时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估.pdf
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1、第 17 卷 第 7 期2023 年 7 月南方电网技术SOUTHERN POWER SYSTEM TECHNOLOGYVol.17,No.7Jul.2023时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估谈赢杰1,向真2,杨昆2,刘通1,马玉坤2,胡大朋2(1.南方电网科学研究院,广州 510663;2.广东电网珠海供电局,广东 珠海 519199)摘要:微电网中存在大量过载能力弱、缺乏物理惯性的电力电子逆变器,微电网故障时存在极高的失稳风险,急需研究暂态稳定评估方法确保微电网安全稳定运行。因此提出了一种时序数据驱动的稳定运行评估方法。首先以恒功率变换控制器与虚拟同步机(virtual synchron
2、ous machine,VSG)并联并网系统为对象,研究二者的暂态交互机理;然后根据交互机理构建了一组具有强表征能力的特征数据集。最后,基于长短期记忆神经网络,建立了时序数据驱动的微电网稳定运行评估模型。仿真结果表明,所提方法特征量选择合理,在复杂工况下可以快速准确地实现稳定运行评估,具有良好的评估性能。关键词:微电网;暂态稳定;稳定评估;长短期记忆神经网络Time Series Data-Driven Transient Stability Assessment for MicrogridTAN Yingjie1,XIANG Zhen2,YANG Kun2,LIU Tong1,MA Yuku
3、n2,HU Dapeng2(1.Electric Power Research Institute,CSG,Guangzhou 510663,China;2.Zhuhai Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Zhuhai,Guangdong 519199,China)Abstract:There are a large number of power electronic inverters with weak overload capacity and lack of physical inertia in the mic
4、rogrid.There is a high risk of instability when the microgrid fails.Therefore,it is urgent to study the transient stability assessment method to ensure the safe and stable operation of the microgrid.In this paper,a time series data-driven stable operation assessment method is proposed.Firstly,the tr
5、ansient interaction mechanism between constant power conversion controller and virtual synchronous machine(VSG)parallel grid-connected system is studied.Then a set of feature data sets with strong representation ability is constructed according to the interaction mechanism.Finally,based on long shor
6、t-term memory neural network,a time series data-driven microgrid stable operation assessment model is established.The simulation results show that the feature selection of the proposed method is reasonable,and the stable operation assessment can be quickly and accurately realized under complex worki
