赵卓立 ，杨 苹 ，蔡泽祥 ，周少雄 ，Timothy C.Green

（1.华南理工大学 电力学院，广东 广州 510641；2.帝国理工学院，英国 伦敦 SW7 2AZ；3.华南理工大学 风电控制与并网技术国家地方联合工程实验室，广东 广州 511458；4.华南理工大学 广东省绿色能源技术重点实验室，广东 广州 511458）

0 引言

可再生和绿色分布式发电系统渗透率的不断提高，将促进发电方式、输配电方式和电能使用方式出现新的变革。作为实现智能电网中主动配电网的有效方式，微电网有利于引入大量可再生能源发电，减少太阳能、风能等强波动性/间歇性能源的接入对大电网造成冲击，在中低压层面上有效解决分布式电源高渗透率运行时的问题，同时降低电网脆弱性，使电力系统更可靠、安全、清洁和经济［1-5］。

当微电网由于外部电网故障或应用于偏远地区和海岛供电时，需孤岛运行。孤立微电网是由分布式电源 DG（Distributed Generation）、储能装置、能量转换装置、相关负荷，联合协调控制保护装置和智能调度系统组成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统［6-10］。

与定速异步风电机组相比，双馈异步风力发电机组 DFIG（Doubly-Fed Induction Generator）能通过转子绕组的交流励磁控制来实现有功、无功功率的解耦控制，改善风电机组的功率因数［11］。在孤立微电网中引入DFIG，能提高微电网的电压和频率稳定性［12］。

与传统电力系统不同，微电网系统惯性较小，在大扰动下，可再生能源高渗透率微电网表现出包含连续和离散事件驱动的更为频繁与复杂的混合动态特性［13］。同时，在短路故障下，DFIG在大电网中能够在强网架支持下实现低电压穿越，而作为弱电网，微电网自身的无功控制不足以支持系统电压恢复，短路故障可能会使微电网电压崩溃失稳［14-15］。DFIG对微电网稳定性的影响和改善措施成为微电网研究面临的重要课题。

文献［16-18］较早研究了风速波动对微电网动态特性的影响。文献［16］在DFIG中通过引入旋转质量块和超级电容的方式实现虚拟惯量，以提高风速波动情况下微电网的静态稳定性；文献［17］分别引入超级电容和蓄电池储能控制策略以减缓由于风功率波动引起的微电网频率波动；文献［18］对含定速异步风电机组微电网稳定性进行了分析，并基于蓄电池储能控制策略改善微电网在阵风扰动时的稳定性。文献［12］建立了微电网中DFIG的动态模型，并提出增加额外的电压控制环和频率控制环，以提高并网和计划/非计划孤岛切换稳定性。然而，目前这些文献均没有涉及含风电微电网暂态稳定性的研究，因此含风电微电网暂态稳定机理还需进一步探讨。

与此同时，微电网作为弱电网，容量较小，负荷特性对微电网系统的稳定有不可忽视的影响，负荷形式对微电网稳定性具有重要影响。目前研究微电网稳定性的论文中，微电网中所有负荷都用恒定阻抗或恒定功率负荷仿真模拟［19-20］，但在配电网负荷中，大体上60%的负荷由直接连接感应电动机组成［21-22］，因此使用恒定阻抗或恒定功率负荷进行仿真会降低仿真结果的可信度。

针对上述问题，本文以主从控制模式微电网为研究对象，在研究微电网中DFIG与动态负荷暂态特性的基础上，提出基于就地层储能稳定控制、DFIG快速变桨控制和甩动态负荷的电压稳定协同控制策略，以改善微电网的暂态电压稳定性。在PSCAD/EMTDC中建立了中压海岛微电网系统以及微电网稳定控制策略模型，微电网系统包含柴油发电机、双馈风力发电机组、储能系统以及由静态负荷和动态负荷组成的综合负荷模型。最后对微电网暂态电压稳定性影响因素进行了定量分析，研究结果验证了提出的电压稳定协同控制策略的有效性。

