量；ZS nn为系统阻抗的负序耦合分量，ZVSC P_SISO为电压源变换器的正序等效阻抗，ZVSC N_SISO为电压源变换器的负序等效阻抗，ZGrid P_SISO为电网的正序等效阻抗，ZGrid N_SISO为电网的正序等效阻抗，ZLoop P(s)为回路的正序阻抗，ZLoop N(s)为回路的负序阻抗。
优选地，所述稳定性分析模块对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析的过程具体包括：
计算系统在穿越频率处的邻域内对应的穿越电阻，并根据穿越电阻判断系统稳定性；
当穿越电阻大于0时，判断当前系统稳定，系统振荡收敛；
当穿越电阻小于0时，判断当前系统不稳定，系统振荡发散；
其中，穿越电阻R＝Re{Z(j2πfp)}，fp为穿越频率。
优选地，所述寻优模块具体用于：
建立各控制器控制带宽性能指标与阻抗模型的频域关系，描述各控制器的频带分布规律；
建立风机并网典型结构中锁相环、电压环、电流环闭环传递函数分别为：
在初始参数设置时，将传递函数表示为典型二阶系统：
综合考虑并网系统交流侧和直流侧的动态特性，基于层次分析法建立宽频振荡严重程度函数模型；
分析所述宽频振荡严重程度函数模型对风电并网系统振荡的影响，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线；所述影响曲线具体包括：以网侧控制系统中电压外环的比例参数KU和电流内环的比例参数KI作为优化变量，以穿越电阻R、有功超调量积分平均值ΔPs和直流母线电压超调量积分平均值ΔUs作为宽频振荡程度的评价指标的变化曲线ΔPs(KU,KI)、ΔUs(KU,KI)、R(KU,KI)；
根据层次分析法建立指标间相对重要程度的判断矩阵；
对判断矩阵进行一致性检验，计算一致性比例指数；
通过计算判断矩阵的最大特征值得到不同指标的权重；
根据不同指标的权重利用PSO算法建立不同参数的适应度函数；
根据适应度函数对风电并网系统的网侧控制参数进行寻优，得到一组最佳的参数组合，对并网系统进行宽频振荡抑制；
其中，Kpp、Kpi分别为锁相环PI控制器比例积分参数；Upcc为并网点电压；Kvp、Kvi分别为电压外环PI控制器比例积分参数；Cdc为直流电容大小；Kip、Kii分别为电流环PI控制器比例积分参数；Lf为滤波电感大小；ξt为锁相环的阻尼比，wtc为锁相环带宽；ξv为的电压外环阻尼比，wvc为电压外环控制带宽；ξi为电流内环的阻尼比，wic为电流环控制带宽；所述宽频振荡严重程度函数模型具体包括：ΔT为仿真时间步长，T为计算时长内ΔT的数量；Ps_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的有功功率；Us_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的直流母线电压；Pj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的有功功率，Uj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的直流母线电压；
一致性比例指数XCR＝XCI/XRI，XRI为平均随机一致性指标，XCI＝(λmax-m)/(m-1)，XCI为平均一致性指标；λmax为矩阵最大特征值，m为判断矩阵的维数；
不同指标的权重Wi表示ΔPs、ΔUs、R对应的权重WP、WU、WR中的第i指标的权重；kij为第i个指标相对于第j个指标的对比程度值；
适应度函数为Y＝WRR-WPΔPs-WUΔUs。
本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任意一项所述的风电并网系统宽频抑制方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述实施例中任意一项所述的风电并网系统宽频抑制方法。
本发明提供的风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质，通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。同时考虑到控制参数对系统动态性能的影响，对系统控制器参数优化，有效抑制宽频振荡，提高系统稳定性。
附图说明
图1是本发明实施例提供一种风电并网系统宽频抑制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的风电并网系统的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的网侧换流器的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种风电并网系统宽频抑制装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
