賈焦心,楊添淇,顏湘武,張建坡
(華北電力大學(xué) 分布式儲(chǔ)能與微網(wǎng)河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 保定 071003)
“雙碳”目標(biāo)下,電力系統(tǒng)電源構(gòu)成須進(jìn)行巨大調(diào)整[1],大量光伏、風(fēng)機(jī)等新能源電力設(shè)備代替?zhèn)鹘y(tǒng)的同步發(fā)電機(jī)組并網(wǎng),煤炭污染得到有效治理[2]。預(yù)計(jì)到2030 年,光伏、風(fēng)機(jī)發(fā)電總裝機(jī)容量將達(dá)到1.2 TW[3]。
對于電力系統(tǒng)而言,慣量表示該系統(tǒng)面對功率擾動(dòng)時(shí)維持頻率穩(wěn)定的能力。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中,慣量主要來自同步發(fā)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)部件,當(dāng)電力系統(tǒng)面對功率缺額或剩余時(shí),同步機(jī)組的轉(zhuǎn)子通過調(diào)節(jié)自身轉(zhuǎn)速的方式相應(yīng)地釋放或吸收功率,以維持系統(tǒng)盡量在當(dāng)前頻率不變[4]。隨著高比例的新能源發(fā)電設(shè)備替代了傳統(tǒng)同步機(jī)組并網(wǎng),電力系統(tǒng)的慣量受到嚴(yán)重削弱。一方面,光伏發(fā)電設(shè)備不具有旋轉(zhuǎn)元件,無法提供傳統(tǒng)意義上的慣量,只能以各種虛擬慣量控制策略為系統(tǒng)提供虛擬慣量;另一方面,風(fēng)機(jī)雖具有旋轉(zhuǎn)元件,但其與光伏設(shè)備都依賴逆變器并網(wǎng),變流器影響了系統(tǒng)頻率和風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的耦合關(guān)系[5],無論系統(tǒng)是否在工頻運(yùn)行,風(fēng)機(jī)、光伏都會(huì)工作在最大功率點(diǎn)跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)模式,有功出力不再跟隨系統(tǒng)頻率變化而改變[6],解耦導(dǎo)致的慣量動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力的缺失將增大系統(tǒng)出現(xiàn)大功率缺額的概率[7]。
風(fēng)機(jī)、光伏大幅并網(wǎng)帶來的低慣量問題在世界范圍已引發(fā)多起頻率安全事故,如南澳“9·28”大停電[8]、英國“8·9”大停電[9]等。相關(guān)學(xué)者對這2 起大停電事故進(jìn)行分析,認(rèn)為系統(tǒng)慣量支撐能力的缺乏是導(dǎo)致兩起事故的主要原因之一[10-12]。由此可見,低慣量電力系統(tǒng)的慣量評估對于指導(dǎo)新能源并網(wǎng)容量設(shè)定、維持電力系統(tǒng)頻率安全具有重要作用。
鑒于準(zhǔn)確的慣量估計(jì)對于未來低慣量電力系統(tǒng)可靠和安全運(yùn)行的重要性,慣量估計(jì)方法的研究已取得豐富成果,但眾多的研究方法并未形成嚴(yán)格、統(tǒng)一的分類體系[13];且目前慣量評估領(lǐng)域的綜述性文獻(xiàn)大多針對以同步機(jī)慣量為主體的傳統(tǒng)電力系統(tǒng),而聚焦于光伏、風(fēng)機(jī)等電力電子并網(wǎng)裝備慣量評估的文獻(xiàn)相對較少。
本文首先簡要闡述了等效慣量的含義;其次根據(jù)時(shí)間尺度,將等效慣量評估分為離線評估和在線評估,回顧了慣量離線評估的研究歷程;然后根據(jù)研究思路不同,將慣量在線評估分為側(cè)重于構(gòu)建模型的研究和側(cè)重于擾動(dòng)工況的研究2 類,分別歸納述評其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并簡要總結(jié)了目前慣量預(yù)測估計(jì)的相關(guān)成果;最后嘗試對目前低慣量電力系統(tǒng)的慣量評估工作存在的局限進(jìn)行探討,展望了未來的研究方向。
