热力发电

参数	VSG1	VSG2
额定电压E₀/V	311	311
额定频率f₀/Hz	50	50
额定角频率ω₀/(rad·s^–1)	314	314
直流母线电压U_dc/V	800	800
滤波电感L_f/mH	0.15	0.15
滤波电阻R_f/Ω	0.01	0.01
滤波电容C/μF	10	10
转动惯量J/(kg·m^–2)	3	2
阻尼系数D/(N·m·s^–1)	30	20
线路电抗Z/mH	1.2	1.8

参数	VSG1	VSG2
额定电压E₀/V	311	311
额定频率f₀/Hz	50	50
额定角频率ω₀/(rad·s^–1)	314	314
直流母线电压U_dc/V	800	800
滤波电感L_f/mH	0.15	0.15
滤波电阻R_f/Ω	0.01	0.01
滤波电容C/μF	10	10
转动惯量J/(kg·m^–2)	3	2
阻尼系数D/(N·m·s^–1)	30	20
线路电抗Z/mH	1.2	1.8

惯量水平	P_e1超调量/%	P_e2超调量/%	P_e1调节时间/s	P_e2调节时间/s
J₁=1.5，J₂=1.0	0.33	0.36	0.05	0.170
J₁=3.0，J₂=2.0	0.08	0.06	0.05	0.015
J₁=7.5，J₂=5.0	3.35	5.68	0.50	0.520
J₁=15.0，J₂=10.0	10.28	16.73	1.33	1.350

惯量水平	P_e1超调量/%	P_e2超调量/%	P_e1调节时间/s	P_e2调节时间/s
J₁=1.5，J₂=1.0	0.33	0.36	0.05	0.170
J₁=3.0，J₂=2.0	0.08	0.06	0.05	0.015
J₁=7.5，J₂=5.0	3.35	5.68	0.50	0.520
J₁=15.0，J₂=10.0	10.28	16.73	1.33	1.350

弱电网下多源构网型变流器协同控制方法

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刘硕 ¹ , 李佳远 ¹ , 马速良 ¹ , 沙广林 ² , 李成新 ³

热力发电 | 构网型储能运行控制技术研究 2024,53(8): 85-93

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热力发电 | 构网型储能运行控制技术研究 2024, 53(8): 85-93

弱电网下多源构网型变流器协同控制方法

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刘硕¹, 李佳远¹, 马速良¹, 沙广林², 李成新³

作者信息

^1.北京未来电化学储能系统集成技术创新中心（北方工业大学），北京　100144

^2.中国电力科学研究院有限公司，北京　100192

^3.中铁二十二局集团电气化工程有限公司，北京　100043

刘硕（1986），男，博士，高级实验师，主要研究方向为电力电子技术与新能源并网发电，lius@ncut.edu.cn。

通讯作者:

马速良（1988），男，博士，助理研究员，主要研究方向为大规模储能技术与安全应用，msl13811581885@ncut.edu.cn。

Cooperative control method of multi-source grid-forming converters in weak electrical grids

Shuo LIU¹, Jiayuan LI¹, Suliang MA¹, Guanglin SHA², Chengxin LI³

Affiliations

^1.Beijing Future Technology Innovation Centre for Electrochemical Energy Storage System Integration (North China University of Technology), Beijing 100144, China

^2.China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China

^3.China Railway 22nd Bureau Group Electrification Engineering Co., Ltd., Beijing 100043, China

出版时间: 2024-08-25 doi: 10.19666/j.rlfd.202403038

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摘要

收起

虚拟同步发电机（virtual synchronous generator，VSG）作为构网型控制的主要技术之一，可为电网提供惯量支撑，但由于变流器单机容量有限，当系统需要更大的惯量支撑时，需要多VSG并联运行，因此多VSG并联的协同控制备受关注。基于此，建立了VSG多机并联的状态空间模型，通过状态变量矩阵的特征值分析系统稳定性。同时，提出了基于模型预测控制（model predictive control，MPC）的多VSG并联协同控制策略，引入角频率差与功角差作为性能指标设计目标函数，求解所需最佳有功额定增量，通过功频系数对输出角频率进行动态修正，实现对输出频率的主动支撑，有效抑制了VSG并联造成的系统频率波动，提高了电网的稳定性。结果表明，相较于传统的VSG并联系统，所提出的MPC-VSG并联控制方法可缩短系统暂态响应时间，提高系统在暂态下的鲁棒性。仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词

