改善含風電場虛擬慣量互聯(lián)電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的自適應魯棒滑�？刂撇呗�
發(fā)布時間：2021-01-04 11:32
在以風電為代表的可再生能源大規(guī)模接入傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的背景下,非同步機電源與同步機電源之間的耦合作用以及風電出力的不確定性,使互聯(lián)電力系統(tǒng)穩(wěn)定性控制面臨復雜的運行場景。針對該問題,基于功率平衡原理建立考慮雙饋風電機組虛擬慣量影響的同步發(fā)電機組等效轉(zhuǎn)子運動模型,將系統(tǒng)參數(shù)協(xié)調(diào)性及故障因素統(tǒng)一表達為等效慣量參數(shù)攝動及有界的不確定擾動;運用滑模變結(jié)構(gòu)方法,結(jié)合等效慣量和等效阻尼的可變性及可控性,提出一種自適應魯棒滑�？刂撇呗砸愿纳苹ヂ�(lián)電力系統(tǒng)的動態(tài)穩(wěn)定性。理論分析和仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的虛擬慣量控制方法相比,所提控制策略能夠更好地抑制頻率振蕩,降低頻率變化率以及相對功角振蕩幅度。
【文章來源】：電力自動化設備. 2020年09期 北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
含雙饋風電場虛擬慣量的互聯(lián)電力系統(tǒng)模型
最終，得到本文所提的自適應魯棒滑�？刂艫R-SMC(Adaptive Robust-Sliding Mode Control）策略結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。3 仿真實驗
為驗證本文所提AR-SMC控制策略對多能源互聯(lián)電力系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性的改善作用，利用電磁仿真軟件MATLAB/Simulink搭建加入風電場虛擬慣量控制的2區(qū)4機輸電系統(tǒng)，見圖3。該系統(tǒng)包括1條雙回弱聯(lián)絡線連接的2個相似的區(qū)域系統(tǒng)[16]，區(qū)域1包含1座DFIG風電場和1臺同步發(fā)電機組，區(qū)域2包含2臺同步發(fā)電機組。為簡化分析，采用單機模型作為風電場的集總模型來代替整個風電場[17]，同步發(fā)電機組配置勵磁和調(diào)速器，未配置電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）。系統(tǒng)詳細參數(shù)見附錄A中表A1—A3。圖3中的AR-SMC控制模塊獲取到同步發(fā)電機組G2的同步角頻率ωs以及RoCoF，按照式（14）和式（16）設計的控制律和自適應律來計算控制項等效阻尼Dequ以及自適應等效慣量Jequ，再通過更新DFIG風電場的VSG控制模塊參數(shù)值最終實現(xiàn)自適應滑�？刂�。為了驗證AR-SMC控制策略的有效性，本文設置2種不同風電滲透率下的運行方式：運行方式1中風電滲透率為25%；運行方式2中風電滲透率為10%。2種運行方式的初始節(jié)點潮流如附錄A中表A4和表A5所示。故障設置為t=5 s時在聯(lián)絡線的節(jié)點8處施加單回三相短路故障，故障持續(xù)0.2 s后切除。對固定等效慣量參數(shù)（Jequ=18 s）控制與本文所提AR-SMC控制策略分別在2種運行方式的相同故障條件下的時域仿真結(jié)果進行對比分析。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]高比例非同步機電源電網(wǎng)面臨的三大技術(shù)挑戰(zhàn)[J]. 徐政. 南方電網(wǎng)技術(shù). 2020(02)
[2]雙饋風電機組虛擬慣量控制對電力系統(tǒng)機電振蕩的影響分析[J]. 徐筱倩,黃林彬,汪震,賀家發(fā),辛煥海. 電力系統(tǒng)自動化. 2019(12)
[3]虛擬同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量和阻尼系數(shù)協(xié)同自適應控制策略[J]. 楊赟,梅飛,張宸宇,繆惠宇,陳虹妃,鄭建勇. 電力自動化設備. 2019(03)
[4]基于自適應旋轉(zhuǎn)慣量的虛擬同步發(fā)電機控制策略[J]. 程啟明,余德清,程尹曼,高杰,張宇,譚馮忍. 電力自動化設備. 2018(12)
[5]基于自適應Terminal滑�？刂品椒ǖ腣SG控制[J]. 嚴彬彬,王寶華. 電力自動化設備. 2018(10)
[6]風電與火電機組的一次調(diào)頻技術(shù)分析及比較[J]. 鄭重,楊振勇,李衛(wèi)華. 電力自動化設備. 2017(12)
[7]基于雙饋風電機組有效儲能的變參數(shù)虛擬慣量控制[J]. 田新首,王偉勝,遲永寧,李庚銀,湯海雁,李琰. 電力系統(tǒng)自動化. 2015(05)
[8]雙饋風電機組慣量控制對系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定的影響[J]. 陳潤澤,吳文傳,孫宏斌,藍海波,劉海濤,劉曉敏. 電力系統(tǒng)自動化. 2014(23)
