基于VSC主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法与流程

本发明涉及一种网络惯量分摊机理和分析方法技术领域，尤其涉及一种基于vsc主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法。

背景技术：

随着新能源的大力发展，电网中新能源占比越来越高，大量的双馈风机、永磁风机、光伏和储能装置通过电力电子设备并入电网，而除了双馈风机具有小部分惯量外，其余新能源发电设备均通过逆变器与电网耦合，使得系统的整体惯量减少。同时伴随着传统同步发电机组的退出，进一步恶化了网络的惯量支撑能力。

目前主动支撑控制技术主要以虚拟同步发电机控制技术为主。虚拟同步发电机技术自德国劳斯克塔尔工业大学首次提出虚拟同步发电机概念后便成为研究热点。

而在虚拟同步发电机的有功频率响应分析方面，也开展了许多针对性的研究。文献[1]：杜威，姜齐荣，陈蛟瑞，微电网电源的虚拟惯性频率控制策略[j].电力系统自动化，对比传统的下垂控制策略，并在此基础上提出了一种微电网电源的虚拟惯性频率控制策略，以一个2机系统为例说明通过虚拟惯性频率控制使微电网电源具有同步发电机转子惯性。

文献[2]：秦晓辉，苏丽宁，迟永宁，等.大电网中虚拟同步发电机惯量支撑与一次调频功能定位辨析[j].电力系统自动化，2018，42(9)：36-43.在此基础上进一步细化虚拟同步发电机(vsg)惯量支撑和一次调频功能定位区分，分析了虚拟惯量支撑和一次调频的功能要求和物理意义，仿真分析了vsg在大型同步电网频率事故过程中采用不同控制功能对系统频率变化的作用，明确了大型同步电网对vsg控制功能的要求。

文献[3]：黄林彬，辛焕海，黄伟，等.含虚拟惯量的电力系统频率响应特性定量分析力法[j/ol].电力系统自动化[2018-02-27].则定量的刻画了含虚拟惯量的电力系统频率响应特性指标，从虚拟惯量和电气阻尼系数抑制系统频率波动作用出发，利用系统相位到频率输出的闭环传递函数的h2和h∞范数，合理配置逆变器的虚拟惯量和电气阻尼改变系统频率响应特性。

在网络惯量分摊方面，文献[4]h.silva-saravia，h，pulgar-painemal，andj.m.mauricio，＂flywheelenergystoragemodel,controlandlocationforimprovingstability：thechileancase[j]，＂ieeetransactionsonpowersystems，2016，doi＝10.1109/tpwrs.2016.2624290.文献[5]h.pulgar-painemal，y.wang，h.silva-saravia，＂oninertiadistribution，inter-areaoscillationsandlocationofelec-tronically-interfacedresources[j]，＂inieeetransactionsonpowersystems，2018，doi：10.1109/tpwrs.2017.2688921.文献[6]y.wang，h.silva-saraviaandh.pulgar-painemal，＂esti-matinginertiadistributiontoenhancepowersystemdy-namics，＂2017northamericanpowersymposium

(naps)，morgantown，wv，2017，pp.1-6.doi：10.1109/naps.2017.8107383.推导了网络惯量中心点表达式并提出评价指标，分析了网络惯量分摊、区域间振荡和虚拟惯量配置的关系，综合比较提出在远离惯量中心点的惯量薄弱区域配置虚拟惯量，采用飞轮储能模型并在智利电网下验证该方法能提高网络的稳定性。

技术实现要素：

为解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种基于vsc主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法，随着新能源并入电网，本发明采用主动支撑的控制策略，使新能源机组具有类似于传统同步发电机的惯量支撑特性，同时转子运动方程中的惯性时间常数h和阻尼d可根据网络动态响应的实际需求灵活设置，因此结合网络惯量中心特性，可进一步提升网络的抗扰动能力。本发明首先寻找两机及多机系统下的网络惯量中心位置点，其次分析主动支撑控制策略下不同控制参数对频率响应的影响，同时利用一种惯量识别方法判断逆变器等效惯量，最后结合网络的惯量中心和故障点位置，改变新能源机组的惯量使惯量中心偏移，从而提高网络的稳定性。

为实现上述发明目的，本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：

基于vsc主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法，是通过系统惯量中心点选取与利用惯量中心点的偏移提高系统抗扰动能力，具体包括以下步骤：电力系统惯量中心位置选择原理；网络的惯量中心点向网络扰动点偏移；向网络弱惯量区域添加新的惯量。