构网型变流器 / 虚拟同步发电机 / 状态空间模型 / 模型预测控制 / 惯量支撑

Abstract

收起

Virtual Synchronous Generator (VSG), as one of the primary technologies in grid-forming controls, provides inertia support to the power grid. However, due to the limited capacity of individual converters, when larger inertia support is required, multiple VSGs must run in parallel, making the coordinated control of multiple VSGs a subject of significant interest. In this regard, a state-space model for multiple VSGs in parallel is established, and the system stability is analyzed through the eigenvalues of the state variable matrix. Concurrently, a coordinated control strategy for multiple VSGs based on model predictive control is proposed, which introduces the angular frequency deviation and power angle difference as performance indicators to design the objective function. The optimal active power increment required is solved, and the output angular frequency is dynamically adjusted through the power-frequency coefficient, enabling active support for the output frequency and effectively suppressing system frequency fluctuations caused by VSG paralleling, thus the grid stability is enhanced. The results indicate that, compared with the conventional VSG paralleling systems, the proposed MPC-VSG parallel control method can shorten the transient response time of the system and improve its robustness under transient conditions. The simulation result confirms the effectiveness of the proposed approach.

Key words

grid-forming converter / virtual synchronous generator / state space model / model predictive control / inertia support

引用本文

刘硕, 李佳远, 马速良, 沙广林, 李成新. 弱电网下多源构网型变流器协同控制方法. 热力发电, 2024 , 53 (8) : 85 -93 . DOI: 10.19666/j.rlfd.202403038

Shuo LIU, Jiayuan LI, Suliang MA, Guanglin SHA, Chengxin LI. Cooperative control method of multi-source grid-forming converters in weak electrical grids[J]. Thermal Power Generation, 2024 , 53 (8) : 85 -93 . DOI: 10.19666/j.rlfd.202403038

正文

收起

新型电力系统“双高”^[1-2]特征凸显，系统物理基础、功能形态的深刻变化，给电网安全稳定运行带来新挑战。传统的逆变器控制策略几乎没有惯量，无法为电网提供稳定的惯量支撑，为了提高电网在扰动下的稳定性，分布式能源接入电网需具备主动支撑能力^[3]，拥有接近或高于同步发电机的控制特性，以支撑系统频率稳定以及提供备用容量。

目前，大多数分布式能源采用跟网型控制策略，电网中接入大量跟网型变流器导致电网的整体强度变弱、抗干扰能力变差，所以构网型变流器^[4-5]被提出，其在高阻抗的弱电网条件下稳定裕度更大，并且可以脱离电网孤岛运行，构网型可以提供惯量为电网提供频率支撑。大多数构网型控制策略采用虚拟同步发电机（virtual synchronous generator，VSG）^[6-7]控制，所以研究VSG控制策略对于支撑电网尤为重要。

目前已有的研究中，对于单机VSG大容量的相关研究已经很多，然而单机容量已经不能满足现代电力系统的需求，所以VSG多机之间的协同控制是现代电力系统稳定运行的关键。针对VSG多机之间存在的振荡问题：文献[8-10]提出了自适应虚拟惯量与阻尼系数控制方法，用于抑制多VSG电网中的功率振荡，提高动态频率响应；文献[11-12]提出了一种分散瞬态阻尼与附加阻尼控制策略来抑制并联VSG系统负载波动期间的有功功率振荡；文献[13-14]利用李亚普诺夫间接法分析了多个并联VSG的阻尼比，提出了一种相互阻尼控制方法来抑制多VSG电网中的功率振荡；文献[15]建立了系统状态空间模型进行分析，通过调节虚拟电抗来抑制系统有功振荡；文献[16]提出了一种抑制功率振荡的振荡激励策略，推导了减小同步器瞬时有功功率分配引起的振荡励磁的条件。

同时，多机之间的动态性能对于系统的稳定性至关重要。文献[17]利用代数型VSG对微电网中频率/电压偏差的影响进行了研究，结果表明，具有最少数量参数的代数型VSG具有抑制系统频率和电压偏差的能力。文献[18]通过建立多VSG并联系统模型，分析不同控制参数的参与度。文献[19]建立了虚拟调速器系统，提出含虚拟调速系统的虚拟同步多目标协调主动支撑控制策略。上述文献为多VSG系统稳定性和动态性能提供了多种控制策略。