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作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。
参见图1，是本发明实施例提供一种风电并网系统宽频抑制方法的流程示意图，所述方法包括步骤S1～S3：
S1，通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
S2，对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
S3，基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
在本实施例具体实施时，驱风机并网系统的数学模型经等效后，主要包含直流母线动态环节、GSC(grid side converter，网侧变流器)及控制系统；
通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
对电网阻抗模型进行正负序分量分解，并引入阻抗稳定判据，取系统回路正序阻抗模型，分析其等效电阻-频率和等效电抗-频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
基于层次分析法建立表征宽频振荡严重程度的函数模型，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线，利用粒子群算法实现对控制参数的寻优，进而抑制宽频振荡。
通过建立风电并网系统的阻抗模型，对比分析并网系统的不同控制参数对整系统振荡特性的影响。同时考虑到控制参数对系统动态性能的影响，进一步提出了基于AHP权重分析法和粒子群算法的风电并网系统控制器参数优化方法，不仅有效提高了次同步频段稳定性，同时系统仍拥有较好的外特性。有效抑制宽频振荡，提高系统稳定性。
在本发明提供的又一实施例中，所述等值阻抗模型建立过程具体包括：
建立直流母线小信号模型和dq坐标系下网侧变流器数学模型；
对所述网侧变流器数学模型进行小信号线性化，得到dq坐标系下的交流电路小信号模型、公共连接点出的传递函数、以及控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型；
建立直流母线电压控制方程，对所述直流母线电压控制方程进行线性化，确定电压外环小信号线性化模型和电流内环小信号线性化模型；
根据所述直流母线小信号模型、所述小信号传递模型、所述传递函数、所述交流电路小信号模型、所述电压外环小信号线性化模型和所述电流内环小信号线性化模型，确定等值阻抗模型。
在本实施例具体实施时，直驱风机并网系统的数学模型经等效后，建立直流母线小信号模型；
建立GSC主电路在dq坐标系下的数学模型为dq坐标系下网侧变流器数学模型；
对所述网侧变流器数学模型进行小信号线性化，得到dq坐标系下的交流电路小信号模型、以及控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型；
建立直流母线电压控制方程，对所述直流母线电压控制方程进行小信号线性化确定电压外环小信号线性化模型和电流内环小信号线性化模型；
对上述建立的方程进行联立，能够计算出风电并网系统的等值阻抗模型。
在本发明提供的又一实施例中，所述直流母线小信号模型具体为：
所述网侧变流器数学模型具体为：
所述交流电路小信号模型具体为：
所述传递函数为：
所述小信号传递模型具体为：
所述直流母线电压控制方程具体为：
所述电压外环小信号线性化模型具体为：
所述电流内环小信号线性化模型具体为：
所述等值阻抗模型具体为：
ZΣ＝ZPMSG+Zg；
其中，Cdc为直流电容值；udc为直流电容电压；Rf、Lf分别为滤波电路电阻和电感；uogd和uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量；upccd和upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量；igd和igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量；ωg为电网角频率；Udc为直流电容电压的稳态值；Uogd和Uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Upccd和Upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Igd和Igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Δuogd和Δuogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δupccd和Δupccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δigd和Δigq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；s为复频率；Δuc