[論文レビュー] A Modular Small-Signal Analysis Framework for Inverter Penetrated Power Grids: Measurement, Assembling, Aggregation, and Stability Assessment

Lingling Fan, Zhixin Miao|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2020

Microgrid Control and Optimization参考文献 49被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、インバーター駆動リソース（IBR）が浸透した送電網におけるモジュラーな小信号解析フレームワークを提案する。測定されたアドミittanceモデル、ネットワークアドミタンス行列の構築、集約、安定性評価ツールを用いて、効率的な安定性評価を可能にする。アドミタンス行列の行列式とRMA手法を用いたアドミタンスベースの解析が、35％の直列補償で不安定化する24 Hzのモードを含む、重要な振動モードを効果的に同定することを示している。

ABSTRACT

Unprecedented dynamic phenomena may appear in power grids due to higher and higher penetration of inverter-based resources (IBR), e.g., wind and solar photovoltaic (PV). A major challenge in dynamic modeling and analysis is that unlike synchronous generators, whose analytical models are well studied and known to system planners, inverter models are proprietary information with black box models provided to utilities. Thus, measurement based characterization of IBR is a popular approach to find frequency-domain response of an IBR. The resulting admittances are essentially small-signal current/voltage relationship in frequency domain. Integrating admittances for grid dynamic modeling and analysis requires a new framework, namely modular small-signal analysis framework. In this visionary paper, we examine the current state-of-the-art of dynamic modeling and analysis of power grids with IBR, including inverter admittance characterization, the procedure of component assembling and aggregation, and stability assessment. We push forward a computing efficient modular modeling and analysis framework via four visions: (i) efficient and accurate admittance model characterization via model building and time-domain responses, (ii) accurate assembling of components, (iii) efficient aggregation, and (iv) stability assessment relying on network admittance matrices. Challenges of admittance-based modular analysis are demonstrated using examples and techniques to tackle those challenges are pointed out in this visionary paper.

研究の動機と目的

• インバーター駆動リソース（IBR）が高比率に導入された送電網における動的現象のモデリングと解析の課題に取り組むこと。ここでは、従来のホワイトボックスモデルが利用できない。
• 特許を取得したブラックボックス型インバーター・モデルの制限を克服し、周波数スキャンと高調波注入を用いて測定ベースの小信号特性化を可能にする。
• 部品アドミタンスをネットワークアドミタンス行列に体系的に組み合わせ、大規模システムに対して効率的な集約を可能にするフレームワークを構築すること。
• アドミタンスベースのモデルに適した、アドミタンス行列の行列式と相対安定性マージン解析（RMA）といった新規ツールを用いて、頑健な安定性評価を実現すること。
• 現代の送電網における初期段階の安定性評価において、完全な電磁瞬時（EMT）シミュレーションの代替手段として、スケーラブルで計算効率の高い代替手法を提供すること。

提案手法

• 周波数スキャンと高調波注入技術を用いて、インバーター駆動リソース（IBR）の小信号アドミタンスを実験的に測定し、それらをブラックボックスとして扱う。
• ノードアドミタンス式を用いて、個々の部品アドミタンス（例：発電機、線路、RLC回路）を組み合わせてネットワークアドミタンス行列を構築する。
• 特に大規模ネットワークにおいては、主要な振動モードを保持しつつ、システムの複雑さを効率的に低減する集約技術を適用する。
• ナイキスト基準、det(Y)の根、相対安定性マージン解析（RMA）といった複数のツールを用いて安定性評価を実施し、補償レベルの変化に伴う固有値追跡も行う。
• 数値例を用いてフレームワークを検証し、トルショナルダイナミクスを有する600 MW発電機がRLCネットワークに接続されたケースを検証。従来の線形モデルと比較。
• $dq$-フレーム変換と平均化技術を用いて、高精度なEMTモデルから連続的かつ時間不変な小信号モデルを導出し、ベンチマークとして利用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 内部制御モデルが特許を取得したブラックボックス型である場合、インバーター駆動リソースの小信号アドミタンスモデルを正確かつ効率的に得る方法は何か？
• RQ2 動的整合性を保持しつつ、部品アドミタンスをシステムレベルのネットワークアドミタンス行列に効果的に組み立てる最良の方法は何か？
• RQ3 大規模なIBR統合システムを、重要な振動モードを失うことなく効率的に集約する方法は何か？
• RQ4 アドミタンスベースのネットワークモデルに対して、det(Y)、RMA、ナイキストといった安定性評価ツールの中で、最も効果的で信頼性の高いのはどれか？
• RQ5 提案されたモジュラー・フレームワークは、変動するシステム条件下でも、24 Hzのサブシンクロニック共振（SSR）モードのような重要な不安定モードをどれほど正確に検出・予測できるか？

主な発見

• トルショナルダイナミクスを有する600 MW発電機の測定アドミタンスは、2.3 Hz、16 Hz、24 Hz、31 Hzに明確なピークを示し、これらは主要な振動モードに対応する。
• 構築されたネットワークアドミタンス行列の固有値解析から、直列補償が増加するにつれて24 Hzモードが右半平面に移動し、35％の補償で不安定化することが判明した。
• 根軌跡解析により、24 Hzモードがゲインが1に達する地点で右半平面に進入することが確認され、閉ループ不安定性を示しており、det(Y)およびRMAの結果と整合的である。
• モードインピーダンス解析から、16 Hz、24 Hz、31 Hzで共振が確認され、補償が増加するにつれてこれらの周波数でのインピーダンスの大きさが増加し、モード干渉を裏付けた。
• アドミタンス行列の行列式（det(Y)）は、固有値が右半平面に進入するのを検出することで、不安定モードを的確に同定でき、安定性指標としての有効性を検証した。
• 提案されたモジュラー・フレームワークは、従来の線形モデルと同等の精度でサブシンクロニック共振（SSR）および弱いグリッド不安定性を検出可能であり、スケーラビリティと計算効率の面で優れている。