7、ng conditions with good evaluation performance.Key words:microgrid;transient stability;stability assessment;long short-term memory neural network0引言随着“双碳”目标的提出以及能源加速转型,电力系统将经历以化石能源主导到以新能源为主导的新型电力系统变革1-3。由于新能源出力存在突出的灵活性和随机性,大量接入的分布式新能源发电装备给电力系统安全稳定运行带来了极高风险4-5。微电网作为新能源消纳的重要方式,大量分布式新能源通过电力电子装备接入其中。微电网
8、是高比例分布式能源接入、依靠多类型的“源荷储”资源,实现电能收集、传输、存储与分配的自治可控系统,可实现区域能源交互协调、分布式新能源消纳,从而满足负荷侧的用电需求。建设承载规模化分布式新能源微电网是实现“新能源占比逐渐提高”目标的关键6-8。微电网在消纳大量分布式新能源,实现源荷友好互动的同时,也具有高度电力电子化、非线性强、潮流方向不确定、源网荷强耦合等特点9-11。文章编号:1674-0629(2023)07-0125-10 中图分类号:TM743文献标志码:ADOI:10.13648/ki.issn1674-0629.2023.07.014基金项目:中国南方电网有限责任公司科技项目(0
9、30400KK52220004(GDKJXM20220179);国家自然科学基金资助项目(U1866207)。Foundation item:Supported by the Science and Technology Project of China Southern Power Grid Co.,Ltd.(030400KK52220004(GDKJXM20220179);the National Natural Science Foundation of China(U1866207).南方电网技术第 17 卷它在故障状态下的运行特性更加复杂12-13,故障传播速度更快,且电力电子装备过
10、载能力弱、缺乏物理惯性,极易在暂态过程中损坏,微电网暂态失稳风险极大 14-16。因此迫切需要开展微电网的暂态稳定运行评估研究。目前常用的稳定运行评估方法有两种,分别是时域仿真法17和能量函数法18。时域仿真法最接近真实情况19,缺点是网络规模增大后,计算时间指数级增长。能量函数法从能量的角度避免了物理量之间复杂的非线性关系20,但存在函数构造困难、形式复杂等问题。由于微电网故障传播速度快,需要快速准确地进行稳定运行评估,而时域仿真法计算时间长,能量函数法构造函数困难,且针对每一个特定的系统其能量函数均有变化,故上述两种方法都不适用于微电网稳定运行评估。数据驱动的方法能隐式建立输入数据与输出数
11、据的准确映射关系,是一种解决微电网稳定运行评估的有效方法21-23。在数据驱动的稳定运行评估研究方面,文献 24 基于深度置信网络进行暂态稳定评估,采用“预训练-参数微调”的训练方式,模型泛化能力较好,但特征选择较多,评估时间较长,不适用于在线快速评估。文献 25 利用稳定域及其边界解释了数据驱动方法判断系统稳定性的物理意义,利用深度置信网络对原始数据进行空间降维处理,极大加快了评估的速度和准确度,但其运用于同步发电机。文献 26 通过卷积神经网络,构建了暂态功角稳定性评估在线监测系统,并输出是/否结论,但该系统在评估过程中并未考虑故障深度、线路电压、负荷波动等因素的影响;文献27 提出一种长
12、短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络来评估故障清除后的暂态稳定性,但大量的输入特征采集和计算耗时较长。文献 28基于支持向量机,利用故障期间采样数据进行稳定评估,准确率较高,但采样时间长、故障深度浅,不适用于大扰动情况。文献 29 利用深度前馈神经网络,对单机系统进行了稳定运行评估,可实现快速评估,但其算例模型过于简单。上述方法一方面没有考虑逆变器控制方法、失稳具体物理机理等问题,对暂态稳定评估问题认识不清晰;另一方面,存在特征量选择过多或过少的问题,在复杂的微电网中暂态评估时间长或准确度低。因此,亟待提出一种考虑逆变器控制方法、特征量选择合理的微电网暂态