pccd和Δuc pccq分别为控制系统中并网点电压在dq坐标系下的扰动；Δic gd和Δic gq分别为控制系统中网侧电流在dq坐标系下的扰动；Δu* ogd和Δu* ogq分别为控制系统中网侧变流器输出电压在dq坐标系下的扰动；Kp和Ki分别为锁相环的比例和积分系数；i* gd和Δi* gd分别为的d轴电流静态参考值与参考值的小信号量；u* dc为直流侧电压的参考值；Δθ为锁相环输出相位扰动，Ggi(s)电流内环PI环节的传递函数；Gdc(s)为电压外环PI控制器的传递函数，ugd和ugq为电网电压的dq轴分量；电网阻抗模型Lg是电网等效电感，Rg是电网等效电阻，直驱风机的输入阻抗矩阵 Zqd＝0，ZΣ为系统总阻抗，Zdc为直流侧阻抗；Zdq为系统dq轴间等效阻抗，Zqd为系统qd轴间等效阻抗，Zqq为系统q轴等效阻抗。
在本实施例具体实施时，参见图2，是本发明实施例提供的风电并网系统的结构示意图；
直驱风机并网系统的数学模型经等效后，主要包含直流母线动态环节、GSC及控制系统。
所述直流母线小信号模型具体为：
其中，Cdc为直流电容值；udc为直流电容电压；Rf、Lf分别为滤波电路电阻和电感；uogd和uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量；upccd和upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量；igd和igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量；ωg为电网角频率；Udc为直流电容电压的稳态值；Uogd和Uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Upccd和Upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Igd和Igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Δuogd和Δuogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δupccd和Δupccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δigd和Δigq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；s为复频率；
参见图3，是本发明实施例提供的网侧换流器的结构示意图，dq坐标系下网侧变流器数学模型为：
对网侧变流器数学模型进行小信号线性化可得dq坐标系下交流电路小信号模型：
控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型：
其中，Δuc pccd和Δuc pccq分别为控制系统中并网点电压在dq坐标系下的扰动；Δic gd和Δic gq分别为控制系统中网侧电流在dq坐标系下的扰动；
锁相环输出相位扰动Δθ关于公共连接点处q轴扰动电压Δupccq的传递函数具体为：
直流母线电压控制方程具体为：
其中：Gdc(s)为电压外环PI控制器的传递函数，u* dc为直流侧电压的参考值；对直流母线电压控制方程进行小信号线性化，电压外环小信号线性化模型为：
电流内环的小信号线性化模型为：
其中：Ggi(s)电流内环PI环节的传递函数，Δu* ogd和Δu* ogq分别为控制系统中网侧变流器输出电压在dq坐标系下的扰动；Kp和Ki分别为锁相环的比例和积分系数；i* gd和Δi* gd分别为的d轴电流静态参考值与参考值的小信号量；
联立所述直流母线小信号模型、所述小信号传递模型、所述传递函数、所述交流电路小信号模型、所述电压外环小信号线性化模型和所述电流内环小信号线性化模型，以-Δigd、-Δigq为输入，Δupccd、Δupccq为输出，建立直驱风机的输入阻抗矩阵
其中， Zqd＝0，ZΣ为系统总阻抗，Zdc为直流侧阻抗；Zdq为系统dq轴间等效阻抗，Zqd为系统qd轴间等效阻抗，Zqq为系统q轴等效阻抗；
在电网电压定向的矢量控制下，Upccq≈0，在单位功率因数控制下，Igq≈0，因此可近似认为Zdq＝0。为简化理论分析，主要考虑常用的单位功率因数控制的情况，此时忽略风机阻抗耦合项对系统稳定性分析的影响较小。
电网阻抗模型为：
则系统的等值阻抗模型为：ZΣ＝ZPMSG+Zg；
在本发明提供的又一实施例中，所述对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，具体包括：
对等值阻抗模型进行形式变换，得到阻抗变换矩阵；
