风电采用MGP并网的小干扰建模和阻尼特性

卫思明,黄永章

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 102206)

风电采用MGP并网的小干扰建模和阻尼特性

卫思明,黄永章

(新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 102206)

针对高比例新能源给电网带来的低惯量和弱阻尼问题,提出新能源同步机的并网方式,即新能源驱动同步电动机—同步发电机(MGP)后并网。详细阐述了MGP的小干扰建模方法。首先,分析MGP的功角关系并考虑励磁系统动态,建立包含自动电压调节器和电力系统稳定器的小干扰模型,指出MGP存在阻尼转矩叠加效应。然后,考虑双馈风机状态变量,建立其与MGP对接的完整的小干扰状态方程。在此基础上,推导了基于K系数的动态特性和转矩分量表示法,揭示MGP的阻尼转矩叠加效应的本质是双励磁耦合特性。最后,基于模型建立单机无穷大算例,对比了MGP和传统机组的小干扰稳定特性;在双馈风机采用传统和MGP两种并网方式下,研究了双励磁耦合特性对风机主导的振荡模态的影响。结果表明,提出的小干扰建模方法可以准确反映MGP系统的双励磁耦合特性,该特性能够有效提升阻尼转矩分量和改善系统振荡模态。

高比例新能源;同步电动机—同步发电机;小干扰建模;阻尼特性

0 引言

新能源以高比例接入电网给系统稳定性带来巨大挑战,其中最受关注的是惯性和阻尼问题。众所周知,同步发电机(SG)的转动惯量和励磁系统可分别提供惯性响应和阻尼控制,能够有效维持频率和小干扰稳定[1]。而以变速风机和光伏为代表的新能源由于自身结构、波动性和运行控制策略等方面的特点,导致惯性和阻尼比较欠缺,这在接入比例较高时尤为突出。

国内外围绕该问题开展了大量研究。文献[2-4]提出虚拟同步机技术,在换流器控制环节引入同步机的方程,使其能够模拟同步机的惯性、阻尼和调压等特性,对风机来说主要是利用转子动能,对光伏来说主要是利用储能环节中的能量。但虚拟同步机本质上是电力电子装置,无法真正像同步机一样具有高短路电流支撑能力和强电压控制能力[5-6],为提供充足的惯性能量而额外配置的储能环节也提高了成本;文献[7-10]基于相似的思路提出风机的一次调频和多端直流系统参与惯性响应的控制策略;文献[11-12]研究了在各类风机中引入附加阻尼控制器,使风机的功率输出中包含与转速成比例的分量来增加阻尼,本质上仍是通过改变风机转速为系统提供阻尼转矩。

可以看出,不管是虚拟同步技术还是附加阻尼控制,本质都是通过新能源与电网的能量交互实现的。但新能源换流器不仅受到自身运行条件(如最大功率追踪)和暂态过流能力、短路容量等方面的制约,其与系统潮流的动态交互也具有很强的不确定性,如文献[13-15]指出虚拟惯量控制在某些工况下对小干扰稳定产生不利影响,文献[16-18]指出风机类型、控制策略、渗透率和运行区域等诸多因素都会对稳定性造成不同程度的影响。上述原因使新能源往往难以提供可靠的惯性响应和阻尼转矩以维持电网稳定运行。

综合来看,以上解决方案都在一定程度将同步机的运动方程、惯性响应、下垂特性和阻尼控制等思想借鉴到换流器的控制中。可见,虽然电网的电力电子化程度越来越高,但传统同步机的相关理论仍发挥着重要作用,同步机的一些优势也是换流器不具备的。未来的高比例新能源电网是否一定要抛弃同步机、如何利用同步机提升电网可靠性是值得探索的。

