[论文解读] On Placement of Synthetic Inertia with Explicit Time-Domain Constraints

Theodor Borsche, Florian Dörfler|arXiv (Cornell University)|May 9, 2017

Power System Optimization and Stability参考文献 13被引用 21

一句话总结

本文提出了一种优化算法，用于在含功系统中配置虚拟惯性与阻尼，同时明确施加对RoCoF、频率超调和执行极限的时域约束。通过利用特征空间灵敏度分析与迭代优化，该方法在实现鲁棒稳定性的前提下，将所需合成惯性最小化至五分之一，同时确保在真实澳大利亚低惯性电网案例研究中满足运行限制。

ABSTRACT

Rotational inertia is stabilizing the frequency of electric power systems against small and large disturbances, but it is also the cause for oscillations between generators. As more and more conventional generators are replaced by renewable generation with little or no inertia, the dynamics of power systems will change. It has been proposed to add synthetic inertia to the power system to counteract these changes. This paper presents an algorithm to compute the optimal placement of synthetic inertia and damping in the system with respect to explicit time-domain constraints on the rate of change of frequency, the frequency overshoot after a step disturbance, and actuation input. A case study hints that the approach delivers reliable results, and it is scalable and applicable to realistic power system models.

研究动机与目标

• 解决由于可再生能源渗透导致旋转惯性下降而引发的电力系统稳定性日益下降的问题。
• 开发一种方法，以最优方式配置合成惯性与阻尼，同时显式施加RoCoF和频率超调等时域约束。
• 将基于换流器的资源的执行极限纳入考虑，这些限制影响动态响应，而以往方法常忽略此点。
• 提供一种可扩展的、面向系统的优化框架，适用于真实电力系统模型。
• 通过最小化总合成惯性需求，在满足稳定性标准的前提下实现合成惯性的成本效益部署。

提出的方法

• 建立以潮流解为工作点的电力系统小信号动态模型，包含发电机动态、调速器、AVR和PSS。
• 利用特征空间灵敏度分析，计算系统特征模态对合成惯性与阻尼配置的梯度。
• 提出一个非线性优化问题，明确包含对RoCoF、频率超调和执行极限（功率注入）的约束。
• 采用基于梯度下降的迭代算法，优化合成惯性与阻尼的配置，同时保持系统稳定性。
• 定义一个可调节的代价函数，用于优先考虑阻尼比、最坏情况RoCoF、最坏情况超调或其组合。
• 将总功率注入（惯性与阻尼）作为决策变量，以在性能边界内最小化合成惯性使用量。

实验结果

研究问题

• RQ1 在扰动后，为将最坏情况下的频率变化率（RoCoF）最小化，合成惯性与阻尼在电力系统中应如何最优配置？
• RQ2 如何将基于换流器的资源的执行极限显式纳入合成惯性配置中，以确保物理可行性？
• RQ3 在最小化合成惯性使用量与满足频率超调和RoCoF等时域稳定性约束之间，存在何种权衡？
• RQ4 与仅优化单一指标相比，联合优化多个时域指标（如RoCoF与超调）在系统整体性能上表现如何？
• RQ5 所提方法是否能显著减少对合成惯性的需求，同时仍能在约束条件下保持系统稳定性？

主要发现

• 最优配置的合成惯性与阻尼显著优于初始配置和低惯性配置，当以最小化RoCoF为目标时，最坏情况RoCoF从395.756 mHz/s降低至94.0839 mHz/s。
• 当以最小化最坏情况超调为目标时，最大频率超调从98.2757 mHz降低至27.3695 mHz，且配置集中于区域4与5。
• 联合优化RoCoF与超调使惯性与阻尼在外部区域（2、4、5）实现均衡分布，对两项指标均达到接近最优性能。
• 当以最小化执行成本为目标时，该算法将所需总合成惯性减少五倍，同时保持RoCoF ≤ 100 mHz/s、超调 ≤ 30 mHz、阻尼比 ≥ 15%，展现出高效率。
• 当仅优先考虑阻尼时，阻尼比被最大化至19.2386%，此时阻尼分配极少，惯性集中于系统中心。
• 结果表明，最优配置可实现远低于均匀或启发式分布所需的合成惯性量，说明惯性并非总需大量配置。