对阻抗变换矩阵进行导纳矩阵正负序分解，得到电压源变换器的正序导纳和负序导纳，进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型；
根据电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型确定回路正负序阻抗模型。
在本实施例具体实施时，对等值阻抗模型进行形式变换，得到阻抗变换矩阵；
对电网阻抗模型进行正负序分量分解，并引入阻抗稳定判据，得到电压源变换器的正序导纳和负序导纳，进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型；根据电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型确定回路正负序阻抗模型。
在本发明提供的又一实施例中，所述阻抗变换矩阵具体为：
所述电压源变换器的正序导纳：
所述电压源变换器的负序导纳：
所述电压源变换器的正负序等值阻抗模型具体为：
电网的正负序等值阻抗模型具体为：
所述回路正负序阻抗模型具体为：
其中，系统总阻抗ZΣ＝ZL PN，系统总阻抗的分量包括ZL pp、ZL pn、ZL np和ZL nn；ZL pp＝RΣ+LΣs，ZL pn＝-wΣLΣ，ZL np＝wΣLΣ，ZL nn＝RΣ+LΣs，LΣ为系统总电感；wΣ为系统总角频率；RΣ为系统总电阻；s为复频率；YL pp为系统导纳的正序分量；YL pn、YL np为系统导纳的正负序耦合分量；YL nn为系统导纳的负序分量；ZS pp为系统阻抗的正序分量；ZS pn、ZS np为系统阻抗的正负序耦合分量；ZS nn为系统阻抗的负序耦合分量，ZVSC P_SISO为电压源变换器的正序等效阻抗，ZVSC N_SISO为电压源变换器的负序等效阻抗，ZGrid P_SISO为电网的正序等效阻抗，ZGrid N_SISO为电网的正序等效阻抗，ZLoop P(s)为回路的正序阻抗，ZLoop N(s)为回路的负序阻抗。
在本实施例具体实施时，将系统阻抗矩阵各分量ZL pp、ZL pn、ZL np和ZL nn写成如下形式：ZL pp＝RΣ+LΣs，ZL pn＝-wΣLΣ，ZL np＝wΣLΣ，ZL nn＝RΣ+LΣs，LΣ为系统总电感；wΣ为系统总角频率；RΣ为系统总电阻；s为复频率。
则等值阻抗模型变为阻抗变换矩阵：
其中，YL pp为系统导纳的正序分量；YL pn、YL np为系统导纳的正负序耦合分量；YL nn为系统导纳的负序分量；
经导纳矩阵正负序分解，可得到电压源变换器的正序导纳：
电压源变换器的正序导纳：
进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型：
其中，ZS pp为系统阻抗的正序分量；ZS pn、ZS np为系统阻抗的正负序耦合分量；ZS nn为系统阻抗的负序耦合分量，ZVSC P_SISO为电压源变换器的正序等效阻抗，
ZVSC N_SISO为电压源变换器的负序等效阻抗；
同理可得电网的正负序等值阻抗模型；
其中，ZGrid P_SISO为电网的正序等效阻抗，ZGrid N_SISO为电网的正序等效阻抗，
列出回路正负序阻抗模型具体为：
其中，ZLoop P(s)为回路的正序阻抗，ZLoop N(s)为回路的负序阻抗。
在本发明提供的又一实施例中，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析，具体包括：
计算系统在穿越频率处的邻域内对应的穿越电阻，并根据穿越电阻判断系统稳定性；
当穿越电阻大于0时，判断当前系统稳定，系统振荡收敛；
当穿越电阻小于0时，判断当前系统不稳定，系统振荡发散；
其中，穿越电阻R＝Re{Z(j2πfp)}，fp为穿越频率。
在本实施例具体实施时，取系统回路正序阻抗模型，分析其等效电阻-频率和等效电抗-频率特性，其中记系统等效电抗曲线过零点处对应的穿越频率为fp，fp满足Im{Z(j2πfp)}＝0；
则在穿越频率fp的微小邻域内系统对应的穿越电阻为：
R＝Re{Z(j2πfp)}；
根据RLC阻抗稳定判据：
穿越电阻R大于0，则并网系统稳定，系统振荡收敛。并且穿越电阻R越大，系统稳定裕度越大，收敛速度越快。
穿越电阻R小于0，则并网系统不稳定，系统振荡发散，且R绝对值越大，发散速度越快。
在本发明提供的又一实施例中，所述步骤S3具体包括：
建立各控制器控制带宽性能指标与阻抗模型的频域关系，描述各控制器的频带分布规律；
建立风机并网典型结构中锁相环、电压环、电流环闭环传递函数分别为：
在初始参数设置时，将传递函数表示为典型二阶系统：
综合考虑并网系统交流侧和直流侧的动态特性，基于层次分析法建立宽频振荡严重程度函数模型；
分析所述宽频振荡严重程度函数模型对风电并网系统振荡的影响，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线；所述影响曲线具体包括：以网侧控制系统中电压外环的比例参数KU和电流内环的比例参数KI作为优化变量，以穿越电阻R、有功超调量积分平均值ΔPs和直流母线电压超调量积分平均值ΔUs作为宽频振荡程度的评价指标的变化曲线ΔPs(KU,KI)、ΔUs(KU,KI)、R(KU,KI)；
