CN117117947A - 用于分布式电网形成基于逆变器的资源的网络的瞬时控制 - Google Patents

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Abstract

一种基于逆变器的资源的网络的方法包括在扰动开始之后或在扰动的预期中，在基于逆变器的资源(IBR)的网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法。分布式瞬态虚拟阻抗算法包括经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于IBR中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考。此外，该方法包括激活用于IBR中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考，以便以还优化一个或多个估计功率容量的使用并且保持基于逆变器的资源的至少两个之间和基于逆变器的资源的至少一个与功率电网之间的同步方式穿越扰动。因此，虚拟阻抗控制参数暂时降低与输出电流成比例的电压，从而导致局部功率输出的降低。

Description

用于分布式电网形成基于逆变器的资源的网络的瞬时控制
技术领域
本公开一般涉及诸如风力涡轮发电机之类的基于逆变器的资源，并且更具体地涉及用于在大扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统和方法。
背景技术
风功率被认为是目前可获得的最清洁、最为环境友好的能量源之一，以及风力涡轮在这个方面已经受到越来越多关注。现代风力涡轮通常包括塔架、发电机、齿轮箱、机舱以及一个或多个转子叶片。转子叶片使用已知翼型件原理来捕获风的动能。例如，转子叶片通常具有翼型件的截面轮廓，使得在操作期间，空气在叶片之上流动，从而产生侧面之间的压力差。因此，从压力侧朝吸入侧引导的升力作用于叶片上。升力在主转子轴上生成转矩，所述主转子轴通常被连到发电机以用于产生电力。
能够以下列两种类型来区分风力涡轮：固定速度和可变速度涡轮。常规地，可变速度风力涡轮作为连接到功率电网的电流源而被控制。换言之，可变速度风力涡轮依靠由锁相环路(PLL)所检测的电网频率作为参考，并且将指定量的电流注入到电网中。风力涡轮的常规电流源控制基于以下假设：电网电压波形是具有固定频率和幅值的基本电压波形，并且风功率到电网中的渗透足够低，以便不引起对电网电压幅值和频率的扰动。因此，风力涡轮基于基本电压波形简单地将所指定的电流注入到电网中。但是，随着风功率的快速增长，到一些电网中的风力渗透已经增加到风力涡轮发电机对电网电压和频率具有显著影响的程度。当风力涡轮位于弱电网中时，风力涡轮功率波动可导致电网电压中的幅值和频率变更中的增加。这些波动可不利地影响PLL和风力涡轮电流控制的性能和稳定性。
此外，许多现有可再生生成转换器(诸如双馈风力涡轮发电机)以“电网跟随”模式进行操作。电网跟随类型装置利用快速电流调节环路来控制与电网所交换的有功和无功功率。更具体来说，图1示出电网跟随双馈风力涡轮发电机的主电路和转换器控制结构的基本元件。如所示出的，对转换器的有功功率参考由能量源调节器(例如，风力涡轮的涡轮控制部分)形成。这作为表示在那个时刻来自能量源的最大可获得功率中的较小者的转矩参考或来自更高级电网控制器的缩减命令来传达。转换器控制然后确定电流的有功分量的电流参考以实现期望转矩。相应地，双馈风力涡轮发电机包括以导致电流的无功分量的命令的方式来管理电压和无功功率的功能。宽带宽电流调节器然后形成将由转换器施加到系统的电压的命令，使得实际电流紧密地跟踪命令。
备选地，电网形成(GFM)基于逆变器的资源(IBR)充当阻抗后面的电压源，并且提供电压源特性，其中电压的角和幅值被控制成实现由电网所需的调节功能。术语IBR是指一种逆变器，所述逆变器将直流(dc)转换成交流(ac)，并且可用来将任何能量源与ac功率系统通过接口连接。能量源能够可能包括但不限于可再生源(诸如太阳能光伏阵列、风力涡轮、电池能量存储系统(BESS)、超级电容器)或者基于化石燃料的源(诸如柴油或天然气发电机组、STATCOM、HVDC VSC)或者被绑定到dc网络的这些能量源的任何组合。此外，术语“电网形成IBR”一般被限定为IBR，所述IBR采用本地控制器以快速时标来“刚性地”调节(1)本地ac电压幅值以及(2)本地ac频率(或相位角)两者。换言之，本地控制器电压调节和频率(或相位)调节环路的响应时间被假定为远低于100毫秒(ms)。电压和频率(或相位)调节环路的扰动抑制和/或反馈控制性能是充分高带宽(或“刚性”)的，使得电压和频率在整个大约100ms的滑动时间窗口面对意外电网事件仅适度地变化。
另外，GFM IBR的阻抗通常由系统的诸如电抗器、变压器或旋转机器阻抗之类的硬件规定。利用这个结构，电流将根据电网的需求进行流动，同时转换器促成建立用于电网的电压和频率。这个特性与基于驱动同步机器的涡轮的常规发电机是可比的。因此，电网形成源必须包括以下基本功能：(1)支持设备的额定值之内的任何电流流动的电网电压和频率(实际和无功两者)；(2)通过允许电网电压或频率发生变化而不是断开设备(仅当电压或频率超出由电网实体建立的界限时才允许断开)来防止超出设备电压或电流能力的操作；(3)对任何电网配置或负载特性保持稳定，包括服务于隔离的负载或者与其他电网形成源连接，并且在这类配置之间进行切换；(4)在连接到电网的其他电网形成源之中共享电网的总负载；(5)穿越电网扰动(主要和次要两者)；以及(6)满足要求(1)-(5)，而不要求与电网中存在的其他控制系统的快速通信或者与电网配置变化相关的外部创建的逻辑信号。
用来实现以上电网形成目标的基本控制结构在20世纪90年代初为电池系统被开发和现场证明(参见例如标题为“Battery Energy Storage Power Conditioning System”的美国专利No.5798633)。在美国专利No.7804184(标题为“System and Method forControl of a Grid Connected Power Generating System”)和美国专利No.9270194(标题为“Controller for controlling a power converter”)中公开对全转换器风力发电机和太阳能发电机的应用。在PCT/US2020/013787(标题为“System and Method forProviding Grid-Forming Control for a Doubly-Feb Wind Turbine Generator”)中公开对双馈风力涡轮发电机的电网形成控制的应用。
特别是，连接到电网的全转换电网形成基于逆变器的资源的简单电路在图2中示出，其中电压E1和角δ1反映由电网形成资源合成的量，以及Xterm是电网形成资源的电抗。系统中的稳态功率流由以下关系表征：
由电网形成资源生成的功率取决于外部电网电压(Vthev)和电网阻抗(Xthev)，它们一般是未知和正在变化的。因此，对于常规系统，电网形成资源的控制实际上通过针对局部测量的电压和角(VT和θT)控制电压源而被实现。因此，有功功率等式能够写作如下：
其中，δ1T反映电网形成资源物理电压角与局部测量的角之间的差。因此，系统的有功功率动力学与系统的阻抗相关如下：
dPT/dδ1Tα1/Xtetm 等式(3)
现在参照图3，示出用于控制基于逆变器的资源的有功功率和电压的示意图。如所示出的，输出E1反映期望转换器电压幅值，以及输出δ1T反映针对局部测量的角(θT)的期望转换器电压角。相应地，有功功率输出和电压通过对转换器电压的操纵被控制，使得跨内部电抗(Xterm)的所产生电压降实现期望控制目标。这个电压降通过下式给定：
