上海交通大学 吕敬：跟构网型风电机组关键控制参数辨识及小扰动稳定特性研究

2026年9月20日4小扰动稳定特性分析4小扰动稳定特性分析电网电网电网VV4控制参数与稳定性联系紧密：控制参数与系统阻抗特性、振荡模态强耦合，是影响系统振荡频率与阻尼的关键因素控制参数未知控制参数辨识控制参数未知控制参数辨识控制参数控制参数联系紧密联系紧密 DFIG风场串联线路阻抗串联电容补偿装置 振荡特征相位裕度：-6.4°9.6Hz,-90°频率/Hz55传统辨识方法频域法宽频阻抗模型、伪随机信号互功率谱分析……频域法跟网型机组构网型机组跟网型机组构网型机组构网型机组6整体研究路线：按照“建模-辨识-分析”的研究思路，系统性开展从机组到场站尺度的小扰动稳定跟/构网型风电机组关键控制参数辨识及小扰动稳定特性研究跟/构网型风电机组关键控制参数辨识及小扰动稳定特性研究②参数辨识③稳定分析振荡特征与控制参数关联?②参数辨识③稳定分析振荡特征与控制参数关联?研究对象神经网络法跟网型双馈跟网型直驱神经网络法跟网型双馈跟网型直驱参数辨识相对误差相对误差耐噪性参数偏差影响建模方法跟网直驱并弱网电网强度适应能力跟网双馈跟网直驱并弱网电网强度适应能力跟网双馈经串补电压响应跟网双馈并弱网频率响应跟网风电机组构网风电机组模型验证扫频法验证准确性考虑相位裕度的稳定运行边界混合风电场考虑相位裕度的稳定运行边界74小扰动稳定特性分析9直流电压+电流内环)+构网型(VSG+下垂+ISC)跟网-直驱跟网-直驱fVrdref转子侧变流器土ff机侧变流器Vdcrefff网侧变流器(双馈/直驱一致)构网-同步类型构网-同步类型I±VarefP@01.P下垂控制构网-同步类型构网-同步类型IIHo(s)Ho(s)ISkVdc惯性同步控制0fQf⑥阻抗模型转换：将dq二维阻抗转换为改进序阻抗，再降阶得到单维正负序阻抗扫频验证(正/负序阻抗)阻抗模型转换扫频验证(正/负序阻抗)阻抗模型转换推导理论dq阻抗仿真测量理论模型仿真测量理论模型正序正序负序正序正序频率/Hz频率/Hz频率/Hz频率/Hz频率/Hz(a)VSG仿真测量正序正序阻抗负序频率/Hz3机组关键控制参数辨识4小扰动稳定特性分析-…新能源场沾10.69/35kV35/220kV0.69/35kV35/220kV无穷大电网L70-A0of270-A0of2eAv+ml071d2.0392042041S1提取振荡数据关键特征460-Ajino2035200620372.04460-Ajino2035200620372.04双馈风电机组S2确定关键控制参数S2确定关键控制参数理论阻抗模型电路等效参数RLC等效电路理论阻抗模型电路等效参数RLC等效电路方法方法二&方法三关键控制参数关键控制参数案例1案例2案例案例1案例2案例N生成对抗神经网络生成对抗具体方法：采用希尔伯特-黄变换(HHT)处理非平稳信号，通过经验模态分解(EMD)得到本征模态函数，再经希尔伯特变换与最小二乘拟合，计算主导振荡频率fs和阻尼比。220/500kV0.69/35kV35/220220/500kVT3T3无穷大电网双馈风电机组XL3跟网型电机组0.69/35kV35/110kVEMDXL3无穷大电网无穷大电网直驱风电机组跟网型双馈跟网型直驱构网型直驱跟网型双馈跟网型直驱构网型直驱核心思路：利用相位裕度灵敏度分析方法，定量评估不同控制参数对系统稳定性的影响程度，灵敏度高、占比大的参数即被选取为关键参数，从而确定与振荡特性强关联的关键控制参数子集Psref→Qsref—o.