所述电力系统惯量中心位置选择原理包括：两机系统惯量中心点选择原理与多机系统惯量中心点选择原理。

所述两机系统惯量中心点选择原理，两机系统包括两台传统同步发电机，两台变压器，一条传输线路，假设线路阻抗均匀分布，则系统中发电机二阶转子运动方程为：

式中：ω1为发电机1的角频率；ω2为发电机2的角频率；δ1为发电机1的角频率；δ2为发电机2的角频率；h1为发电机1的惯性时间常数；h2为发电机2的惯性时间常数；pm1为发电机1的机械功率；pm2为发电机2的机械功率；e1′为发电机1的端电压；e2′为发电机2的端电压；ωs为额定角频率；

根据基尔霍夫电流方程kcl可得负载点电压与两端电压之间的线性关系：

式中：x1为发电机1暂态电抗x′d1、变压器1内阻xt1和线路阻抗xl之和，x2为发电机2暂态电抗x′d2、变压器1内阻xt2之和，δ1为发电机1的角频率,δ2为发电机2的角频率,δ3为发电机3的角频率,e′1为发电机1的端电压,e′2为发电机2的端电压,e′3为发电机3的端电压,z为负载的等效阻抗。

式(7)化简得：

假设惯量中心点在发电机1和负载之间的点，则有：

式中：v和θ为α点的电压幅值和相角。

把(8)带入(9)中得：

其中

取式(10)的虚部：

(1-α-aα)e′1(δ1-θ)+αbe′2(δ2-θ)＝0(11)

求导得：

式中：ω1为发电机1的角频率，ω2为发电机2的角频率。

根据式(13)得网络中任意一点的频率主要与网络中各台发电机的角频率和端电压相关，当发电机的角频率和端电压确定，结合线路阻抗大小，得到网络中任意点的频率分布情况；假设发电机1的角频率ω1为1，发电机2的角频率为一个定值，则无论两侧发电机的端电压如何变化，网络中任意点的频率均呈连续分布状态。

所述惯量中心点coi是指在这一点与系统任意点相比，角度变化和频率变化率最小，则有：

式中：为角频率的变化率。

所以：

根据式(14)可得惯量中心点的位置α^*：

式中：pm1与pe1分别为发电机1的机械功率与电磁功率，pm2与pe2分别为发电机2的机械功率与电磁功率，h1为发电机1的惯性时间常数，h2为发电机2的惯性时间常数；

当系统达到稳定状态时，机械功率与电磁功率相匹配，此时惯量中心点coi的频率为：

根据式(17)可知，网络中惯量中心点的频率介于两端频率之间，又网络中的频率分布呈连续分布状态，因而网络中必能找出一个惯量中心点，且在这一点，角度和频率变化受网络扰动影响最小。

所述多机系统惯量中心点选择原理包括：

对于多机系统，根据两机系统惯量中心点coi的频率表达式，推广到多机系统：

式中：h1为发电机1的惯性时间常数，h2为发电机2的惯性时间常数，hi为发电机i的惯性时间常数,ω1发电机1的角频率,ω2为发电机2的角频率,ωi为发电机i的角频率。

当网络中各个节点的频率已知时，结合各台发电机的惯性时间常数，能够求出惯量中心coi的频率大小，对比各个节点的频率，能够找出惯量中心点的位置。

所述网络的惯量中心向网络扰动点偏移，包括：

在给定的系统条件下，判断一个给定的冲击，同步发电机将能否保持稳定性，主要取决于扰动的幅值和位置，而较少取决于系统的稳定状态或运行条件；因此，系统扰动的不同位置在系统中将产生不同的扰动效果；

而系统中频率稳定主要和发电设备的惯量相关，系统惯量水平越高，抑制频率扰动能力越强；考虑不同发电设备惯量大小不同，导致系统中不同区域其惯量水平不同，因此系统中不同区域抑制频率扰动能力也将不同；而系统惯量中心点coi代表了整个系统的整体惯量水平，在该点和系统中其他任意点相比功角δ和频率ω的变化率最小；因而结合网络的惯量分摊特性，考虑将网络的惯量中心向网络扰动点偏移，从而达到抑制网络频率扰动的效果。

所述网络的惯量中心向网络扰动点偏移，是在digsilent软件环境下对传统同步发电机和含vsc主动支撑系统进行仿真验证：

仿真情形1：全传统同步发电机；

传统四机两区系统，发电机基准值设为900mva20kv；

四机两区系统全采用传统同步发电机，发电机1和2在网络一区，发电机3和4在网络二区；网络一区的惯性时间常数由5s递增至35s，网络二区的惯性时间常数由35s递减至5s，同时保持网络的总惯量水平不变；