VT＝E1-j*Xterm*IT 等式(4)
但是，Xterm由功率电路的硬件规定，并且可包括电抗器和/或变压器阻抗。此外，利用电网形成控制，当存在电网扰动时，电流快速变化。因此，对于常规系统，控制动作通常是渐进的，以恢复由更高级控制所命令的稳态操作条件。电流变化量与电路的总阻抗逆相关。因此，如果电流超过限制，则控制快速响应以迫使电流处于限制之内。但是，当被应用于由许多其他类似系统组成的电网时，这个极端非线性能够导致混乱行为。备选地，如果电流变化太小，则电网形成系统将不会尽它可能地促成支持电网。
因此，扰动期间的瞬时功率限制对GFM IBR而言是一项具有挑战性的任务。因此，现在参考图4，示出示例功率限制模式。如所示，如果在限制瞬态期间超过有功功率阈值Pac，则功率限制模式通过激活通常休眠的PI调节器来为电网形成逆变器提供瞬态功率限制控制解决方案，以使用频率参考将功率驱动回Pmax设置。虽然这种方法在微电网设置中表现良好，但并不总是清楚需要多少有功功率储备(即，Pmax设置和PV最大功率点(MPP)之间的差)。由于瞬态期间逆变器间的动态特性，需要一定量的功率储备。Pmax的保守低值(远低于PV阵列的MPP)引起稳定瞬态的改进的可能性，但也要求在预计负载阶跃变化时显著PV削减。
由于系统相互作用，还存在发生级联不稳定性的可能性，其中，尽管激活功率限制模式，逆变器耗尽其原动机并跳闸，并且跳闸事件随后使(一个或多个)相邻源过载。故障期间，功率限制模式在电流限制方面也不太有效。
因此，上述功率限制模式的备选方案是快速应用瞬态虚拟阻抗，这是一种在严重电网事件期间为电网形成基于逆变器的资源提供临界限流能力的有前途的方法。与其他限流方法(例如模式切换到电网跟踪控制模式)相比，基于虚拟阻抗的方法可以为各种可能的电网事件提供更可靠和可预测的性能。特别是，一旦激活，该方法暂时降低与输出电流成比例的逆变器输出电压。然而，通常不清楚何时激活瞬态虚拟阻抗，以及应用多少虚拟阻抗。例如，太小的虚拟阻抗有耗尽dc母线电压的风险，而太大的虚拟阻抗可能导致GFM IBR之间有害的同步损失和降低的功率质量。也不清楚对于功率限制需要多少储备。
在示例中，光伏(PV)馈送的GFM本地逆变器网络具有与主电网隔离的能力，以提高整体系统弹性。网络内的GFM IBR大部分或全部由光伏源馈送，并且可能输出接近其相应的最大功率点(MPP)的功率。一个或多个GFM IBR可能以相当大的备用量操作(例如，一个或多个电池馈送或高度缩减的PV馈送的GFM IBR)。此外，网络可以从主电网输入小于或等于系统范围的GFM储备的功率量。尽管如此，在孤岛事件期间，由于GFM操作的自我牺牲性质，许多PV馈送逆变器在瞬态期间可能有超过其功率限制的危险。
因此，本公开针对解决上述问题的系统和方法。特别地，本公开涉及用于在大扰动(例如负载阶跃或孤岛事件)期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统和方法，该系统和方法在网络的控制方案中应用分布式瞬态虚拟阻抗算法，以允许网络自主地穿越(ride through)扰动，并将可用的全系统储备稳定地分配给新的有功功率负载。
发明内容
本发明的方面和优点将在以下描述中部分阐述，或者可从描述中显而易见，或者可通过本发明的实践学到。
在一方面中，本公开涉及一种用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的方法。所述网络限定第一功率负载。响应于所述扰动的开始或在所述扰动的预期中，所述方法包括在基于逆变器的资源的网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法。分布式瞬态虚拟阻抗算法包括经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗参数和修改的功率参考。此外，所述方法包括激活用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考，以便以还优化用于基于逆变器的资源中的一个或多个的一个或多个估计的功率容量的使用并且保持基于逆变器的资源中的至少两个之间以及基于逆变器的资源中的至少一个和功率电网之间的同步的方式穿越扰动。因此，虚拟阻抗控制参数暂时降低与用于基于逆变器的资源中的一个或多个的输出电流成比例的电压，从而导致基于逆变器的资源中的一个或多个的局部功率输出的降低。应当理解，所述方法还可以包括本文描述的附加特征和/或步骤中的任何附加特征和/或步骤。
在另一方面中，本公开涉及一种用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统。所述网络限定第一功率负载。所述系统包括具有至少一个处理器的控制系统。(一个或多个)处理器被配置成执行多个操作，包括但不限于，响应于扰动的开始或在扰动的预期中，在基于逆变器的资源的网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法。分布式瞬态虚拟阻抗算法包括例如经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考。此外，分布式瞬态虚拟阻抗算法包括激活用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考，以便以还优化用于基于逆变器的资源中的一个或多个的一个或多个估计功率容量的使用并且保持基于逆变器的资源中的至少两个之间以及基于逆变器的资源中的至少一个和功率电网之间的同步的方式穿越扰动，其中虚拟阻抗控制参数暂时降低与用于基于逆变器的资源中的一个或多个的输出电流成比例的电压，从而导致基于逆变器的资源中的一个或多个的局部功率输出的降低。应当理解，所述系统还可以包括本文描述的附加特征中的任何附加特征。
参照以下描述和所附权利要求，本发明的这些及其他特征、方面和优点将变得更好理解。并入本说明书中并且组成其部分的附图示出本发明的实施例，并且连同描述一起用来解释本发明的原理。
附图说明
在参考附图的说明书中阐述本发明(包括其最佳模式)的针对本领域普通技术人员的完整且能够实现的公开，在附图中：
图1示出根据常规构造的具有用于电网跟随应用的转换器控制的结构的双馈风力涡轮发电机的单线图；
图2示出根据常规构造的电网连接电网形成基于逆变器的资源的一个实施例的电路图；
图3示出根据常规构造的电网连接电网形成基于逆变器的资源的功率和电压控制的一个实施例的示意图；
图4示出功率限制模式下垂图的实施例的示意图，所述功率限制模式下垂图带有参数瞬态标绘图，其示出根据常规构造如何需要额外的功率裕量；
图5示出根据本公开的风力涡轮的一个实施例的透视图；
图6示出根据本公开的机舱的一个实施例的简化内部视图；
图7示出供与图4所示的风力涡轮一起使用的风力涡轮电功率系统的一个实施例的示意图；
图8示出根据本公开的具有多个风力涡轮的风电场的一个实施例的示意图；
图9示出根据本公开的控制器的一个实施例的框图；
图10示出根据本公开的具有用于电网形成应用的转换器控制的双馈风力涡轮发电机的单线图；
图11A和图11B示出根据本公开的用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的方法的不同实施例的流程图；
图12示出根据本公开的用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统的实施例的示意图，该系统提供高级瞬态控制；
图13示出根据本公开的包含多个基于GFM IBR的资源的分配网络的实施例的示意图；
图14示出了根据本公开的在大扰动期间图13的多个基于GFM IBR的资源的虚拟星形网络的实施例的示意图；
