机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联稳定性检测方法与流程

本发明属于可再生能源发电与新能源电网技术领域，具体涉及机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联稳定性检测方法。

背景技术：

并网逆变器作为新能源发电与电网的接口，对电能的形式变换和功率输送具有重要的作用。虚拟同步发电机是近年兴起的新型逆变器控制方式，借鉴功频控制器和励磁控制器的工作原理，使逆变器成为虚拟的同步发电机组，从而具有更统一和兼容的逆变器控制接口。但由于虚拟同步发电机自身存在振荡现象，容易引发功率振荡导致系统不稳定，涉及到光伏电站虚拟同步机多机并联情况下，工作模态更为复杂，给系统级的稳定运行增加了相当程度的不确定性。针对虚拟同步光伏电站的多机振荡检测，识别同步频率谐振、实时功率波动、复杂工况下对系统稳定性的影响程度已成为新能源电力系统技术发展的必然要求。

目前没有文献及产品开展这方面的研究。

技术实现要素：

针对上述空白，本发明提出一种机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法。该方案结合光伏电站系统内各虚拟逆变器实时运行状态信息，综合考虑系统内复杂情况和影响形式，给出稳定性检测办法。为系统级优化运行、稳定性控制提供重要支撑。该方案实现了虚拟同步光伏逆变器与系统级信息的协同，能实时检测、跟踪，并提供决策信息。进一步提高了机网耦合背景下新能源电力系统的运行稳定。

机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联稳定性检测方法，流程包括：

步骤1：建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μi，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，ns为硅单元数，mc为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数；

步骤2：建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γi，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，me为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数；σ为系统元件故障率、up为系统节点电压稳定度；

步骤3：利用光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ以及影响作用函数γ，构建多机并联系统响应函数f，公式如下：

多机并联系统响应函数f从形式上体现为矩阵形式，主对角线两侧元素为各光伏虚拟逆变器自身实际参数下的运行状态函数μ以及影响作用函数γ，运算法则为行列式运算，表征系统的实时运行特性曲线；

步骤4：根据并联系统响应函数f，得到系统判别式κ：由于函数μ以及γ均是关于时间的函数，因此定义μ^*，γ^*为关于时间的一次偏导数，定义判别式κ如下：

判别式κ，从形式上体现为矩阵形式，主对角线两侧元素为各光伏虚拟逆变器自身实际参数下的运行状态函数μ以及影响作用函数γ作用于时间的一次偏导数，运算法则为行列式运算，表征系统的实时稳定程度变化率；

步骤5：光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法：判断光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性所在的评语等级，并输出伏虚拟逆变器多机并联系统所在的评语等级，针对光伏虚拟逆变器多机并联系统，评语等级划分为正常v1、低脆弱v2、失稳v3，各评语等级下的判断法则如下：

若存在运算法则：

则针对该光伏虚拟逆变器多机并联系统，运行域为正常v1级；

若存在运算法则：

则针对该光伏虚拟逆变器多机并联系统，运行域为低脆弱v2级；

若存在运算法则：

则针对该光伏虚拟逆变器多机并联系统，运行域为失稳v3级。

有益技术效果：

本发明提出一种机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法。该方案结合光伏电站系统内各虚拟逆变器实时运行状态信息，综合考虑系统内复杂情况和影响形式，给出稳定性检测办法。为系统级优化运行、稳定性控制提供重要支撑。该方案实现了虚拟同步光伏逆变器与系统级信息的协同，能实时检测、跟踪，并给决策端提供信息支持。进一步提高了机网耦合背景下新能源电力系统的运行稳定。

附图说明

图1为本发明实施例的机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明：

实施例1：

某省某区域新型虚拟同步光伏电站由四台光伏虚拟逆变器组成，在该区域正常工作周期(6：00am-6：00pm)内，试确定系统总体稳定程度。

机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联稳定性检测方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤1：建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μi，计算实时运行状态函数μ1-μ4，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，ns为硅单元数，mc为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数，具体参数取值如表1所示；