在t＝10s时，在5号节点加入一个负荷突增事件，突增负荷3为100mw，各节点在扰动后的频率是在相同惯量水平条件下，随着发电机1和2的惯性时间常数增大，整个系统的频率最大跌落幅值减小，频率扰动抑制能力显著提高；

利用多机系统网络惯量中心指标ω^*，找到网络的惯量中心节点区间；式(19)表征的是网络中惯量中心点位置相对于扰动点位置的电气距离；当网络发生扰动时，测量出网络各个节点的频率大小，得到网络惯量中心点相对于负荷突增点的距离；网络中各区域不同惯性时间常数下的惯量中心与负荷突增节点5的距离，随着一区惯性时间常数的递增，x逐渐减小，也就是惯量中心点越趋近于负荷突增点；

式中：ω(coi)是惯量中心点的角频率，ω(i)为发电机i的角频率。ω(j)为发电机j的角频率。

式中：d²系统的角频率方差，ωn为系统的额定角频率。

蓝线为网络中各个节点的频率偏差和d²，其表达式为式(20)，随着一区的惯性时间常数的递增，d²逐渐减小；与惯量中心点至负荷突增点的距离x呈正相关；

对比可知，当惯量中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值明显降低，整个网络的频率水平提高，验证了令惯量中心点靠近扰动点能提高网络的频率稳定；

仿真情形2：含虚拟同步发电机；

传统四机两区系统，发电机基准值设为900mva20kv；

但此时四机两区系统第二、第四台同步发电机用相同功率等级虚拟同步发电机替代，发电机1和3的惯性时间常数均为10s，只考虑虚拟同步发电机虚拟惯量对网络频率的影响，因而忽略同步发电机惯量对惯量中心的影响；

a)采用改变虚拟惯性时间常数h的方法来改变网络的虚拟惯量；虚拟同步发电机2的h由7递增至11，虚拟同步发电机4的h由11递减至7，同时保持网络的总虚拟惯量水平不变；

在t＝10s时，在5号节点加入一个负荷突增事件，突增负荷3为100mw，在相同虚拟惯量水平条件下，随着虚拟同步发电机2、4的虚拟惯性时间常数h分别增大、减小，整个系统的频率最大跌落幅值减小，频率扰动抑制能力显著提高；

利用多机系统网络惯量中心指标ω^*，找到网络的虚拟惯量中心节点区间，由式(19)得网络虚拟惯量中心点相对于负荷突增点的距离；从网络中各区域不同虚拟惯性时间常数h下的虚拟惯量中心与负荷突增节点5的距离，得出随着虚拟同步发电机2虚拟惯性时间常数h的递增，x逐渐减小，也就是虚拟惯量中心点越趋近于负荷突增点；

网络中各个节点的频率偏差和d²，看出随着虚拟同步发电机2虚拟惯性时间常数h的递增，d²逐渐减小；与虚拟惯量中心点至负荷突增点的距离x呈正相关；

对比可知，当虚拟惯量中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值明显降低，整个网络的频率水平提高；验证了同步发电机下惯量中心的改变能改善网络频率可以映射到虚拟同步发电机，令虚拟惯量中心点靠近扰动点能提高网络的频率稳定；

b)同时发现阻尼系数d在抑制频率扰动方面具有良好的效果，令阻尼中心靠近负荷突增点，发现能有效地抑制频率的波动，且效果明显；当阻尼中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值也明显降低，有效地抑制频率的波动，相比虚拟惯性时间常数h的效果更优。

所述网络弱惯量区域添加新的惯量：当网络故障点出现在弱惯量区域，无法进一步提高弱惯量区域的惯量水平时，通过外加惯量来进一步提高网络的抗扰动能力；利用零功率的虚拟同步发电机作为外加惯量设备。

所述网络弱惯量区域添加新的惯量：在弱惯量区域的负荷1发生负荷突增事件，同步发电机1的惯性时间常数为6.5，同步发电机3和4的惯性时间常数为6.175，发电机2采用pq控制，利用第三节惯量识别方法，算出发电机2的等效惯性时间常数为0.2，根据公式：

式中：s1为发电机1的惯性时间常数，s2为发电机2的惯性时间常数。

得出一区的等效惯量hcoi1为3.35，二区的等效惯量hcoi1为6.175；同时根据各台发电机的频率，求出惯量中心点频率为50.206hz,位于6号和7号节点中间，因此，网络的惯量中心点偏向于强惯量区域。