图15示出根据本公开的在大扰动期间图14的多个基于GFM IBR的资源的Kron缩减虚拟电纳网络的实施例的示意图；
图16示出根据传统构造的在由于功率储备不足导致第二基于逆变器的资源的级联故障的瞬态事件之后，第一基于逆变器的资源跳闸的有功功率(y轴)与时间(x轴)的实施例的图表，其中第二基于逆变器的资源拾取第一基于逆变器的资源的负载；以及
图17示出第一和第二基于逆变器的资源的有功功率(y轴)与时间(x轴)的实施例的图表，特别示出根据本公开的分布式瞬态虚拟阻抗算法被激活以使得第一和第二基于逆变器的资源在不增加第一基于逆变器的资源的削减的情况下经受住瞬态后的有功功率。
具体实施方式
现在将详细参照本发明的实施例，在附图中示出其一个或多个示例。每个示例通过对本发明的解释的方式而不是对本发明的限制而被提供。实际上，对于本领域的那些技术人员将显而易见的是，在没有背离本发明的范围或精神的情况下，能够在本发明中进行各种修改和变更。例如，作为一个实施例的部分所示或所述的特征能够与另一实施例配合使用以产生又一另外的实施例。因此，本发明旨在涵盖如落入所附权利要求及其等效体的范围之内的这类修改和变更。
总的来说，本公开涉及在大扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络。特别地，本公开针对用于两个或更多个电网形成(GFM)基于逆变器的资源(IBR)的网络的分布式瞬态虚拟阻抗(DTVI)算法。因此，本公开允许多个GFM IBR对诸如大负载阶跃或孤岛事件之类的大扰动的稳定瞬态响应。更具体地说，DTVI算法采用在线或接近实时的控制算法以及GFM IBR之间或IBR与中央控制器之间的稀疏、低带宽通信来为每个GFM IBR确定最佳的(a)瞬态虚拟电抗控制参数和(b)功率储备控制参数。如本文所使用的，在美国专利NO.10749446号中进一步解释和描述功率储备，该专利通过引用整体结合于此。在这种控制范式下，在功率系统中的诸如负载阶跃或孤岛事件之类的大扰动期间，每个GFM IBR被配置成通过激活其指定的虚拟电抗来穿越所述事件。在这样的实施例中，虚拟电抗被配置成暂时降低与输出电流成比例的电压，导致局部功率输出的快速降低。结合功率储备控制参数的应用，瞬态电抗的指定分布确保来自每个IBR的最大有功功率流不会被超过，并且每个IBR与其邻居之间的同步性得以维持。
因此，本公开被配置成解决与光伏(PV)GFM IBR网络相关联的挑战，但也可应用于任何GFM IBR网络，包括包含基于储能的资源的网络。此外，本公开可以应用于包含GFMIBR、电网跟踪IBR和/或常规的基于同步机的资源的组合的网络。
现在参照附图，图5示出根据本公开的风力涡轮10的一个实施例的透视图。如所示出的，风力涡轮10一般包括：塔架12，从支承表面14延伸；机舱16，安装在塔架12上；以及转子18，耦合到机舱16。转子18包括：可旋转毂20；以及至少一个转子叶片22，耦合到毂20并且从毂20向外延伸。例如，在所示出的实施例中，转子18包括三个转子叶片22。但是在备选实施例中，转子18可包括多于或少于三个转子叶片22。每个转子叶片22可围绕毂20隔开，以促进旋转转子18，以使得动能能够从风转为可使用机械能并且随后转为电能。例如，毂20可以可旋转地耦合到定位在机舱16内的电动发电机24(图6)以准许电能被产生。
风力涡轮10还可包括集中在机舱16内的风力涡轮控制器26。但是，在其他实施例中，控制器26可位于风力涡轮10的任何其他组件内或者风力涡轮10之外的位置处。此外，控制器26可在通信上耦合到风力涡轮10的任何数量的组件，以便控制这类组件的操作和/或实现校正或控制动作。因此，控制器26可包括计算机或者其他适合的处理单元。因此，在若干实施例中，控制器26可包括适合的计算机可读指令，所述计算机可读指令在被实现时将控制器26配置成执行各种不同功能，诸如接收、传送和/或执行风力涡轮控制信号。相应地，控制器26一般可配置成控制各种操作模式(例如启动或关机序列)、对风力涡轮和/或风力涡轮10的单独组件调低或调高额定值。
现在参照图6，示出图4中所示出的风力涡轮10的机舱16的一个实施例的简化内部视图。如所示出的，发电机24可被设置在机舱16内并且被支承在机座(bedplate)46顶上。一般来说，发电机24可被耦合到转子18，以用于从由转子18生成的旋转能量来产生电力。例如，如所示出实施例中所示的，转子18可包括被耦合到毂20以用于与其进行旋转的转子轴34。转子轴34又可通过齿轮箱38可旋转地耦合到发电机24的发电机轴36。如一般所理解的，转子轴34可响应于转子叶片22和毂20的旋转而向齿轮箱38提供低速高转矩输入。齿轮箱38然后可配置成将低速高转矩输入转换成高速低转矩输出，以驱动发电机轴36并且因此驱动发电机24。
风力涡轮10也可以包括通信上耦合到风力涡轮控制器26的一个或多个俯仰驱动机构32，其中(一个或多个)每个俯仰调整机构32配置成使俯仰轴承40旋转并且因此使(一个或多个)单独转子叶片22围绕其相应俯仰轴线28旋转。另外，如所示出的，风力涡轮10可包括一个或多个偏航驱动机构42，所述偏航驱动机构配置成变化机舱16相对于风的角度(例如通过接合被布置在风力涡轮10的机舱16与塔架12之间的风力涡轮10的偏航轴承44)。
另外，风力涡轮10还可包括一个或多个传感器66、68，以用于监测风力涡轮10的各种风条件。例如，风力涡轮10附近的传入风向30、风速或者任何其他适合的风条件可诸如通过使用适合的天气传感器66被测量。适合的天气传感器可包括例如光检测和测距(“LIDAR”)装置、声检测和测距(“SODAR”)装置、风速计、风向标、气压计、雷达装置(诸如多普勒雷达装置)或者本领域中现在已知或以后开发的能够提供风向信息的任何其他感测装置。还有的另外的传感器68可被利用以测量如本文中所述的风力涡轮10的附加操作参数，诸如电压、电流、振动等。
现在参照图7，根据本公开的方面示出风力涡轮功率系统100的一个实施例的示意图。虽然本公开将在本文中一般参照图7中所示出的系统100来描述，但使用本文中所提供的公开的本领域的那些普通技术人员应当理解，本公开的方面也可以可适用于其他功率生成系统中，以及如上所述的，本发明并不局限于风力涡轮系统。
在图7的实施例中并且如所述的，风力涡轮10(图5)的转子18可选地可被耦合到齿轮箱38，所述齿轮箱又被耦合到发电机102，所述发电机可以是双馈感应发电机(DFIG)。如所示出的，DFIG 102可被连接到定子母线104。此外，如所示出的，功率转换器106可经由转子母线108被连接到DFIG 102，并且经由线路侧母线110被连接到定子母线104。因此，定子母线104可从DFIG 102的定子来提供输出多相功率(例如三相功率)，以及转子母线108可从DFIG 102的转子来提供输出多相功率(例如三相功率)。功率转换器106还可包括转子侧转换器(RSC)112和线路侧转换器(LSC)114。DFIG 102经由转子母线108来耦合到转子侧转换器112。另外，RSC 112经由DC链路116来耦合到LSC 114，跨所述DC链路116的是DC链路电容器118。LSC 114又被耦合到线路侧母线110。
RSC 112和LSC 114可配置用于使用一个或多个开关装置(诸如绝缘栅双极晶体管(IGBT)开关元件)的三相脉宽调制(PWM)布置中的正常操作模式。另外，功率转换器106可被耦合到转换器控制器120，以便控制如本文中所述的转子侧转换器112和/或线路侧转换器114的操作。应当注意，转换器控制器120可配置为功率转换器106与涡轮控制器26之间的接口，并且可包括任何数量的控制装置。