文献[20-22]提出基于模型预测控制（model predictive control，MPC）的VSG附加转矩控制方法，通过建立VSG的预测模型，设计了频率和功率的目标函数，对VSG的功率基准值进行动态修正，从而提升系统暂态稳定性。文献[23]为了抑制敏感负载下频率与电压的波动，提高微电网的稳定性，提出了MPC控制的VSG用于储能系统，可以在暂态期间提供惯量支撑，并增强系统电压和频率的动态特性。文献[24]针对大的负载变化下会导致明显的系统频率偏差问题，提出了一种模糊控制与模型预测控制相结合的控制方法，通过模糊控制在线调整虚拟惯量和阻尼系数，充分利用了摇摆方程的调节能力。但上述模型预测控制仅仅适用于单机VSG系统，并未考虑多VSG并联耦合关系。

为了提高系统的频率动态响应，本文首先建立了VSG双机并联的状态空间模型，分析影响系统稳定性的机理；提出基于MPC-VSG并联协同控制策略，将角频率的变化量和变化率作为控制系统的输入，通过MPC控制器计算得到有功功率的补偿量，叠加为角频率的输出增量来优化角频率，提高多机并联系统的稳定性；最后，通过仿真验证本文所提出的控制策略可以很好地提高VSG多机并联下公共耦合点（point of common coupling，PCC）的频率稳定性。

1　多VSG并联拓扑及控制

收起

建立多台VSG并联运行拓扑，具体如图1所示。分布式电源通过三相全桥逆变后，经过LC滤波器滤除高次谐波，然后经过断路器连接到公共点；VSG控制器通过采集逆变器输出端三相电压电流信号输出稳定的PWM信号通入逆变器控制端，多台VSG可以通过闭合断路器以并联运行形式连接到公共端。

VSG控制模型基于下垂控制做出了改进，同时模拟同步发电机转子运动方程、虚拟励磁器和虚拟调速器3个部分。图2为VSG的控制框图，模拟同步发电机的转动惯量和阻尼特性。

调速器和励磁器分别模拟同步发电机的一次调频特性和一次调压特性，常采用有功－频率下垂控制和无功－电压下垂控制实现，可以表示为：

{P m i = P 0 i + k w i (ω 0 − ω i) E i = E 0 + k q i (Q i − Q 0 i)

(1)

转子运动方程可以表示为：

J i ω 0 d (ω i − ω 0) d t = P m i − P e i − D i ω 0 (ω i − ω 0)

(2)

式中：J_i、D_i分别为第i个VSG的转动惯量和阻尼系数；P_0i、Q_0i分别为VSG给定功率参考基准值，kW、kvar；ω₀为额定角频率，rad/s；E₀为额定电压参考值，V；P_mi、P_ei分别为VSG的机械功率、电磁功率，kW；Q_i为VSG输出的无功功率，kvar；ω_i为VSG输出角频率，rad/s；E_i为VSG端电压的幅值，V；k_wi、k_qi分别为有功-频率下垂系数和无功-电压下垂系数。

2　VSG并联系统建模与有功振荡分析

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分析VSG并联之间的耦合机理，当负载发生扰动时分析VSG双机共同作用对PCC的影响。图3是VSG并联系统并网的简化拓扑结构。

假设线路阻抗呈现为感性，VSG的有功功率和无功功率近似解耦。在图3中，多VSG的功率传递方程的模型为：

K i = E i E pcc X i

(3)

Δ P e i = E i E pcc X i Δ δ i = K i Δ δ i

(4)

式中：X_i为总电抗，mH；E_pcc为PCC电压幅值，V；δ_i为VSG和公共点之间的相位差，rad；K_i为功角系数。相位差变化Δδ_i可求为：

d Δ δ i d t = Δ ω i − Δ ω pcc

(5)

式中：Δω_pcc为PCC的角频率变化，rad/s；Δω_i为逆变器输出的角频率变化，rad/s。

由于n台VSG在PCC上相连接，当负载变化造成PCC频率变化时，频率波动时VSG输出功率变化特性的传递函数为：

Δ P e i Δ ω pcc = − K i (J i ω 0 s + k w i + D i ω 0) J i ω 0 s 2 + (k w i + D i ω 0) s + K i