傳統(tǒng)電力系統(tǒng)主要依靠同步發(fā)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)部件提供慣量。轉(zhuǎn)子利用自身所儲(chǔ)存的動(dòng)能補(bǔ)償系統(tǒng)功率缺額,或?qū)ο到y(tǒng)盈余的功率進(jìn)行吸收,以維持系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定。同步發(fā)電機(jī)慣量系數(shù)H的計(jì)算公式如下[14]:
式中:E為額定轉(zhuǎn)速下轉(zhuǎn)子具有的動(dòng)能;SN為同步機(jī)組的額定容量;J和ωn分別為轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和額定轉(zhuǎn)速。在系統(tǒng)面臨功率擾動(dòng)時(shí),功率變化引發(fā)轉(zhuǎn)速變化的過程可用搖擺方程描述[15],如式(2)所示。
式中:δ為發(fā)電機(jī)的功角;ω為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速;Tm、Te分別為發(fā)電機(jī)的機(jī)械轉(zhuǎn)矩和電磁轉(zhuǎn)矩;Pm、Pe分別為發(fā)電機(jī)的機(jī)械功率與電磁功率。時(shí)至今日,一部分應(yīng)用于新能源電力系統(tǒng)的研究方法仍然將搖擺方程作為基礎(chǔ),以計(jì)算不同層級(jí)的等效慣量。
新能源電力系統(tǒng)中,同步相量測量單元(phasor measurement unit,PMU)為精確估計(jì)系統(tǒng)慣量奠定基礎(chǔ)。截至2020 年,國內(nèi)高壓電網(wǎng)全部500 kV 節(jié)點(diǎn)、部分220 kV 節(jié)點(diǎn)和重要電廠均已被PMU 覆蓋,布點(diǎn)數(shù)量超過3 000[16]。同時(shí)隨著光伏、風(fēng)機(jī)并網(wǎng)比例的提高,慣量結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,新能源機(jī)組可以通過對并網(wǎng)變流器實(shí)施構(gòu)網(wǎng)型(grid forming,GFM)或跟網(wǎng)型(grid following,GFL)控制來對系統(tǒng)進(jìn)行虛擬慣量補(bǔ)償,溫控負(fù)荷和儲(chǔ)能電站也可以為新能源電力系統(tǒng)提供慣量響應(yīng),系統(tǒng)架構(gòu)見附錄A 圖A1。因此,在高比例電力電子設(shè)備并網(wǎng)的現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,其等效慣量可以理解為傳統(tǒng)慣量、虛擬慣量、負(fù)荷側(cè)慣量維護(hù)系統(tǒng)頻率穩(wěn)定能力的合力,慣量的來源及影響機(jī)理見表1,表中影響變量的選取基于表達(dá)式(ΔT為機(jī)械轉(zhuǎn)矩與電磁轉(zhuǎn)矩之差)。
表1 新能源電力系統(tǒng)慣量來源及影響機(jī)理Table 1 Inertia sources and influence mechanisms of renewable energy power system
基于以上分析,電力系統(tǒng)等效慣量系數(shù)可采用式(3)表示[17]。
式中:Hsys、Ssys分別為等效慣量系數(shù)和系統(tǒng)額定容量;Ersg、Essg、Eload分別為來自發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子、新能源機(jī)組、負(fù)荷側(cè)的能量。本章簡述了研究內(nèi)容的評估對象,關(guān)于廣義慣量的普適性數(shù)學(xué)模型見文獻(xiàn)[18]。
綜上,電力電子并網(wǎng)裝備比例的提高一方面造成了低慣量、威脅系統(tǒng)頻率安全的問題;另一方面豐富了電力系統(tǒng)的慣量來源,需要加快對慣量提升策略和等效慣量評估的研究。