所述网络弱惯量区域添加新的惯量：在弱惯量区域和强惯量区域分别添加惯量，在弱惯量区域进一步添加主动支撑控制发电机，将提高弱惯量区域的惯量水平，使网络的惯量中心向左偏移，更靠近扰动点，对网络的频率波动具有较好的抑制效果，而在强惯量区域，则效果不太明显；在弱惯量区域主动支撑控制在瞬间能释放较多的能量来提供惯量支撑，在强惯量区域释放较少。

本发明具有以下优点及有益效果：

(1)本发明可提高含新能源电网的抗扰动能力。由于vsc采用主动支撑控制策略时，惯量可调，根据检测到网络的扰动点位置，从而调整网络的惯量中心，促进了网络的抗扰动能力。

(2)本发明可促进新能源的消纳。由于电网中新能源比例不断提高，网络惯量减少，将威胁网络的稳定性，添加采用主动支撑控制策略的vsc时，将提高网络的稳定性，从而使网络消纳更多的新能源，同时添加的vsc自身输出功率也可由新能源提供，进一步促进了消纳。

传统电网以同步发电机为主，发电机固有的旋转大轴能支撑网络的电压和频率响应，但惯量不可变。而随着新能源并入电网，采用主动支撑的控制策略，使新能源机组具有类似于传统同步发电机的惯量支撑特性，同时转子运动方程中的惯性时间常数h和阻尼d可根据网络动态响应的实际需求灵活设置，因此结合网络惯量中心特性，可进一步提升网络的抗扰动能力。

附图说明

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述，以下实施例用于说明本发明，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

图1是本发明两机系统线路图；

图2是本发明两机系统等效电路图；

图3是本发明网络频率分布图；

图4是本发明不同控制策略频率响应；

图5是传统同步发电机四机两区系统；

图6是传统两区系统不同惯性时间常数下各节点的频率；

图7是传统两区系统惯量中心点与故障点间的距离和不同惯性时间常数下频率最大偏差；

图8是含虚拟同步发电机组的四机两区系统；

图9是本发明虚拟惯量中心点与故障点间的距离和不同虚拟惯性时间常数下频率最大偏差；

图10是本发明不同h惯量下系统的频率；

图11是本发明虚拟惯量中心点与故障点间的距离和不同阻尼系数下频率最大偏差；

图12是本发明两区系统的惯量分布；

图13是本发明pq控制发电机频率；

图14是本发明主动支撑控制发电机功率。

具体实施方式

本发明提出了一种基于vsc主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法，首先寻找两机及多机系统下的网络惯量中心位置点，其次分析主动支撑控制策略下不同控制参数对频率响应的影响，同时利用一种惯量识别方法判断逆变器等效惯量，最后结合网络的惯量中心和故障点位置，改变新能源机组的惯量使惯量中心偏移，从而提高网络的稳定性。

本发明通过系统惯量中心点选取与利用惯量中心点的偏移提高系统抗扰动能力，具体包括以下步骤：

电力系统惯量中心位置选择原理；

网络的惯量中心点向网络扰动点偏移；

向网络弱惯量区域添加新的惯量；

所述电力系统惯量中心位置选择原理包括：两机系统惯量中心点选择原理与多机系统惯量中心点选择原理。

优选的，所述两机系统惯量中心点选择原理：所谓两机系统，即包括两台传统同步发电机，两台变压器，一条传输线路，假设线路阻抗均匀分布，则系统中发电机二阶转子运动方程为：

式中：ω1为发电机1的角频率；ω2为发电机2的角频率；δ1为发电机1的角频率；δ2为发电机2的角频率；h1为发电机1的惯性时间常数；h2为发电机2的惯性时间常数；pm1为发电机1的机械功率；pm2为发电机2的机械功率；e1′为发电机1的端电压；e2′为发电机2的端电压；ωs为额定角频率。

图1负载当作恒定阻抗负载z，忽略变压器漏感影响。则图1的等效电路如图2所示，根据基尔霍夫电流方程kcl可得负载点电压与两端电压之间的线性关系：

式中：x1为发电机1暂态电抗x′d1、变压器1内阻xt1和线路阻抗xl之和，x2为发电机2暂态电抗x′d2、变压器1内阻xt2之和，δ1为发电机1的角频率,δ2为发电机2的角频率,δ3为发电机3的角频率,e′1为发电机1的端电压,e′2为发电机2的端电压,e′3为发电机3的端电压,z为负载的等效阻抗。

