【《双馈风机对电力系统稳定性研究》9900字（论文）】

双馈风机对电力系统稳定性研究目录TOC\o"1-3"\h\u13478第一章绪论 [16]。为了满足系统所需求的并网容量，现在多采用多DFIG机组并网，而多双馈风电机组中有多个动态环节，会带来大量的状态变量，其并网后对系统小信号稳定性的影响不容忽略。随着电网互联规模的日益扩大，以及受经济性、环保等因素影响，电网的运行更加接近稳定极限，在世界上很多电网发生了不同程度的低频振荡现象，一些电网甚至出现动态失稳的现象。低频振荡现象的发生频率不同，可分为局部振荡和区域间振荡[9-12]。第二章双馈风力发电机组模型及控制系统目前并网风电机组中，容量占比较大的为双馈风电机组[32]。图2-1为DFIG机组并网的拓扑结构图。图2-1多DFIG机组并网的拓扑结构图2.1DFIG机组风力机系统模块双馈风机是绕线转子感应发电机，其转子回路通过背靠背电力电子换流器与电网相连，在定子端则直接与电网相连，如图2-1所示。DFIG通过对有功功率和无功功率的解耦控制来获得风电机组输出最大有功功率。网侧换流器直接和电网相连，可以使直流电压和网侧功率因数保持稳定。2.1.1空气动力学模型空气动力学数学模型表示如下：Pwi为第i台风力机扫掠面的风功率为：(2-1)式中，第i台风力机叶片半径为；为空气密度，一般取1.225kg/m3；第i台风机的风能利用系数为：(2-2)是叶尖速比与桨距角的函数，是通过（2-6）得到的。理论上存在一个最大值16/27，一般取值在0.25~0.45之间。有某一特定风速下对应的转速可使风能利用系数最大，也即风机所捕获的风能最大。风机输出功率特性曲线如图（2-2）。图2-2风机输出功率特性曲线2.1.2风力机机械传动模块轴系模型将风机捕获的风能传递给发电机，进而在发电机转子中获到相应转速，根据齿轮箱的增速功能，使转速加快。目前广泛采用两质量块模型[33-34],包括低速轴、齿轮箱和高速轴三部分，如图（2-3）所示。图2-3DFIG传动系统两质量块模型轴系模型的微分方程表现形式：(2-6)(2-7)(2-8)式中，turi和ri分别为第i台风力机和第i台发电机转子的转速；1为系统电角速度基值；Tei为第i台发电机电磁转矩。2.2变换器控制器模块DFIG中的变换器两个背靠背的相连接的PWM变流器构成的变换器模型，可以使DFIG运行状态符合并网的条件和要求。变换器模型的结构如图2-4。图2-4变换器原理变流器1，变流器2分别为网侧变换器、转子侧变换器。网侧和转子侧变换器的直流侧有共同的电容器提供电压支撑，动态电容的数学模型方程如下表示:(2-22)式中：ci，udci分别为第i台第双馈感应发电机的电容和电容端电压。2.3本章小结本章对多DFIG机组组成部分的数学模型以及双馈风机控制进行了详细的介绍，为本文的后续风电机组并网对电力系统动态稳定性的研究奠定了基础。第三章低频振荡产生机理及分析方法大规模电网的各区域由联络线连接，当系统处于正常运行状态时，输送功率基本保持在稳定范围。但当互联系统受扰时，发电机转子间会发生相对摆动，造成联络线功率出现波动。电网互联规模的日益扩大，以及受经济性、环保等因素影响，以及风电在电网中渗透率的提高，系统的惯性水平被削弱，且随系统运行状态和控制策略的不同而时刻变化。区域间振荡模式和衰减特性与电网惯性水平有着密不可分的联系，系统惯量降低致使系统抗干扰能力变差，进而影响系统内部的固有振荡模式，最后导致系统阻尼水平发生变化而使得低频振荡的发生更加频繁。3.1低频振荡的分类与产生机理低频振荡现象按发生范围和频率的大小，分为两种形式局部振荡模式（LocalModes）和区域间振荡模式（Inter-areaModes），在低频局部振荡中，电气距离近的发电机（例如某个区域内的发电机）会彼此振荡（频率范围为0.7–2Hz），在电气距离较远的发电机之间会发生区域间振荡（频率范围0.1–0.7Hz）。系统模式的振荡行为可以通过分析特定模式的参与因子和特征向量来表征。对电力系统低频振荡的产生机理进行研究，可以更深入研究影响含风电互联电网低频振荡模态的关键因素，针对不同的影响因素制定不同的抑制低频振荡策略[46]。目前，主流认为低频振荡产生机理有：负阻尼机理、共振或谐振机理、混沌振荡机理等，具体介绍于文献[47][48]。