1 研究系统描述

研究系统为珠海万山海岛新能源微电网示范项目东澳岛智能微电网。东澳岛微电网为10 kV中压海岛微电网，系统规划单线图如图1所示。系统由10 kV等级的3条辐射状配电馈线组成，并通过静态开关SS（Static Switch）、变压器后经35 kV海底电缆连接至桂山海上升压站、大万山岛微电网以及桂山岛微电网。馈线2与馈线3接有感应电动机动态负荷、静态负荷1与静态负荷2。系统包括3个分布式发电单元：馈线1上的柴油发电机组（1.275 MV·A）、馈线 3 上的 DFIG（0.9 MV·A）和储能系统（0.8 MV·A）。其中，柴油发电机组装备有固态电子调速器和数字式自动励磁调整装置。储能系统配置2台500 kW变流器，直流侧分别接一组2 000 A·h阀控式铅酸蓄电池组（电池组出口电压600 V），交流侧经1台380 V/10 kV升压变压器接入10 kV母线。东澳岛微电网中远期主要考虑以海岛联网为主的孤岛运行方式，为海岛用户供电。

2 微电网暂态运行特性分析

2.1 微电网中DFIG暂态电压稳定性分析

DFIG接入微电网的等效电路如图2所示，所有转子侧分量已折算到定子侧，其中Rs为定子电阻，Rr为转子电阻，Xls为定子漏抗，Xlr为转子漏抗，Xm为定转子之间互抗，Zeq为转子侧变流器的等效阻抗，s为发电机转差率。DFIG通过等值线路（阻抗Zgrid=Rgrid+jXgrid）连接微电网。

图1 东澳岛中压海岛微电网系统单线图Fig.1 Single-line diagram of medium-voltage microgrid of Dongao Island

图2 DFIG接入微电网的等效电路图Fig.2 Equivalent circuit of microgrid connected DFIG

DFIG转子侧变流器等效阻抗Zeq随转差与定子电压变化。由图2可知，当DFIG机端电压U一定时，DFIG 的电磁转矩 Te满足［23］：

其中，Pf为极数；ωs=2πf为同步角速度。

在采用最大功率点跟踪控制的风力发电系统中，机械转矩和发电机转速的二次方成正比机械转矩的表达式为［24］：

其中，ρAIR为空气密度；R为风轮半径为最优风能利用系数；λOPT为最优叶尖速比；N为齿轮箱变比。

基于式（1）和（2）可以绘制出 DFIG的转矩-转差特性曲线，如图3所示（转矩为标幺值）。在不同的Req和Xeq数值下，可以获得不同的转矩-转差率特性曲线。曲线Te1和Te2分别对应DFIG运行在超同步模式和次同步模式下的电磁转矩-转差特性曲线。如图3中所示，假设微电网在线路严重短路故障下DFIG机端电压骤降至0.5 p.u.且持续较长时间［25］，此时DFIG电磁转矩曲线Te1位于机械转矩曲线（100%Tm）下方，电磁转矩始终小于机械转矩而导致DFIG转子不断加速直至超速，DFIG机端电压崩溃且无法重新建立，DFIG由于超速或低压保护脱网，从而破坏微电网稳定性。

图3 双馈风力发电系统转矩-转差特性曲线Fig.3 Torque-slip characteristic curve of DFIG

因此，微电网在线路严重短路故障时，若能通过快速调整桨距角主动降低DFIG机械转矩至50%Tm，使DFIG机械转矩曲线与电磁转矩曲线重新相交，从等面积定则角度分析，相当于增加了故障时发电机的减速面积。在发电机电磁转矩和机械转矩的综合作用下，DFIG最终过渡到新的稳定运行状态。降低机械转矩从而增加微电网中DFIG暂态电压稳定性，是本论文采用桨距角控制来增加微电网暂态电压稳定性的机理。

2.2 动态负荷对微电网暂态电压稳定性的影响

a.电压骤降过程。如图4所示，假设由于微电网线路短路故障产生感应电机负荷母线电压骤降。电压骤降将导致电机定子磁链快速下降，电磁转矩将产生冲击，同时感应电机转速从电压骤降瞬间开始以指数曲线衰减，对应时间常数为a1［26］。若故障在t=t1时开始，t=t2时清除，则在电压骤降条件下感应电机转速可表示为：