根据层次分析法建立指标间相对重要程度的判断矩阵；
对判断矩阵进行一致性检验，计算一致性比例指数；
通过计算判断矩阵的最大特征值得到不同指标的权重；
根据不同指标的权重利用PSO算法建立不同参数的适应度函数；
根据适应度函数对风电并网系统的网侧控制参数进行寻优，得到一组最佳的参数组合，对并网系统进行宽频振荡抑制；
其中，Kpp、Kpi分别为锁相环PI控制器比例积分参数；Upcc为并网点电压；Kvp、Kvi分别为电压外环PI控制器比例积分参数；Cdc为直流电容大小；Kip、Kii分别为电流环PI控制器比例积分参数；Lf为滤波电感大小；ξt为锁相环的阻尼比，wtc为锁相环带宽；ξv为的电压外环阻尼比，wvc为电压外环控制带宽；ξi为电流内环的阻尼比，wic为电流环控制带宽；所述宽频振荡严重程度函数模型具体包括：ΔT为仿真时间步长，T为计算时长内ΔT的数量；Ps_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的有功功率；Us_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的直流母线电压；Pj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的有功功率，Uj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的直流母线电压；
一致性比例指数XCR＝XCI/XRI，XRI为平均随机一致性指标，XCI＝(λmax-m)/(m-1)，XCI为平均一致性指标；λmax为矩阵最大特征值，m为判断矩阵的维数；
不同指标的权重Wi表示ΔPs、ΔUs、R对应的权重WP、WU、WR中的第i指标的权重；kij为第i个指标相对于第j个指标的对比程度值；
适应度函数为Y＝WRR-WPΔPs-WUΔUs。
在本实施例具体实施时，建立各控制器控制带宽性能指标与阻抗模型的频域关系，描述各控制器的频带分布规律；
风机并网典型结构中锁相环、电压环、电流环闭环传递函数分别为：
其中，Kpp、Kpi分别为锁相环PI控制器比例积分参数；Upcc为并网点电压；Kvp、Kvi分别为电压外环PI控制器比例积分参数；Cdc为直流电容大小；Kip、Kii分别为电流环PI控制器比例积分参数；Lf为滤波电感大小。
在初始参数设置时，上述传递函数均可表示为典型二阶系统：
其中，ξt为锁相环的阻尼比，wtc为锁相环带宽；ξv为的电压外环阻尼比，wvc为电压外环控制带宽；ξi为电流内环的阻尼比，wic为电流环控制带宽。根据系统的带宽设计原则以及动态性能的阻尼要求，可以得到初步的比例积分参数范围。
综合考虑并网系统交流侧和直流侧的动态特性基于层次分析法建立表征宽频振荡严重程度的函数模型，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线，利用粒子群算法实现对控制参数的寻优，进而抑制宽频振荡。
所述宽频振荡严重程度函数模型具体包括： ΔT为仿真时间步长，T为计算时长内ΔT的数量；Ps_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的有功功率；Us_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的直流母线电压；Pj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的有功功率、Uj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的直流母线电压；
综合考虑并网系统交、直流侧动态特性，除穿越电阻R外，选取发生小扰动时的有功超调量积分平均值ΔPs和直流母线电压超调量积分平均值ΔUs作为宽频振荡程度的评价指标，分析所述宽频振荡严重程度函数模型对风电并网系统振荡的影响，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线，得到变化曲线ΔPs(KU,KI)、ΔUs(KU,KI)、R(KU,KI)。
利用AHP(Analytic Hierarchy Process，层次分析法)确定不同衡量指标的权重分布，包括穿越电阻、有功波动、电压波动。AHP是一种将定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。通过人为对两两指标之间的相对重要程度进行量化对比，建立指标间相对重要程度的判断矩阵，并通过计算判断矩阵的最大特征值得到不同指标的权重。AHP是一种主观的权重分析方法，其具体步骤如下：
根据工程经验判断各指标的重要程度，建立判断矩阵。