13、稳定运行评估方法。因此,本文针对微电网的暂态稳定问题,提出了一种考虑了微电网中常见的储能变换器和光伏变换器并联耦合影响的基于时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估方法,主要贡献如下。1)提出了一种基于时序数据驱动的微电网稳定运行评估模型,该模型利用基于机理选择的特征数据集实现了强非线性微电网在VSG出力、故障深度、故障点变化等多种复杂工况下的快速准确的稳定性评估。2)基于微电网的光伏变换器与储能变换器并联模型,分析了控制异构的多变换器系统动态响应耦合机理,揭示了恒功率控制变换器对VSG稳定运行的影响方式,提取出异构系统关键暂态耦合项,为稳定评估算法的构建提供理论依据。3)在机理分析的基础上构建了
14、具有强表征能力的特征数据集。该特征集考虑了微电网中常见的储能变换器控制策略和光伏变换器控制策略暂态特性以及两者的暂态耦合影响,在保证数据采集及时性的同时实现高准确性稳定评估。本文首先分析了微电网暂态失稳机理,根据失稳机理,构建了一组具有强表征性的特征数据集,然后从暂态数据的时序特征出发,利用LSTM神经网络建立了适应于强非线性微电网的稳定运行评估模型,实现暂态稳定的快速准确评估,最后通过MATLAB仿真对模型的有效性进行了验证。1微电网暂态失稳机理分析微电网存在大量的分布式资源,包括分布式光伏、风力以及储能等。通常情况下,分布式光伏以恒电流方式接入微电网,应用最广泛是通过恒功率控制变换器;而分
15、布式储能一般通过虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)接入微电网,为系统提供物理惯性、电压、频率支撑。但VSG在模拟同步发电机外特性为系统提供惯性支撑的同时,也具有其缺点,容易在暂态过程中发生失稳,导致微电网暂态失稳风险高。为简化微电网暂态失稳机理分析,通过光伏变换器与储能变换器简单并联系统进行微电网失稳机理研究。图1为光伏变换器和储能变换器并联系统拓扑及VSG控制结构和恒功率控制系统结构。126第 7 期谈赢杰,等:时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估1.1微电网储能变换器控制策略大量的新能源选择通过电力电子变换器接入微电网。变换器响应速度快,过
16、流能力低,使得微电网面临突出的惯性和阻尼缺乏的问题。VSG因模拟了同步发电机外特性,为微电网提供了一定的惯性和阻尼30,得到了广泛应用。其具体控制策略为:ddt=-g(1)Jd2dt2=T-Tem-Dp(-g)(2)式中:为VSG的虚拟功角,定义为本地坐标轴与参考坐标轴之间的夹角;和g分别为逆变器本地坐标系和参考坐标系的旋转速度;J为虚拟惯量,T*为逆变器参考转矩,即有T*=P*/g;Dp为逆变器下垂系数;Tem为变换器的输出电磁转矩。从数学表达式来看,VSG的有功外特性与同步发电机高度一致,因此在故障期间能够提供一定的惯性支撑。然而,由于VSG也采用了功率同步控制,在三相接地短路等严重故障期
17、间存在着较高的暂态同步失稳风险。同时,文献 31 提出计及如下 VSG的无功控制环路。KdEdt=Q*-Q-Dq(E-E*)(3)式中:E为VSG内电势;E*为VSG内电势的参考电压值;Q*和 Q 分别为参考无功功率和输出无功功率;Dq为无功功率下垂系数。由于逆变器Q-V下垂系数显著大于同步发电机,因此在暂态过程当中,VSG内电势将在无功功率控制环路的调节下显著降低,如式(4)所示。P=EVgZsin(4)式中:P、Vg、Z分别为变换器的输出有功功率、并网点电压、阻抗角的余角、线路阻抗。与不考虑无功功率控制相比,VSG 在故障期间,逆变器输出有功功率实际上将减少,从等面积法则的角度来看,这将增
18、加加速面积,使得 VSG更容易失稳。1.2微电网光伏变换器控制策略恒功率控制逆变器常被用作光伏并网变换器接口,是一种典型的电流控制型逆变器,其输出的有功和无功功率将跟随控制算法的参考值。恒功率控制逆变器的控制环路主要由锁相环和电流环构成,通过锁相环跟踪并网点处电压,控制逆变器输出电压跟随Vpccq=0产生相位PLL进行并网。通常,在设计变换器参数时,为了保证内部电流环的快速响应性能,电流环的响应速度远快于锁相环,因此,在分析暂态稳定问题时,可以认为电流环时刻跟随参考信号,即只关注锁相环的动态,而电流环动态可忽略。仿照VSG的虚拟功角定义恒功率控制逆变器的虚拟功角为:图1光伏变换器和储能变换器并
19、联系统拓扑图系统拓扑及VSG系统和恒功率控制系统结构Fig.1Photovoltaic converter and energy storage converter parallel system topology system topology and VSG system and constant power control system structure127南方电网技术第 17 卷=PLL-gdt(5)1.3微电网异构电源暂态耦合机理VSG和恒功率控制逆变器作为两种典型的电压控制型和电流控制型变换器,在微电网中得到了广泛的应用。在暂态过程中,恒功率控制逆变器输出功率将借助输出电流通过
