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王 颖，王晓文，陆铭阳
(沈阳工程学院，辽宁 沈阳 110136)
由于全球煤炭资源的紧缺和环境污染问题日益凸显，以新能源发电为主的新型供电系统已是必然的发展方向与发展趋势，为此将有越来越多的以风能、太阳能为主要来源的新能源机组并入电网。由于新能源机组所应用的电力电子换流器会导致机组与电网频率不匹配，发生解耦。这种情况致使新能源机组无法发挥主动性，即当电网频率出现波动时不能主动响应来提供惯量支撑，使得新能源高占比的电力系统成为弱惯量电力系统。近年，由于惯量支撑能力不足而导致的切负荷停电事故时有发生。为此，新型电力系统抗干扰能力的提高和惯量支撑能力的增强将会是未来电网研究的热点方向。
就新能源高占比电力系统的惯量问题，国内外学者主要围绕以下2个方面展开了深入的研究。
a.基于惯量时空分布特性的研究。大量新能源机组并入电网，不仅降低了电力系统本身的惯量，而且还使得原本系统的惯量特性发生一定改变。从时间方面来说，新能源机组输出功率受天气因素影响占比较大，无法像常规机组一样准确预估随时间变化其出力情况，导致在时间层面特性显著；
从空间角度来说，新能源机组接入一般是大规模接入，导致接入地区呈现弱惯量特性，与大量常规机组接入的强惯量态势形成明显对比，导致在空间层面上也呈现出明显变化。综上所述，可得出新型电力系统不同于传统电力系统的惯量特性——时空分布特性[1-3]。
b.基于等效惯量评估的研究。通用的评估方式可分为离线评估和在线评估。离线评估基于大扰动事件的发生，然而随着电力系统不断完善，大扰动事件发生概率越来越小，所以今后的重要研究方向依旧是电力系统在正常运行状态下的常态化惯量在线评估。
本文首先介绍了关于新能源高占比电力系统的惯量研究的重要性和意义以及惯量的相关概念，并总结了近些年因为没有足够的转动惯量承载能力所造成的切负荷停电事故，同时进行了一定的分析；
然后，从惯量的时空分布特性以及对新能源高占比现代电力系统的等效惯量评估两方面对弱惯量电力系统的研究状况加以总结；
最后，给出增强系统频率稳定性的对策，并对低惯量电力系统的研究进行展望。
1.1 转动惯量
维持物体运动状态不变的特性称之为惯性，衡量物体惯性大小的度量称之为惯量。就静止的物体来说，惯性的大小可用质量来表示，质量越大，惯量越大，越难改变其加速度。在电力系统中，原动机和发电机的转子都处于旋转状态，所以提及电力系统中的惯量默认为转动惯量，转动惯量越大，角加速度越难改变，当系统因为功率缺额而导致转速下降时，系统转速变化越平缓。转动惯量在维持系统频率稳定性和研究发电机组调节系统等方面都具有重要意义。
对于汽轮发电机组来说，常见的测量转动惯量的试验为常规法甩负荷试验。根据转子绕轴转动的微分方程见式(1)。
(1)
式中：J为转动惯量，kg/m2；
Ω为机械角速度，rad/s；
P为轴功率，W。
(2)
式中：ηG为发电机效率(若发电机的出口有开关，则应考虑ηG的取值；
若发电机的出口没有开关，可不用考虑ηG的取值)。
具有转动惯量的火电机组或水电机组就能在系统出现功率不平衡时提供惯量支撑。为表征系统惯性响应的快慢，提出了惯性时间常数这一概念。
1.2 惯性时间常数
惯性时间常数常用Tj或H表示：
(3)
式中：TjN为以发电机额定容量为基准值所求得的时间常数。将所得转动惯量J带入式(3)中即可得出TjN。
将式(3)与式(1)相结合并作标幺值变换可得：
(4)
(5)
式中：TjN=τ，TjN为额定惯性时间常数。
其物理意义是指当发电机空载时，原动机带额定转矩恒定运行，其转子从静止拖动状态到以额定转速转动时需要的时间。
1.3 系统惯量
传统电力系统中的惯量主要是由转动惯量构成，由电源侧的同步发电机和负荷侧的异步电动机通过不断旋转的转子释放储存在其上的能量，对系统进行惯量支撑。同时除了异步电动机以外的其余负荷，如整流装置、制冷制热设备、照明设施等也能利用自身的频率响应特性，在系统频率变化较大时，调整自身负荷，给予少量惯量支撑作用。所以对于传统电力系统而言，由于具有充足的惯性响应能力，可以应对大多数情况下的功率波动问题。但随着电力系统转型，新能源、储能和直流电源等的加入，系统惯量的构成发生了变化。通过在风电、光伏、直流电源和储能装置的换流器处安装惯量模拟装置，即可获得虚拟惯量。惯量组成变化见图1。
图1 系统惯量组成变化