因此,也有诸多方案尝试采用真正的电机系统解决新能源电网稳定问题,如调相机和电动机—发电机系统。调相机不仅能够进行无功补偿,还能提供短路容量和转动惯量,文献[19-20]考察了其对频率响应和短路比的提升作用;电动机—发电机系统将两台电机同轴连接,在电网发展早期已有应用[21-25],所采用的电机类型包括同步、异步和直流电机,主要用于能量变换。近年来随着新能源的发展,电动机—发电机系统由于转动惯量、过载能力和电气隔离等方面的优势在提升电网稳定性的场合中得到应用。文献[21-22]研究了同步型电动机—发电机系统的结构特点、运行方式和并联运行的励磁控制等问题;文献[23-25]采用异步型电动机—发电机系统,研究了改善系统动态过程的控制策略,为含高比例新能源的微网提供转动惯量和频率支撑;文献[26]将各类新能源汇聚到直流母线上,再通过直流电动机和同步发电机构成的系统并网,研究了其对谐波、电压和频率的改善作用。

鉴于同步机的诸多优势,本文提出由同步电动机(SM)和同步发电机构成的新能源同步机系统实现风电并网的方案。在前期工作的基础上,详细阐述了新能源同步机的小干扰建模方法,通过理论推导揭示能反映其阻尼特性的双励磁耦合机理,最后用算例验证了小干扰模型的有效性,对比研究了双励磁耦合特性对阻尼转矩的提升作用和对风机主导的振荡模态的影响。

1 新能源同步机

新能源(以风电为例)采用同步电动机—同步发电机(MGP)实现并网的结构如图1(a)所示,多台风机作为一个单元,发出的电能经汇聚和升压等环节后驱动同步电动机,同步电动机作为原动机,带动同步发电机发电和并网。图中:AVR表示自动电压调节器;PSS表示电力系统稳定器。

图1(a)中,MGP环节的能量传输形式是从电能(电动机电磁转矩TeM)到机械能(轴系机械转矩Tm)再到电能(发电机电磁转矩TeG),而传统火电机组是从化学能到机械能再到电能,这个主要的区别使MGP在运行效率上具有优势:由于锅炉中煤燃烧的不稳定性,传统火力发电机组在低于50%额定功率运行时的效率将大幅降低,MGP系统只包含两台同步机,根据效率实测曲线,即使大幅度降额运行也不会使效率过多地偏离额定运行点,这对应于风机单元出力较低时的工况;而当MGP额定运行,即对应风机单元出力较高时,该环节的运行效率可以达到96%甚至更高,以200 MW大型同步发电机为例,占比最高的机械损耗为1 332 kW,占0.67%,总损耗为3 404 kW,占1.7%[27]。因此,MGP并网方式相当于在新能源和大电网之间加入两台同步机环节,就这个环节本身的效率而言,MGP系统运行时不会过多地增加总的电能损耗。

图1 MGP及其构成的高比例新能源电网形态Fig.1 MGP system and a grid configuration with high penetration of renewable energy

基于MGP并网方式构建的高比例新能源电网的一种可能形态如图1(b)所示,一部分新能源通过MGP系统并网,另一部分仍采用传统方式并网,协调两种并网方式的容量配比以实现最优稳定运行特性。这时,电网呈现出以同步机为核心的形态,同步机的转动惯量和短路电流支撑能力弥补了新能源的不足,励磁控制系统能够改善电网动态特性;经济性方面,大容量同步电机易于制造,同容量下,同步机的成本远低于储能系统,退役的火电机组可以用于MGP系统,避免了再次投资。MGP系统的这些优势为提升高比例新能源电网稳定性提供了一种可能的解决方案。

2 考虑励磁系统动态的MGP系统小干扰建模方法

2.1 MGP系统的功角关系

功角关系是同步机建模、控制和运行的基础。MGP系统中的两台同步机在机械上通过转轴实现连接,反映到电气上表现为两机空载电势EM′和EG′的同时、同向和同速旋转,如图2(a)所示。将电动机和发电机两侧的母线电压UBM和UBG作为测量功角的参考量,忽略转子位置偏差,功角δM和δG满足如下关系:

δM+δG=δMG

(1)

式中:δMG为两机功角之和。

图2 MGP功角关系及其单机无穷大系统Fig.2 Rotor angle relation of MGP and its single machine infinite bus system