式(7)化简得：

假设惯量中心点在发电机1和负载之间的α点，则有：

式中：v和θ为α点的电压幅值和相角。

把(8)带入(9)中得：

其中

取式(10)的虚部：

(1-α-aα)e′1(δ1-θ)+αbe′2(δ2-θ)＝0(11)

求导得：

式中：ω1为发电机1的角频率，ω2为发电机2的角频率。

根据式(13)可得网络中任意一点的频率主要与网络中各台发电机的角频率和端电压相关，当发电机的角频率和端电压确定，结合线路阻抗大小，可以得到网络中任意点的频率分布情况。如图3所示，假设发电机1的角频率ω1为1，发电机2的角频率为一个定值(图中取值为0.8)，则无论两侧发电机的端电压如何变化，网络中任意点的频率均呈连续分布状态。

惯量中心点coi的定义：是指在这一点与系统任意点相比，角度变化和频率变化率最小，则有：

式中：为角频率的变化率。

所以：

根据式(14)可得惯量中心点的位置α^*：

式中：pm1与pe1分别为发电机1的机械功率与电磁功率，pm2与pe2分别为发电机2的机械功率与电磁功率，h1为发电机1的惯性时间常数，h2为发电机2的惯性时间常数；

当系统达到稳定状态时，机械功率与电磁功率相匹配，此时惯量中心点coi的频率为：

根据式(17)可知，网络中惯量中心点的频率介于两端频率之间，又网络中的频率分布呈连续分布状态，因而网络中必能找出一个惯量中心点，且在这一点，角度和频率变化受网络扰动影响最小。

优选的，所述多机系统惯量中心点选择原理：

对于多机系统，根据式(17)所提出的两机系统惯量中心点coi的频率表达式，进而可以推广到多机系统：

式中：h1为发电机1的惯性时间常数，h2为发电机2的惯性时间常数，hi为发电机i的惯性时间常数,ω1发电机1的角频率,ω2为发电机2的角频率,ωi为发电机i的角频率。

当网络中各个节点的频率已知时，结合各台发电机的惯性时间常数，能够求出惯量中心coi的频率大小，对比各个节点的频率，能够找出惯量中心点的位置。

所述网络的惯量中心点向网络扰动点偏移，包括：

在给定的系统条件下，判断一个给定的冲击，同步发电机将能否保持稳定性，主要取决于扰动的幅值和位置，而较少取决于系统的稳定状态或运行条件。因此，系统扰动的不同位置在系统中将产生不同的扰动效果。

而系统中频率稳定主要和发电设备的惯量相关，系统惯量水平越高，抑制频率扰动能力越强。考虑不同发电设备惯量大小不同，导致系统中不同区域其惯量水平不同，因此系统中不同区域抑制频率扰动能力也将不同。而系统惯量中心点coi代表了整个系统的整体惯量水平，在该点和系统中其他任意点相比功角δ和频率ω的变化率最小。因而结合网络的惯量分摊特性，考虑将网络的惯量中心向网络扰动点偏移，从而达到抑制网络频率扰动的效果。

为验证该点，在digsilent软件环境下对传统同步发电机和含vsc主动支撑系统进行仿真验证。

仿真情形1：全传统同步发电机；

如图5所示传统四机两区系统，发电机基准值设为900mva20kv。

四机两区系统全采用传统同步发电机，发电机1和2在网络一区，发电机3和4在网络二区。网络一区的惯性时间常数由5s递增至35s，网络二区的惯性时间常数由35s递减至5s，同时保持网络的总惯量水平不变。

在t＝10s时，在5号节点加入一个负荷突增事件，突增负荷3为100mw，图6为各节点在扰动后的频率，从图中可以看出，在相同惯量水平条件下，随着发电机1和2的惯性时间常数增大，整个系统的频率最大跌落幅值减小，频率扰动抑制能力显著提高。

利用多机系统网络惯量中心指标ω^*，找到网络的惯量中心节点区间。式(19)表征的是网络中惯量中心点位置相对于扰动点位置的电气距离。当网络发生扰动时，可测量出网络各个节点的频率大小，根据式(19)便可得网络惯量中心点相对于负荷突增点的距离。图7红线所示为网络中各区域不同惯性时间常数下的惯量中心与负荷突增节点5的距离，可以看出随着一区惯性时间常数的递增，x逐渐减小，也就是惯量中心点越趋近于负荷突增点。

