双馈风电机组虚拟惯量控制对系统小干扰稳定性的影响

含虚拟惯量控制的双馈风电机组与电力系统的动力学特性存在耦合关系,而锁相环的跟踪能力将直接影响虚拟惯量的控制输入量,因此,考虑虚拟惯量控制的双馈风电机组在锁相环作用下,对系统小干扰稳定性的影响成为亟需解决的问题。首先,计及双馈风电机组的转子电压、锁相环、虚拟惯量控制、转子侧变频器、风电机组机械部分等暂态特性,建立了考虑锁相环与虚拟惯量控制的双馈风电机组并网的互联系统小干扰模型。在此基础上,考虑到锁相环与虚拟惯量控制均会影响同步发电机振荡模态,采用解析的方法从机理上揭示了二者共同作用下系统的小干扰稳定性,即对于含虚拟惯量控制的双馈风电机组,锁相环主要通过影响虚拟惯量对系统的参与程度进而影响系统阻尼:锁相环比例—积分(PI)参数越小,虚拟惯量控制状态变量对区间振荡模态的参与因子越小,机电振荡模态阻尼比越大,这与不含虚拟惯量控制的双馈风电机组中锁相环对系统阻尼特性的影响相反。仿真结果验证了所建模型的合理性与分析结果的正确性。     

考虑风速随机特征的多工况电力系统稳定性分析

提出一种考虑风速随机特征的多工况电力系统稳定性分析方法。利用参数Weibull模型对短时间内条件风速趋势进行拟合预测,并将风速区间化,计算各区间的条件特征风速概率密度矩阵,再根据条件特征风速确定系统的运行工况。在此基础上,建立考虑风速随机特征的连续Markov多工况电力系统模型及其Lyapunov泛函,并在该泛函的弱无穷小算子中运用Dynkin引理,推导满足干扰衰减度γ的鲁棒随机稳定性的线性矩阵不等式(LMI),并将其转化为可行性问题,以判断系统是否稳定。IEEE 4机11节点系统和16机68节点系统时域仿真结果表明,所提方法无需获取系统运行轨迹即可对多工况电力系统进行稳定性判别,与传统时域仿真法相比,降低了计算量,提高了判别效率。     

基于改进自由权矩阵与广义特征值的时滞稳定 上限计算方法研究

提出了一种利用改进自由权矩阵与广义特征值(Generalized Eigenvalue Problem,GEVP)判定系统时滞稳定上限的方法。首先构造一类新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并求解该泛函沿系统的导函数。然后,在导函数中加入必要的松散项以降低该方法保守性。在此基础上,利用gevp求解系统的时滞稳定上限。IEEE 4机11节点系统和16机68节点系统时域仿真结果验证了该方法能够有效求解电力系统所能承受的最大时滞。     

基于时变状态矩阵的故障系统稳定性分析

针对能量函数法无法分析系统的时变状态矩阵与稳定性之间的关系,提出一种基于时变状态矩阵的故障电力系统稳定性分析方法。首先,通过系统在故障消失点的状态及运行方式,逐步计算系统在故障后各运行点的状态及状态矩阵。然后求取差分方程的解,并根据时变系统稳定性判据,判定故障后系统能否渐进稳定。最后,2机系统和16机系统仿真算例表明,该方法能够准确判断系统在不同故障位置及故障持续时间等情况下系统的稳定性。     

浅谈智能电网的发展现状及前景

近年来,随着科技的进步,电网的负荷快速增长,区域电网的互联逐步形成。加之全球环境恶化、传统能源紧缺和新能源并网困难等一系列问题的出现,现有电网的安全稳定运行受到很大影响,“智能电网”这一概念被人们提出。本文介绍了坚强智能电网的内涵与特点,并立足于智能电网的发展现状简要分析了智能电网的发展前景。     

基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略

针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上,利用Schur补引理,考虑系统各子工况下稳态方差约束,推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI),并将该LMI转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后,利用随机梯度法辨识系统工况,确定各子控制器加权系数,构造自适应控制策略。时域仿真表明,该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。