一方面,在图2中规定的功角参考方式下,已开展的研究工作提出了基于源网相位差的有功功率控制策略[28],在这种控制模式下,源网相位差与δMG相等,δMG作为控制参数随有功功率的变化而变化,如图2(a)所示;另一方面,功角变化导致有功功率变化的本质是引起了磁通的变化,从而造成了气隙电磁转矩的变化,反之亦然,式(1)中的功角耦合关系使MGP这一特殊的双同步机系统有别于单同步机,每个功角的变化都会通过转轴对另一个功角产生影响,进而影响两台电机的磁场特性。综上,为了便于讨论控制参数对小干扰稳定的影响并体现功角耦合关系,本文在进行小干扰建模时选取δMG作为状态变量。

2.2 考虑励磁系统动态的MGP小干扰模型

新能源(以双馈风机为例)与MGP构成的单机无穷大系统如图2(b)所示。MGP稳定运行时,两台同步机同轴连接,不考虑扭振等特殊工况时,各自的机械转矩是相等的,体现为转速相同;两台同步机的容量和转子结构相同,体现为两者的惯性常数相等,因此,电动机和发电机的运动方程可分别表示为:

(2)

(3)

式中:D为微分算子d/dt;Δωr为转速偏差;ω0为基准转子电气速度;H′为MGP中单台同步机的惯性常数;KDM和KDG分别为电动机和发电机的阻尼系数。

将式(2)和式(3)中转速的微分方程相加并线性化,得到以Δωr和ΔδG为状态变量的状态方程为:

(4)

从式(4)可以直观地看出,MGP的阻尼转矩分量由两机各自的阻尼转矩分量叠加而成,叠加效应的必然结果是整体的阻尼水平高于单台同步机。

为了将式(4)中的状态变量ΔδG替换为ΔδMG,还需利用MGP系统的功率平衡关系,在采用标幺值的稳定性分析中,假设转速变化对电压没有明显的影响(ωr=ω0),则电磁转矩等于电磁功率,即

TeM-TeG=pmloss

(5)

式中:pmloss为MGP系统中间轴系环节的损耗。

可认为pmloss在受到小扰动时是恒定的,因此,对式(1)和式(5)线性化可得到:

(6)

考虑励磁系统动态时,式(6)中的两个电磁转矩可写成如下形式:

(7)

式中:具有不同下标的系数K表示与电机参数和磁链初始条件有关的常数,下同。

联立式(6)和式(7)可求得:

(8)

可以看出,考虑励磁后,δM和δG与两机的励磁磁链ψfdM和ψfdG都建立了联系,这反映了MGP中每台电机的磁场变化都会影响另一台电机的功角,从而影响另一台电机的磁场。

将式(7)和式(8)代入式(4)中可将δMG的微分方程表示为:

(9)

可以看出,式(9)中包含DΔψfdM和DΔψfdG两项,而ΔψfdM和ΔψfdG也是状态变量,表示两机励磁磁场动态的影响,对应的微分方程如式(10)所示,为简化推导过程,以下均采用线性化后的方程:

(10)

式中:EfdM和EfdG分别为两机励磁电压;ifdM和ifdG分别为两机励磁电流;具有不同下标的系数A表示与电机参数有关的常数,下同。

式(10)中的励磁电流可表示为:

(11)

式中:具有不同下标的系数F表示与电机参数有关的常数。

利用式(8)将式(11)中的ΔδM和ΔδG替换为ΔδMG,再代入式(10)中可得到包含ΔEfdM和ΔEfdG的励磁磁链方程。考虑AVR和PSS后,需将ΔEfdM和ΔEfdG用状态变量表示,下面以附录A所示的简单励磁系统为例进行推导。

首先仅考虑AVR,ΔEfdM和ΔEfdG可表示为:

(12)

式中:KAM和KAG为各自的励磁机增益。

将式(12)代入式(10)中即可将励磁磁链的微分方程用全部状态变量来表示,把求得的DΔψfdM和DΔψfdG两项代入式(9),可得到完整的功角微分方程。

另外,对于附录A中的励磁系统,还需要增加两个分别属于电动机和发电机的微分方程:

(13)

式中:具有不同下标的Δv表示与电机参数有关的电压传感器输出变化量,下同;ΔEtM和ΔEtG为端电压变化量;具有不同下标的T表示与电机参数有关的时间常数,下同。

结合网络方程,式(13)中的端电压可表示为:

(14)

式中:具有不同下标的系数B表示与电机参数有关的常数,下同。

用式(8)替换掉式(14)中的ΔδM和ΔδG,并代入式(13),即可得到用所有状态变量表示的微分方程。

综上,考虑含AVR的励磁系统后,状态矩阵变为六阶,如式(15)所示,矩阵中系数的详细表达式见附录B。

(15)

从上述建模过程可以看出,描述功角和磁链关系的式(8)是推导所有微分方程的基础;ΔδMG的微分方程是MGP和传统发电机建模时最主要的区别:对于传统发电机的任意高阶模型,状态矩阵第2行除了a21以外的元素均为0,而式(15)中第2行元素都不为0,说明ΔδMG与每个状态变量都产生耦合。

造成这个现象的原因可通过式(6)和式(7)来解释。式(6)中的电磁转矩平衡方程代表了两台同步机在机械上的耦合,而式(7)中每台同步机的电磁转矩都与各自磁场变化和功角变化相关,式(6)中的δMG包含了两个功角的信息,因此δMG必然与两机的磁场都产生耦合。从广义上讲,凡是能引起磁场变化的状态变量,都将与δMG耦合,这体现在状态矩阵上就是第2行元素均不为0。

因此,MGP作为一个整体,采用δMG作为状态变量能够描述两台同步机的电磁耦合关系,而用δM或δG作为状态变量则会造成电磁耦合信息的缺失。本文将这种关系称为“双励磁耦合特性”。

此外从式(15)还可以看出,对于含励磁系统的MGP小干扰模型,电动机和发电机的状态变量总是成对出现的,这导致在电机模型的阶数相同时,MGP的状态矩阵总是比单台同步机的状态矩阵多出两阶。

根据以上建模思路,为了加入双机的PSS,需要增加4个微分方程,这里仅以同步电动机为例阐述建模方法,微分方程如下:

(16)

(17)

式中:KSTABM为PSS增益。

将式(4)中的转速方程代入式(16)中,再将式(16)代入式(17)中消去DΔv2M,即可将式(16)和式(17)用全部状态变量表示。

此外,考虑PSS后的励磁电压可表示为:

ΔEfdM=KAM(ΔvsM-Δv1M)

(18)

将式(18)代入式(9)和式(10)中对功角和励磁磁链的微分方程进行修正,即可得到考虑PSS的状态方程:

(19)

2.3 考虑双馈风机状态变量的小干扰模型

以上建立了以MGP的运行控制参数为状态变量、TeM为输入变量的状态方程。在图2(b)所示的系统中,双馈风机连接MGP这一环节整体作为一台单机接入无穷大母线,必须考虑风机自身的运行控制参数对小干扰稳定的影响。因此,本节对式(19)进行扩充和修正以包含风机所有状态变量。

风机通过MGP并网后的输出功率即为MGP系统电动机侧的输入功率,满足转矩平衡关系:

TeDFIG=TeM

(20)

式中:TeDFIG为风机输出电磁转矩。

类似的,双馈风机的定子电流与换流器网侧电流之和即为MGP系统电动机的定子电流,在统一的参考坐标下满足:

(21)

式中:ids和iqs分别为风机定子dq轴电流;idg和iqg分别为换流器网侧dq轴电流;idM和iqM分别为同步电动机定子dq轴电流。

通常将双馈风机小干扰模型用下式描述,矩阵元素详见附录D。

DxDFIG=ADFIGxDFIG+BDFIGuDFIG

(22)

对于MGP中的同步电动机来说,用扰动值表示的定子电流具有如下形式[1]:

(23)