式中：ω(coi)是惯量中心点的角频率，ω(i)为发电机i的角频率，ω(j)为发电机j的角频率。

式中：d²系统的角频率方差，ωn为系统的额定角频率。

蓝线为网络中各个节点的频率偏差和d²，其表达式为式(20)，可以看出随着一区的惯性时间常数的递增，d²逐渐减小。与惯量中心点至负荷突增点的距离x呈正相关

对比可知，当惯量中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值明显降低，整个网络的频率水平提高，验证了令惯量中心点靠近扰动点能提高网络的频率稳定。

仿真情形2：含虚拟同步发电机；

如图8所示传统四机两区系统，发电机基准值设为900mva20kv。

但此时四机两区系统第二、第四台同步发电机用相同功率等级虚拟同步发电机替代，发电机1和3的惯性时间常数均为10s，只考虑虚拟同步发电机虚拟惯量对网络频率的影响，因而忽略同步发电机惯量对惯量中心的影响。

a)本发明采用改变虚拟惯性时间常数h的方法来改变网络的虚拟惯量。虚拟同步发电机2的h由7递增至11，虚拟同步发电机4的h由11递减至7，同时保持网络的总虚拟惯量水平不变。

在t＝10s时，在5号节点加入一个负荷突增事件，突增负荷3为100mw，图10为各节点在扰动后的频率，从图中可以看出，在相同虚拟惯量水平条件下，随着虚拟同步发电机2、4的虚拟惯性时间常数h分别增大、减小，整个系统的频率最大跌落幅值减小，频率扰动抑制能力显著提高。

利用多机系统网络惯量中心指标ω^*，找到网络的虚拟惯量中心节点区间，由式(19)可得网络虚拟惯量中心点相对于负荷突增点的距离。图9所示为网络中各区域不同虚拟惯性时间常数h下的虚拟惯量中心与负荷突增节点5的距离，可以看出随着虚拟同步发电机2虚拟惯性时间常数h的递增，x逐渐减小，也就是虚拟惯量中心点越趋近于负荷突增点。

图9为网络中各个节点的频率偏差和d²，可以看出随着虚拟同步发电机2虚拟惯性时间常数h的递增，d²逐渐减小。与虚拟惯量中心点至负荷突增点的距离x呈正相关；

对比可知，当虚拟惯量中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值明显降低，整个网络的频率水平提高。验证了同步发电机下惯量中心的改变能改善网络频率可以映射到虚拟同步发电机，令虚拟惯量中心点靠近扰动点能提高网络的频率稳定。

b)同时发现阻尼系数d在抑制频率扰动方面具有良好的效果，令阻尼中心靠近负荷突增点，发现能有效地抑制频率的波动，且效果明显。

图11对比可知，当阻尼中心点逐渐向扰动点靠近时，网络中各台同步发电机的频率最大跌落幅值也明显降低，能有效地抑制频率的波动，甚至比虚拟惯性时间常数h的效果更好。

优选的，所述网络弱惯量区域添加新的惯量：

当网络故障点出现在弱惯量区域，无法进一步提高弱惯量区域的惯量水平时，可通过外加惯量来进一步提高网络的抗扰动能力。可利用零功率的虚拟同步发电机作为外加惯量设备，既不会影响网络的有功潮流分布，又能为网络提供额外的惯量支撑。

仿真情形3：添加新的惯量；

图12中，在弱惯量区域的负荷1发生负荷突增事件，同步发电机1的惯性时间常数为6.5，同步发电机3和4的惯性时间常数为6.175，发电机2采用pq控制，利用第三节惯量识别方法，算出发电机2的等效惯性时间常数为0.2，根据公式：

式中：s1为发电机1的惯性时间常数，s2为发电机2的惯性时间常数。

可以算出一区的等效惯量hcoi1为3.35，二区的等效惯量hcoi1为6.175。同时根据各台发电机的频率，可以求出惯量中心点频率为50.206hz,位于6号和7号节点中间。可以看出，网络的惯量中心点偏向于强惯量区域。

为进一步提高网络的抗扰动能力，在弱惯量区域和强惯量区域分别添加惯量。

图13比较可以看出，在弱惯量区域进一步添加主动支撑控制发电机，将提高弱惯量区域的惯量水平，使网络的惯量中心向左偏移，更靠近扰动点，对网络的频率波动具有较好的抑制效果，而在强惯量区域，则效果不太明显。图14中在弱惯量区域主动支撑控制在瞬间能释放较多的能量来提供惯量支撑，在强惯量区域释放较少。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。