在典型配置中，还可包括各种线路接触器和电路断路器(包括例如电网断路器122)以用于在连接到负载(诸如电力网124)以及从负载断开期间隔离如对于DFIG 102的正常操作所必需的各种组件。例如，系统电路断路器126可将系统母线128耦合到变压器130，所述变压器可经由电网断路器122被耦合到电力网124。在备选实施例中，熔丝可取代电路断路器中的一些或所有电路断路器。
在操作中，通过旋转转子18在DFIG 102处所生成的交流功率经由由定子母线104和转子母线108限定的双路径被提供到电力网124。在转子母线侧108上，正弦多相(例如三相)交流(AC)功率被提供到功率转换器106。转子侧转换器112将从转子母线108所提供的AC功率转换为直流(DC)功率，并且向DC链路116提供DC功率。如一般理解的，转子侧转换器112的桥式电路中使用的开关元件(例如IGBT)可被调制，以将从转子母线108所提供的AC功率转换为适合于DC链路116的DC功率。
另外，线路侧转换器114将DC链路116上的DC功率转换为适合于电力网124的AC输出功率。特别是，线路侧转换器114的桥式电路中使用的开关元件(例如IGBT)能够被调制，以将DC链路116上的DC功率转换为线路侧母线110上的AC功率。来自功率转换器106的AC功率能够与来自DFIG 102的定子的功率相组合，以提供具有基本上保持处于电力网124的频率(例如50Hz或60Hz)的频率的多相功率(例如三相功率)。
附加地，风力涡轮功率系统100中可包括各种电路断路器和开关(诸如电网断路器122、系统断路器126、定子同步开关132、转换器断路器134和线路接触器136)以连接或断开对应母线，例如当电流流动过量并且可损坏风力涡轮功率系统100的组件时或者出于其他操作考虑。风力涡轮功率系统100中还可包括附加保护组件。
此外，功率转换器106可经由转换器控制器120从例如本地控制系统176来接收控制信号。控制信号尤其可基于风力涡轮功率系统100的所感测状态或操作特性。通常，控制信号提供对功率转换器106的操作的控制。例如，以DFIG 102的所感测速度的形式的反馈可用来控制来自转子母线108的输出功率的转换，以保持正确和平衡的多相(例如三相)功率供应。来自其他传感器的其他反馈也可由(一个或多个)控制器120、26用来控制功率转换器106，包括例如定子和转子母线电压和电流反馈。使用各种形式的反馈信息，可生成开关控制信号(例如IGBT的栅极定时命令)、定子同步控制信号和电路断路器信号。
功率转换器106还对于例如毂20和转子叶片22处的风速中的变化来补偿或调整来自转子的三相功率的频率。因此，机械和电转子频率被去耦，并且基本独立于机械转子速度来促进电定子和转子频率匹配。
在一些状态下，功率转换器106的双向特性以及具体来说的LSC 114和RSC 112的双向特性促进将所生成电功率中的至少一些电功率反馈到发电机转子中。更具体来说，电功率可从定子母线104传送到线路侧母线110，以及随后通过线路接触器136并且到功率转换器106中，具体地到LSC 114中，其充当整流器并且将正弦三相AC功率整流成DC功率。DC功率被传送到DC链路116中。电容器118通过促进有时与三相AC整流关联的DC纹波的减轻来促进减轻DC链路电压幅度变更。
DC功率随后被传送到RSC 112，所述RSC通过调整电压、电流和频率将DC电功率转换成三相正弦AC电功率。这个转换经由转换器控制器120被监测和控制。所转换的AC功率经由转子母线108从RSC 112传送到发电机转子。以这种方式，通过控制转子电流和电压来促进发电机无功功率控制。
现在参照图8，本文中所述的风力涡轮功率系统100可以是风电场150的部分。如所示出的，风电场150可包括多个风力涡轮152(包括以上所述的风力涡轮10)和总场级控制器156。例如，如所示出实施例中所示的，风电场150包括十二个风力涡轮，包括风力涡轮10。但是，在其他实施例中，风电场150可包括任何其他数量的风力涡轮，诸如少于十二个风力涡轮或者大于十二个风力涡轮。在一个实施例中，多个风力涡轮152的涡轮控制器例如通过有线连接(诸如通过经过适合的通信链路154(例如适合的线缆)连接涡轮控制器26)在通信上耦合到场级控制器156。备选地，涡轮控制器可通过无线连接(诸如通过使用本领域中已知的任何适合的无线通信协议)在通信上耦合到场级控制器156。在另外的实施例中，场级控制器156配置成向和从各种风力涡轮152发送和接收控制信号，诸如例如，跨风场150的风力涡轮152分配实际和/或无功功率需求。
现在参照图9，示出根据本公开的示例方面的可被包括在控制器(诸如本文中所述的涡轮控制器26、转换器控制器120和/或场级控制器156中的任一个)内的适合组件的一个实施例的框图。如所示出的，控制器可包括一个或多个处理器158、计算机或其他适合的处理单元及(一个或多个)关联的存储器装置160，所述存储器装置可包括适合的计算机可读指令，所述指令在被实现时将控制器配置成执行各种不同的功能，诸如接收、传送和/或执行风力涡轮控制信号(例如执行本文中所公开的方法、步骤、计算和诸如此类)。
如本文中所使用，术语“处理器”不仅指本领域中被称为被包括在计算机中的集成电路，而且还指控制器、微控制器、微计算机、可编程逻辑控制器(PLC)、专用集成电路和其他可编程电路。附加地，(一个或多个)存储器装置60一般可包括(一个或多个)存储器元件，包括但不限于计算机可读介质(例如随机存取存储器(RAM))、计算机可读非易失性介质(例如闪速存储器)、软盘、致密盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)、数字多功能盘(DVD)和/或其他适合的存储器元件。
(一个或多个)这样的存储器装置160一般可配置成存储适合的计算机可读指令，所述计算机可读指令在由(一个或多个)处理器158实现时将控制器配置成执行如本文中所述的各种功能。附加地，控制器还可包括通信接口162，以促进控制器与风力涡轮10的各种组件之间的通信。接口能够包括一个或多个电路、端子、引脚、接触部、导体或者用于发送和接收控制信号的其他组件。此外，控制器可包括传感器接口164(例如一个或多个模拟到数字转换器)，以准许从传感器66、68所传送的信号被转换为能够由(一个或多个)处理器58所理解和处理的信号。
现在参照图10，示出根据本公开的用于提供风力涡轮的双馈发电机的电网形成控制的系统200的一个实施例的示意图。更具体来说，如所示出的，系统200可包括本文中所述的图6的相同特征中的许多特征，其中组件具有表示相似组件的相同附图标记。此外，如所示出的，系统200可包括用于控制线路侧转换器的控制结构，所述控制结构与图7中所示出的控制结构类似。
此外，如所示出的，线路侧转换器控制结构可包括DC调节器212和线路电流调节器214。DC调节器212配置成生成线路电流调节器214的线路侧电流命令。线路电流调节器214然后生成用于调制器218的线路侧电压命令。调制器218还从锁相环路216接收输出(例如锁相环路角)，以生成线路侧转换器114的一个或多个栅极脉冲。锁相环路216通常使用电压反馈信号来生成其输出。
此外，如所示出的，系统200还可包括用于使用电网形成特性来控制转子侧转换器112的控制结构。特别是，如图10中所示出的，系统200可包括用于提供这类电网形成特性的定子电压调节器206。另外，如所示出的，系统200可包括电网电压/VAR调节器202、惯性功率调节器204、转子电流调节器208和调制器210。