式中:系数m1,m2,n1,n2为与电动机初始条件和电气参数有关的系数,具体表示见附录D。

仍然利用式(8)消去式(23)中的ΔδM,再联立式(21)和式(23),可将风机状态方程中的输入变量idg和iqg表示为:

(24)

式中:a为修正后的系数矩阵。

从式(24)可以看出,通过联立转矩平衡方程,建立了网侧电流与MGP的功角和磁场状态变量的联系,将式(24)代入式(22)中消去输入变量idg和iqg,从而建立xDFIG与xMGP的关系。

另外,从式(15)和式(19)中可以看出,在MGP的状态方程中,只有Δωr和ΔTeM相关(b11≠0),因此仅需要修正转速方程使其与xDFIG建立联系。对双馈风机来说,线性化的输出电磁转矩可以表示为[29-30]:

ΔTeDFIG=k1ΔEd′+k2ΔEq′+k3Δidr+k4Δiqr

(25)

式中:系数k1,k2,k3,k4为与双馈风机参数有关的系数,具体表示见附录D。

将式(25)与转矩平衡方程式(20)联立,并代入式(19)中消去输入变量ΔTeM,得到修正后的转速微分方程:

(26)

式中:a′为修正后的系数矩阵。

综合上述推导可以得到双馈风机通过MGP并网的状态方程为:

(27)

式中:AMGP为式(19)中的状态矩阵;A12′和A21′为新增加的参数矩阵,详见附录D;AMGP为MGP原有的状态矩阵。

由式(27)可以看出,A12′和A21′的元素都不全为零,这表明了包括MGP的励磁磁场在内的部分状态变量对DFIG产生的影响。

3 MGP系统的动态特性描述和双励磁耦合机理

为揭示双励磁耦合特性的机理,重新定义描述MGP系统动态特性的K系数。首先联立式(7)和式(8)得到发电机输出电磁转矩:

ΔTeG=K1ΔδMG+K2ΔψfdG+K3ΔψfdM

(28)

其中

可以看出,考虑励磁后,电磁转矩同时包含了双机磁场变化的信息,这正是双励磁耦合特性在输出电磁转矩上的最终体现。

对相关方程进行类似的变换,得到图3所示的MGP系统动态特性框图,各K系数表达式见附录E。

图3 MGP动态特性的框图Fig.3 Block diagram of dynamic characteristics for MGP

图3中,双机励磁磁通的变化不仅由ΔδMG的反馈分别通过系数K10和K11引起,每一台同步机的励磁磁通还由另一台同步机分别通过系数K8和K9引起,这种双机励磁耦合特性最终体现在电磁转矩ΔTeG上,与式(28)对应。因此,对于MGP系统,ΔTeG中的同步转矩分量和阻尼转矩分量是由双机励磁共同叠加引起的,这从本质上解释了MGP系统机械耦合背后的励磁耦合关系,双励磁耦合特性的存在将显著提升MGP系统的阻尼转矩。

根据上述K系数表示法,由δMG变化引起的双机磁通变化而造成的气隙转矩变化可以表示为:

(29)

式中:系数L为各个K系数和微分因子s的函数,具体表达式见附录E。

根据式(29)可求出在稳态时,由ΔψfdM和ΔψfdG引起的转矩分量为:

ΔTeG=ΔδMG·

(30)

对于某一振荡模态,转矩分量可以表示为:

ΔTeG|s=a+jb=

(31)

式中:a+jb为该振荡模态对应的特征值。

在小干扰稳定分析中,可用以上各式计算MGP系统输出的电磁转矩分量。

4 算例分析

为验证小干扰模型的有效性和MGP的双励磁耦合特性对风机并网振荡模态的影响,对图2(b)中的单机无穷大系统进行算例分析,系统参数如附录A所示。

4.1 MGP与传统机组的小干扰稳定对比

首先,对式(4)中采用同步机经典模型描述的MGP小干扰模型进行验证。式(4)中的阻尼系数KD表示了所有阻尼转矩分量的效果,为分析MGP的阻尼特性,设置每台发电机和传统机组有相同的阻尼系数,不同工况下的小干扰计算结果如附录A所示。对功角施加5°的扰动,ΔδMG的时间响应如图4(a)所示。