作為最原始的慣量評估方法,離線評估適用于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)發(fā)生事故停機(jī)后的場景,通過分析有功、頻率波動(dòng)等數(shù)據(jù)對離線系統(tǒng)的慣量進(jìn)行評估。1997 年,T.Inoue 等人開創(chuàng)了利用擾動(dòng)信息進(jìn)行離線慣量估計(jì)的先河。該研究將功率缺額、頻率變化率(rate of change of frequency,RoCoF)的量測數(shù)據(jù)與搖擺方程相結(jié)合,以估計(jì)系統(tǒng)的總慣量,慣量系數(shù)表示為[19]:
式中:ΔP為擾動(dòng)發(fā)生時(shí)系統(tǒng)的功率缺額;f0為系統(tǒng)的額定頻率;Δf為擾動(dòng)發(fā)生時(shí)系統(tǒng)的頻率變化量。由式(4)可知,功率擾動(dòng)、RoCoF 是進(jìn)行慣量離線估計(jì)的2 個(gè)關(guān)鍵要素。為明晰功率擾動(dòng)對慣量估計(jì)的影響機(jī)理,文獻(xiàn)[20]提出利用慣量中心的RoCoF 計(jì)算系統(tǒng)功率缺額的方法,經(jīng)驗(yàn)證相較傳統(tǒng)方法精度約提升3 %。文獻(xiàn)[21]提出將PMU 有功量測數(shù)據(jù)與系統(tǒng)阻抗矩陣相結(jié)合的思路,將二者同時(shí)應(yīng)用到功率擾動(dòng)量的識(shí)別中。該方法的優(yōu)勢在于其減少了測量量,且充分考慮了部分PMU 讀數(shù)不可用或量測數(shù)據(jù)因干擾出現(xiàn)錯(cuò)誤等情況下慣量估計(jì)的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[22]在功率擾動(dòng)計(jì)算過程中考慮到了負(fù)荷側(cè)的調(diào)頻能力,對傳統(tǒng)的估算模型進(jìn)行了完善。文獻(xiàn)[23]對于RoCoF 曲線時(shí)間范圍的選擇提出了新的思考,使計(jì)算所得總功率變化較傳統(tǒng)方法更為精確。
新能源系統(tǒng)獲取RoCoF主要依靠嵌入式保護(hù)和測控裝置?;谇度胧窖b置的軟件測頻因其靈活性強(qiáng)、實(shí)現(xiàn)簡單等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用,離散傅里葉變換(discrete Fourier transform,DFT)、過零點(diǎn)監(jiān)測等方法是常見的軟件測頻方法;隨著研究的深入,DFT誤差分析法等改進(jìn)的DFT 算法應(yīng)運(yùn)而生[24],并被廣泛應(yīng)用于測頻工作中。各算法技術(shù)特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)對比見表2??梢钥闯?,現(xiàn)有的測頻算法多存在精度低、實(shí)時(shí)性不佳等問題。此外,文獻(xiàn)[25]點(diǎn)明數(shù)據(jù)的量測地點(diǎn)對慣量評估準(zhǔn)確性的影響,揭示了慣量復(fù)雜的時(shí)空分布特性。文獻(xiàn)[26]利用主成分分析辨識(shí)擾動(dòng)初始時(shí)刻,但機(jī)電暫態(tài)波的時(shí)延導(dǎo)致該方法具有僅適用于小型系統(tǒng)的局限性[27]。文獻(xiàn)[28]提出利用廣域量測系統(tǒng)(wide area measurement system,WAMS)同時(shí)估計(jì)擾動(dòng)時(shí)間和系統(tǒng)慣量的方法,實(shí)現(xiàn)了由慣量離線估計(jì)向在線估計(jì)的過渡,為以后的研究開拓了思路,但其僅能用于單臺(tái)發(fā)電機(jī)的慣量系數(shù)測量。
表2 典型軟件測頻算法技術(shù)及優(yōu)缺點(diǎn)對比Table 2 Comparison of techniques and advantages and disadvantages of typical software frequency measurement algorithms