电力系统中低频振荡分析方法可以：线性理论分析法，非线性理论分析法以及实测信号分析法。3.2基于线性理论的分析方法基于线性理论的分析方法主要包括：特征值分析法；频域分析法；基于正规形理论的分析法。（1）特征值分析法基于李雅普诺夫线性化方法的特征值分析法将建立的非线性状态方程线性化，通过求解线性方程的特征矩阵来获得特征根，最后得到相应的低频振荡模式。电力系统状态方程可以用代数方程和微分方程组合表示，如式（3-1）所示：(3-1)式中，x为状态变量，y为代数变量。将式（3-1）在运行点处线性化得到新的状态，如下式（3-2）所示：(3-2)将非线性函数在稳定运行点处线性化，表示为：(3-3)式中：、、、分别为、、和阶状态矩阵；分别表现为：在式（3-3）中消去y可得：(3-4)式中：状态矩阵：(3-5)通过观察特征根不同的的分布和大小来对应于系统不同的稳定性：状态矩阵的特征根实部为负时，系统发生衰减振荡，处于稳定状态。当状态矩阵特征根实部为正时，系统表现为增幅振荡，系统失稳。当特征根实部为零时，则系统处于临界稳定状态，表现为发生等幅振荡，。式（3-6）用来确定系统矩阵A的特征值和特征向量。(3-6)式中，A为n×n阶状态矩阵，为1×n阶向量。式（3-6）可写为：(3-7)系统特征方程共轭特征根如(3-8)：(3-8)则该振荡模式下的振荡频率如式(3-9)所示：(3-9)该频率下对应的振荡阻尼比为：(3-10)由以上公式可知，与特征根的实部对应于衰减因子；特征值虚部对应于振荡频率，系统衰减特性对应于相应的阻尼比，系统中存在负阻尼或者弱阻尼时，低频振荡现象更容易发生。参与因子表征着第个振荡模式中的第个状态变量的相对参与程度，如(3-11)所示：(3-11)式中，为右特征向量的第项，为左特征向量的第m项。（2）基于正规形理论分析法正规形分析通过将非线性向量场进行映射获得某一最简形式，降低分析问题的复杂度，逐渐被一些学者应用到低频振荡的分析中来。3.3基于实测（仿真）信号的分析方法随着广域测量系统（wideareameasurementsystem，WAMS）在电网的应用越来越广泛使得信号分析法研究低频振荡更为便捷。基于实测信息的辨识方法有Prony算法、希尔伯特黄变换(HHT)、快速傅里叶变换法(FFT)等，上述方法都具有各自的优越性和局限性，数据窗是影响实时快速傅里叶变换的一个制约因素，利用快速傅里叶变换法能便利地获得振荡信号的频率，但不能获得如衰减因子，相位和幅值，这些参量的获取需要借助其他智能算法。小波基选取困难的问题是小波变换存在的一大难题，且小波变换的分辨率容易受限。其中Prony算法通过对WAMS中同步相量测量单元中所测数据进行线性拟合，能够快速直接辨识出低频振荡的各个主导模式。Prony算法通过求解逼近仿真数据的多项式的根，可以快速辨识出系统主导振荡模式，在低频振荡参数辨识方面得到广泛应用。传统Prony算法辨识步骤如下：将等时间间隔采样信号y(1)，y(2)，y(3)……，y(N)用一组e的复指数的线性组合来拟合，表示为式(3-25)：1）对于给定的振荡值，若拟合信号为，则有(3-25)式中，为模型阶数，为幅值，为频率，为衰减因子，为初相位。2）将(3-25)离散化为(3-26)式中bm，zm为：(3-27)式中，为采样时间，Prony算法通过合理选取采样参数来拟合更接近实际信号的，，和的值。按照最小二乘法，拟合式和真值的误差最小时，可较为精确地估算所求信号的特征值，即令(3-28)方程(3.26)中的表征着一个常系数线性差分方程的解，如式(3-29)所示，(3-29)由式(3-26)可以得到：(3-30)式(3-30)两边同乘，并对其从0到p的乘积求和，可得：(3-31)其中，，。式(3-31)求和是函数式(3-29)位于根处zm的特征方程，即。由此可得到的递推差分方程形式：(3-32)3)实际测量信号为近似值和误差之和，即(3-33)定义误差信号为噪声，如式(3-34)所示：(3-34)将(3-34)代入(3-33)可得(3-35)将式(3-35)展开可得：(3-36)即：(3-37)采用最小二乘估计使的取值最小，从而拟合信和待测信号与之间误差最小。则Prony算法转化为求解的最小值。可令和，即对式(3-35)求导，不包括。结果如式(3-38)所示。(3-38)式(3-35)变为：(3-39)定义，展开得Prony算法的矩阵形式为(3-40)求解式(3-40)，便求得参数和最小误差的估计值。