(6)

在负载变化情况下，不考虑线路损耗可得到：

∑ i = 1 n Δ P e i = Δ P load

(7)

Δ ω pcc = − 1 K 1 2 d Δ P load d t + K 1 K 1 2 Δ ω 1 + K 2 K 1 2 Δ ω 2

(8)

其中：

K 12 = K 1 + K 2

(9)

式中：ΔP_load为公共负载的变化量，kW；Δω₁和Δω₂分别为VSG1与VSG2输出的角频率变化，rad/s。

基于以上数学模型，建立VSG双机并联系统状态空间方程：

{x ˙ = A x + B u + D v y = C x

(10)

式中：x为由角频率差与功角差组成的状态变量；u为由额定功率增量组成的控制输入量；v为由公共负载变化量组成的可测量扰动量；y为由角频率差组成的控制输出量。

x = [Δ ω 1 Δ ω 2 Δ δ 1 − Δ δ 2] T

(11)

u = [Δ P 0_1 Δ P 0_2] T

(12)

v = Δ P load

(13)

y = [Δ ω 1 Δ ω 2] T

(14)

其中：

A = [− D 1 ω 0 + k w 1 J 1 ω 0 0 − K 1 K 2 J 1 ω 0 K 12 0 − D 2 ω 0 + k w 2 J 2 ω 0 K 1 K 2 J 2 ω 0 K 12 1 − 1 0]

(15)

B = [1 J 1 ω 0 0 0 1 J 2 ω 0 00]

(16)

C = [110]

(17)

D = [− K 1 J 1 ω 0 K 12 − K 2 J 2 ω 0 K 12 0] T

(18)

由于构网型变流器在弱电网下拥有阻尼特性不易产生振荡，所以针对弱电网系统进行研究。本文选取的弱电网条件是短路比（SCR）为2（SCR<3被认定为弱电网）。在转动惯量、阻尼系数和线路阻抗均不同的多VSG系统，由于参数的差异性，当负载发生扰动时容易产生功率振荡，并且负载阶跃带来的频率跌落容易造成系统的暂态失稳。因此，为了分析VSG并联系统的稳定性，可通过分析状态变量矩阵A特征值的分布揭示多机系统有功功率振荡机理。

图4为VSG1转动惯量J₁和阻尼系数D₁变化时状态变量矩阵A特征值的分布。

由图4可以看出：当VSG1转动惯量J₁从10增加到200时，状态变量矩阵A的特征值向右侧移动逐渐靠近虚轴，系统变得不稳定；随着阻尼系数D₁从10增加到500，状态变量矩阵A的特征值逐渐向左移动远离虚轴，系统逐渐趋于稳定。

综上所述，减小转动惯量J₁或增大阻尼系数D₁均有利于抑制有功功率振荡。在传统的VSG控制中，转动惯量和阻尼系数一旦确定，通常保持不变。在负载变化的情况下，频率发生波动时的抑制效果有限，系统频率的鲁棒性相对较差。由于分布式能源通过变流器接入电网，可以在控制回路中灵活地调节转动惯量和阻尼系数。

3　基于MPC-VSG并联系统控制策略

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由于负载阶跃扰动时，PCC频率在惯量支撑阶段暂态会有很大的跌落，频率跌落的大小取决于系统的整体惯量水平，此时需要通过变流器输出功率进行及时补偿来抑制暂态频率的跌落，所以需要及时地补偿功率来改善PCC的频率动态响应。由于直接补偿给定功率经过转子运动方程环节，对于频率的补偿存在一定的延迟，所以经过功频下垂系数直接补偿角频率可很好地补偿PCC功率的跌落，使系统的频率动态响应得到改善。

针对这一问题，提出了模型预测控制方法应用于VSG双机并联系统。通过使用MPC方法计算VSG的最佳额定功率增量来补偿输出角频率。

当负载发生变化时，通过实时对VSG输出电压的角频率差、功角差与公共负载的功率变化进行采样，作为MPC控制器输入量，通过当前时刻的角频率差、功角差以及公共负载的扰动变化预测未来时刻的最佳有功功率增量修正角频率输出，控制框图如图5所示。