对所填充的判断矩阵进行一致性检验，尽量排除主观因素的干扰，保证其合理性，即一致性比例指数XCR<0.1。
其中，一致性比例指数XCR＝XCI/XRI，XRI为平均随机一致性指标，由多次重复进行随机判断矩阵特征值的计算后取算数平均值得到。
XCI为平均一致性指标，XCI＝(λmax-m)/(m-1)，λmax为矩阵最大特征值，m为判断矩阵的维数，即指标数。
判断矩阵通过一致性检验后，计算各指标权重，指标ΔPs、ΔUs、R对应的权重分别为WP、WU、WR；第i指标的权重为：
其中，kij表示第i个指标相对于第j个指标的对比程度值；
PSO算法是参数优化问题中常用的一种进化算法。它从一组随机解出发，基于适应度函数评价解的质量，并通过迭代不断逼近最优解。该算法计算速度快、精度高，得到了广泛的应用。利用PSO算法对参数KU、KI进行寻优，根据AHP得到的指标权重信息，确定适应度函数：
Y＝WRR-WPΔPs-WUΔUs；
根据实际运行情况，选取合适的参数优化范围，基于上述适应度函数对风电并网系统的网侧控制参数进行寻优，得到一组最佳的参数组合(KUopt，KIopt)，实现对并网系统宽频振荡现象的有效抑制。
本方发明实施例还提供一种风电并网系统宽频抑制装置，参见图4，是本发明实施例提供的一种风电并网系统宽频抑制装置的结构示意图，所述装置包括：
模型构建模块，用于通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
稳定性分析模块，用于对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
寻优模块，用于基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
需要说明的是，本发明实施例提供的所述风电并网系统宽频抑制装置能够执行上述实施例中任意实施例所述的风电并网系统宽频抑制方法，对风电并网系统宽频抑制装置的具体功能在此不作赘述。
参见图5，是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如风电并网系统宽频抑制程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个风电并网系统宽频抑制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S1～S3。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成各个模块，各模块具体功能再次不作赘述。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，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，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述方法包括：
通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
基于所述等值阻抗模型，进行控制参数初步设计，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
2.如权利要求1所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述等值阻抗模型建立过程具体包括：
建立直流母线小信号模型和dq坐标系下网侧变流器数学模型；
对所述网侧变流器数学模型进行小信号线性化，得到dq坐标系下的交流电路小信号模型、公共连接点出的传递函数、以及控制系统中的dq轴分量与交流系统中的dq轴分量之间的小信号传递模型；
建立直流母线电压控制方程，对所述直流母线电压控制方程进行线性化，确定电压外环小信号线性化模型和电流内环小信号线性化模型；
根据所述直流母线小信号模型、所述小信号传递模型、所述传递函数、所述交流电路小信号模型、所述电压外环小信号线性化模型和所述电流内环小信号线性化模型，确定等值阻抗模型。
3.如权利要求2所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述直流母线小信号模型具体为：
+IgqΔupccq+(Upccq+2IgqRf+IgqLfs)Δigq]
所述网侧变流器数学模型具体为：
所述交流电路小信号模型具体为：
所述传递函数为：
所述小信号传递模型具体为：
所述直流母线电压控制方程具体为：
所述电压外环小信号线性化模型具体为：
所述电流内环小信号线性化模型具体为：
所述等值阻抗模型具体为：
ZΣ＝ZPMSG+Zg；