20、线路阻抗影响PCC点的电压幅值与相位,进而影响VSG的暂态稳定性。VSG在外特性表现为电压源,恒功率控制逆变器在外特性表现为电流源,为简便分析叙述,考虑如图2所示的由VSG和恒功率控制逆变器构成的简单并联系统等值电路。PCC的电压可以表示为:Vpcc=IPQ+YvsgE+YgVgYvsg+Yg(6)式中:Yvsg和Yg分别为VSG和PCC至系统的线路导纳;Vg、IPQ分别为并网点等值电压有效值、恒功率变换器的等效电流有效值。因此,Vpccq可以表示为:Vpccq=|Y1|IPQ|sin(PQ+1)-|Y2|Vg|sin(-2)+|Y3|E|sin(-+3)(7)式中:Y11、Y22、Y33分别
21、为1/(Yvsg+Yg),Yg/(Yvsg+Yg)、Yvsg/(Yvsg+Yg);PQ为输出电流相角。通过观察可知,在线路阻抗保持不变的前提下,该式最后一项由VSG虚拟功角和恒功率控制逆变器的虚拟功角共同决定,因此在暂态过程中恒功率控制逆变器就是通过该项在 PCC 点处与 VSG 发生耦合。反应到VSG的功率控制环节中,即有:Pem=Pem+Pem =3E2G+3|E|Vg|Y|cos(-)-3|E|IPQ|Y3|cos(-PQ-3)Qem=Qem+Qem =-3E2B+3|E|Vg|Y|sin(-)-3|E|IPQ|Y3|sin(-PQ-3)(8)式中:G和B分别为Y的电导和电纳,Y=-Y2
22、Y3/Y1;Pem、Pem、Qem、Qem分别为考虑耦合后的有功功率输出、无耦合的有功功率输出、无耦合的无功功率输出、考虑耦合后的无功功率输出;Pem和Qem分别为储能变换器受光伏变换器耦合影响项;为导纳角。在实际系统中,网络拓扑结构更为复杂,解析表达式推导困难,因此亟需提出具有强表征能力的人工智能算法,对系统进行快速准确的暂态稳定评估。2数据驱动的微电网在线稳定评估模型本文通过微电网中的光伏变换器与储能变换器简单并联系统暂态特性与暂态耦合项,提取特征数据集,建立基于LSTM神经网络的微电网稳定运行评估与控制模型。2.1建立特征数据集第1节已分析了微电网中光伏变换器与储能变换器简单并联系统的耦
23、合影响机理,基于此,选择评估模型的特征输入量。1)储能变换器控制的特征量选择首先考虑有功功率回路,从其数学表达式可以看出VSG失稳的主要原因是输入、输出有功功率的不平衡,可以选择输出有功功率P作为特征量。考虑无功功率回路,由其数学表达式可以看出,VSG通过无功功率回路调节输出无功功率进而调节系统电压,当故障发生时,电网电压跌落,无功功率会增加,VSG内电势下降,选择输出无功功率Q和内电势E作为特征量。2)光伏变换器控制的特征量选择为了保证电流环的快速响应特性,电流环的响应速度远远快于锁相环的响应,在暂态过程中,电流环时刻跟随参考信号,只需关注锁相环,可以选取锁相环的虚拟功角作为特征量。3)微电
24、网异构电源暂态耦合特征项选择由微电网异构电源暂态耦合机理可知,在线路阻抗不变的情况下,其耦合影响大小由恒功率控制的注入电流IPQ、虚拟功角以及恒功率控制逆变器内部电流相角PQ决定,因此,选取IPQ、PQ作为特征量。由此,共计提取 P、Q、E、IPQ、PQ共计 6个特征量组成特征数据集,具体如表1所示。图2并联系统等值电路Fig.2Equivalent circuit of parallel system128第 7 期谈赢杰,等:时序数据驱动的微电网暂态稳定运行评估2.2稳定评估算法设计LSTM 神经网络是一种特殊的循环神经网络(recurrent neural network,RNN),能够
25、很好地解决RNN的长时依赖问题,它可以有效传递和表达长时间序列之中的信息,而且拥有多层非线性变换,具有强大的非线性表征能力,理论上可以精确拟合任意高维非线性函数。图3展示了LSTM神经网络结构,主要包含3个部分,分别是遗忘门、输入门、输出门。Xt为当前时刻的输入,ht-1和ht分别为前一时刻与当前时刻的输出,Ct-1和Ct分别为前一单元和当前单元状态,和 tanh 均为激活函数,具体如式(9)(10)所示。(x)=11+e-x(9)tanh(x)=ex-e-xex+e-x(10)遗忘门的作用为决定信息的取舍。ht-1与 Xt整合输入到激活函数中,使得数据在0到1之间,0对应的信息被遗忘,1对应
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