虚拟导纳内环电压内环三类控制结构VrdrefVrdrefVrgrefRSCVsabeimdVmdrefvdcid0Hmc2(s)VderefHac2(s)VmqrefHT(s)Hmc2(s)0imqMSC电压环Hu(s)He(s)VdrefHu(s)VoqrefHc(s)H₄(S)Vqref=0虚拟导纳环VodrefiodjHe(s)H(s)VdrefVoqrefH(S)Vqref=0VoqrefH(S)Vqref=0VodrefHe₁(s)VoqrefVodrefHc2(s)VoqrefHez(s)相位裕度灵敏度关键参数选取结果灵敏度计算灵敏度占比kk200-20o0kk&控制参数转子侧网侧网侧机侧网侧机侧电流内环kp功率外环kp电流内环kp电流内环ki锁相环kp功率同步环Dp+K虚拟阻抗R直流电压外环ki功率同步环Dp+K直流电压外环ki振荡频率处与理论阻抗联立求解振荡频率处与理论阻抗联立求解等效RLC电路机侧阻抗Zs=Rs+jXs振荡频率处理论阻抗模型Zh=Rth+jXth非线性方程组求解保证唯一解雅可比矩阵满秩建立系统等效建立系统等效RLC电路风电机组侧电网侧双馈风电机组经串补并网等效电路风电机组侧电网侧电路参数计算电力系统自动化，2026,50(12):108-129.15核心思想：将参数辨识视为一个非线性回归问题，利用神经网络强大的函数逼近能力，直接从振荡特征中学习到控制参数的映射关系有功功率出力(Pout)十振荡特征(fos,引风电机组关键控制参数参数辨识出力、振荡特征数据处理BP参数辨识出力、振荡特征数据处理仿真遍历HHT提取特征训练好的模型待辨识参数训练好的模型待辨识参数N归一化处理·王干尧，吕敬，等.基于次同步振荡特征的双馈风电机组控制参数辨识方法[J].电力建设，2026.163.3方法3:基于CWGAN-GP的关键控制参数辨识方法核心思想：引入条件生成对抗网络框架，通过生成器与判别器的对抗训练，学习振荡特征与参数之间复杂的联合概率分布具体原理：生成器在给定振荡特征的条件下生成参数，判别器则评估生成参数与真实数据的差异。在Wasserstein距离的基础上引入梯度惩罚以稳定训练，有较强的泛化能力。输入输出有功功率出力(Pout)+振荡特征(fos,§风电机组关键控制参数生成器更新判别器输出参数辨识出力、振荡特征训练好的模型待辨识参数出力区间待辨识参数区间随机噪声随机噪声生成控制参数生成器每组组合下的振荡特征生成控制参数生成器判别器真实控制参数条件输入归一化处理真实控制参数条件输入◎辨识效果：三种方法均有效辨识了转子侧关键控制参数(2个),CWGAN-GP方法相对误差最小误差12%以内，CWGAN-GP法误差3%以内非关键参数偏差：非关键参数存在±5%初始值偏差时，基于RLC等效电路法误差低于13%基于RLC基于RLC等效电路法相对误差4.37%相对误差4.37%0.52%基于BP神经网络—生成器损失——训练MSE测试MSE训练轮数训练轮数MSE=1.4315×10⁵训练轮次400次周期时稳定收敛硬件在环实验平台辨识结果t(100ms/div)实测波形3.4案例2:跟网型直驱风场并弱网系统辨识效果：三种方法均有效辨识了网侧关键控制参数(3个),CWGAN-GP方法相对误差最小误差5%以内，CWGAN-GP法误差6%以内非关键参数偏差：非关键参数存在±5%初始值偏差时，基于RLC等效电路法误差低于7%误差基于误差参数基于BP神经网络基于BP神经网络t(100ms/div)生成器损失判别器损失训练轮数——训练MSE测试MSEMSE-GPMSE-GPt(100ms/div)500训练轮数500训练轮数500训练轮数(b)Pout500训练轮数500训练轮数500训练轮数800次周期时稳定收敛800次周期时稳定收敛3.4案例3:含虚拟导纳和电流环的VSG型直驱机组并强网◎辨识效果：三种方法均有效辨识了机/网侧关键控制参数(4个),CWGAN-GP方法相对误差最小误差10%以内，CWGAN-GP法误差5%以内非关键参数偏差：非关键参数存在±5%初始值偏差时，基于RLC等效电路法误差低于10%基于RLC等效电路法参数KkpuKkpuKDpt(500ms/divt(500ms/div)(a)Pout=1.0p.u.MSE=0.325680200训练轮次辨识结果辨识结果2004006008001000(a)0.02pwwMcAw训练轮数训练轮Dpkide1AN-t(500ms/div)t(500ms/div)(b)Pout=0.8p.u.