管 兵

（朗建城市设计研究院有限公司，山东 烟台 264003）

某工业园区位于清洁能源丰富的地区，为提高能源利用率，响应国家“碳达峰”“碳中和”号召，减少环境污染，实现可持续发展，引入了高比例新能源。该新能源并网系统的目标是实现电力供应和能源管理升级。系统包括大规模风力发电和太阳能光伏发电设施，并与现有电网相互连接。风力发电装机容量为3000kW，光伏发电装机容量为2000kW，配有2个同步发电机，容量分别为1000kVA和1600kVA，另外设有蓄电池储能和超级电容储能装置。通过引入高比例新能源，园区能够自主满足一部分电力需求。

1 风-光-储的高比例新能源系统模型

1.1 风电机组模型

双馈风力发电机组简称DFIG，是一种绕线式异步感应发电机，定子和转子均可与电网进行功率交换。系统主要结构包括风机、变桨距控制器、转子侧变流器、网侧变流器以及功率跟踪控制系统等[1]。风力发电机组通过变桨距控制技术和功率跟踪控制技术检测风机转子的转速，调节风能利用系数，使机组能够获得最大风电出力功率。

在该基础上，可以参照贝兹理论，计算机组在作业过程中风能的吸收转化功率，如公式（1）所示。

式中：Pm为机组在作业过程中的风能吸收转化功率；ρ为空气密度；S为机组中发电机叶片可以扫过的有效面积；v为机组中发电机叶片运行速度；Cp为风能利用系数；λ为电机上叶片的叶尖速比；β为桨距角度。

在风速固定或在某种预设的固定条件下，Cp与β、λ间存在如公式（2）所示的关系。

根据上述公式可得Cp与β、λ间的关系曲线图。对公式中相关参数关系进行分析可以发现，在固定风速条件下，可以通过调节β找到λ的最优值，便可综合调节电机在运行中的额定功率。即当电机组的额定功率一定时，可以采用调节桨距角的方式，确保发电机在运行中的风能利用率达到最大。而在该过程中，一旦发电机运行中的实际功率超出额定功率，就可认为此时发电机处于超负荷工作状态。为保证电机在该条件下运行的稳定性与可靠性，应参照电机的最大功率跟踪控制情况，采用调解转子的方式，控制电机中的转子变流器。并将该控制过程作为电压定向矢量控制过程，设定控制中的电机运行电压矢量方向和输出功率，在忽略定子电阻的条件下设定电机输出功率，将设定后的相关参数代入模型中，以此完成风电机组模型构建。

1.2 储能设备模型

由于蓄电池价格相对较低且应用广泛，因此蓄电池可组合成容量大的储能设备。但是蓄电池频繁进行大电流的充、放电，寿命会显著缩短，难以满足高功率响应的需求。超级电容的特点是容量不大但响应速度快，二者结合构成混合储能结构，可互相配合，发挥各自优势，弥补劣势。蓄电池和超级电容均输出直流电，需要通过变换器转换才能接入电网中[2]。典型的直流侧双DC/DC并联结构为蓄电池和超级电容侧各有一个DC/DC变换器，然后经DC/AC双向变换器并入电网，蓄电池和超级电容器并联，控制过程中互相独立。

2 基于虚拟惯量的稳定性控制研究

2.1 虚拟惯量

2.1.1 风-光-储功率分配

在风-光-储混合储能系统中，蓄电池与超级电容装置分别通过一个DC/DC变流装置和虚拟同步发电装置相连，以此为电压跌落发生器（Voltage Sag Generator，VSG）提供惯量的支持条件，从而使其能够模拟同步发电装置，实现惯性相应。对储能元件而言，惯量越大，存储的能量就越多；反之，惯量越小，存储的能量就越少。当电网在运行的过程中发生扰动而导致频率、功率发生波动时，储能元件可以通过调节所存储的能量而参与电网的整体功率调节。因此，在风-光-储混合储能系统中，对蓄电池、超级电容装置的能量、功率进行控制具有十分重要的作用和意义。

当电网运行时，如果出现扰动问题，就会引起过功率的不平衡，而此时光伏系统与同步发电装置会进行一次调频，以此为系统平抑部分发电功率的波动。在该过程中，可以实现平抑部分的功率波动，以∆PH表示，其计算如公式（3）所示。

式中：∆PL为电网负荷的功率波动；∆PG为同步发电装置在运行过程中为电网提供的惯性功率；∆PPV为光伏发电模块运行时为电网提供的功率。

在风-光-储混合储能元件结构中，为了能够有效避免蓄电池频繁出现充、放电现象，应对超级电容装置优先调用并处理这一部分产生的功率。如果超级电容装置的功率无法达到规定要求，无法平衡电网功率的，则蓄电池需要继续处理电网中不足的功率缺额。根据上述逻辑合理分配附加虚拟惯性控制前风-光-储混合储能的功率。

由于数学课程在民办财经类院校中为公共课程，数学师资力量薄弱。体现在，一是教材质量不高，民办财经类院校为适应本校学生学习水平，往往组织教师自编教材，而作为公共课程的数学教师数量较少，编写教材力量不足导致教材质量不高；二是数学教师提升机会不多，财经类院校几乎需要自负盈亏，大量人力物力投入到了财经类课程，特别是在民办财经类院校中，数学教学任务比重远远大于科研任务，数学教师往往没有任何提升机会，甚至数年参加不了一次学术会议。因为教师培训看不到回报，学校需要建设发展，所以经费保障不足。另外教师数量少，日常授课工作任务重，需要时间备课，外出培训会对工作造成一定的影响，所以教师也没有时间。