其中，ωs为同步速度；ωmnom为故障前电机转速；Updursag与Undursag分别为电压骤降过程中感应电机负荷母线正序和负序电压；TIMLagg为感应电机机械转矩；JIMagg为感应电机聚合等值的转动惯量；R′IMr、X′IMr、RIMs、XIMs分别为感应电机转子电阻、转子电抗、定子电阻和定子电抗。

图4 电压骤降过程感应电机转速变化图Fig.4 Speed variation of induction motor during voltage sag

由式（3）可知，感应电机在运行时吸收无功功率是转差s的函数，转差越大，吸收无功越多。由于电压骤降引起转子转差急速增加，电机吸收无功也相应增加，微电网系统中无功不足将引起一次更严重的电压骤降过程。

b.故障清除后。一旦故障清除后，由于感应电机转速仍然低于故障前转速，感应电机将重新加速。因此将从微电网中瞬间吸收更大电流，从而减缓微电网电压恢复过程。感应电机从电压骤降结束时的转速ωmend恢复到故障前转速ωmnom所需时间为：

将 ωmnom=ωs（1-smnom）与 ωmend=ωs（1-smend）代入式（8）可得：

由式（9）可见，电压骤降结束时电机转差smend越大，所需的加速时间Δt越长。进一步说，电压骤降结束时严重的电机转速下降（转差smend增加），将导致式（9）中加速时间Δt趋向于无穷大或产生虚部，这也意味着电机转速和机端电压将无法恢复。因此，对于含感应电机动态负荷的微电网，为防止电压骤降条件下电机速度的进一步衰减，以及相应地促进电机转速和电压恢复过程，快速故障清除响应是必要的。

3 微电网暂态电压稳定协同控制策略

3.1 大扰动电压稳定增强控制策略

根据东澳岛智能微电网的系统规划，系统通信采用高实时性的IEC61850国际标准规约，实现装置与装置之间、装置与主站之间的互联互通。就地控制层与集中控制层间采用PTN光纤环网构建高速数据通道，快速传递广域量测采样值（SV）数据、基于GOOSE网的设备事件数据以及基于IEEE1588的同步时钟数据，实现三网融合。GPS装置为系统各级装置提供统一对时服务。其中，就地控制层负责该层单元运行状态的识别，并以5 ms传输间隔向集中控制层传输广域量测数据。大扰动下，电压稳定增强控制策略结构如图5所示。集中控制层中微电网中央控制器 MGCC（MicroGrid Central Controller）通过GOOSE/SV实时量测数据监测微电网的运行状态，进行微电网故障的快速判断，并向就地控制层传输暂态电压稳定协同控制策略信号，在故障时提供紧急电压支撑。

由图5可见，暂态电压稳定协同控制策略根据实时量测的母线4电压UBUS4以及DFIG转子转速ωmeans确定执行的控制方案。

图5 大扰动电压稳定增强控制策略Fig.5 Control strategy for voltage stability enhancement under large disturbance

a.控制策略根据电压特性将其划分为3个区域。UN为母线4额定电压值；UBL、UCL1与UCL4为划分的电压区域边界。各区域对应的控制策略如下。

A-区：电压稳定区（UN～UBL），电压在中压微电网电压波动允许范围内，系统不需要进行任何额外控制。

B-区：电压预警区（UBL～UCL1），UBUS4偏离电压稳定区，MGCC结合微电网故障识别结果，当中压微电网发生故障时，就地层储能稳定控制（S2）执行动作。

C-区：电压紧急区（UCL1～UCL4），当系统电压骤降进入紧急区，MGCC将根据电压紧急水平（UCL1、UCL2、UCL3和UCL4）按制定的动态负荷切除轮次表依此切除相应的动态负荷（S3）。由于微电网容量较小，动态负荷轮次切除可避免一次性减载带来的电压/频率的剧烈波动。

b.根据DFIG转速特性，当MGCC识别到微电网发生故障或DFIG转子转速偏离正常变速运行范围（+30%同步转速，对应图3中转差为-0.3运行点），MGCC将执行就地层DFIG快速变桨控制（S1）功能，以防止转子由于不断加速而超过DFIG超速保护定值。图5中ωDNor为DFIG正常工况下的最优转速；ωP1和ωP2对应DFIG两级超速保护定值。