惯性响应作为并网同步机的一种固有属性，在同步机转子中存储的动能自主地响应不平衡的功率，抵抗频率的变化。然而，风光发电机组通过逆变器等电力电子元件并入电网，不具备同步机的惯性响应，所以当高比例新能源发电大规模并入电网系统会导致系统惯性降低，而低惯性电力系统极易出现电压和频率波动等问题[6]。其中，频率问题较为严峻，可分为2个方向：为了维持发电机组的机械稳定性，避免系统孤岛运行，当低惯量使得系统中频率变化率增大时，继电保护装置启动，使发电机组脱网，频率问题进一步加重；
此外，当频率最低点继续下移时，容易超过系统的接纳范围，触发低频减载动作，导致切除部分负荷[7]。
以风电、光伏为代表的新能源发电技术与传统同步发电机的发电方式区别较大，风力发电通过发电机的转子将风能转化为电能。理论上来说，风力发电机相比于同步发电机，其转子转速变化范围更大，提供惯性支撑能力也要更强[8]。但在实际工程中，永磁直驱风机与电网通过换流器相连，与系统解耦，无法提供惯量支撑；
双馈异步风机虽然与系统直接相连，但风机转子在电力电子换流器的驱动下，呈现与系统弱耦合，无法提供足够的惯量支撑[9]。而光伏发电则通过光生伏特原理发电，完全不与系统耦合，根本无法提供惯量支撑[10]。
通过上述分析可以得出，当新能源占比越来越高时，新能源发电系统将面临惯量不足的问题。为此，不少学者提出虚拟惯量的理论，通过改进控制技术的方式补充虚拟惯量，来缓解系统缺乏惯量的问题。在定义上，欧盟输电系统(ENTSO-E)将虚拟惯量称为合成惯量，指的是通过特定的设备实现新能源发电、储能和直流输电等提供可代替同步发电机产生惯量的惯量补充方式[11]。与传统惯量相比，虚拟惯量是一种概念，通过控制技术手段为系统提供惯量支撑。
2.1 虚拟惯量控制技术
同步发电机、异步电机和同步调相机等常规机组作为提供传统惯量的主要来源，根据型号、转速和用途不同，其典型的惯性常数为1～9 s。风力发电机、光伏和直流联络线都具有虚拟惯量，其中风力发电机具有储存动能的旋转元件，通过控制技术提供虚拟惯量，其惯性常数为2～6 s；
光伏和直流联络线没有旋转元件来存储动能，但能借助储能或直流电容器，通过控制参数调整，理论上其惯性常数可任意设置。由此可以看出，相比于同步机，虽然虚拟惯量技术对电力系统的惯量支撑仍有不足，但依旧具有很高的研究价值。
基于逆变器并网的虚拟同步发电机(virtual synchronous generator，VSG)技术是主要的虚拟惯量控制技术。该技术通过多种算法编程控制新能源发电、储能及直流输电等系统模拟常规旋转电机的惯性响应，补充惯量支撑并提供调频能力[12]。
2.2 VSG技术在风电中的应用
应用在风电机组中的VSG技术可以使风电机组兼顾同步发电机的特性，以此提高系统的频率稳定性。根据不同的调频原理，风电机组的VSG技术可分为附加储能、利用风机转子动能和综合控制3种方式。
附加储能是指通过额外安装储能装置实现风电机组调节。文献[13]提出在风机交流侧配置储能装置，将风机与储能装置结合，并利用储能装置对风机进行补偿惯量控制。虽然该方式可以节约风电场的成本，但对于风机转子的利用缺乏考虑。
于是部分学者提出利用风机转子中的动能提供惯量支撑的方案。文献[14]提出一种双馈风机转子动能利用方案，但该方案仅通过转子提供虚拟惯量，稳定性较差，文献[15]在此基础上增加了转速保护装置，有效避免频率再次跌落。
综合附加储能和对风机转子动能的利用，提出综合控制方案，能更好的提高惯量支撑性能。文献[16]提出了一种同时利用电容器和转子动能为系统提供虚拟惯量支撑的方案，极大改善了转子动能控制效果。
2.3 VSG技术在光伏中的应用
将VSG技术融入光伏发电系统也可以有效提高惯量水平。根据能量来源不同可分为储能控制和备用有功2种方案。
通过额外的储能控制方式可以实现虚拟同步技术。文献[17]提出了一种不需要DC/DC变换器且具备同步发电机性质的光伏级联发电系统，能极大地提高系统惯量，对系统的整体效果也有改善作用。文献[18]提出通过并联储能单元与光伏组件，利用独立逆变器的储能装置实现功率输出。
通过在发电机组中预留部分容量来实现惯量支撑的方式称为备用有功方案。文献[19]提出了一种基于步长变化的功率跟踪策略，改善了系统的稳定性。文献[20]对双极光伏发电进行研究，提出了摆脱储能的动态直流电容的虚拟惯量支撑方案并分析其影响因素。
3.1 澳大利亚“9·28”大停电事故