为了有效地实现PCC频率主动支撑，将式(10)转换成离散增量模型之后，离散状态方程为：

{x (k + 1) = A z x (k) + B z u (k) + D z v (k) y (k + 1) = C x (k)

(19)

其中：

A z = e A T s, B z = B ∫ 0 T s e A τ d τ, D z = D ∫ 0 T s e A τ d τ

(20)

式中：T_s为采样时间；x(k+1)为系统在第k+1时刻的预测值。以式(19)作为预测模型可预测出在u(k+l)，u(k+2), ..., u(k+m)作用下，k+j(j=1, 2, ..., p)时刻并联系统转子角频率与功角差如式(21)所示。其中，p为预测步长，m为控制步长，且p≥m。

{x (k + 1 | k) = A z x (k) + B z u (k) + D z v (k) x (k + 2 | k) = A z 2 x (k) + A z B z u (k) + ⋯ A z D z v (k) + B z u (k + 1) + D z v (k + 1) ⋮ x (k + p | k) = A z p x (k) + A z p − 1 B z u (k) + A z p − 1 D z v (k) + ⋯ + (A z p − m D z + ⋯ D z) v (k + m − 1)

(21)

预测方程可以表示为：

Y p, c (k + 1 | k) = S A x (k) + I y (k) + S u u (k) + S D v (k)

(22)

其中：

S A = [C A z ⋯ ∑ i = 1 n C A z i] T

(23)

I = [I ⋯ I] T

(24)

S u = [C B z ⋯ 0 ⋮ 0 ∑ i = 1 n C A z i − 1 B z ⋯ C B z]

(25)

S D = [C D z ⋯ ∑ i = 1 n C A z i − 1 D z] T

(26)

式中：S_A为状态预测矩阵；I为单位矩阵；S_u为预测误差协方差矩阵；S_D为控制误差协方差矩阵。

通过调节状态变量和控制变量的权重大小，使角频率差与功角差最小，即：

J = ∑ i = 1 n (Q x (k + i | k) 2 + ∑ i = 1 n (H u (k + i | k)) 2

(27)

式中：Q、H分别为角频率差、功角差与有功额定功率增量的权重系数；x(k+i|k)、u(k+i|k)分别为k时刻的角频率差、功角差与有功额定功率增量。

考虑约束的MPC优化问题可描述为：

min u (k) J (x (k), u (k)) = ‖ Γ p u (k) ‖ 2 + ⋯ ‖ Γ y (Y p, c (k + 1 | k) − R (k + 1)) ‖ 2

(28)

式中：Γ_y、Γ_p分别为角频率差、功角差与有功额定功率增量的加权系数矩阵；R(k+1)为k+1时刻的控制输出参考。

将式(22)代入式(28)中，得到：

E p (k + 1 | k) = def R (k + 1) − S A x (k) − I y (k) − S D v (k)

(29)

则式(28)中的目标函数可以表示为：

J = u T (k) H u (k) − G T （ k + 1 | k) u (k)

(30)

{H = S u T Γ y T Γ y S u + Γ p T Γ p G (k + 1 | k) = 2 S u T Γ y T Γ y E p (k + 1 | k)

(31)

对于预测方程的约束应满足：

Y min (k + 1) ≤ Y p, c (k + 1 | k) ≤ Y max (k + 1)

(32)

结合式(27)可得最终角频率差与功角差的约束可表示为：

[− S m S m] u (k) ≥ b (k)

(33)

b (k) = [(S A x (k) + I y (k) + ⋯ S D v (k)) − Y max (k + 1) − (S A x (k) + I y (k) + ⋯ S D v (k)) + Y min (k + 1))]

(34)

所以考虑角频率差与功角差约束的MPC优化可以表示为：

min u (k) J = u T (k) H u (k) − G T （ k + 1 | k) u (k)

(35)

满足：

C m u (k) ≥ b (k)

(36)

C m = [− S m S m] T

(37)

通过求解最佳有功额定功率增量，得到优化后角频率的输出为：

ω i = P 0 i + k w i (ω 0 − ω i) − P e i (J i s + D i) ω 0 + ω 0 + Δ P 0 i k w i

(38)