在实施例中，电网电压/VAR调节器202从场级控制器156接收电压参考(例如VT_REF)，并且生成定子电压幅值命令(例如VS_Mag_Cmd)，而惯性功率调节器从涡轮控制器26接收功率参考，并且生成定子电压角命令(例如VS_Angle_Cmd)。更具体来说，在实施例中，如所示出的，定子电压调节器206根据发电机112的定子电压幅值命令、定子电压角命令和/或定子电流反馈信号240确定一个或多个转子电流命令(例如IRCmdy和IRCmdx)。应当理解，定子反馈电流240是外部连接的功率系统(即，电网)的特性的强指示符。因此，定子反馈电流240能够用作反馈信号，以将定子电压对电网性质的变更的响应去耦。在PCT/US2020/013787(标题为“System and Method for Providing Grid-Forming Control for aDoubly-Feb Wind Turbine Generator”)中进一步解释和描述与定子电压调节器206相关的另外的细节，所述PCT/US2020/013787通过引用全部并入到本文中。
现在参考图11A、图11B和图12，本公开涉及用于控制基于逆变器的资源的网络的方法300、350和系统400，所述基于逆变器的资源可在诸如负载阶跃或孤岛事件之类的大扰动期间连接到功率电网。如本文所使用的，大扰动通常可指但不限于以下严重实例:(1)孤岛或并网时对称或不对称的线对地或线对线故障，其中所述故障位于逆变器本地或电气远处，(2)并网时公用电网电压幅值的逐步提高或逐步下降或下降或上升，(3)并网时公用电网相位角的逐步提高或逐步下降，(4)当孤立或并网时分配或传输线路的损失，(5)当孤立或并网时另一个重要的形成电网源的意外损失，(6)恒定功率负载、恒定电流负载、恒定阻抗负载或机器负载的大阶跃，或当孤立或并网时包括任何上述负载类型的复合负载的大阶跃，和/或(7)与意外孤立事件相关的负载的大阶跃，即从并网到孤岛状态的无意转变或无意的同步事件，即从孤岛到并网状态的无意转变，以及本领域现在或以后已知的任何其他严重的电网事件。
因此，方法300、350和系统400在网络的控制方案中应用分布式瞬态虚拟阻抗算法，以允许网络自主穿越扰动，并稳定地将可用的系统范围储备分配给新的有功功率负载。如本文所使用的，扰动通常可指但不限于负载阶跃和/或孤岛事件，以及现有技术中现在或以后已知的任何其他扰动。此外，扰动也可表现为两种或更多种扰动类型的组合，包括同时发生的扰动的组合或在短时间周期内以连续方式发生的组合。
特别参照图11A和图11B，示出根据本公开的用于在大扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的方法300、350的各种实施例的流程图。应当领会，所公开的方法300、350可以用具有任何合适配置的任何合适的基于逆变器的资源来实现。例如，在若干实施例中，基于逆变器的资源可以是风力涡轮机功率系统(例如，具有如图10所示的全转换功率系统或双馈功率转换系统，或在某个其他位置而不是定子处调节电压的双馈系统，或调节磁通量的双馈系统或使用线路侧逆变器而不是转子侧逆变器调节电网或定子电压的双馈系统)，太阳能逆变器、能量存储系统、STATCOM、水电系统或者本文中所述或本领域中已知的任何其他基于逆变器的系统。另外，尽管图11A和图11B出于说明和讨论的目的描绘以特定顺序执行的步骤，但是本文讨论的方法不限于任何特定顺序或布置。使用本文中所提供的本公开，本领域的技术人员将领会到，在不背离本公开的范围的情况下，本文中所公开的方法的各种步骤能够按照各种方式被省略、重新布置、组合和/或调适。
首先参考图11A，如(302)处所示，方法300包括接收扰动开始的指示。响应于扰动的开始，如(304)处所示，方法300包括在基于逆变器的资源网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法。具体地，如(306)处所示，分布式瞬态虚拟阻抗算法包括经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考。在附加实施例中，分布式瞬态虚拟阻抗算法还可以利用已知存在于网络中的任何不可忽略的实际阻抗(例如一个或多个逆变器线路阻抗、感应发电机阻抗、同步发电机阻抗、一个或多个变压器泄漏阻抗和/或与并网相关联的(一个或多个)显著戴维宁阻抗)来确定用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟电抗控制参数和可用功率容量。
此外，如(308)处所示，方法300包括激活用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考，以便以还使用于基于逆变器的资源中的一个或多个的一个或多个估计功率容量的使用最优化并保持基于逆变器的资源中的至少两个之间以及基于逆变器的资源中的至少一个和功率电网之间的同步的方式穿越扰动。例如，在实施例中，基于逆变器的资源中的至少两个之间的同步可以包括功率电网中的至少两个电网形成源。在这样的实施例中，电网形成源可以包括例如电网形成逆变器、同步电机和/或无限母线。因此，虚拟电抗控制参数与基于逆变器的资源中的一个或多个的输出电流成比例地暂时降低电压，从而导致基于逆变器的资源中的一个或多个或每个的局部功率输出(例如，有功功率和/或无功功率)的降低。
现参考图11B，在另一个实施例中，如(352)处所示，在预期扰动时，方法350包括在基于逆变器的资源网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法。此外，如(354)处所示，分布式瞬态虚拟阻抗算法包括经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考。如(356)处所示，方法350包括确定是否已经接收到干扰。如果是的话，如(358)处所示，方法350还包括激活用于基于逆变器的资源中的一个或多个的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考，以便以还优化用于基于逆变器的资源中的一个或多个的一个或多个估计功率容量的使用并且保持基于逆变器的资源中的至少两个之间以及基于逆变器的资源的至少一个和功率电网之间的同步的方式穿越扰动。因此，虚拟电抗控制参数暂时降低与基于逆变器的资源中的每个的输出电流成比例的电压，从而导致基于逆变器的资源中的一个或多个或每个的局部功率输出(例如，有功功率和/或无功功率)的降低。
参考图12-17，可更好地理解本公开的分布式瞬态虚拟阻抗(DTVI)算法。特别地，如图12所示，示出根据本公开的用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统400的实施例的示意图，该系统提供高级瞬态控制。例如，如所示，GFM IBR控制方案可以包括提供动态电流限制的高级瞬态控制402、确定(一个或多个)IBR的最佳操作点以改善多IBR瞬态性能的功率储备404、如本文所述的通过发出虚拟阻抗和功率储备命令来保证瞬态稳定性的DTVI算法406和/或使用稀疏通信在多个GFM IBR之间提供自主协调的基于共识的协调408。
因此，本公开的DTVI算法406在严重扰动后提供可预测的、稳定的有功功率再分配，在故障期间提供无功功率限制，和/或最小化在扰动的预期中的削减需求。取决于GFMIBR之间的稀疏通信网络的可用性，采用IBR之间的协调来优化DTVI算法406的应用可以用于最大化功率储备的使用并最小化同步丢失的可能性。