現(xiàn)代電力系統(tǒng)中,WAMS 的發(fā)展使數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度得到了大幅提高,因此可以通過提升數(shù)據(jù)處理技術(shù)、改進(jìn)辨識(shí)模型等方法來提高慣量離線估計(jì)的精度。但總體而言,一方面,現(xiàn)有的慣量離線評估方法依賴威脅系統(tǒng)頻率安全的大擾動(dòng)事件,但其在電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行過程中較少發(fā)生;另一方面,慣量離線評估僅可分析事故后的慣量,無法對運(yùn)行中系統(tǒng)的慣量水平進(jìn)行常態(tài)化監(jiān)測。以上2 點(diǎn)限制了慣量離線估計(jì)在現(xiàn)代電力系統(tǒng)的應(yīng)用,因此能夠?qū)崟r(shí)在線評估等效慣量的研究方法受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。
由于慣量離線評估的局限性和量測數(shù)據(jù)精度的提高,等效慣量在線評估的研究已成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn),取得了豐碩成果。常將擾動(dòng)下PMU 測得的時(shí)域響應(yīng)數(shù)據(jù)或準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)時(shí)WAMS 量測到的功率、頻率等數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),應(yīng)用于系統(tǒng)等值聚合模型,通過參數(shù)辨識(shí)等技術(shù)在線評估等效慣量[29]。
本節(jié)將所提文獻(xiàn)的主要思路基本歸納為2 類:一類偏向從新能源系統(tǒng)整體出發(fā),致力于通過構(gòu)建模型、比例分析等手段對等效慣量進(jìn)行直接計(jì)算或辨識(shí);另一類偏向從系統(tǒng)經(jīng)歷的工況類型出發(fā),致力于通過模態(tài)分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等手段解決小擾動(dòng)或準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)等工況下慣量的在線估計(jì)問題。
構(gòu)建模型是新能源電力系統(tǒng)等效慣量評估工作中針對虛擬慣量評估的常用手段,在風(fēng)電場虛擬慣量系數(shù)計(jì)算方面有較多應(yīng)用。目前基于構(gòu)建模型的慣量評估方法可基本分為基于機(jī)理建模的評估方法和基于系統(tǒng)辨識(shí)的評估方法2類。
1)機(jī)理建模,根據(jù)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)建立數(shù)學(xué)模型,之后根據(jù)模型推導(dǎo)和測量系統(tǒng)的等效慣量參數(shù)。文獻(xiàn)[30]建立了雙饋風(fēng)機(jī)的簡化模型,通過分析其虛擬慣量控制揭示了等效虛擬慣量系數(shù)的三階段時(shí)變特征和形成機(jī)理,并求取了其時(shí)頻域解析解。文獻(xiàn)[31]在建?;A(chǔ)上給出了等效慣量系數(shù)在不同控制策略對比下的解析表達(dá)式,但該文并未深入探討等效慣量系數(shù)對系統(tǒng)頻率偏差、頻率二次跌落等指標(biāo)的影響,只是進(jìn)行了定性分析。文獻(xiàn)[32]提出了一種評估雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組慣量的方法,用動(dòng)態(tài)的慣量系數(shù)函數(shù)替代傳統(tǒng)的慣量系數(shù),更直觀地揭示了慣量的動(dòng)態(tài)性質(zhì)和影響規(guī)律。文獻(xiàn)[33]在構(gòu)建慣量數(shù)學(xué)模型時(shí)充分考慮了虛擬慣量的引入,提出了一種計(jì)及光伏的慣量評估策略。