MPC-VSG控制流程如图6所示。所提出的方法可以根据当前时刻状态，求解考虑约束的优化目标函数来预测有功额定功率增量需求。

4　仿真分析

收起

为验证本文所提MPC-VSG并联控制策略的有效性，更好地模拟真实的电网物理特性，基于MATLAB/Simulink搭建VSG双机并联系统结构的多域物理仿真模型。系统各参数如表1所示。

分析不同转动惯量下并联系统对频率动态变化和功率振荡的响应。首先采用4组不同转动惯量进行仿真验证，结果如图7、表2所示。

由图7可以看出，随着转动惯量水平的提高，输出功率逐渐出现振荡，有不同程度的超调量。由表2可以看出，当转动惯量水平逐渐提高时，系统输出功率的超调量逐渐增大、调节时间也变长，输出功率的动态响应变差，并且频率的动态特性也逐渐变差，表明转动惯量越小越有利于抑制功率的振荡并改善频率的动态特性。但转动惯量小容易导致负载阶跃情况下频率跌落较大，在弱电网下需要一定的转动惯量进行支撑，所以对惯量的选取要综合功率振荡和惯量支撑两方面因素进行考虑。

为了模拟同步机的特性，考虑阻尼系数对频率稳态的影响，采用4组阻尼系数进行仿真验证，结果如图8所示。

由图8可知，当系统零阻尼或者低阻尼时，对于PCC频率的稳态响应较差，较小的阻尼系数导致惯量响应阶段频率造成较大的跌落，同时频率的稳态偏差也较大，不利于系统的稳定运行和抗干扰能力，所以应尽可能增大阻尼系数。

为了验证负载变化时本文策略对微电网系统的频率动态性能的效果，在t=2 s时公共负载阶跃50 kW。本文选取的转动惯量J₁=3、J₂=2，阻尼系数D₁=30、D₂=20。采用单机大容量VSG、传统VSG双机并联和MPC双机并联协调控制3种模式进行仿真，负载变化下PCC的频率变化与功率输出情况如图9、图10所示。

由图9可以看出，当公共负载阶跃50 kW时，PCC的频率波动分别为0.43、0.34、0.32 Hz，MPC-VSG协调控制下频率波动的动态特性得到了改善，并联系统的频率稳定性增强。

同时，由图10可以看出：传统VSG双机并联输出功率存在超调量，而本文所提的控制策略可以很好地改善输出功率的动态响应，不存在超调量；单机大容量VSG控制下的变流器输出功率虽然可以很好地适应负载变化，但由于转动惯量水平不足，负载阶跃导致频率急剧下降，超出标准电网的频率范围，容易造成系统频率偏差太大从而引起电网失稳。

通过建立双机并联的状态空间耦合模型进行模型预测控制，得到最佳输入额定功率补偿量（图11）。通过调节控制输入量权重，缩小2台VSG的输出功率差额，使功率分配由传统控制下的1.0:1.5变为1:1.2，避免由于线路阻抗等因素造成的固定比例分配功率导致的某一台VSG输出功率过大。

将本文所提控制策略与传统VSG并联进行对比，结果如图12所示。由图12可以看出，本文所提的MPC-VSG并联协同策略在负载阶跃的暂态变化恢复期间表现出更好的动态特性，使角频率差响应更迅速，比传统的VSG并联控制角频率差的恢复时间缩短了0.2 s。

由于实际控制时会存在通信延时，所以为了更好地模拟实际控制策略在通信延时下对系统的影响，在MPC控制器的输出侧加入延时环节，对VSG1施加5 ms输入延时，对VSG2施加10 ms输入延时，结果如图13所示。由图13可以看出，在通信延时下，相较于传统控制，本文控制策略依然可以使并联系统的角频率差具有很好的动态变化，缩短了系统的暂态响应时间，具有很好的鲁棒性。

5　结论

收起

针对VSG并联系统暂态过程中负载波动引起的PCC频率动态变化，提出了一种基于MPC-VSG并联协同控制方法，实现对PCC频率的主动支撑。通过仿真对比分析，得出以下结论：

1）采用MPC-VSG并联控制方法能够为VSG并联系统在负载扰动下提供PCC频率支撑，建立VSG双机并联的状态空间模型，预测每个VSG的最佳输出功率，使PCC的频率支撑效果优于传统VSG并联系统，同时对于VSG并联系统变流器输出功率固定比例导致的单一变流器出力过大或过小问题进行了很好的比例优化。

2）与传统的VSG并联控制策略相比，所提出的MPC-VSG并联控制方法在缩短系统暂态响应时间方面表现出更好的动态特性，提高了系统在暂态下的鲁棒性。

基金

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北京市科技新星计划(Z211100002121081)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

［1］

张子扬, 张宁, 杜尔顺, 等. 双高电力系统频率安全问题评述及其应对措施[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(1): 1-24.