现在参考图13-图15，示出根据本公开的包含多个GFM IBR 502的分配网络500的实施例的各种示意图。特别地，图13示出PV馈送的、电网形成的本地逆变器网络504，其具有与主电网506隔离的能力，以提高整体系统弹性。网络500内的GFM IBR 502主要或专门由PV馈送，并且可能输出接近其相应最大功率点(MPP)的功率。GFM IBR 502中的一个或多个可以以相当大的储备操作(例如，一个或多个电池馈送或高度缩减的PV馈送的GFM IBR)。通常，网络500从主电网506输入小于或等于系统范围的GFM储备的功率量。尽管如此，在孤岛事件期间，由于GFM操作的自我牺牲性质，许多PV馈电的GFM IBR 502在瞬态期间可能有超过其功率限制的危险。因此，本公开的DTVI算法406可以应用于这种情况，以允许GFM网络500自主地穿越扰动，并在扰动后系统中稳定地分配可用的系统范围的储备。特别是，由GFM·IBR控制器采用的虚拟电抗将大大超过寄生分配线路电抗和电阻，以及网络内的变压器漏电感，例如，超过10倍或15倍或更多倍。当超过有功功率阈值时，这些虚拟电抗使寄生元件相形见绌。
特别地，虚拟电抗可应用于IBR中的一个或多个或每个的输出，使得基于逆变器的资源网络的有效并网阻抗的组合幅值使网络的任何相对小且未知的实际阻抗相形见绌。因此，在这样的实施例中，有效的网络拓扑在扰动期间和紧接扰动之后暂时出现，并且部分或全部由网络的已知虚拟阻抗和/或已知实际阻抗组成。此外，在实施例中，在扰动期间以及紧接扰动之后，网络的有效并网阻抗的组合幅值将大大超过大约0.01每单位。此外，在实施例中，网络的有效并网阻抗可包括虚拟阻抗控制参数和与虚拟阻抗控制参数串行的任何不可忽略的实际阻抗，例如逆变器线路滤波器阻抗、感应发电机阻抗和/或变压器阻抗。
本领域普通技术人员通常应理解，并非功率电网内的每个寄生阻抗在其幅值和/或相位角(或有功和无功分量)方面都是已知的。然而，大多数大的/不可忽略的阻抗是为瞬态稳定性分析目的构建模型的人所熟知的。然而，未知阻抗(例如变电站中母线的精确阻抗)相当小/可以忽略，并且将它们添加到模型中不会实质性地改变模型预测的动态或稳定性结果。
因此，如图14所示，逆变器网络频率动态实际上服从虚拟星形网络拓扑508，其中总负载位于星形的中心510处。如果逆变器的L-C-L滤波器电感与其虚拟电抗相比不可忽略，则可以通过降低虚拟电抗进行补偿。应该注意的是，通过使用快速滤波电容电压调节的高级GFM控制技术，逆变器L-C-L滤波器中的第一电感对于低于电压调节器带宽的动态交互是不可见的。
在这样的实施例中，如图14所示，虚拟星形拓扑508可由中央控制器用作一个或多个功率流和能量函数等式的基础，进而用于确定GFM IBR的可证明稳定的控制参数，包括例如虚拟电抗、虚拟惯性和/或功率储备净空。
在另一个实施例中，代替集中式控制器，DTVI算法406可包括分布式控制技术，其中稀疏通信网络将每个GFM IBR与至少一个其他GFM逆变器链接。该通信网络被配置成允许IBR控制器与它们的邻居共享它们当前选择的控制参数，这又允许每个IBR控制器迭代地应用类似于中央控制器所使用的功率流和能量函数等式。在这样的实施例中，IBR控制器最终对可证明稳定的参数达成一致，例如每个IBR的虚拟电抗、虚拟惯性和/或功率储备净空。
出于功率极限分析和失步分析的目的，在实施例中，虚拟星形拓扑508最终被转换为Kron减少的虚拟电纳网络512，如图15所示。特别地，如图15所示，示出用于能量函数和功率限制计算的Kron缩减的虚拟电纳网络512，示出IBR 502的相应功率储备(例如，SR1、SR2、SR3和SR4)，其中虚线514指示稀疏的低带宽通信网络。因此，利用虚拟星形拓扑508，本文描述的DTVI算法406使用一个或多个能量函数和Kron缩减计算来确定(I)瞬态虚拟电抗和(ii)最小功率储备，其限制最坏情况的有功和无功功率输出，并防止任何两个GFM IBR之间的同步损失。因此，DTVI算法406包括将功率流和能量函数等式应用于可预测的基于虚拟阻抗的网络，以确保所选择的参数适当地(a)限制来自每个IBR的功率流，以及(b)允许IBR之间和/或IBR与电网之间的持续同步。因此，DTVI提供了一种分布式控制技术，以提供(I)使用能量函数(例如，李亚普诺夫函数)可证明在规模上稳定的瞬态动力学；以及(ii)对IBR进行缩减以实现可证明的稳定动态的最小需求。
下文更详细地描述了本发明的DTVI算法406。特别地，DTVI算法406使用功率流和能量函数等式来确定基于逆变器的资源的每个的虚拟电抗控制参数和可用功率储备。
例如，在实施例中，DTVI算法406可以相对于如下所述的等式(5)-(8)来理解。特别地，在实施例中，可以在稳态下维持的最坏情况有功功率负载的恒定阻抗近似由给出。因此，在实施例中，假设激活Xvi的有功功率阈值被设置为略微高于每个GFM IBR的操作点，使得最坏情况下的有功功率步长RML将以高确定性激活所有Xv。当虚拟阻抗被激活时，GFM·IBR i相对于GFM·IBR网络的角度中心和频率中心的相对频率动态由下面的等式(5)和(6)给出:
其中n是网络中GFM IBR的数量；
P0i是GFM IBRi的有功功率设定值；
PMi是GFM IBRi使用功率储备计算确定的最大有功功率容量；
Xvi是源i的虚拟电抗；
B是网络范围Kron简化虚拟电纳矩阵；
G是可能包括辅助负载的网络范围Kron简化电导矩阵；
vi＝Ei∠δi＝i＝GFM节点i处的瞬时电压；
δij为GFM IBR i和j之间的电压角；
是GFM IBRi的稳定扰动后平衡电压角:
τi是GFM IBRi的低通滤波器时间常数；以及
mfi＝GFM IBRi的P-ω下垂斜率。
使用慢、稀疏的通信框架，在正常(无功率限制)操作期间，GFM IBRi接收共享的、带有时间戳的GFM IBR参数矩阵，并相应地更新其自己的矩阵。对于网络中的所有GFM IBR，共享参数矩阵K包括对以下参数的最新更新:Xv，P0，PM，τ，mf，E。
在慢通信框架的每个时间步长，GFM·IBRi使用最近的参数矩阵K的所有Xv条目来计算Kron缩减的虚拟电纳矩阵B，并且使用PM条目来计算RML，并且然后计算G。GFM·IBRi然后使用B的行i来计算简单求和PMT，表示在最坏情况干扰期间从GFM·IBRi汲取的最大可能有功功率，如下面的等式(7)中所述:
如果PMi≤PMTi，GFM·IBRi递增地提高参数矩阵K的Xvi条目的值，给更新加上时间戳，并在下一个时间步中将该更新传播给它的邻居。否则，如果PMi＞PMTi，矩阵K中的Xvi条目保持不变。最终Xv将收敛。
利用参数矩阵K，由GFM IBRi计算网络GFM IBR动力学(1)扰动前后的稳定平衡点。然后，使用诸如下面的等式(8)之类的函数来计算网络预扰动网络能量V0。V0使用相对于用δs，ωs表示的扰动后平衡状态的扰动前平衡状态δi，ωi计算。由于ω和ωs是相对于系统角中心定义的，如果系统处于平衡状态，频率状态应该为零。此外，Xvi根据快、最小滤波功率计算激活，并且Xvi在扰动后立即触发。由于基于低通滤波的功率，频率命令变化缓慢，在扰动和施加Xvi之后，相对频率状态仍将立即等于零。使用由等式(8)的后两项给出的网络势能函数来识别相对于扰动后稳定平衡δs的不稳定平衡点。临界能量VC由最低能量的不稳定平衡点的能量给出。虽然李亚普诺夫函数(等式(8))忽略了电压动态，但是它的单独存在证明了所提出的有功功率限制模式本身是李亚普诺夫稳定的。除了(8)之外，其他能量函数或李亚普诺夫函数可以用于确定扰动后网络的稳定性。
如果V0＜VC，则保证GFM IBR中的任何都不会发生系统失步，同时在最大可能有功功率扰动结束后，虚拟电抗立即保持有效，这是所希望的结果。如果V0＞VC，则失步可能发生，也可能不发生，这取决于系统的轨迹和系统中存在的阻尼量。由定义的更大量的虚拟阻尼也可以降低失步事件的可能性。IBR中的任何的更大量的虚拟电抗都有可能降低VC。任何GFM IBR中更大的功率储备裕度都有可能降低V0。如果V0＞VC，那么GFM IBRi通过递增地减小参数矩阵K的P0i条目的值来递增地增加其功率储备，给更新加上时间戳，并在下一时间步中将此更新传播到其邻居。
为了停用虚拟阻抗，一旦GFM IBRi达到本地计算的稳态，随着虚拟阻抗平滑降低，电压角平滑地斜变到计算的新平衡值。假设在瞬时故障事件期间有功负载没有变化，类似的基于阈值的虚拟电抗算法也可以应用于瞬时故障事件期间的无功功率。
