随着电力系统中新能源机组渗透率的快速提高,系统惯量水平下降将威胁系统频率稳定性,惯量的空间分布特征也将更加凸显,频率响应的分散性将不能被忽略。针对以上问题,提出一种考虑频率响应分散性及系统分区的含风电电力系统等效惯量估计...随着电力系统中新能源机组渗透率的快速提高,系统惯量水平下降将威胁系统频率稳定性,惯量的空间分布特征也将更加凸显,频率响应的分散性将不能被忽略。针对以上问题,提出一种考虑频率响应分散性及系统分区的含风电电力系统等效惯量估计方法。首先,为降低频率响应分散性对估计精度的影响,基于谱聚类算法对电力系统进行分区,并基于皮尔逊相关系数定义频率相似度指标确定区域频率的最优测量节点。其次,由于测量所得的频率变化率(rate of change of frequency, RoCoF)曲线中包含大量的振荡分量,提出一种基于摇摆方程的数值积分方法估计区域及系统全局惯量。最后,在DIgSILENT/PowerFactory中建立改进IEEE10机39节点系统以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,该方法适用于不同场景下含风电系统的等效惯量估计。展开更多
文摘随着电力系统中新能源机组渗透率的快速提高,系统惯量水平下降将威胁系统频率稳定性,惯量的空间分布特征也将更加凸显,频率响应的分散性将不能被忽略。针对以上问题,提出一种考虑频率响应分散性及系统分区的含风电电力系统等效惯量估计方法。首先,为降低频率响应分散性对估计精度的影响,基于谱聚类算法对电力系统进行分区,并基于皮尔逊相关系数定义频率相似度指标确定区域频率的最优测量节点。其次,由于测量所得的频率变化率(rate of change of frequency, RoCoF)曲线中包含大量的振荡分量,提出一种基于摇摆方程的数值积分方法估计区域及系统全局惯量。最后,在DIgSILENT/PowerFactory中建立改进IEEE10机39节点系统以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,该方法适用于不同场景下含风电系统的等效惯量估计。
