[論文レビュー] Performance tradeoffs of dynamically controlled grid-connected inverters in low inertia power systems

Yan Jiang, Richard Pates+1 more|arXiv (Cornell University)|May 1, 2017

Microgrid Control and Optimization参考文献 11被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、低慣性電力系における性能向上を図るため、一次遅れ-lead補償を用いたグリッド接続インバーター向け動的ドロープ制御iDroopを提案する。理論的に、iDroopは標準ドロープ制御および仮想慣性制御を上回ることを示し、ノイズ、摂動、遅延の影響を統合的に軽減する。特に、摂動に対して最適なのはlead補償、ノイズ・遅延に対して最適なのはlag補償であることが判明した。

ABSTRACT

Implementing frequency response using grid-connected inverters is one of the popular proposed alternatives to mitigate the dynamic degradation experienced in low inertia power systems. However, such solution faces several challenges as inverters do not intrinsically possess the natural response to power fluctuations that synchronous generators have. Thus, to synthetically generate this response, inverters need to take frequency measurements, which are usually noisy, and subsequently make changes in the output power, which are therefore delayed. This paper explores the system-wide performance tradeoffs that arise when measurement noise, power disturbances, and delayed actions are considered in the design of dynamic controllers for grid-connected inverters. Using a recently proposed dynamic droop (iDroop) control for grid-connected inverters, which is inspired by classical first order lead-lag compensation, we show that the sets of parameters that result in highest noise attenuation, power disturbance mitigation, and delay robustness do not necessarily have a common intersection. In particular, lead compensation is desired in systems where power disturbances are the predominant source of degradation, while lag compensation is a better alternative when the system is dominated by delays or frequency noise. Our analysis further shows that iDroop can outperform the standard droop alternative in both joint noise and disturbance mitigation, and delay robustness.

研究の動機と目的

• 再生可能エネルギーの統合に伴う同期慣性の低下が引き起こす低慣性電力系における動的劣化を解消すること。
• 従来の仮想慣性制御およびドロープ制御が、ノイズの増幅と遅延耐性の低さに起因する限界を克服すること。
• インバーターの速度と柔軟性を活用し、ノイズ、遅延、摂動が存在する環境において、従来手法を凌駕する制御器を設計すること。
• インバーター制御設計におけるノイズ減衰、摂動低減、遅延耐性のトレードオフを分析すること。
• H₂ノルム解析および遅延耐性の特徴付けを通じて、iDroopの優れた性能を理論的根拠で裏付けること。

提案手法

• バス動的特性（P）とネットワーク動的特性（N）のフィードバック相互接続として電力網を形式化し、インバーターは線形時不変伝達関数でモデル化する。
• データネットワーク制御則をインspiredとして、一次遅れ-lead補償を用いた動的ドロープ制御iDroopを提案し、所望の周波数応答を模倣する。
• H₂ノルムを用いてシステム性能を分析し、ノイズおよび摂動の減衰を定量的に評価する。同様に、同種パrameter仮定下で閉形式の式を導出する。
• 巻き数条件およびニコルスキー基準を適用し、遅延耐性を評価し、最大安定遅延の正確および下限の式を導出する。
• 可換行列のスペクトル解析を用いて、閉ループ伝達関数の固有値を計算し、性能評価を容易にする。
• iDroopと標準ドロープ制御および仮想慣性制御を、H₂性能の理論的上限および遅延耐性の観点から比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定ノイズ、電力摂動、通信遅延が、低慣性系におけるインバーター制御性能にどのように作用し合い、劣化を引き起こすか？
• RQ2 iDroopは、ノイズと摂動の両方を同時に低減する観点で、標準ドロープおよび仮想慣性制御をどの程度上回るか？
• RQ3 iDroopの遅延耐性はどの程度で、リード/リード時間定数などの制御器パrameterにどのように依存するか？
• RQ4 摂動抑制とノイズ抑制の観点で、リード補償がリード補償を上回る条件は何か？
• RQ5 iDroopはノイズ、摂動、遅延の両方に対する統合的耐性を達成できるか？その根本的なトレードオフは何か？

主な発見

• iDroopは、標準ドロープ制御および仮想慣性制御と比較して、ノイズと摂動の両方を同時に低減する観点で優れたH₂性能を達成する。
• 電力摂動が支配的である場合には、iDroopにおけるリード補償が最適であり、摂動抑制が顕著に向上する。
• ノイズおよび遅延の低減を目的としたiDroopのラグ補償は最適であり、安定性要件と整合的である。
• システムがノイズ支配の状態にある場合、iDroopの遅延耐性はラグ補償で最大となり、減衰が臨界閾値を超えると、任意に大きな安定遅延マージンを達成できる。
• ノイズ減衰、摂動抑制、遅延耐性の共同最適化は、特に摂動が支配的である場合に、互いに矛盾するパrameter要件によって制限を受ける。
• 遅延耐性の簡略化された下限として、τ_rob ≥ (mπ)/(2√(a² + 2mλₙ)) が導出され、ここで a = ν（δ=0の場合）または a = r_r⁻¹（δ→∞の場合）である。この式から、νを小さくすることで遅延耐性が向上するが、その代わりにノイズ感受性が増加することが示された。