其中，Cdc为直流电容值；udc为直流电容电压；Rf、Lf分别为滤波电路电阻和电感；uogd和uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量；upccd和upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量；igd和igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量；ωg为电网角频率；Udc为直流电容电压的稳态值；Uogd和Uogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Upccd和Upccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Igd和Igq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的稳态值；Δuogd和Δuogq分别为网侧变流器输出电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δupccd和Δupccq分别为并网点处电压在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；Δigd和Δigq分别为网侧电流在交流系统dq坐标系下的分量的扰动；s为复频率；Δuc pccd和Δuc pccq分别为控制系统中并网点电压在dq坐标系下的扰动；Δic gd和Δic gq分别为控制系统中网侧电流在dq坐标系下的扰动；Δu* ogd和Δu* ogq分别为控制系统中网侧变流器输出电压在dq坐标系下的扰动；Kp和Ki分别为锁相环的比例和积分系数；i* gd和Δi* gd分别为的d轴电流静态参考值与参考值的小信号量；u* dc为直流侧电压的参考值；Δθ为锁相环输出相位扰动，Ggi(s)电流内环PI环节的传递函数；Gdc(s)为电压外环PI控制器的传递函数，ugd和ugq为电网电压的dq轴分量；电网阻抗模型Lg是电网等效电感，Rg是电网等效电阻，直驱风机的输入阻抗矩阵
Zqd＝0，ZΣ为系统总阻抗，Zdc为直流侧阻抗；Zdq为系统dq轴间等效阻抗，Zqd为系统qd轴间等效阻抗，Zqq为系统q轴等效阻抗。
4.如权利要求1所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，具体包括：
对等值阻抗模型进行形式变换，得到阻抗变换矩阵；
对阻抗变换矩阵进行导纳矩阵正负序分解，得到电压源变换器的正序导纳和负序导纳，进而确定电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型；
根据电压源变换器的正负序等值阻抗模型和电网的正负序等值阻抗模型确定回路正负序阻抗模型。
5.如权利要求4所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述阻抗变换矩阵具体为：
所述电压源变换器的正序导纳：
所述电压源变换器的负序导纳：
所述电压源变换器的正负序等值阻抗模型具体为：
电网的正负序等值阻抗模型具体为：
所述回路正负序阻抗模型具体为：
其中，系统总阻抗ZΣ＝ZL PN，系统总阻抗的分量包括ZL pp、ZL pn、ZL np和ZL nn；ZL pp＝RΣ+LΣs，ZL pn＝-wΣLΣ，ZL np＝wΣLΣ，ZL nn＝RΣ+LΣs，LΣ为系统总电感；wΣ为系统总角频率；RΣ为系统总电阻；s为复频率；YL pp为系统导纳的正序分量；YL pn、YL np为系统导纳的正负序耦合分量；YL nn为系统导纳的负序分量；ZS pp为系统阻抗的正序分量；ZS pn、ZS np为系统阻抗的正负序耦合分量；ZS nn为系统阻抗的负序耦合分量，ZVSC P_SISO为电压源变换器的正序等效阻抗，ZVSC N_SISO为电压源变换器的负序等效阻抗，ZGrid P_SISO为电网的正序等效阻抗，ZGrid N_SISO为电网的正序等效阻抗，ZLoop P(s)为回路的正序阻抗，ZLoop N(s)为回路的负序阻抗。
6.如权利要求1所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析，具体包括：
计算系统在穿越频率处的邻域内对应的穿越电阻，并根据穿越电阻判断系统稳定性；
当穿越电阻大于0时，判断当前系统稳定，系统振荡收敛；
当穿越电阻小于0时，判断当前系统不稳定，系统振荡发散；
其中，穿越电阻R＝Re{Z(j2πfp)}，fp为穿越频率。
7.如权利要求1所述的风电并网系统宽频抑制方法，其特征在于，所述基于所述等值阻抗模型，进行控制参数初步设计，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制，具体包括：
建立各控制器控制带宽性能指标与阻抗模型的频域关系，描述各控制器的频带分布规律；
建立风机并网典型结构中锁相环、电压环、电流环闭环传递函数分别为：
在初始参数设置时，将传递函数表示为典型二阶系统：
综合考虑并网系统交流侧和直流侧的动态特性，基于层次分析法建立宽频振荡严重程度函数模型；