文獻(xiàn)[34]在聚焦風(fēng)電場內(nèi)部結(jié)構(gòu)建模的基礎(chǔ)上引入Copula 函數(shù),以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場可用慣量的分區(qū)估計(jì),平均誤差約為4 %。文獻(xiàn)[35]利用混合Copula函數(shù)構(gòu)建風(fēng)速的概率分布模型,進(jìn)而推算出風(fēng)電場實(shí)時(shí)慣量的置信區(qū)間。然而機(jī)理建模通常需要明晰系統(tǒng)內(nèi)部的具體運(yùn)行參數(shù)和控制策略,對數(shù)據(jù)的高需求限制了該類方法的實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)[36]提出了一種能夠描述新型電力系統(tǒng)慣量動(dòng)態(tài)演變的自回歸模型,利用簡化的動(dòng)態(tài)模型來對慣量隨機(jī)過程進(jìn)行可行和自適應(yīng)的描述,但此類基于統(tǒng)計(jì)模型的方法往往需要大量的離線訓(xùn)練和校準(zhǔn)。為實(shí)現(xiàn)無量測數(shù)據(jù)的新能源規(guī)劃系統(tǒng)的慣量估計(jì),文獻(xiàn)[37]提出利用新能源比例推算系統(tǒng)同步機(jī)容量范圍,進(jìn)而建立系統(tǒng)慣量估計(jì)模型的方法,但該研究不足之處在于所提的慣量估計(jì)范圍未充分考慮異步機(jī)慣量。
2)系統(tǒng)辨識(shí),即端口特性建模,能夠從數(shù)據(jù)中辨識(shí)慣量值,減少了對系統(tǒng)控制運(yùn)行參數(shù)的依賴,降低了等效慣量評估的難度。文獻(xiàn)[38]以系統(tǒng)辨識(shí)為基礎(chǔ),利用全時(shí)間序列聚類從頻率量測數(shù)據(jù)中估算微電網(wǎng)系統(tǒng)的整體等效慣量。文獻(xiàn)[39]通過構(gòu)建含負(fù)荷慣量響應(yīng)的搖擺方程模型,并引入中位差算法以提高風(fēng)電場的慣量系數(shù)測量的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[40-41]對虛擬同步機(jī)(virtual synchronous generator,VSG)的虛擬慣量評估方法進(jìn)行研究,在階躍擾動(dòng)指令下,利用遞推最小二乘辨識(shí)算法從VSG 輸出的有功功率數(shù)據(jù)中辨識(shí)出虛擬慣量大小,但是研究所用到的最小二乘辨識(shí)算法對時(shí)變參數(shù)的辨識(shí)效果不佳,難以在高比例電力電子設(shè)備接入的現(xiàn)代電網(wǎng)中發(fā)揮優(yōu)勢。文獻(xiàn)[42]對此方法進(jìn)行改進(jìn),將時(shí)變遺忘因子與遞歸最小二乘辨識(shí)算法相結(jié)合,增強(qiáng)了對風(fēng)電系統(tǒng)時(shí)變慣量的辨識(shí)能力的同時(shí),也降低了對量測數(shù)據(jù)的需求程度??紤]到高比例電力電子設(shè)備慣量日益凸顯的時(shí)空分布特性,文獻(xiàn)[43]提出了利用容積卡爾曼濾波算法辨識(shí)參數(shù),并實(shí)時(shí)分區(qū)估計(jì)系統(tǒng)慣量的方法,但該研究在部分工況下無法計(jì)及電流源型虛擬慣量。文獻(xiàn)[44]將動(dòng)態(tài)最優(yōu)遺忘因子的遞歸最小二乘算法(recursive least square algorithm of dynamic optimal forgetting factor,DOFF-RLS)應(yīng) 用到受控自回歸辨識(shí)模型中,以針對光伏系統(tǒng)等效慣量的時(shí)變特性。文獻(xiàn)[45]提出一種多新息電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)慣量辨識(shí)方法,使全局慣量空間分布情況一目了然,但其辨識(shí)所得節(jié)點(diǎn)慣量精度有待提高。