求得后，代入式(3.29)可求得；再带入式(3-26)可求得；最后，即可利用式(3-41)可以求出、、、。(3-41)3.4算例分析为验证本文所提算法的有效性，首先构造一个不含噪声的接近电力系统振荡的理想信号进行模态辨识的仿真分析。构造理想振荡信号s如式（3-46）所示。s=s1+s2+s3（3-46）其中，，根据式（3-46）可知，构造的理想信号s由3个振荡模式组成，且三个振荡频率范围均处于第3.1节介绍的电力系统低频振荡的频率范围(0.1~2.5Hz)之间。通过所构信号可以来作为仿真信号模拟低频振荡实测信号的主要特征。其振荡各参数见表3-1。表3-1理想信号构成模式振荡频率/Hz最大幅值衰减因子10.210-0.220.42-0.131.31-0.6图3-3输入构造理想信号采用Prony方法对理想信号进行辨识，其结果如下所示：表3-2理想信号和含噪信号的Prony辨识结果信号理想信号模式10.202510.0000-0.20000.1553模式20.40032.0000-0.10000.0397模式31.30351.0000-0.60000.0731证明了Prony算法能够准确辨识出电力系统低频振荡信号中的关键模式，为风机并网的稳定性研究提供了良好的工具。3.5本章小结Prony算法采样时间较短（相对于FFT），即可求得出信号中的低频含量，可以有效确定模型阶数。Prony算法计算出的频率之间的间隔（分辨率）与采样时间无关，分辨率很高，有利于对模态进行准确辨识，精确地辨识出主导振荡模式。第四章风电场并网对系统低频振荡影响风电的渗透率的升高会造成系统惯量水平下降，风电场和同步机出力以及负荷等运行状态的改变均会造成传输功率大小和方向发生变化，进而影响区域间振荡特性。含风电区域电网对区域间振荡模态的影响。风力发电机取代常规同步发电机会导致系统惯量降低；其次，由于风电输出功率的波动性及其与同步机的交互作用，会导致传输线功率发生改变，进而影响振荡模式。因此，含大规模风电区域电网的惯量效应与阻尼效力严重降低，使得含大规模风电的区域电网低频振荡模态更加复杂。当双馈风电场并入两区域系统后，假设线路中功率损耗为零，如图（4-1）所示：图4-1带风电场的两区域模型风电场和同步机出力以及负荷等运行状态的改变均会造成传输功率大小和方向发生变化，进而影响区域间振荡特性。低频振荡模态特征参数中，阻尼与系统的低频振荡风险成反比，由此，后续分析中以风电并网及波动造成传输功率变化时，系统低频振荡模式的阻尼变化情况来体现风电渗透对低频振荡的影响，阻尼越小，则说明系统低频振荡风险越大。4.1算例分析将双馈型风电场接入到四机两区域系统为例进行仿真，所建立的simulink模型如图所示：图4-5含双馈风电场的simulink模型采用Prony算法对功率曲线进行辨识，辨识结果为区域间振荡阻尼比两个局部振荡阻尼比略低，为0.0287。区域1局部振荡频率较高，为1.1376Hz，阻尼比为0.1106；区域2局部振荡频率为1.0698Hz，阻尼比为0.1071。将风电场并入系统，当渗透率为百分之10时，传输线功率曲线为：渗透率为10%的传输线功率曲线当渗透率为百分之20时，传输线功率曲线为：渗透率为20%的传输线功率曲线渗透率为30%的传输线功率曲线随着风电渗透率的提高和传输线功率的增大，区域间模式的阻尼总体有下降的趋势，系统更容易发生低频振荡现象。在较高风电渗透时，阻尼会随着联络线功率的增加而单调降低。风电场接入时的区间振荡阻尼特性相比无风电场接入时的区间振荡阻尼特性得到提升，随着风电场出力增大，系统区间振荡的阻尼比不断升高，而在有风电并网时其频率较无风电时有所提高，但随着风电场出力增大，频率逐渐减小。所以，当风电场接入系统时，应选择恰当的接入容量。然后分析了双馈风电场未接入四机两区域系统时的低频振荡模式。接着将双馈型风电场接入到四机两区域系统中，通过改变风电场出力来研究其对系统区间低频振荡的影响，并分析了每种状况下系统区间低频振荡模式和阻尼特性的变化。由上述研究可得，风电场并网对系统的区间低频振荡模式和阻尼比产生了一定的影响。在实际大规模风电场接入系统的工程中，应按照实际电力系统的结构和情况，选择合适的风电机组出力、输电距离以及联络线传输功率，以使系统取得较大的阻尼特性，从而具有更好的稳定性。