賈杰, 任偉
(國網呼倫貝爾供電公司,內蒙古,呼倫貝爾 021008)
近年來可再生能源利用率逐步提高,傳統同步發電機在電網中的比例逐漸下降,旋轉動能和慣量的好處也減少了,對整個微電網系統來說,是一個挑戰[1-3]。對于風電系統而言,并網逆變器通常采用被動自適應控制算法,以實現最大功率點跟蹤(MPPT),但對慣性支撐的貢獻不大[4]。
因此,適應新形勢下微電網系統的穩定性問題已有大量文獻開展了研究[5-8]。近年來,虛擬同步發電機(VSG)技術成為了一個研究熱點。VSG技術模擬同步發電機的基本原理到逆變器控制算法中,有效解決了低阻尼和慣性的問題。目前,眾多學者在VSG并聯技術、合并儲能控制技術、慣性自適應控制策略等細分領域方面開展了廣泛的研究,并獲得一些相應的研究成果。
VSG的拓撲結構如圖1所示。直流母線電壓和電流為udc和idc,LCL濾波器的參數分別為Ls1、Rs1、Ls2、Rs2、Cs和Rs3。VSG輸出相電流為igk,下標“k”為a、b和c。

圖1 VSG的拓撲結構框圖
圖1中的VSG數學模型可描述為

(1)
其中,P*和Q*為有功和無功功率指令值,Dp和Dq是P-f和Q-V下垂系數,P和Q是有功和無功功率反饋值,J和K是有功和無功功率慣性系數,ω*和ω為額定角速度和虛擬轉子角速度,V*和V是額定電壓幅值和輸出電壓幅值,E為VSG電動勢,θ是虛擬轉子位置角。
當交流負載突然增加時,ω下垂并瞬間產生功率增量,以抵消交流負載變化,這有助于抑制ω的進一步下降。故VSG具有出色的慣性和頻率調節能力。
采用虛擬慣性后,應設計儲能裝置的控制算法,以便同時實現儲能和虛擬慣性支撐。如圖2所示,儲能裝置控制算法通常也采用雙閉環結構來提高兼容性和可靠性。

圖2 儲能裝置控制結構圖
當交流負載突變時,將同時觸發VSG中的下垂特性和儲能裝置中的虛擬慣性,這可以用下面的等式描述:
ΔP=DpΔω+Psc(Δω)
(2)
其中,Psc是超級電容輸出功率。忽略外環PI調節器的積分可得:
Psc(Δω)*=(PI)1(Δω*-Δω)≈k1(Δω*-Δω)
(3)
其中,k1是(PI)1調節器的比例系數。將式(3)代入式(2),可得:
ΔP=DpΔω+k1(Δω*-Δω)
(4)
然后,式(4)可簡化為如下形式:
(5)
因為Δω和k1Δω*遠小于ΔP,式(5)的約束可簡化為如下形式:
ΔP<<(Dp-k1)
(6)
基于P-f下垂特性,有:
(7)
其中,ΔPmax是有功功率的最大調節范圍,Δωmax是電角速度的最大波動范圍。式(6)所描述的約束關系可結合式(7)簡化為
(8)
由于ΔP遠大于0.1ΔPmax/Δωmax,因此ΔP與-0.1k1正相關,這意味著(PI)1的比例系數應較大以滿足設計要求。但大比例系數容易引起沖擊并使系統失穩。故使用雙環結構的儲能算法難以實現預期控制目標。

(9)
其中,Δω′是VSG承擔不平衡功率時的電角速度差。式(9)中,k1取Dp的負倍數時,交流負載的頻率變化幅度大致與k′成反比地減小,而不是跟隨Δω*。
如果將圖2中的控制結構改變為滯環控制方法,則系統只能在額定工作頻率點附近運行。當VSG下垂起作用時,Δω始終為正或負。即DC/DC斬波器中的一半開關始終保持打開,而其他開關持續關閉,導致儲能裝置無法正常工作。故滯環控制方案也是不可取的。
不同于傳統虛擬慣性方案需采用額外的超速或卸載控制算法以及飽和曲線計算等,新方案只需設置合理閾值,使VSG在閾值范圍內提供虛擬慣性支撐即可。
當交流負載變化時,VSG基于虛擬轉子慣性會產生瞬態功率支持。通過設置適當的閾值,將轉速或轉矩的變化限制在合理范圍內,可確保系統不會失控。此外,設計了VSG的附加下垂特性,如圖3所示。在圖3中,ΔPgmax和Δωgmax是附加下垂特性的設定范圍,可用于設計功率增量系數kΔP。由圖3可得附加下垂特性表達式為

圖3 附加下垂特性
(10)
將附加下垂特性代入VSG有功功率回路:
(11)
進一步將式(11)簡化為
(12)
從式(12)可以看出,附加下垂特性僅增強了VSG有功功率回路的等效P-f下垂系數,但不干擾VSG正常運行。對于大小相同的功率差,等效下垂系數越大,頻率差Δω越小,這符合同步發電機調節規律。同時,附加下垂特性對MPPT算法和同步發電機控制并無影響,因而也不影響風能吸收。
為了驗證新型虛擬慣性控制策略的效果,基于MATLAB/Simulink仿真平臺開展仿真研究,仿真系統參數如表1所示。

表1 仿真系統主要參數
首先,進行交流負載突變時的系統性能驗證。仿真系統在t=3.6 s時建立好直流電壓,在t=4 s時,VSG處于無負載運行狀態,然后風速增加,在t=5.5 s時突加交流負載,緊接著t=6 s時,儲能裝置投入。待系統穩定至t=11 s時,交流負載突加1 kW。仿真中設置Δω*為0。
圖4(a)是沒有采用本文所提出的虛擬慣性控制策略時的仿真結果。從圖4(a)可以看出,在交流負載突增后,ω降至313.53 rad/s。對應圖4(b)、圖4(c)和圖4(d)為采用基于VSG的虛擬慣性控制策略時的仿真結果。對比圖4(a)、圖4(b)中交流側頻率無明顯下降,這實現了控制目標。在圖4(c)中,t=0至4 s是VSG空載建壓過程,t=4 s至5.5 s是VSG預同步過程,在儲能裝置和負載接入后,系統以恒定的風速和恒定的交流負載運行,大約t=9 s時進入到穩態,在t=11 s時突加交流負載,發電機轉子速度在有限的變化范圍內減小,并迅速穩定。在圖4(d)中,儲能裝置自動釋放了約1 kW功率,故儲能裝置不僅可以促進主電路功率平衡,還可以用于調節輸出下垂特性,符合理論預期。

(a) 交流側電角速度(不采用新型控制策略)
本文設計了一種新的虛擬慣性控制策略,新方案基于VSG實現。在詳細分析交流側頻率運行特性基礎上,分別設計了附加下垂特性,儲能裝置特定控制算法和功率給定算法模塊,提高了虛擬慣性控制算法的主動性和直接性。仿真結果表明,新方案能夠有效地處理風速和交流負載的變化,提高輸出頻率的調整速度和精度,同時微電網慣性響應的瞬態和穩態性能均得到改善,有助于擴大風電場對電網穩定性和頻率調節的貢獻。