实测波形小至0.32568小至0.32568500次周期时稳定收敛◎辨识效果：三种方法均有效辨识了机/网侧关键控制参数(4个),CWGAN-GP方法相对误差最小误差9%以内，CWGAN-GP法误差5%以内非关键参数偏差：非关键参数存在±5%初始值偏差时，基于RLC等效电路法误差低于5%参数K参数KKK非线性方程求解辨识结果辨识结果t(500(a)Pout=1.0p.u.200400800200400800600练轮数训训练轮数训练训练轮数训练轮数DpAN-MSEMSEt(500ms/div)(b)Pout=0.8p.u.实测波形500次周期时稳定收敛t(500ms/div)(b)Pout=0.8p.u.实测波形500次周期时稳定收敛⑥BP神经网络方法：在精度与效率间取得平衡，噪声耐受性相对较好，需要充足的训练数据均表现最优，但其计算资源需求较高且训练较为复杂案案例一案例二方法1方法2方法320dB无噪声40dB方法1方法2方法3噪声水平噪声水平辨识方法(a)kpi1参数辨识误差对比(b)kpp参数辨识误差对比_(c)三种方法平均误差对比相对误差%相对误差%RLC等效相对误差%相对误差%RLC等效电路法CWGAN-GPe-方法1方法2方法3辨识方法无噪声噪声水平噪声水平先噪声噪声水平(a)kpi4参数辨识误差对比(b)kii4参数辨识误差对比(c)kppll2参数辨识误差对比(d)三种方法平均误差对比◎数据信息：采集约0.4ms时间窗口的电压、电流波形，实测振荡频率9.55Hz,阻尼比0.0213分析结果：三种辨识方法皆能实现关键控制参数辨识，且振荡特征误差较小电压和电流实测录波数据与仿真波形对比(方法一为例)500kV场站风电机组测量点实际风电场集群结构示意图时间/s时间/s(a)电压实际数据与仿真数据对比(b)电流实际数据与仿真数据对比双馈风电场实测电压和电流数据辨识方法振荡频率：实测9.55Hz阻尼比：实测0.02134小扰动稳定特性分析核心思路：本章采用“从单机到场站”的研究路径，系统剖析跟网型与构网型风电机组及其混合系统的小扰动稳定机理分析主线：基于阻抗模型分析不同机组在不同并网场景下的失稳机理与参数影响规律，然后对比不仿真/控制器硬件在环实验惯性同步控制仿真/控制器硬件在环实验惯性同步控制验证验证单一类型风电场小扰动稳定分析→稳定约束关系建立表达式电网短路比跟网型风电场Nyquist基本运行相位裕度表达式电网短路比构网型风电场稳定判据特性稳定运行边界计算方法25潜在振荡频率200频率/Hz——Zw(kpi4=0.0285)400潜在振荡频率200Zw(kn₄=20)—Zw(hi₄=13.5339)---Zg(SCR=2.7)潜在振荡频率频率/Hz40(b)kii对阻抗曲线影响趋势(c)kppl对阻抗曲线影响趋势PLLPLL比例系数kp有功功率/MW有功功率/有功功率/MW有功功率/MW有功功率MW仿真实验硬件在环实验kpi2=0.015—kpi2=0.0285—kpi2=0.05500k,1:=40—k12=86.35k112=160[15kA[15kA/div]k,=0.015t[100ms/div]t[100ms/div](a)减小/增大kpi4时的220kV侧电流波形k=20t[100ms/div](b)减小/增大k4时的220kV侧电流波形scR-4+scR-2.75t[100ms/div](c)减小/增大kpp₁12时的220kV侧电流波形SHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYZw(kpi₁=0.03)潜在振荡频率200频率/Hz一Zu(kii=0.04)相位/(°)幅相位/(°)幅值/dB(a)kpi₁对阻抗曲线影响趋势频率/Hz(b)kpp对阻抗曲线影响趋势基于simulink验证参数影响十接入串补MMW//0-kpp=0.0005—kpp=0.00070-分析结果RSC电流内环kpRSC功率外环kp!