分析所述宽频振荡严重程度函数模型对风电并网系统振荡的影响，得到网侧控制参数变化对宽频振荡的影响曲线；所述影响曲线具体包括：以网侧控制系统中电压外环的比例参数KU和电流内环的比例参数KI作为优化变量，以穿越电阻R、有功超调量积分平均值ΔPs和直流母线电压超调量积分平均值ΔUs作为宽频振荡程度的评价指标的变化曲线ΔPs(KU,KI)、ΔUs(KU,KI)、R(KU,KI)；
根据层次分析法建立指标间相对重要程度的判断矩阵；
对判断矩阵进行一致性检验，计算一致性比例指数；
通过计算判断矩阵的最大特征值得到不同指标的权重；
根据不同指标的权重利用PSO算法建立不同参数的适应度函数；
根据适应度函数对风电并网系统的网侧控制参数进行寻优，得到一组最佳的参数组合，对并网系统进行宽频振荡抑制；
其中，Kpp、Kpi分别为锁相环PI控制器比例积分参数；Upcc为并网点电压；Kvp、Kvi分别为电压外环PI控制器比例积分参数；Cdc为直流电容大小；Kip、Kii分别为电流环PI控制器比例积分参数；Lf为滤波电感大小；ξt为锁相环的阻尼比，wtc为锁相环带宽；ξv为的电压外环阻尼比，wvc为电压外环控制带宽；ξi为电流内环的阻尼比，wic为电流环控制带宽；所述宽频振荡严重程度函数模型具体包括：ΔT为仿真时间步长，T为计算时长内ΔT的数量；Ps_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的有功功率；Us_j表示扰动发生后机组第j个仿真时间点的直流母线电压；Pj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的有功功率，Uj(t)表示机组稳态运行时第j个仿真时间点的直流母线电压；
一致性比例指数XCR＝XCI/XRI，XRI为平均随机一致性指标，XCI＝(λmax-m)/(m-1)，XCI为平均一致性指标；λmax为矩阵最大特征值，m为判断矩阵的维数；
不同指标的权重Wi表示ΔPs、ΔUs、R对应的权重WP、WU、WR中的第i指标的权重；kij为第i个指标相对于第j个指标的对比程度值；
适应度函数为Y＝WRR-WPΔPs-WUΔUs。
8.一种风电并网系统宽频抑制装置，其特征在于，所述装置包括：
模型构建模块，用于通过对风力发电机并网系统的直流母线、网侧变流器和控制系统进行分析，推导风力发电机并网系统的等值阻抗模型；
稳定性分析模块，用于对所述等值阻抗模型进行正负序分量分解，根据等效电阻的频率特性和等效电抗的频率特性，对所述风力发电机并网系统进行稳定性分析；
寻优模块，用于基于所述等值阻抗模型，结合粒子群算法，建立控制参数的适应度函数，并基于所述适应度函数寻优确定的最佳控制参数进行宽频振荡抑制。
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的风电并网系统宽频抑制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的风电并网系统宽频抑制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310665244.0A CN116683477A (zh) | 2023-06-06 | 2023-06-06 | 一种风电并网系统宽频抑制方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| Publication Number | Publication Date |
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| CN116683477A true CN116683477A (zh) | 2023-09-01 |
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ID=87783263
Family Applications (1)
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| CN (1) | CN116683477A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117318150A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种新能源发电并网装置控制结构识别方法及系统 |
| CN118169467A (zh) * | 2024-05-14 | 2024-06-11 | 山东大学 | 一种基于电流环扰动的并网变流器频率耦合导纳测量方法 |
-
2023
- 2023-06-06 CN CN202310665244.0A patent/CN116683477A/zh active Pending
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