2.1.2 风力发电的虚拟惯量

风力发电机组的出力功率由变流器控制，与常规的同步发电机组不同，当电力系统受扰动或出现故障时，风电机组不能主动为电力系统提供惯量。为了进行精准控制，该文在功率控制系统中引入频率变化量，进而引入虚拟惯量，风电机组就可类比同步发电机，通过功率平衡调节有功来调节风电机组的动能[3]，如公式（4）所示。

风电机组的虚拟惯量如公式（4）所示。

式中：JD为风机的固有转动惯量；ωD为风机的实际角速度；ωs为发电机旋转磁场的角速度。

惯性时间常数如公式（5）所示。

式中：SD为风电机组的容量；pD发电机的极对数。

频率调节效应系数如公式（6）所示。

2.1.3 储能设备的虚拟惯量

式中：pD为等效的发电机极对数；uB为蓄电池的额定电压；QB为蓄电池额定状态的电荷量；γB为蓄电池的荷电状态；uC为超级电容的额定电压；QC为超级电容额定状态的电荷量；γC为超级电容的荷电状态；ωs为等效的发电机角速度。

2.2 虚拟惯量控制策略

系统受扰动或者发生故障后，可以调节风电机组和光-储系统的虚拟惯量，使虚拟能量根据功角的方向进行能量加速或减速，以此提高系统的功角稳定性和频率稳定性[4]。风电机组的虚拟惯量控制参数结构如图1所示。

图1 风电机组虚拟惯量控制结构

在风电机组中，控制结构的原始输入量为系统检测功角变化率I1、故障时间I2和频率变化量I4。电力系统正常稳定运行时，功角、频率可认为不发生变化，故障时间为零[5]。系统受扰动或发生故障时，3个输入量都将发生变化，具体情况见表1。

表1 输入量参数含义

具体的控制策略如下：中间量I3=I1⊕I2，如果I3的值为1，则虚拟惯量控制参数kv1取最大值，跟随最大功率输出；如果I3的值为0，则进一步考虑频率变化量的取值，中间量I5=I3⊕I4；如果I5的值为1，则虚拟惯量控制参数kv1取最小值，附加的虚拟惯量将为系统提供暂态的减速能量，使系统能够累积总的减速能量，有利于减少系统功角和频率振荡，改善暂态稳定性；如果I5的值为0，则虚拟惯量控制参数kv1取0。

光-储系统原始输入量与电机组的相同，虚拟惯量控制参数的设置原则也类似，只是光-储系统尚应考虑阻尼的影响。

该文为整个园区电力系统提供了4种控制方案，见表2，并分别进行了比较和分析。

表2 控制方案

2.3 稳定性分析

t=2s时，电力系统的B8联络线处发生三相短路故障，并且在0.2s内故障被切除。4种控制方案下的功角变化特性如图2所示，频率变化特性如图3所示。

图2 功角变化特性

图3 频率变化特性

发生三相短路，功角变化率>0，在第一个振荡周期内，功角首摆是正方向。不施加虚拟惯量控制，功角的最大值为47.7°，最大振荡幅度为23.3°。风电机组施加虚拟惯量控制时，最大振荡幅度为18.3°，光-储系统施加虚拟惯量控制时，功角最大振荡幅度为11.9°，风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，功角最大振荡幅度为8.4°。

在振荡时间方面，风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，经过16s后，功角曲线趋于稳定，系统恢复的时间最短，而其他3种情况在20s后仍处于微小幅度的振荡状态中。可见，控制方案4使功角特性得到极大改善，稳定性显著提高。

在频率特性方面，系统受故障影响后的规律与功角特性类似，风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，频率振荡幅度为0.42Hz，不施加虚拟惯量控制的频率振荡幅度为0.72Hz。风电机组施加虚拟惯量控制时，频率最大振荡幅度为0.65Hz，光-储系统施加虚拟惯量控制，频率最大振荡幅度为0.53Hz。风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，经过12s后，频率特性曲线即不再振荡，恢复稳定，而其他3种情况在18s后才逐渐恢复稳定。风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，系统恢复稳态的时间最短，频率特性得到极大改善，稳定性显著提高。

3 结语

该文结合某工业园区的电力系统实际情况，研究高比例新能源并网系统的稳定性，所得结论如下。1）在分析风-光-储的高比例新能源系统模型的基础上，提出虚拟惯量控制策略，并给出了风电机组和光-储系统的虚拟惯量控制参数，进而详细阐述了控制规则和控制策略。2）通过三相短路故障验证了控制策略的有效性。风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制时，功角最大振荡幅度由23.3°减至8.4°，频率最大振荡幅度由0.72Hz减至0.42Hz。与其他3种情况相比，在风电机组、光储系统同时施加虚拟惯量控制的情况下，系统发生故障时的振荡幅度最小，恢复稳态的时间最短，系统的各项特性得到极大改善，稳定性显著提高。