雖然系統(tǒng)辨識(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)等效慣量的在線估計(jì),但辨識(shí)結(jié)果往往隱藏在高階模型的參數(shù)中,在對模型降階的過程中產(chǎn)生的誤差會(huì)影響慣量在線評估的準(zhǔn)確性[46]。為提高等效慣量評估精度,文獻(xiàn)[47]利用赤池信息量準(zhǔn)則(Akaike information criterion,AIC)對辨識(shí)模型進(jìn)行了定階,避免了降階影響模型擬合度而產(chǎn)生的誤差。文獻(xiàn)[48]根據(jù)動(dòng)能定理提出了基于中心頻率平方偏差概念的新的慣量評估方法,提高精度的同時(shí)節(jié)約了量測裝置的安裝成本。文獻(xiàn)[49]利用改進(jìn)的最小二乘算法對風(fēng)電場并網(wǎng)慣量削弱量進(jìn)行探討,算例驗(yàn)證中大擾動(dòng)、小擾動(dòng)伴隨發(fā)生時(shí)平均誤差分別為1.90 %、1.40 %。各文獻(xiàn)評估慣量層次、技術(shù)、評估效果見表3。
表3 各文獻(xiàn)評估對象、技術(shù)、精度對比Table 3 Comparison of objects,technologies and accuracy of various documents
總體而言,目前大部分側(cè)重于構(gòu)建模型的慣量評估主要針對新能源場站及系統(tǒng)層次的慣量,且相對風(fēng)電系統(tǒng)而言,應(yīng)用于光儲(chǔ)系統(tǒng)的評估方法較匱乏。另外,此類方法通常不得不在減少對系統(tǒng)具體參數(shù)的依賴和提高慣量在線評估的精度中作出取舍,更多能夠兼顧兩者的等效慣量評估方法值得深入研究。
新能源電力系統(tǒng)中,基于所利用擾動(dòng)事件的程度可將慣量在線評估分為大擾動(dòng)后的評估、小擾動(dòng)后的評估及準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)時(shí)的評估,其中基于大擾動(dòng)的慣量估計(jì)更多地被應(yīng)用于離線評估中,小擾動(dòng)或準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)工況下的慣量估計(jì)是目前主流的研究方向。小擾動(dòng)評估方法較多應(yīng)用于同步機(jī)慣量占主導(dǎo)地位的系統(tǒng),依靠機(jī)電暫態(tài)的響應(yīng)特性與系統(tǒng)慣量進(jìn)行聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)慣量在線評估。例如文獻(xiàn)[50]通過系統(tǒng)機(jī)電振蕩參數(shù)(振型的振蕩頻率和阻尼比)與動(dòng)態(tài)參數(shù)(慣量系數(shù)和阻尼系數(shù))之間的內(nèi)在關(guān)系來估計(jì)系統(tǒng)慣量,該研究的特點(diǎn)是降低了對頻率變化的依賴,同時(shí)適用于多區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)。隨著變流器等電力電子設(shè)備的廣泛使用,許多學(xué)者通過人為注入激勵(lì)信號(hào)的方式,探測系統(tǒng)的頻率響應(yīng)作為慣量評估的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),此類方法也可歸為廣義的小擾動(dòng)評估方法。文獻(xiàn)[51]將閉環(huán)辨識(shí)算法應(yīng)用到等效慣量評估中,利用內(nèi)部系統(tǒng)中電力電子設(shè)備對所設(shè)計(jì)的微擾動(dòng)進(jìn)行探測,觀察系統(tǒng)的功率和頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng),借此評估等效慣量。該技術(shù)的特點(diǎn)在于對系統(tǒng)的安全性影響較小,適合評估新能源電力系統(tǒng)中時(shí)變、非線性的等效慣量參數(shù),但探測信號(hào)的注入會(huì)導(dǎo)致計(jì)算過程復(fù)雜化。