需要指出的是，就地层控制手段作为微电网暂态电压稳定协同控制策略的重要组成部分，协同作用主要体现在：DFIG快速变桨控制（S1）可防止风电机组故障过程中超速运行，此控制手段受传统电力系统中同步发电机组汽轮机快关汽门以提高大扰动下暂态稳定性所启发［21］；储能稳定控制（S2）提供动态无功支撑，参与暂态电压控制；甩动态负荷控制（S3）可降低动态负荷暂态特性对微电网电压稳定的负面影响；S1、S2与S3统一协同以增强含DFIG微电网的暂态电压稳定性。下面具体描述就地控制层各执行单元的控制方式。

3.2 就地层储能稳定控制

储能系统配置在DFIG并网点附近，与DFIG联合运行。图6所示为储能系统的结构及控制策略，蓄电池组通过三相并网逆变器和LC滤波器并入DFIG附近母线。大扰动下MGCC下达指令切换储能控制策略，储能系统由P/Q恒功率控制策略切换为有功电压P/V控制策略。有功功率控制器参与平抑DFIG由于风速变化或外部扰动而产生的功率波动；电压控制器作用是在微电网电压骤降过程中通过控制储能系统提供快速无功支撑，参与微电网系统暂态稳定控制，加快微电网电压的重建过程，实现微电网中DFIG低电压穿越，以改善微电网系统电压稳定性。

有功功率控制器以MGCC设定的稳态有功参考值与DFIG输出的有功功率之差Pref-PDFIG作为控制器的输入参考信号，从微电网系统侧看，风速波动或外部扰动时储能系统与DFIG共同向微电网注入的功率Pref保持恒定。额定电压参考值Uref与骤降过程中电压值UBUS4之差反馈到电压控制器，生成储能系统响应的无功参考值Qref。Pref和Qref经过功率与电流控制器生成储能变流器PWM驱动信号，从而调整储能系统输出有功和无功给定的参考值。通过平滑DFIG的有功功率波动和参与故障过程中的电压调整，从而保持微电网系统电压稳定性。

图6 储能系统的结构及控制策略Fig.6 Structure of energy storage system and control strategy

3.3 就地层DFIG快速变桨控制

由2.1节分析可知，微电网在线路严重短路故障时，DFIG除投入Crowbar外，还需通过参与微电网暂态稳定控制的桨距角控制策略以防止DFIG转子超速［25］，其控制策略如图7所示。

图7 DFIG快速变桨控制Fig.7 Fast pitch angle control for DFIG

MGCC下达桨距角参考值βref通道选择信号。正常工况下DFIG通过通道1响应MGCC调度信号Pref；短路故障时，MGCC切换桨距角参考值生成信号至通道2。由于微电网电压失稳与DFIG转子超速密切相关，因此将DFIG正常工况下的最优转速ωDNor（ωDNor=λOPTvw/R）与微电网故障扰动下 DFIG 转子实际转速ωmeans的差值作为暂态稳定桨距角控制器的反馈信号，从而在故障时DFIG转子转速过高的情况下，通过快速变桨控制以降低风电机组吸收的机械转矩，提高微电网中DFIG的低电压穿越能力。为反映真实的变桨控制系统伺服机构的动态响应特性，桨距角控制系统模型中采用伺服时间常数TSERVO，桨距角调节的限值βMAX、βMIN及桨距角变化速率限值MIN描述。考虑电伺服变桨执行机构实际特性的约束，本文采用桨距角控制变化速率限制在每秒±10°以内。

3.4 就地层甩动态负荷控制

由2.2节分析可见，为避免故障过程中感应电机负荷与暂态电压骤降条件的负面交互作用，当检测到故障引起微电网系统电压骤降时，选择快速切除部分感应电机负荷有利于促进故障清除后的电压恢复。

如图5所示，对于含多台感应电动机负荷的中压微电网，MGCC需按照负荷等级制定动态负荷切除轮次表；当电压骤降至紧急区时，MGCC将根据电压紧急状态（UCL1、UCL2、UCL3和 UCL4）先切除部分非重要动态负荷再切重要动态负荷。需要说明的是，由于感应电机重连加速过程需从微电网中吸收大量的无功功率，因此动态负荷重新投入电网时刻需选择故障清除后微电网系统电压恢复至正常范围（-5%以内）时。为简化起见，本文甩动态负荷控制为当检测到电压骤降时，依序切除2组50%感应电机负荷；2组感应电机负荷分别在1 s与2 s后重新投入微电网。