ZHANG

Ziyang

, ZHANG

Ning

, DU

Ershun

, et al. Review and countermeasures on frequency security issues of power systems with high shares of renewables and power electronics[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(1): 1-24.

［2］

赵恩盛, 韩杨, 周思宇, 等. 微电网惯量与阻尼模拟技术综述及展望[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(4): 1413-1427.

ZHAO

En’sheng

, HAN

Yang

, ZHOU

Siyu

, et al. Review and prospect of inertia and damping simulation technologies of microgrids[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(4): 1413-1427.

［3］

王一振, 邱逢良, 雷鸣, 等. 含大容量新能源接入的柔性直流背靠背分区互联系统频率支撑策略研究[J]. 电网技术, 2023, 47(3): 959-968.

WANG

Yizhen

, QIU

Fengliang

, LEI

Ming

, et al. Frequency support strategy for VSC-BTB based DC segmented system with large capacity renewable energy integration[J]. Power System Technology, 2023, 47(3): 959-968.

［4］

许诘翊, 刘威, 刘树, 等. 电力系统变流器构网控制技术的现状与发展趋势[J]. 电网技术, 2022, 46(9): 3586-3594.

Jieyi

, LIU

Wei

, LIU

Shu

, et al. Current state and development trends of power system converter grid-forming control technology[J]. Power System Technology, 2022, 46(9): 3586-3594.

［5］

耿华, 何长军, 刘浴霜, 等. 新能源电力系统的暂态同步稳定研究综述[J]. 高电压技术, 2022, 48(9): 3367-3383.

GENG

Hua

, HE

Changjun

, LIU

Yushuang

, et al. Overview on transient synchronization stability of renewable-rich power systems[J]. High Voltage Engineering, 2022, 48(9): 3367-3383.

［6］

吕志鹏, 盛万兴, 钟庆昌, 等. 虚拟同步发电机及其在微电网中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(16): 2591-2603.

LYU

Zhipeng

, SHENG

Wanxing

, ZHONG

Qingchang

, et al. Virtual synchronous generator and its applications in micro-grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(16): 2591-2603.

［7］

曹炜, 钦焕乘, 陆建忠, 等. 新型电力系统下虚拟同步机的定位和应用前景展望[J]. 电力系统自动化, 2023, 47(4): 190-207.

CAO

Wei

, QIN

Huancheng

, LU

Jianzhong

, et al. Orientation and application prospect of virtual synchronous generator in new power system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2023, 47(4): 190-207.

［8］

, SUN

, LIU

, et al. Power oscillation suppression in multi-VSG grid with adaptive virtual inertia[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2022, 135: 107472.

［9］

宋琼, 张辉, 孙凯, 等. 多微源独立微网中虚拟同步发电机的改进型转动惯量自适应控制[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(2): 412-423.

SONG

Qiong

, ZHANG

Hui

, SUN

Kai

, et al. Improved adaptive control of inertia for virtual synchronous generators in islanding micro-grid with multiple distributed generation units[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37(2): 412-423.

［10］

任碧莹, 邱姣姣, 刘欢, 等. 基于虚拟同步发电机双机并联系统的参数自调节优化控制策略[J]. 电工技术学报, 2019, 34(1): 128-138.

REN

Biying

, QIU

Jiaojiao

, LIU

Huan

, et al. Optimization control strategy of self-adjusting parameter based on dual-parallel virtual synchronous generators[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(1): 128-138.

［11］

WANG

, CHEN

, LI

, et al. Active power oscillation suppression based on decentralized transient damping control for parallel virtual synchronous generators[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2023, 14(1): 2582-2592.

［12］

CHEN

, ZHOU

, BLAABJERG

. Active power oscillation damping based on acceleration control in paralleled virtual synchronous generators system[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2021, 36(8): 9501-9510.