文獻(xiàn)[52]利用非侵入性的激勵(lì)信號(hào)干擾系統(tǒng)的頻率,進(jìn)而通過滾動(dòng)時(shí)域估計(jì)(moving horizon estimation,MHE)實(shí)時(shí)估算微電網(wǎng)系統(tǒng)的慣量,但該研究引入的有功功率脈沖序列在一定程度上存在導(dǎo)致區(qū)域間振蕩的風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[53]提出了一種估計(jì)微電網(wǎng)系統(tǒng)慣量的評估方法,對傳統(tǒng)的基于擺動(dòng)方程的估計(jì)方法進(jìn)行了改進(jìn),提高了估算的精度,在小擾動(dòng)工況下具有良好表現(xiàn)。總而言之,基于小擾動(dòng)的評估方法基本都利用振蕩信息與慣量之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行估計(jì)[54],而系統(tǒng)的振蕩頻率并非單純受系統(tǒng)慣量影響,因此依靠小擾動(dòng)的慣量評估方法精度相對欠缺[55]。
新能源設(shè)備滲透率的提高使等效慣量時(shí)變性漸顯,依賴小擾動(dòng)的評估方法往往對時(shí)變慣量的追蹤能力較差;準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)評估方法能夠利用類噪聲信號(hào)或系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行中部分事件引起的頻率變化,如負(fù)荷連續(xù)投切等功率波動(dòng)事件來在線評估系統(tǒng)等效慣量,受到廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[56]提出了一種考慮快速頻率響應(yīng)的慣量在線估計(jì)方法,該方法能夠準(zhǔn)確跟蹤VSG 及含儲(chǔ)能的風(fēng)電場的時(shí)變慣量,但其缺陷是會(huì)受到數(shù)值振蕩的影響。文獻(xiàn)[57]對這一不足進(jìn)行改進(jìn),利用戴維南等效實(shí)時(shí)估計(jì)VSG 內(nèi)部的虛擬頻率,針對構(gòu)網(wǎng)型的變流器接口資源(inverter based resources,IBRs)提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)變慣量跟蹤方法。文獻(xiàn)[58]以頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)等效為基礎(chǔ),評估了采用不同慣量支撐方式的風(fēng)機(jī)提供的等效慣量大小,并分析其影響因素。文獻(xiàn)[59]將一階非線性聚合電力系統(tǒng)模型和動(dòng)態(tài)回歸程序相結(jié)合,提出的算法能夠在未知擾動(dòng)位置和大小的情況下,實(shí)時(shí)估計(jì)含新能源設(shè)備的大型電力系統(tǒng)的慣量系數(shù)。文獻(xiàn)[60]提出了類噪聲場景下的負(fù)荷慣量兩階段辨識(shí)方法,較全面地考慮了不同轉(zhuǎn)矩特性負(fù)荷的慣量,增強(qiáng)了此類方法的實(shí)用性。各文獻(xiàn)慣量層次、工況基礎(chǔ)、技術(shù)見表4。隨著新能源滲透率的提高,評估源側(cè)新能源設(shè)備慣量的同時(shí),宏觀層面系統(tǒng)各區(qū)域、各節(jié)點(diǎn)間慣量的影響過程也會(huì)更為復(fù)雜,因此明晰慣量時(shí)空分布特性的研究將對未來低慣量系統(tǒng)的慣量估計(jì)具有指導(dǎo)意義。
表4 各文獻(xiàn)慣量層次、工況基礎(chǔ)、技術(shù)對比Table 4 Comparison of inertia hierarchies,operating modes and technologies of various documents