------------------------274.3跟网型双馈风电机组并弱网小扰动稳定特性分析——Zw(rpi=0.01)吃潜在振荡频率200(a)kpi对阻抗曲线影响趋势RSCRSC电流内环k;RSC电流内环kpRSC功率外环kiRSC功率外环kp分析结果幅值dB---Zg(SCR=2.75)叹潜在振荡频率Zw(kn=0.8)潜在振荡频率200——(b)kii对阻抗曲线影响趋势(a)kpp对阻抗曲线影响趋势60402—Zw(si=0.15)—Zw(stp-0.10)—ZM(si=-0.10)---Zg(SCR=2.75)潜在振荡频率(b)slip对阻抗曲线影响趋势基于simulink验证参数影响400200kpii=0.01—kpii=0.012—kpi=0.016400200一kii=0.4一ki=0.8一ki₁=2400200—kop=0.00105—kpp=0.00140kop=0.00280400kip=0.005—kip=0.010—kip=0.0154009.810下垂与ISC控制：强网适应性强。两者在SCR高达30时仍能保持稳定，对强电网环境适应性更佳。建立传递函数Nyquisi稳定性判据分析SCR=6.8SCR=-1.06实轴SCR=30SCR=30实轴实轴²实轴(b)下垂控制(c)ISC相位稳定裕度下垂控制-4SCVSG更适用于弱电网环境ISC在强电网中表现更优仿真验证二4.23.83.650SCR=6.8THD=9.20%SCR=SCR=6.6硬件在环验证·王干尧，吕敬，等不同构网型直驱风电机组的小扰动动态特性对比分析[J].电力系统自动化，2025,49(22):79-89P[0.2p.u./div]下垂控制p.u./div]p.u./div]电压支撑能力：分析系统受到无功功率阶跃扰动后，交流电压的动态响应特性建立量化指标数值越大-电压对无功扰动的响应越弱电压支撑能力越强VSG控制——下垂控制——ISC-40频率/Hz硬件在环验证硬件在环验证交流电压幅值/V交流电压幅值/V500时间/s(a)D₈一原值一o-0.001频率/Hz[100ms/div][100ms/div]频率/Hz频率/Hz(b)K(c)Kq频率/Hz_(c)ISC直驱风电机组电压响应特性_4.4不同构网型直驱机组小扰动特性对比分析-频率支撑能力◎频率支撑能力：分析系统受到有功功率阶跃扰动后，系统频率的动态响应特性建立传递函数△wg=GPo,T1,2(s)△P+GQ,T₁,2(s)△Q+参数影响参数影响相位/deg幅值(/邵频率/Hz(a)J频率/Hz(c)kpmu频率/Hz(b)D₉原值kide1-27频率/Hz(d)kimu建立量化指标建立量化指标数值越大-频率对有功扰动的响应越迟缓，频率支撑能力越强率/Hz率/Hz二VSG49.849.64.85控制下垂控制5.8原值一减小率/Hz率/HZ率/Hz率/HZ50.0549.949.8549955.55.5时间/s时间/s49.9549.9549.85kpac49.8549.85kpac55.855.15.1555.2543.65.855.855.15.1555.2543.65.8时间/s(a)VSG控制(b)ISC含义：揭示各关键因素之间相互作用对系统相位裕度的影响，即系统各关键参数的稳定约束关系建立稳定约束关系建立稳定约束关系跟网型机组群k0.34004002000k0.322000(f外环