表1光伏虚拟逆变器具体参数

带入表1所示数据，求得光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ1＝1.39t-2.01e，μ2＝0.77t-0.98e，μ3＝0.68t+0.02e，μ4＝2.34t-0.6e；

步骤2：建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γi，计算影响作用函数γ1-γ4，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，mc为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数；σ为系统元件故障率、up为系统节点电压稳定度，具体参数取值如表2所示；

表2光伏虚拟逆变器具体参数

带入表2所示数据，求得光伏虚拟逆变器影响作用函数γ1＝0.32t+esin2，γ2＝0.99t+esin1.3，γ3＝0.45t-0.02e，γ4＝0.77t+ecos3；

步骤3：利用光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ以及影响作用函数γ，构建多机并联系统响应函数f，公式如下：

步骤4：根据并联系统响应函数f，得到系统判别式κ：由于函数μ以及γ均是关于时间的函数，因此定义μ^*，γ^*为关于时间的一次偏导数，定义判别式κ如下：

步骤5：光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法：判断光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性所在的评语等级，并输出伏虚拟逆变器多机并联系统所在的评语等级，针对光伏虚拟逆变器多机并联系统，评语等级划分为正常v1、低脆弱v2、失稳v3，各评语等级下的判断法则如下：

则针对该光伏虚拟逆变器多机并联系统，运行域为正常v1级。

实施例2：

某省新能源发电系统虚拟同步光伏电站由三台光伏虚拟逆变器组成，在该区域正常工作周期(6：00am-6：00pm)内，试确定该能源系统总体稳定程度。

机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联稳定性检测方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤1：建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μi，计算实时运行状态函数μ1-μ3，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，ns为硅单元数，mc为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数，具体参数取值如表3所示；

表3光伏虚拟逆变器具体参数

带入表3所示数据，求得光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ1＝3.39sint+2t，μ2＝2.17t-cost，μ3＝3.32t-0.93；

步骤2：建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γ：针对光伏虚拟逆变器i，建立光伏虚拟逆变器影响作用函数γi，计算影响作用函数γ1-γ3，公式如下：

其中，ck为金属器件散热系数，t为运行时长，n为光伏虚拟逆变器数，ζ为光电转换效率，me为储能电池能量密度系数，zc为储能装置杂质率，z为储能系统平均阻抗，υh热效应系数；σ为系统元件故障率、up为系统节点电压稳定度，具体参数取值如表2所示；

表4光伏虚拟逆变器具体参数

带入表4所示数据，求得光伏虚拟逆变器影响作用函数γ1＝1.33t+e²sint，γ2＝2.26t+esint，γ3＝3.09t-cost；

步骤3：利用光伏虚拟逆变器实时运行状态函数μ以及影响作用函数γ，构建多机并联系统响应函数f，公式如下：

步骤4：根据并联系统响应函数f，得到系统判别式κ：由于函数μ以及γ均是关于时间的函数，因此定义μ^*，γ^*为关于时间的一次偏导数，定义判别式κ如下：

步骤5：光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法：判断光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性所在的评语等级，并输出伏虚拟逆变器多机并联系统所在的评语等级，针对光伏虚拟逆变器多机并联系统，评语等级划分为正常v1、低脆弱v2、失稳v3，各评语等级下的判断法则如下：

则针对该光伏虚拟逆变器多机并联系统，运行域为失稳v3级。

目前没有文献及产品开展机网耦合背景下光伏虚拟逆变器多机并联系统稳定性检测方法的研究，可以看出，本发明的显著特点在于：该方案结合光伏电站系统内各虚拟逆变器实时运行状态信息，综合考虑系统内复杂情况和影响形式，给出稳定性检测办法。为系统级优化运行、稳定性控制提供重要支撑。该方案实现了虚拟同步光伏逆变器与系统级信息的协同，能实时检测、跟踪，并提供决策信息。进一步提高了机网耦合背景下新能源电力系统的运行稳定。