盡管準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)評估方法通常存在數(shù)據(jù)需求量大、迭代計(jì)算過程復(fù)雜的問題,但其面對時(shí)變慣量具有一定優(yōu)勢,因此目前在新能源電力系統(tǒng)慣量在線評估工作中得到更為廣泛的應(yīng)用。由于新能源發(fā)電設(shè)備比例的不斷增加,且其存在無法克服出力與氣象條件強(qiáng)相關(guān)的缺陷,未來電網(wǎng)等效慣量的時(shí)變性必將繼續(xù)增強(qiáng),因此有必要進(jìn)行預(yù)測系統(tǒng)等效慣量變化趨勢的研究。文獻(xiàn)[61]開發(fā)了一種考慮新能源并網(wǎng)份額的慣量預(yù)測工具,有望提前3 h預(yù)測系統(tǒng)慣量和主頻率響應(yīng)儲(chǔ)備(primary frequency response reserve,PFR)需求。文獻(xiàn)[62]利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)探尋風(fēng)電場等效慣量與相關(guān)變量之間的非線性關(guān)系,進(jìn)而預(yù)測系統(tǒng)等效慣量變化趨勢,為維護(hù)電網(wǎng)運(yùn)行安全提供概率統(tǒng)計(jì)信息。文獻(xiàn)[63]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,提出一種基于風(fēng)速預(yù)測的風(fēng)電場虛擬慣量分配策略,使不同出力的機(jī)組在調(diào)頻過程中“取長補(bǔ)短”。文獻(xiàn)[64]以時(shí)空分布特性為重點(diǎn),提出了一種多維度的慣量評估方法,其引入的“慣量變化率”指標(biāo)一定程度上能夠顯現(xiàn)系統(tǒng)慣量因新能源出力波動(dòng)而產(chǎn)生的變化趨勢。文獻(xiàn)[65]研發(fā)并驗(yàn)證了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的慣量預(yù)測工具,適用于風(fēng)電場滲透率高的電力系統(tǒng)。然而相較于負(fù)荷和風(fēng)力發(fā)電預(yù)測等話題,目前關(guān)于慣量預(yù)測領(lǐng)域的探索明顯不足[66],亟待出現(xiàn)更多較為成熟的慣量預(yù)測方法,并促成其評價(jià)指標(biāo)及評價(jià)體系的建立。
隨著電力電子并網(wǎng)裝備的滲透率日益提高,系統(tǒng)呈現(xiàn)低慣量特征的同時(shí)又面臨著慣量結(jié)構(gòu)復(fù)雜、時(shí)空分布特性難以厘清等問題,進(jìn)行等效慣量評估研究對優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度、維護(hù)系統(tǒng)穩(wěn)定具有重要意義。該文梳理述評了國內(nèi)外慣量評估研究成果和特點(diǎn)后,針對目前低慣量系統(tǒng)等效慣量評估的研究現(xiàn)狀,嘗試提出以下建議。
1)新能源電力系統(tǒng)等效慣量的時(shí)變性凸顯,現(xiàn)有慣量評估方法大多以電力系統(tǒng)為整體進(jìn)行慣量評估,且部分評估方法對時(shí)變慣量的跟蹤效果不佳,未來的等效慣量評估研究需更多地聚焦于慣量復(fù)雜的時(shí)空分布特性。
2)WAMS及量測技術(shù)的發(fā)展使得所獲數(shù)據(jù)更加精確。面對新能源電力系統(tǒng)中更豐富的慣量來源,可在樣本集質(zhì)量提高的基礎(chǔ)上更廣泛地結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建慣量離線、在線評估的高精度模型,最大限度發(fā)揮高精度量測數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。
3)在線評估、預(yù)測等效慣量對電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行具有重要作用。電力電子并網(wǎng)設(shè)備威脅系統(tǒng)頻率安全的問題已有較豐富的研究成果,但目前慣量趨勢預(yù)測的研究尚處于起步階段,且現(xiàn)有的慣量預(yù)測方法對系統(tǒng)其他變量的量測和預(yù)測信息極為依賴,亟需針對新型電力系統(tǒng)研究更成熟的等效慣量預(yù)測方法。
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