4 系统仿真及算例分析

4.1 研究系统建模

在PSCAD/EMTDC中建立了图1所示东澳岛微电网系统和稳定控制策略仿真模型，以验证微电网电压协同控制策略对于改善电压稳定性的有效性。其中，高压柴油发电机组模型由调速器、励磁调节器及原动机模型组成，同步发电机采用6阶模型；储能系统由蓄电池模型与双向变流器组成，蓄电池模型采用考虑动态电容和时变内阻的戴维南一阶模型等效，可模拟充放电动态过程；DFIG包含直流Crowbar模块。每条馈线用三相架空线或电缆表示，等效为RL集总参数模型。仿真系统中采用的负荷模型为静态负荷并联感应电动机动态负荷的综合负荷模型，综合负荷模型含40%静态负荷和60%动态负荷。微电网系统具体参数如下。

柴油发电机组技术参数为：额定功率为1020 kW/1275 kV·A，备用功率为 1100 kW/1375 kV·A，额定电压为10.5 kV，2.0倍额定功率过载运行时间为3 min，稳态电压调整率为±1%，瞬态电压调整率为-15%～+20%，电压稳定时间为4s，直轴同步电抗Xd=1.758 p.u.，直轴暂态电抗直轴次暂态电抗负序电抗 X2=0.15 p.u.，零序电抗X0=0.051 p.u.。

DFIG技术参数如下：额定功率为800 kW/900 kV·A，定子线电压额定值为0.69 kV，定子绕组电阻Rs=0.0054 p.u.，定子漏感 Lls=0.1 p.u.，转子绕组电阻Rr=0.00607 p.u.，转子漏感 Llr=0.11 p.u.，励磁电感Lm=4.5 p.u.。

综合负荷技术参数如下：静态负荷1为0.2 MW；静态负荷2为0.36 MW；动态负荷（等值感应电动机）的额定功率为 600 hp（447.4 kV·A），电压等级为6 kV，数量为2台。

如图1所示，微电网系统扰动为馈线3的A点三相短路故障；假设短路在仿真时间t=1 s时发生，故障发生后0.12 s清除。

4.2 故障扰动仿真分析

算例1：MGCC不下达任何稳定控制策略，就地层储能系统采用文献［18］提出的P/Q恒功率控制策略，系统动态响应如图8所示。图中，UBUS2为母线2电压有效值；PDFIG与QDFIG分别为DFIG输出的有功功率和无功功率；ωr为DFIG发电机转速；QDIESEL为柴油发电机输出无功功率；QES为储能系统输出无功功率；各变量均为标幺值，后同。

图8 算例1的仿真结果Fig.8 Simulation results of case 1

由图8中 UBUS2、PDFIG、QDFIG波形可知，故障期间主电源柴油发电机机端母线电压跌落幅度较大，DFIG的电磁功率输出受限；受不平衡转矩影响，风电机组不断加速，在1.36 s时风电机组超速保护动作，DFIG将从微电网中切除，无法实现低电压穿越，微电网由于不能维持功率平衡，出现电压崩溃。此算例说明了文献［18］提出的恒功率稳定控制策略在大扰动下已经失效。由此可见，在DFIG运行时，微电网系统需要采取相应的动态无功功率补偿措施和稳定控制策略。

算例2：MGCC下达S1（DFIG快速变桨控制），仿真结果见图9。图中，UBUS4为母线4电压有效值；Tm与Te分别为DFIG的输入机械转矩与输出电磁转矩；β为DFIG桨距角测量值；其余变量含义同图8。

由图9中 Tm、Te、ωr波形可知故障过程中 DFIG快速变桨控制使风电机组主动降低机械转矩Tm达20.1%，有效地降低了故障期间风电机组的不平衡转矩，限制了双馈感应电机的转子速度；风电机组成功实现故障穿越。然而，故障清除后，由于系统无功支撑不足，微电网电压恢复时间较长，达0.63 s；同时DFIG与动态负荷交互作用，引起故障过后风电机组的功率输出波动幅值较大，DFIG出现了另一次短暂的电磁功率输出受限过程。

