微电网动态稳定性研究述评-第3页-北极星储能网

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3微电网动态稳定分析方法

动态稳定性分析在多机电力系统中已经有一段较长的历史，尤其是用于分析和预防大规模互联电网的低频振荡现象的发生[45]。微电网动态稳定性分析主要用于预测参数发生改变时系统的动态行为，为控制参数的选择、微电网系统配置、运行控制策略的制定等提供理论依据和参考。

与传统多机电力系统相比，微电网惯性缺失、动态时间尺度更宽，传统小干扰动态稳定性分析方法能否适用于电力电子变换器主导的微电网中?需要针对微电网特殊的对象进行哪些修正?传统方法是否能够准确预测微电网系统的不同频率范围、不同时间尺度内的动态?这些都亟待深入研究。

3.1特征值分析法（节略）

微电网工程应用中不仅需要判断系统是否稳定，而且还希望知道微电网系统在小扰动下的系统过渡过程相关特征。对于主要存在的振荡性过渡过程，感兴趣的特征主要包括：振荡频率、模态阻尼、相应振荡在系统中的分布（即反映各个状态量中振荡的幅值和相对相位）、振荡引起的原因、状态变量对振荡的贡献等等，这些信息可为微电网全局和本地控制策略的最佳整定提供依据[46]。

此外，稳定裕度的计算也是重要的分析内容。由于特征根分析法能够提供系统动态稳定的大量重要信息，因此成为微电网小干扰稳定性分析最有效的方法之一[22]。特征根分析方法和时域仿真法相结合，可以使微电网系统在线性化模型下设计的控制策略进一步在大扰动工况和非线性系统模型下进行时域仿真校验，这是目前微电网系统中控制策略设计和校验的科学方法与思路。图4给出了多源共存微电网小干扰动态稳定计算的特征值分析法过程。

图4微电网小干扰动态稳定特征值分析法

3.2辨识方法

广域测量系统（Wide-AreaMeasurementSystem,WAMS）的出现促进了辨识方法在电力系统小干扰稳定分析的应用。辨识方法能够避免求解微电网特征值，无需事先知道微电网系统的结构和详细参数。微电网规模较小的特点，实时全局信息获取的便捷性将使系统辨识方法成为研究微电网稳定性的有力工具。常见的辨识方法包括Prony方法、MatrixPencil方法、Hilbert-Huang变换和预测误差法等。

其中，Prony方法通过指数函数的线性组合来拟合原始采样数据，对测量得到的微电网状态量进行在线辨识，以获取微电网系统的结构参数、平衡点信息和主要的振荡模态。与特征值分析法相比，Prony方法是模态辨识的时域方法，能提供全面的系统信息，但不需要求解微电网系统的特征值[47]。然而，由于该方法对噪声敏感，可能在测量和辨识过程中产生错误的模式。虽然改进的迭代Prony算法能够一定程度上避免噪声的影响，但迭代算法也大幅度提高了计算复杂度。

Hilbert-Huang变换法能够提取系统瞬时模态信息，但是其端点效应问题的抑制需要进一步研究[48]。MatrixPencil方法能够有力解决计算复杂度和噪声敏感性，然而其阈值的选择受原始采样数据规模和噪声强度的影响，目前该技术仍有待一般化以提供理论指导[49]。

3.3频域分析法

奈奎斯特阻抗稳定性判据是频域分析法的代表性方法[50]。该准则应用时首先将所有子系统模型整合成全系统模型，然后在任意点将该模型分成负荷子系统和源子系统。在此基础上，通过分析全频段内负荷输入阻抗Zl和源输出阻抗Zs的匹配以判别系统稳定性。由于奈奎斯特稳定准则应用的直观性，吸引了较多的研究。奈奎斯特判据最初只适用于单输入单输出系统、直流系统以及源变换器为电压源的级联系统[50]。

19世纪70年代，MacFarlane将本身用于标量传递函数的奈奎斯特稳定型理论扩展成可用于矩阵传递函数的通用型奈奎斯特判据[51]。文献[52]采用近似阻抗模型将多输入多输出交互动态问题转换成单输入单输出问题，从而使传统奈奎斯特判据得以应用。文献[50]建立了适用于多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output,MIMO）系统的通用型奈奎斯特判据，并应用于交流配电网系统。目前，导纳比奈奎斯特判据已应用到逆变器型微电网和混合AC-DC微电网的小干扰稳定分析中[53]。

然而，阻抗判据的稳定性结果高度依赖于系统中分为负荷和源子系统的界面。同时，提供的判据暗中假设潮流只是单向的，这使得不能直接应用在负荷侧中存在DGs的场合[54]。再者，奈奎斯特判据在微电网场合分析方法的有效性仍需用特征根分析方法、实际微电网中阻抗测量进行验证。

3.4奇异摄动法

当微电网中微源和负荷的数量较多时，特征根计算方法存在耗费计算资源的劣势。为此，对微电网小干扰模型的降阶分析凸显其优势和需求。微电网降阶分析的适用性问题主要来源于其低惯量特性，在降阶分析时需要保留哪些状态变量方可在降阶模型中仍能准确捕捉微电网动态，值得进一步深入研究。

目前奇异摄动法已开始被应用到微电网系统的降阶分析中，它可有效解决微电网双时间尺度降阶问题[55]。文献[56]在多源微电网降阶模型中忽略了同步发电机定子磁链暂态。文献[57]假设忽略逆变器中间电压环、内环电流环以及功率网络动态。

由于描述微电网的动态模型存在双时间尺度行为，其中快动态需要小时间步长，而慢动态需要较长的仿真时间。快动态包括与转动惯量、电感电容等状态变量。包含快动态将增加系统模型的阶数。而忽略小参数则不能确保准确的稳定性分析结果。

3.5动态相量法

需要指出，在传统互联电网系统稳定性分析中，忽略同步发电机定子动态和输电网络暂态是合适的[43]。然而，在快动态主导的系统中，如低惯量小容量电力电子变换器主导的微电网中，此降阶分析可能导致不可信的分析结果。

动态相量模型是一种广义的动态平均模型，基于傅里叶级数（FourierSerie,FS）理论基础，是一种能在较高精度范围内近似时域模型的建模方法。而动态相量模型用于预测系统动态稳定性兼具准确性和简洁性，作为一种有效的建模手段，动态相量法已广泛用于次同步谐振，可控串联补偿装置和柔性交流输电系统分析中。

文献[58]基于动态相量法建立了考虑网络电路元件动态的逆变器型微电网模型，该研究显示，与降阶小干扰稳定模型相比，提出的微电网系统动态相量模型能够准确预测系统稳定裕度，同时有效降低计算负担。

此外，在用户侧单相-三相混合系统中，常规动态分析方法由于不平衡系统中负序分量产生的周期性时变状态变量而不能有效应用[59]。而动态相量法作为平均化技术，能够将周期性时变状态变量转换为直流状态变量，有效计及单/三相系统不平衡条件，因此具有重要的应用前景。

基于上述分析和评述，表2归纳了微电网各种动态稳定分析方法潜在的优势和劣势。

表2微电网各种动态稳定分析方法潜在的优势和劣势

原标题：微电网动态稳定性研究述评

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