现参考图16和图17，可更好地理解本文所述的DTVI算法406的优点。特别地，图16示出在不采用DTVI算法406的情况下，瞬态事件之后第一和第二IBR的有功功率(y轴)与时间(x轴)的实施例的曲线图600。图17示出采用DTVI算法406的第一和第二IBR的有功功率(y轴)与时间(x轴)的实施例的曲线图700。因此，如所示，使用本文描述的DTVI算法406提高GFM IBR瞬态稳定性。特别地，图16示出在瞬态事件之后第一IBR(GFMI1)跳闸，该瞬态事件是由于功率储备不足导致第二IBR(GFMI2)的级联故障，并且其拾取第一IBR的负载。相比之下，图17示出在DTVI算法406被激活之后，第一和第二GFM IBR都经受住了瞬态事件，而没有增加第一IBR的缩减。
本发明的各种方面和实施例通过下列编号条款来限定：
条款1.一种用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的方法，所述方法包括:
响应于所述扰动的开始或在所述扰动的预期中，在基于逆变器的资源的所述网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法，其中所述分布式瞬态虚拟阻抗算法包括:
经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考；以及
激活用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，以便以还优化用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述一个或多个估计功率容量的使用并且保持所述基于逆变器的资源中的至少两个基于逆变器的资源之间以及所述基于逆变器的资源中的至少一个基于逆变器的资源与所述功率电网之间的同步的方式穿越扰动，
其中所述虚拟阻抗控制参数暂时降低与用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的输出电流成比例的电压，从而导致所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的局部功率输出的降低。
条款2.如条款1所述的方法，其中，在所述扰动期间以及还紧接在所述扰动之后，基于逆变器的资源的所述网络的有效并网阻抗的组合幅值超过大约0.01每单位，并且其中基于逆变器的资源的所述网络的所述有效并网阻抗还包括虚拟阻抗控制参数和与所述虚拟阻抗控制参数串行的任何不可忽略的实际阻抗。
条款3.如条款2所述的方法，其中，激活用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
将所述虚拟阻抗控制参数应用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个的输出，使得基于逆变器的资源的所述网络的上述有效并网阻抗的所述组合幅值使所述网络的任何相对小且未知的实际阻抗相形见绌，使得有效网络拓扑在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现，并且部分或全部由所述网络的已知虚拟阻抗和/或已知实际阻抗组成。
条款4.如条款3所述的方法，其中，经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
由集中式控制器使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考。
条款5.如条款4所述的方法，其中，在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑实际上是虚拟星形拓扑，其限定在所述扰动应用在所述虚拟星形拓扑的中心处时所述网络的负载。
条款6.如条款5所述的方法，还包括将所述虚拟星形拓扑转换为Kron缩减的虚拟导纳网络拓扑。
条款7.如条款5所述的方法，还包括在所述扰动期间将可用的系统范围的功率容量稳定地分配给所述网络的所述负载。
条款8.如条款3所述的方法，其中，经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
经由分布式控制系统，使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，其中所述基于逆变器的资源中的每个使用所述分布式控制系统的一个或多个稀疏通信网络链路与至少一个其他源通信，以彼此共享所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考的相应的当前选择。
条款9.如条款8所述的方法，其中，所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个迭代地应用所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考中的每个。
条款10.如前述条款中的任一项所述的方法，其中，所述一个或多个功率流等式和所述一个或多个能量函数等式中的至少一个至少包括李亚普诺夫函数。
条款11.如前述条款中的任一项所述的方法，其中，所述扰动包括孤岛或并网时的对称或非对称线对地或线对线故障、并网时所述功率电网的电压幅值的负载阶跃、下降或上升、并网时所述功率电网的相位角的负载阶跃、孤岛或并网时分配或传输线路的损耗、孤岛或并网时另一重要电网形成源的意外损耗、恒定功率负载的大阶跃、恒定电流负载、恒定阻抗负载或机器负载或当孤立或并网时它们的组合、无意的孤岛事件和/或无意的同步事件。
条款12.如前述条款中的任一项所述的方法，其中，所述基于逆变器的资源是风力涡轮、能量存储系统或太阳能功率系统中的一种。
条款13.一种用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的系统，所述系统包括:
控制系统，所述控制系统包括至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成执行多个操作，所述多个操作包括:
响应于所述扰动的开始或在所述扰动的预期中，在基于逆变器的资源的所述网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法，其中所述分布式瞬态虚拟阻抗算法包括:
经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考；以及
激活用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，以便以还优化用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述一个或多个估计功率容量的使用并且保持所述基于逆变器的资源中的至少两个之间以及所述基于逆变器的资源中的至少一个与所述功率电网之间的同步的方式穿越扰动，其中所述虚拟阻抗控制参数暂时降低与用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的输出电流成比例的电压，从而导致所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的局部功率输出的降低。
条款14.如条款13所述的系统，其中，在所述扰动期间以及还紧接在所述扰动之后，基于逆变器的资源的所述网络的有效并网阻抗的组合幅值超过大约0.01每单位，并且其中基于逆变器的资源的所述网络的有效并网阻抗还包括所述虚拟阻抗控制参数和与所述虚拟阻抗控制参数串行的任何不可忽略的实际阻抗。