参考文献宋婧.我国风力资源分布及风电规划研究[D].北京:华北电力大学,2013.李剑.我国风能发电发展前景研究[J].中国设备工程,2019,(14):184-185.邓王博,王海云,常喜强,等.大规模直驱风电场次同步振荡的影响因素分析[J].高压电器,2019(6):218-224.陈晨,杜文娟,王海风.风电场接入引发电力系统次同步振荡机理综述[J].南方电网技术,2018,12(01):84-93.GuoW,LiuF,SiJ,etal.ApproximatedynamicprogrammingbasedsupplementaryreactivepowercontrolforDFIGwindfarmtoenhancepowersystemstability[J].Neurocomputing,2015,170(C):417-427.牟澎涛,赵冬梅,王嘉成.大规模风电接入对系统功角稳定影响的机理分析[J].中国电机工程学报,2017,37(05):1325-1334.VittalE,O'MalleyM,KeaneA.Asteady-statevoltagestabilityanalysisofpowersystemswithhighpenetrationsofwind[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2010,25(1):433-442.谢媛媛.并网双馈风机对电力系统小干扰稳定影响的研究[D].武汉:华中科技大学,2015.樊飞,郭佳,李志国,张晓临,朱方.互联电网低频振荡抑制措施研究[J].吉林电力,2002(06):22-25.邹江峰,刘涤尘,潘晓杰,党杰,黄勇,许汉平,杨波.电力系统低频振荡故障模式的研究与分析[J].高电压技术,2005(07):45-47.杨东俊,丁坚勇,周宏,董明齐.基于WAMS量测数据的低频振荡机理分析[J].电力系统自动化,2009,33(23):24-28.王晖.风电并网对电力系统低频振荡特性的影响研究[D].上海电机学院,2016.李世春,唐红艳,刘道兵,吕翔生,雷小林.含风电虚拟惯性响应的电力系统等效惯性时间常数计算[J].可再生能源,2018,36(10):1486-1491.典焱.英国大停电事故分析:新能源大量替代传统火电将导致系统惯量水平下降[J].电力设备管理,2019(09):98.吴仟.基于WAMS的大型双馈风力发电系统阻尼控制策略[D].2020.王伟胜,张冲,何国庆,李光辉,张剑云,汪海蛟.大规模风电场并网系统次同步振荡研究综述[J].电网技术,2017,41(04):1050-1060.宋墩文,杨学涛,丁巧林,等.大规模互联电网低频振荡分析与控制方法综述[J].电网技术,2011,35(010):22-28.朱晓荣,张建超,王毅.基于广域测量信号的双馈风电机组阻尼控制策略[J].电测与仪表,2015,52(20):57-64.彭章刚,周步祥,李世新,等.基于ICA-EMD和Prony算法的区域电网低频振荡模式分析[J].电测与仪表,2015,52(23):16-22.张俊峰,陈珉,杨婷,张甜甜,萧珺,毛承雄.低频振荡参数Prony辨识中的数字滤波器设计[J].电力系统及其自动化学报,2018,30(12):99-104.王丽馨.基于FSSI的环境激励下机电振荡特征参数快速识别方法研究[J].电测与仪表,2018,55(19):135-141.侯王宾,刘天琪,李兴源.基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析[J].电网技术,2010,34(006):53-58.栾某德,刘涤尘,廖清芬,etal.基于改进小波系数奇异值分解和小波去噪的低频振荡时变模式辨识[J].电网技术,2012(06):141-147.Silva-MonroyC,NeelyJ,ByrneR,etal.Windgenerationcontrolsfordampingofinter-areaoscillations[C]//Power&EnergySocietyGeneralMeeting.IEEE,2013.

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