[9]考慮模型不確定性和時延的靜止無功補償器自適應滑膜控制器設計[J]. 王曦,王渝紅,李興源,苗淼. 物理學報. 2014(23)
[10]風電場并網(wǎng)對互聯(lián)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定及低頻振蕩特性的影響[J]. 和萍,文福拴,薛禹勝,Ledwich GERARD,吳丹岳,林因. 電力系統(tǒng)自動化. 2014(22)
本文編號：2956693
【文章來源】：電力自動化設備. 2020年09期 北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
含雙饋風電場虛擬慣量的互聯(lián)電力系統(tǒng)模型
最終，得到本文所提的自適應魯棒滑�？刂艫R-SMC(Adaptive Robust-Sliding Mode Control）策略結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。3 仿真實驗
為驗證本文所提AR-SMC控制策略對多能源互聯(lián)電力系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定性的改善作用，利用電磁仿真軟件MATLAB/Simulink搭建加入風電場虛擬慣量控制的2區(qū)4機輸電系統(tǒng)，見圖3。該系統(tǒng)包括1條雙回弱聯(lián)絡線連接的2個相似的區(qū)域系統(tǒng)[16]，區(qū)域1包含1座DFIG風電場和1臺同步發(fā)電機組，區(qū)域2包含2臺同步發(fā)電機組。為簡化分析，采用單機模型作為風電場的集總模型來代替整個風電場[17]，同步發(fā)電機組配置勵磁和調(diào)速器，未配置電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）。系統(tǒng)詳細參數(shù)見附錄A中表A1—A3。圖3中的AR-SMC控制模塊獲取到同步發(fā)電機組G2的同步角頻率ωs以及RoCoF，按照式（14）和式（16）設計的控制律和自適應律來計算控制項等效阻尼Dequ以及自適應等效慣量Jequ，再通過更新DFIG風電場的VSG控制模塊參數(shù)值最終實現(xiàn)自適應滑�？刂�。為了驗證AR-SMC控制策略的有效性，本文設置2種不同風電滲透率下的運行方式：運行方式1中風電滲透率為25%；運行方式2中風電滲透率為10%。2種運行方式的初始節(jié)點潮流如附錄A中表A4和表A5所示。故障設置為t=5 s時在聯(lián)絡線的節(jié)點8處施加單回三相短路故障，故障持續(xù)0.2 s后切除。對固定等效慣量參數(shù)（Jequ=18 s）控制與本文所提AR-SMC控制策略分別在2種運行方式的相同故障條件下的時域仿真結(jié)果進行對比分析。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]高比例非同步機電源電網(wǎng)面臨的三大技術(shù)挑戰(zhàn)[J]. 徐政. 南方電網(wǎng)技術(shù). 2020(02)
[2]雙饋風電機組虛擬慣量控制對電力系統(tǒng)機電振蕩的影響分析[J]. 徐筱倩,黃林彬,汪震,賀家發(fā),辛煥海. 電力系統(tǒng)自動化. 2019(12)
[3]虛擬同步發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量和阻尼系數(shù)協(xié)同自適應控制策略[J]. 楊赟,梅飛,張宸宇,繆惠宇,陳虹妃,鄭建勇. 電力自動化設備. 2019(03)
[4]基于自適應旋轉(zhuǎn)慣量的虛擬同步發(fā)電機控制策略[J]. 程啟明,余德清,程尹曼,高杰,張宇,譚馮忍. 電力自動化設備. 2018(12)
[5]基于自適應Terminal滑�？刂品椒ǖ腣SG控制[J]. 嚴彬彬,王寶華. 電力自動化設備. 2018(10)
[6]風電與火電機組的一次調(diào)頻技術(shù)分析及比較[J]. 鄭重,楊振勇,李衛(wèi)華. 電力自動化設備. 2017(12)
[7]基于雙饋風電機組有效儲能的變參數(shù)虛擬慣量控制[J]. 田新首,王偉勝,遲永寧,李庚銀,湯海雁,李琰. 電力系統(tǒng)自動化. 2015(05)
[8]雙饋風電機組慣量控制對系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定的影響[J]. 陳潤澤,吳文傳,孫宏斌,藍海波,劉海濤,劉曉敏. 電力系統(tǒng)自動化. 2014(23)
[9]考慮模型不確定性和時延的靜止無功補償器自適應滑膜控制器設計[J]. 王曦,王渝紅,李興源,苗淼. 物理學報. 2014(23)
[10]風電場并網(wǎng)對互聯(lián)系統(tǒng)小干擾穩(wěn)定及低頻振蕩特性的影響[J]. 和萍,文福拴,薛禹勝,Ledwich GERARD,吳丹岳,林因. 電力系統(tǒng)自動化. 2014(22)
本文編號：2956693
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