条款15.如条款14所述的系统，其中，激活用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
将所述虚拟阻抗控制参数应用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的输出，使得基于逆变器的资源的所述网络的所述有效并网阻抗的所述组合幅值使所述网络的任何相对小且未知的实际阻抗相形见绌，使得有效网络拓扑在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现，并且部分或全部由所述网络的已知虚拟阻抗和/或已知实际阻抗组成。
条款16.如条款15所述的系统，其中，所述控制系统包括集中式控制器，其中经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
由所述集中式控制器使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考。
条款17.如条款16所述的系统，其中，所述有效网络拓扑实际上是虚拟星形拓扑，其限定在所述扰动在所述虚拟星形拓扑的中心处应用期间的所述网络的负载。
条款18.如条款17所述的系统，其中，所述多个操作还包括将所述虚拟星形拓扑转换为kron缩减的虚拟导纳网络拓扑。
条款19.如条款17-18所述的系统，其中，所述多个操作还包括在所述扰动期间将可用的系统范围的功率容量稳定地分配给所述网络的负载。
条款20.如条款15-19所述的系统，其中，所述控制系统是分布式控制系统，其中经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括:
经由分布式控制系统，使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，其中所述基于逆变器的资源中的每个使用所述分布式控制系统的一个或多个稀疏通信网络链路与至少一个其他源通信，以彼此共享所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考的相应的当前选择。
本书面描述使用包括最佳模式的示例来公开本发明，并且还使本领域的任何技术人员能够实施本发明，包含制作和使用任何装置或系统，以及执行任何结合方法。本发明的可取得专利范围由权利要求书来限定，并且可包含本领域的技术人员想到的其他示例。如果这类其他示例具有与权利要求的文字语言完全相同的结构单元，或者如果它们包含具有与权利要求的文字语言的非实质差异的等效结构单元，则预计它们落入权利要求的范围之内。

Claims (10)

1.一种用于在扰动期间控制连接到功率电网的基于逆变器的资源的网络的方法，所述方法包括：
响应于所述扰动的开始或在所述扰动的预期中，在基于逆变器的资源的所述网络之中采用分布式瞬态虚拟阻抗算法，其中所述分布式瞬态虚拟阻抗算法包括：
经由一个或多个功率流等式、一个或多个能量函数等式和一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的虚拟阻抗控制参数和修改的功率参考；以及
激活用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，以便以还优化用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的所述一个或多个估计功率容量的使用并且保持所述基于逆变器的资源中的至少两个基于逆变器的资源之间以及所述基于逆变器的资源中的至少一个基于逆变器的资源与所述功率电网之间的同步的方式穿越扰动，
其中所述虚拟阻抗控制参数暂时降低与用于所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的输出电流成比例的电压，从而导致所述基于逆变器的资源中的一个或多个基于逆变器的资源的局部功率输出的降低。
2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述扰动期间以及还紧接在所述扰动之后，基于逆变器的资源的所述网络的有效并网阻抗的组合幅值超过大约0.01每单位，并且其中基于逆变器的资源的所述网络的所述有效并网阻抗还包括虚拟阻抗控制参数和与所述虚拟阻抗控制参数串行的任何不可忽略的实际阻抗。
3.如权利要求2所述的方法，其中，激活用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括：
将所述虚拟阻抗控制参数应用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个的输出，使得基于逆变器的资源的所述网络的所述有效并网阻抗的所述组合幅值使所述网络的任何相对小且未知的实际阻抗相形见绌，使得有效网络拓扑在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现，并且部分或全部由所述网络的已知虚拟阻抗和/或已知实际阻抗组成。
4.如权利要求3所述的方法，其中，经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括：
由集中式控制器使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考。
5.如权利要求4所述的方法，其中，在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑实际上是虚拟星形拓扑，其限定在所述扰动应用在所述虚拟星形拓扑的中心处时所述网络的负载。
6.如权利要求5所述的方法，还包括将所述虚拟星形拓扑转换为Kron缩减的虚拟导纳网络拓扑。
7.如权利要求5所述的方法，还包括在所述扰动期间将可用的系统范围的功率容量稳定地分配给所述网络的所述负载。
8.如权利要求3所述的方法，其中，经由所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个来确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考还包括：
经由分布式控制系统，使用在所述扰动期间和紧接在所述扰动之后暂时出现的所述有效网络拓扑作为所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个的基础，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个基于逆变器的资源的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考，其中所述基于逆变器的资源中的每个使用所述分布式控制系统的一个或多个稀疏通信网络链路与至少一个其他源通信，以彼此共享所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考的相应的当前选择。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个迭代地应用所述一个或多个功率流等式、所述一个或多个能量函数等式和所述一个或多个估计功率容量中的至少一个，以确定用于所述基于逆变器的资源中的所述一个或多个的所述虚拟阻抗控制参数和所述修改的功率参考中的每个。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个功率流等式和所述一个或多个能量函数等式中的至少一个至少包括李亚普诺夫函数。
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