当KDM=KDM=10时,表示双机励磁共同作用,从附录A和图4可以看出：此时的阻尼比(0.276)是传统机组(0.112)的2倍以上,MGP阻尼振荡的能力显著增强;当KDM=0或KDM=0时,表示只有一台同步机的励磁提供阻尼转矩分量,两种情况的结果是一致的,即阻尼比(0.138)略高于传统机组,但明显低于双机励磁,阻尼振荡的效果介于两者之间。以上结果说明双励磁耦合特性带来的转矩叠加效应使MGP具有更高的阻尼水平。

图4 MGP和传统机组小干扰稳定结果对比Fig.4 Comparison of MGP and traditional power unit in small signal stability

此外,从图4(a)还可以看出MGP的惯性响应能力,在扰动初期,机组依靠惯性限制功角变化的速率,MGP时间响应曲线的斜率略高于传统机组,说明MGP的总转动惯量比同容量的单台同步机组略低,但整体水平接近,这对高比例新能源电网的频率稳定是有利的。

其次,对考虑双励磁系统的MGP小干扰模型进行验证,对应式(15)所示的模型。该模型下的阻尼效果不能通过直接设置KD得到,而是主要受到励磁机增益KA的影响,阻尼转矩分量需要通过将特征值代入式(31)中求得。

选取与MGP的功角和转速强相关的振荡模态,对电动机和发电机分别设置励磁机增益,计算输出阻尼转矩分量,并与传统机组计算结果进行对比,计算结果见附录A和图4(b)。

从图4(b)可以看出,对于传统机组来说,随着KA的增大,阻尼转矩分量先降低,对于中等或快速反应的励磁系统(KA较高)则引入负的阻尼转矩分量,当KA高于200后,阻尼转矩分量有所提升,但仍然是负阻尼;对于双励磁作用的MGP系统(KAM=KAG=KA),阻尼转矩分量随KA的整体变化趋势与传统机组是一致的,都是先降低再升高。但是,在相同的KA下,MGP的阻尼转矩分量明显高于传统机组,下降的幅度也较低,当KA高于200后呈现出正的阻尼转矩分量,与传统机组的特性相反。由此可见,MGP的双励磁耦合特性使系统阻尼显著提升,兼顾励磁机快速性能的同时引入正阻尼,这对于系统稳定是有利的。

为了进一步验证双励磁耦合特性,撤去同步电动机的AVR(KAM=0,KAG=KA),这时阻尼转矩分量不仅在变化趋势上仍然与传统机组保持一致,KA较高时的负阻尼特性也呈现出来,与传统机组更加相似,这是因为此时的MGP只有发电机包含AVR,与传统机组的励磁效果相近。但是,相同的KA下,MGP的阻尼转矩分量仍然高于传统机组而低于双机励磁,这是因为此时MGP中的同步电动机没有AVR作用,但它的电枢反应是始终存在而且是自发的,电枢反应引起磁通变化的作用是引入一个正的阻尼转矩分量,导致MGP阻尼转矩分量总的效果仍然优于传统机组。

从上述分析可以看出,MGP系统的双励磁耦合特性带来的阻尼转矩叠加效应,不仅由参数可控的励磁系统提供,还由双同步机各自的电枢反应提供,其本质都是通过影响双机的励磁磁场起作用,这与式(28)和图3所反映的双励磁耦合机理是一致的。MGP的双励磁耦合特性再结合其自身的转动惯量,可以为高比例新能源电网提供有效的阻尼和惯性,从而维持稳定性。

