Адаптивный алгоритм управления на основе виртуального синхронного генератора. Часть 1

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В современных гибридных энергосистемах общая постоянная инерция системы не является постоянной величиной и зависит от доли генерируемой мощности возобновляемых источников энергии (ВИЭ), подключаемых к сети через силовые преобразователи, в каждый конкретный момент времени. Из-за этого требуемые в электрических сетях ограничения скорости изменения частоты и величины ее отклонения при возмущениях становятся труднореализуемыми с помощью традиционных подходов и средств. Актуальным является переход к новой стратегии управления ВИЭ, в рамках которой силовой преобразователь становится ведущим, что позволяет последним выполнять ряд необходимых системных функций. С этой целью может быть использован алгоритм управления на основе виртуального синхронного генератора (ВСГ), имитирующий свойства и возможности традиционной синхронной генерации для объектов ВИЭ. Однако из-за постоянно меняющихся схемно-режимных условий в гибридных энергосистемах создаваемая за счет ВСГ виртуальная инерция должна быть адаптивной. При этом эффективность адаптивных алгоритмов во многом зависит от используемой структуры ВСГ. В связи с этим в первой части статьи предложена модифицированная структура ВСГ, для которой сформирована передаточная функция контура по управлению активной мощностью. С помощью нее выполнен сравнительный анализ традиционной и модифицированной структур ВСГ, по результатам которого доказано отсутствие трех принципиальных противоречий у последней. За счет особых свойств достигнута возможность гибкого управления параметрами модифицированного ВСГ для достижения желаемого качества динамического отклика на любом этапе протекания переходного процесса. Во второй части статьи приведен анализ влияния параметров настройки на инерционные и демпфирующие свойства ВСГ, на основе которого разработаны адаптивные алгоритмы их изменения в зависимости от складывающихся схемно-режимных условий. Полученные аналитические выводы подтверждены путем нелинейного динамического моделирования.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. А. Суворов

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»

Email: aba7@tpu.ru
Россия, Томск

А. Б. Аскаров

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: aba7@tpu.ru
Россия, Томск

Н. Ю. Рубан

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»

Email: aba7@tpu.ru
Россия, Томск

Ю. Д. Бай

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»

Email: aba7@tpu.ru
Россия, Томск

Список литературы

  1. Tan B. et al. Power system inertia estimation: Review of methods and the impacts of converter-interfaced generations. – International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2022, vol. 134, 107362, doi: 10.1016/j.ijepes.2021.107362
  2. Лазарев Г. Б., Новаковский А. Н. Технологии применения синхронных компенсаторов в электрических сетях современных энергосистем // Энергетик. 2022. № 4. С. 59–69.
  3. Бубенчиков А. А., Бубенчикова Т. В., Шепелева Е. Ю. Анализ зарубежного опыта исследования систем генерации ветроэнергетических установок // Омский научный вестник. 2018. № 6 (162). С. 142–149.
  4. Илюшин П. В. Интеграция электростанций на основе возобновляемых источников энергии в Единой энергетической системе России: обзор проблемных вопросов и подходов к их решению // Вестник Московского энергетического института. 2022. № 4. С. 98–107.
  5. Андранович Б. и др. Интеллектуальное управление режимами изолированно работающей энергосистемы // Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2021. № 1 (84). С. 61–66.
  6. Крамской Ю. Г. Интеграция возобновляемых источников электроэнергии в электрические сети с применением силовой электроники // Энергия единой сети. 2017. № 1 (30). С. 54–68.
  7. Соснина Е. Н., Шалухо А. В., Эрдили Н. И. Повышение эффективности использования возобновляемых источников энергии в составе виртуальной электростанции на основе мультиагентного управления // Вестник Чувашского университета. 2022. № 3. С. 103–113.
  8. Булатов Ю. Н., Крюков А. В., Суслов К. В. Изолированная система электроснабжения с энергетическими роутерами и возобновляемыми источниками энергии // Вестник ИжГТУ им. М. Т. Калашникова. 2021. Т. 24. № 2. С. 124–134.
  9. Rathnayake D. B. et al. Grid Forming Inverter Modeling, Control, and Applications. – IEEE Access, 2021, vol. 9, pp. 114781–114807, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3104617
  10. Аскаров А. Б. и др. К вопросу о современных принципах управления возобновляемыми источниками энергии на основе виртуального синхронного генератора. // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2022. № 41. С. 5–30.
  11. Разживин И. А. и др. Оценка влияния ветроэлектростанций на изменение суммарной инерции электроэнергетической системы // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2021. Т. 25. № 2 (157). С. 220–234.
  12. Bevrani H., Ise T., Miura Y. Virtual synchronous generators: A survey and new perspectives. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, vol. 54, pp. 244–254, doi: 10.1016/j.ijepes.2013.07.009
  13. Суворов А. А. и др. Синтез и тестирование типовых структур систем автоматического управления на основе виртуального синхронного генератора для генерирующих установок с силовым преобразователем // Электрические станции. 2022. № 3 (1088). С. 43–57.
  14. Суворов А. А. и др. Управление сетевым инвертором на основе виртуального синхронного генератора при изменении плотности электрической сети // Электричество. 2023. № 3. С. 35–51.
  15. D’Arco S., Suul J. A., Fosso O. B. A Virtual Synchronous Machine implementation for distributed control of power converters in SmartGrids. – Electric Power Systems Research, 2015, vol. 122, pp. 180–197, doi: 10.1016/j.epsr.2015.01.001
  16. Li M. et al. Phase Feedforward Damping Control Method for Virtual Synchronous Generators. – IEEE Transactions on Power Electronics, 2022, vol. 37(8), pp. 9790–9806, doi: 10.1109/TPEL.2022.3150950
  17. Kundur P. Power System Stability and Control. McGraw-Hill, 1993, 1199 p.
  18. Суворов А. А. и др. Система автоматического управления силовым преобразователем на основе свободно конфигурируемой структуры виртуального синхронного генератора // Электричество. 2022. № 4. С. 15–26.
  19. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления. СПб.: Профессия, 2003. 752 с.
  20. Сырчина А. С., Кулешов А. В. Синтез регулятора индикаторного гиростабилизатора с использованием критерия Вышнеградского // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 11. С. 99–110.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема тестовой энергосистемы: (а) топология сети и структура управления; (б) упрощенное представление

Скачать (337KB)
3. Рис. 2. Контур управления по активной мощности для ВСГ-Н

Скачать (74KB)
4. Рис. 3. Схема замкнутой передаточной функции контура по управлению активной мощностью для ВСГ-Н

Скачать (104KB)
5. Рис. 4. Структурная схема ВСГ-Т

Скачать (273KB)
6. Рис. 5. Схема замкнутой передаточной функции контура по управлению активной мощностью для ВСГ-Т

Скачать (167KB)
7. Рис. 6. ЛАФЧХ зависимости выходной от входной активной мощности (ΔPвых/ΔPуст): (а) ВСГ-Н; (б) ВСГ-Т

Скачать (410KB)
8. Рис. 7. ЛАФЧХ зависимости выходной активной мощности от частоты сети (ΔPвых/Δωс): (а) ВСГ-Н; (б) ВСГ-Т

Скачать (399KB)
9. Рис. 8. ЛАФЧХ зависимости частоты ВСГ от частоты сети (ΔωВСГ/Δωс): (а) ВСГ-Н; (б) ВСГ-Т

Скачать (404KB)

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».