［13］

, CHAUDHARY

S K

, TINAJERO

G D A

, et al. Active damping for dynamic improvement of multiple grid-tied virtual synchronous generators[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024, 71(4): 3673-3683.

［14］

, SUN

, LI

, et al. Power oscillation suppression of multi-vsg grid via decentralized mutual damping control[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, 69(10): 10202-10214.

［15］

LIU

, MIURA

, BEVRANI

, et al. Enhanced virtual synchronous generator control for parallel inverters in microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 8(5): 2268-2277.

［16］

SHUAI

, HUANG

, SHEN

, et al. Active power oscillation and suppression techniques between two parallel synchronverters during load fluctuations[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2019, 35(4): 4127-4142.

［17］

HIRASE

, ABE

, SUGIMOTO

, et al. A novel control approach for virtual synchronous generators to suppress frequency and voltage fluctuations in microgrids[J]. Applied Energy, 2017, 210: 699-710.

［18］

涂春鸣, 谢伟杰, 肖凡, 等. 多虚拟同步发电机并联系统控制参数对稳定性的影响分析[J]. 电力系统自动化, 2020, 44(15): 77-86.

Chunming

, XIE

Weijie

, XIAO

Fan

, et al. Influence analysis of control parameters of parallel system with multiple virtual synchronous generators on stability[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(15): 77-86.

［19］

付媛, 张保泽, 张祥宇, 等. 虚拟同步耦合下储能的频率支撑与功率振荡多目标协调控制[J/OL]. 电力自动化设备, 1-14[2024-07-29]. https://doi.org/10.16081/j.epae.202310001.

Yuan

, ZHANG

Baoze

, ZHANG

Xiangyu

, et al. Multi objective coordinated control of frequency support and power oscillation for energy storage under virtual synchronous coupling[J/OL]. Electric Power Automation Equipment, 1-14[2024-07-29]. https://doi.org/10.16081/j.epae.202310001.

［20］

兰征, 吴方礽, 余雪萍, 等. 含异构微源孤岛微电网暂态失稳分析与稳定策略研究[J]. 电网技术, 2023, 47(11): 4585-4599.

LAN

Zheng

, WU

Fangreng

, YU

Xueping

, et al. Study on transient instability and stability strategy for islanded microgrid with heterogeneous micro-source[J]. Power System Technology, 2023, 47(11): 4585-4599.

［21］

孙佳航, 王小华, 黄景光, 等. 基于MPC-VSG的孤岛微电网频率和电压动态稳定控制策略[J]. 中国电力, 2023, 56(6): 51-60.

SUN

Jiahang

, WANG

Xiaohua

, HUANG

Jingguang

, et al. MPC-VSG based control strategy for dynamic stability of frequency an voltage in islanded microgrid[J]. Electric Power, 2023, 56(6): 51-60.

［22］

李帅虎, 向丽珍, 向振宇, 等. 用于改善VSG频率响应的模型预测控制方法[J]. 高电压技术, 2021, 47(8): 2856-2864.

Shuaihu

, XIANG

Lizhen

, XIANG

Zhenyu

, et al. MPC control method for improving VSG frequency response[J]. High Voltage Engineering, 2021, 47(8): 2856-2864.

［23］

LONG

, LIAO

, CHONG

, et al. MPC-controlled virtual synchronous generator to enhance frequency and voltage dynamic performance in islanded microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(2): 953-964.

［24］

LONG

, LIAO

, CHONG

, et al. Enhancement of frequency regulation in AC microgrid: a fuzzy-MPC controlled virtual synchronous generator[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(4): 3138-3149.

2024年第53卷第8期

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doi: 10.19666/j.rlfd.202403038

接收时间：2024-03-20
首发时间：2026-01-07
出版时间：2024-08-25

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收稿日期：2024-03-20

基金

Beijing Nova Program(Z211100002121081)

北京市科技新星计划(Z211100002121081)

作者信息

^1.北京未来电化学储能系统集成技术创新中心（北方工业大学），北京　100144

^2.中国电力科学研究院有限公司，北京　100192

^3.中铁二十二局集团电气化工程有限公司，北京　100043

通讯作者:

马速良（1988），男，博士，助理研究员，主要研究方向为大规模储能技术与安全应用，msl13811581885@ncut.edu.cn。

参考文献

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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