4.2 风机不同并网方式下的小干扰稳定对比

首先根据式(22)计算双馈风机按传统方式接入无穷大母线系统的振荡模态,再根据式(27)计算双馈风机通过MGP并网的振荡模态。选取传统并网方式和KA=100时的振荡模态作为比较基准,对应的特征值见附录A,风机按传统方式并网时有三种振荡模态,其中λ1,2与风机轴系参数、转差率和暂态电抗后电势d轴分量强相关,λ3,4和λ7,8与暂态电抗后电势和换流器控制参数强相关;风机通过MGP并网后,系统增加了一个与MGP转速强相关的特征值λMGP,同时由2.3节的推导可知,这时风机原有的三种振荡模态不仅和自身参数相关,也和MGP状态变量,特别是励磁磁场相关联。

结合实际运行参数,设置双励磁增益KA在100到400区间内调节,上述振荡模态变化见图5。

图5 振荡模态随双励磁增益的变化Fig.5 Change of oscillation modes with different gains of dual excitation

从图5可以看出:λ1,2在数值上几乎不变,阻尼比只在KA较大时有微小提升,这是由于在风机模型(22)中,轴系参数和转差率本来就和输入变量idg和iqg无关,即矩阵BDFIG中对应元素为0,因此和MGP状态方程联立后,MGP的状态变量几乎不参与该振荡模态;而根据式(22)、式(24)和附录D,ΔEd′,ΔEq′,Δx1,Δx3均通过idg和iqg与MGP的励磁磁链建立联系,因此在图5中,随着双励磁增益的升高,λ3,4和λ7,8逐渐向远离虚轴方向移动,对应的阻尼比也逐渐提高,表明在双励磁特性作用下,这两种风机主导模态的阻尼比和稳定域得到有效改善;对于MGP引入的振荡模态,阻尼比明显提升,对应的特征值λMGP向坐标平面左侧移动,这是MGP的双励磁特性直接作用在输出电磁转矩上的结果,与图4(b)中的得到的规律相符。

5 结语

本文针对高比例新能源电网阻尼和惯性的缺失问题,提出了新能源同步机用于风电并网的方案并研究其小干扰稳定性,详细建立了能够反映MGP系统双励磁耦合特性的小干扰模型,揭示双励磁耦合特性对阻尼的提升作用,并通过算例进行验证。本文的研究有助于进一步理解MGP系统在新能源并网中的小干扰建模方法与运行特性,但仍然有诸多工作有待深入开展,如完善控制策略、应对新能源的波动性、暂态稳定和开展动态模拟实验等,是下一步的研究重点。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

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Small Signal Modeling and Damping Characteristic of MGP for Wind Power Integration

WEISiming,HUANGYongzhang

(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University),Beijing 102206,China)

Focusing on low inertia and damping problems brought about by high penetration of renewable energy,this paper proposes the motor-generator pair (MGP) system of renewable energy resource for wind power integration and a detailed modeling method for small-signal stability.First,according to the rotor angle relation of MGP and dynamic process of excitation systems,state equations are established considering the automatic voltage regulator (AVR) and power system stabilizer (PSS),while pointing out that MGP has superimposed effect for damping torque.Then,a comprehensive model consisting of all state variables of doubly-fed induction generator (DFIG) and MGP is developed.On this basis,representation of the torque component based onKcoefficients is derived to reveal that the coupling characteristic of dual excitation is the essence of superimposed effect.Finally,a single machine infinite bus system is tested based on established models.Characteristics of small-signal stability of MGP and traditional generation unit are compared.The oscillation modes dominated by wind turbine are also analyzed with dual excitation coupling taken into account when the wind farm is connected to the grid the traditional way using MGP.Results show that the proposed modeling method can accurately reflect the dual excitation characteristic of MGP to effectively enhance the output component of damping torque and improve oscillation modes.

high penetration of renewable energy resource;motor-generator pair (MGP);small signal modeling;damping characteristic

2016-12-16;

2017-04-02。

上网日期:2017-06-14。。

卫思明(1990—),男,通信作者,博士研究生,主要研究方向:新能源电力系统稳定与控制。E-mail： siming_wei@ncepu.edu.cn

黄永章(1962—),男,教授,博士生导师,主要研究方向:新能源电力系统、大功率电力电子器件及应用、电动汽车与电网大数据。E-mail:huang_y_z@ncepu.edu.cn

(编辑孔丽蓓)