图9 算例2的仿真结果Fig.9 Simulation results of case 2

算例3：MGCC下达储能和DFIG快速变桨控制结合的稳定控制策略，仿真结果如图10所示。由图10中UBUS4波形可知，在储能稳定控制器的暂态电压控制支持下，微电网电压经过0.3 s即恢复正常；由于储能系统提供动态无功支撑，感应电机负荷对故障后DFIG运行影响降低，DFIG经过3.9 s即过渡到稳定运行状态。储能和DFIG快速变桨控制相结合的稳定控制策略改善微电网暂态电压稳定性作用十分明显。

算例4：MGCC下达S1+S2+S3电压稳定协同控制策略，系统响应如图11所示。由图可知，微电网电压经过0.065 s即恢复正常；2组感应电机负荷分别在t=2 s与t=3 s时重新投入微电网，引起轻度的电压降落动态过程。

4.3 微电网暂态电压稳定性影响因素分析

本文采用故障极限清除时间tcct指标评估微电网暂态电压稳定性，tcct反映微电网承受故障扰动而不失去稳定的能力。

4.3.1 微电网中风电渗透率

图10 算例3的仿真结果Fig.10 Simulation results of case 3

图11 算例4的仿真结果Fig.11 Simulation results of case 4

当微电网中负荷类型配置为典型配电网中负荷类型（60%感应电动机（动态负荷）&40%R-L-C（静态负荷））时，MGCC中采用3种稳定性增强控制策略组合，微电网中风电渗透率分别为28.5%与44.5%时对应的故障极限清除时间如表1所示。需要指出的是，28.5%与44.5%渗透率分别对应微电网中1台柴油发电机组与2台柴油发电机组并联的电源配置。由表1对比分析可知，微电网风电渗透率越高，其暂态电压稳定性越差。

表1 微电网中不同风电渗透率及不同动态负荷比例下对应的故障极限清除时间Table 1 Critical fault clearing time for different wind power penetration rates and different dynamic load ratios of microgrid

4.3.2 负荷特性

当微电网风电渗透率为28.5%时，讨论研究负荷特性对微电网暂态稳定性的影响。由表1可见，当微电网内负荷为R-L-C类型时，tcct较长，而60%感应电动机&40%R-L-C的负荷类型将显著降低相同稳定控制策略下的tcct，由此证明微电网暂态电压稳定性与负荷类型紧密相关。

此外，由表1可知，就地层储能稳定控制和甩动态负荷控制能有效延长微电网中故障极限清除时间；本文提出的S1+S2+S3暂态电压稳定协同控制策略能有效增强微电网的电压稳定性。

5 结论

a.本文首先分析了中压孤岛微电网的暂态运行特性，分析表明降低故障过程中DFIG机械转矩可增强其暂态电压稳定性；动态负荷在电压骤降过程和故障清除后的暂态特性显著降低微电网暂态电压稳定性。

b.为改善含DFIG微电网暂态电压稳定性，提出了基于就地层储能稳定控制、DFIG快速变桨控制和甩动态负荷的暂态电压稳定协同控制策略。在PSCAD/EMTDC中建立了东澳岛微电网系统和稳定控制策略仿真模型，仿真验证了稳定控制策略对于改善电压稳定性的有效性。研究结果表明，当微电网出现三相短路故障时，大扰动电压稳定增强控制策略协调就地控制层微电源及负荷，储能稳定控制能在故障过程中发出无功功率参与系统的暂态电压控制，有效地支持了微电网电压；快速变桨控制有效地减小了故障期间风电机组的不平衡转矩，限制了发电机的转子速度，提高了风电机组的故障穿越能力；甩动态负荷控制有利于故障清除后微电网电压恢复。本文提出的暂态电压稳定协同控制策略根据系统电压及微电源特性，综合就地层3种控制手段，可以有效加强含双馈风力发电机组孤立中压海岛微电网稳定运行总体解决方案的鲁棒性。

c.微电网暂态电压稳定性影响因素分析表明，研究微电网稳定性时，系统中所有负荷采用恒定阻抗或恒定功率负荷仿真模拟将降低仿真结果的可信度。

d.本文提出的微电网电压协同控制策略可为基于高实时性的IEC61850通信规约及分层控制架构的孤立中压微电网稳定控制策略的研究提供一定的基础。