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电动汽车驱动
★ 5.0
基于逆变器资源的动态聚合小信号阻抗模型
Dynamically Aggregated Small-Signal Impedance Model of Inverter-Based Resources
| 作者 | Akshita Sharma · Pankaj D. Achlerkar · Bijaya Ketan Panigrahi |
| 期刊 | IEEE Transactions on Energy Conversion |
| 出版日期 | 2024年7月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 可再生能源电厂 小信号动态等效 逆变器资源 聚合模型 电磁暂态仿真 |
语言:
中文摘要
大量可再生能源通过拥有众多基于逆变器的资源（IBR）的大型发电厂接入电力系统。为减轻大型网络仿真的负担，需要采用聚合模型来有效模拟电磁时域（EMT）仿真中的大信号行为以及用于分析研究的小信号行为。本文针对考虑 IBR 在硬件、控制参数、控制结构及其不同位置等实际异质性的可再生能源发电厂，开发了一种逐步通用的小信号动态等值方法。与许多现有聚合方法不同，该方法还考虑了无源元件和 IBR 设定点（有源元件）的影响。通过在 MATLAB/Simulink 中对各种运行场景进行 EMT 仿真，验证了所得到的聚合小信号阻抗模型。
English Abstract
Bulk renewable energy resources are interfaced with power systems by large-scale power plants having numerous inverter-based resources (IBRs). To alleviate the burden of simulating large networks, aggregated models are required to effectively emulate the large-signal behaviour in electromagnetic time-domain (EMT) simulations, and small-signal behaviour for analytical studies. This work develops a step-wise generic methodology for small-signal dynamic equivalencing of a renewable power plant considering realistic heterogeneity in IBRs' hardware, control parameters, control structures, and their distinct locations. Unlike many existing aggregation methods, the impact of passive elements and IBR set-points (active components) is also considered. The aggregated small-signal impedance model is verified using EMT simulations of various operating scenarios in MATLAB/Simulink.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看，这项关于逆变器资源动态聚合小信号阻抗模型的研究具有重要的工程应用价值。随着我们在全球范围内交付的大型光伏电站和储能电站规模不断扩大，单个项目往往包含数百甚至上千台逆变器，这给电磁暂态仿真和系统稳定性分析带来了巨大的计算负担。
该论文提出的分步聚合方法论直接契合阳光电源当前面临的技术挑战。在实际项目中，我们的逆变器产品存在硬件版本差异、控制参数定制化配置、不同拓扑结构以及地理位置分散等异质性特征。传统聚合模型往往忽略这些差异性，导致仿真精度不足。该研究创新性地将无源元件和逆变器工作点等主动元件纳入考量，能够更真实地反映大规模新能源电站的动态特性，这对提升我们系统级解决方案的设计准确性至关重要。
从技术成熟度评估，该方法已通过MATLAB/Simulink平台验证，具备较好的工程化基础。对阳光电源而言，这项技术可直接应用于三个关键场景：一是大型电站并网前的系统级仿真验证，显著缩短仿真时间；二是优化多逆变器协调控制策略设计；三是提升电网适应性分析效率，特别是在弱电网接入场景。
技术挑战在于如何将该方法论嵌入现有的工程设计流程，以及如何处理储能系统与光伏系统混合场景下更复杂的异质性。建议我们的中央研究院与高校合作，基于自主逆变器控制算法开发定制化聚合工具，形成差异化的系统仿真能力，这将增强我们在大型复杂项目中的技术竞争力和交付可靠性。