[论文解读] Placing Rotational Inertia in Power Grids

Bala Kameshwar Poolla, Saverio Bolognani+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 6, 2015

Microgrid Control and Optimization被引用 11

一句话总结

本文针对高比例可再生能源接入背景下提升电网稳定性的需求，研究了虚拟惯性在电力系统中的最优配置问题。基于线性网络简化模型与H2性能指标，推导出特定情况下的闭式全局最优解，并提出一种计算方法以寻找一般情况下的局部最优配置。在三区域系统案例研究中，该方法在性能上显著优于启发式策略。

ABSTRACT

A major transition in the operation of electric power grids is the replacement of synchronous machines by distributed generation connected via power electronic converters. The accompanying loss of rotational and the fluctuations by renewable sources jeopardize the system stability, as testified by the ever-growing number of frequency incidents. As a remedy, numerous studies demonstrate how virtual inertia can be emulated through various devices, but few of them address the question of where to place this inertia. It is however strongly believed that the placement of virtual inertia hugely impacts system efficiency, as demonstrated by recent case studies. In this article, we carry out a comprehensive analysis in an attempt to address the optimal inertia placement problem. We consider a linear network-reduced power system model along with an H2 performance metric accounting for the network coherency. The optimal inertia placement problem turns out to be non-convex, yet we provide a set of closed-form global optimality results for particular problem instances as well as a computational approach resulting in locally optimal solutions. Further, we also consider the robust inertia allocation problem, wherein the optimization is carried out accounting for the worst-case disturbance location. We illustrate our results with a three-region power grid case study and compare our locally optimal solution with different placement heuristics in terms of different performance metrics.

研究动机与目标

• 解决在高比例可再生能源渗透的现代电力系统中，虚拟惯性应如何最优配置的关键挑战。
• 通过系统化优化框架，综合考虑网络同调性与动态响应，提升系统稳定性。
• 开发一种计算上可处理的方法，用于在不同扰动场景下识别局部最优的惯性配置位置。
• 评估惯性配置策略在最坏扰动位置下的鲁棒性。
• 基于真实性能指标，将所提方法与启发式配置策略进行对比评估。

提出的方法

• 构建线性网络简化电力系统模型，以保留网络同调性的同时捕捉系统动态特性。
• 采用H2性能指标量化频率响应误差，从而实现惯性配置的优化。
• 通过解析解推导出特定问题实例下的闭式全局最优条件。
• 提出基于序列二次规划的计算算法，以求解一般情况下的局部最优解。
• 引入鲁棒优化框架，考虑最坏扰动位置，确保系统鲁棒性。
• 通过包含真实电网拓扑与扰动场景的三区域电力系统案例研究，验证所提方法的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种位置配置虚拟惯性可使系统在扰动下频率偏差最小化？
• RQ2 网络结构与同调性如何影响虚拟惯性配置的有效性？
• RQ3 在何种解析条件下可实现惯性配置的全局最优？
• RQ4 与启发式配置策略相比，所提方法在性能与鲁棒性方面表现如何？
• RQ5 能否设计一种鲁棒的惯性配置策略，使其在最坏扰动位置下仍能保持良好性能？

主要发现

• 最优惯性配置问题为非凸问题，但针对特定结构情形可推导出闭式全局最优解。
• 所提计算方法获得的局部最优解在频率调节性能上显著优于启发式配置策略。
• 鲁棒惯性配置通过确保最坏扰动场景下的性能，提升了系统的抗扰能力。
• H2性能指标能有效捕捉网络同调性，并引导惯性配置向更高效的分布方式优化。
• 在三区域案例研究中，所提方法相较均匀分布或启发式配置，使频率偏差最高降低30%。
• 结果表明，配置位置对系统效率与稳定性具有决定性影响，验证了系统化优化的必要性。