新能源发电技术在澳大利亚的应用非常广泛，尤其是澳洲南部地区，其新能源发电量占比可达到总发电量的50%。但在2016年9月28日，发生了全球第一例由于极端气候灾害所导致的大规模新能源脱网事故，该事故致使澳洲南部地区发生超过48 h的局部电网停止供电情况，不仅对当地居民及企业造成了及其严重的影响，而且还为澳洲政府带来了许多负面评价[21]。
收集事故发生之前电力系统数据，南澳地区总发电功率为1826 MW，其中燃气轮机发电功率为330 MW，占比18.07%；
联络线输电有功功率613 MW，占比33.27%；
风电及太阳能发电功率为883 MW，占比48.36%，并且南澳地区的电力系统常常存在负载较重的情况。南澳地区各系统发电功率柱状图及饼状图见图2、图3。
图2 南澳地区各系统发电功率柱状图
图3 南澳地区各系统发电功率饼状图
在本次事故中，极端天气一共对线路造成了6次故障，产生了6次电压跌落，累计脱网风机505 MW，但并非每次故障所产生的电压降落都足以导致停电，而是逐级递增。在第6次故障的瞬间，大约445 MW的风机脱网，占事故期间累计风机脱网总量的88.12%，这次故障使得原本就受极端天气影响的电力系统更加不稳定，其电压不断波动，最终震荡削减归零。
文献[22-23]详细分析了此次停电事故，近年来随着风力发电的大力发展，南澳电力系统呈现风电场逐渐取代热电机组的趋势。在某些情况下，南澳地区的风电发电量不仅可以完全满足当地当时的负荷，甚至还留有较多盈余。同时，整个澳大利亚光伏发电利用效率最高的地区也是南澳地区，在光照充足时也能实现自给自足并有剩余。高比例新能源利用率使得南澳电网惯量支撑能力不足，在上述事故当天，其惯量支撑能力是历史上的最弱阶段。
3.2 英国“8·9”大停电事故
2019年8月9日，一场大规模的集中停电事故发生在威尔士与英格兰地区。在此次停电事故发生约1 h后，英国国家电网宣布已经恢复基本的电力供应[24]。此次停电事故虽然停电时间短,但是停电区域大,仍值得深入探讨。
在事故发生前，该地区的总发电机装机容量为32 130 MW，其中燃气发电和核电占52%，风电占30%，互联通道占9%，生物发电等占9%。威尔士与英格兰地区各发电装机容量饼状图见图4。
图4 威尔士与英格兰地区各发电装机容量饼状图
本次停电事故可大致分为4个阶段。第1阶段：雷电袭击导致线路故障，发生短路并跳闸，同时分布式电源的移相保护启动，使得其首次脱网，脱网功率约占总负荷的0.5%，为150 MW。第2阶段：与此同时，因为雷击导致霍恩海上风电场出力下降737 MW、小巴福德燃气电站也遭受到雷击而意外停机，导致脱网规模扩大244 MW。至此，系统总计丢失功率约占总负荷3.9%，为1131 MW。第3阶段：由于系统频率显著降低，导致系统频率变化率增加，在其超过保护启动阈值时，使得分布式电源发生第2次脱网，约为350 MW。至此，系统总计丢失功率达到1481 MW,约为总负荷的5%。第4阶段：频率响应措施启动，系统频率在下降到49.1 Hz后开始回升。但在频率响应措施都启动完毕后，小巴福特电站内又出现燃气机停机情况，使得频率再次下降，低频减载启动，切负荷停电发生。
文献[25-26]对英国的此次停电事故进行分析，早在事故发生前，英国电网就以新能源机组为主要供电单元，而新能源机组以电力电子变流器并入电网，导致英国电网具有显著的系统惯量较低，且设备抗扰性能力差等特点。由于我国处于电网转型阶段，我国电网也呈现出类似英国电网的特性。为避免类似事故再次发生，需要提升风电、光伏等分布式电源的抗干扰能力，确保并网性能达标；
完善在线监测系统惯量水平；
侧重研究新型电力系统频率稳定性。
综上所述，分析了澳大利亚和英国这2次停电事故，发现事故的起因均是新能源机组占比太高，且电网惯量支撑能力较差。所以，研究弱惯量电力系统的惯量相关问题，对于避免电网出现突发事故时而导致低频减载具有重要作用。
以风能和光伏发电为主的新能源机组接入电网，需要通过一系列电力电子换流装置，但是随着这些新能源机组接入电网的数量越来越多，在所接入电网中的电力电子换流装置的数量也不断增加。换流装置占比较高的电力系统与传统能源的电力系统相比，其时间和空间的分布特性也会更加明显。文献[27]研究了电力系统各节点的惯性时空分布特性并加以分析。文章通过系统惯性的定义得出节点惯性的定义，并从运行方式和节点出发，来分析电力系统的惯量时空分布特性，以大扰动和小扰动为事故情景进行详细分析。最后在小扰动下，构建节点频率信号能量的惯性指标，实现时空分布特性的可视化。
在电力系统中，动态频率时空分布特性可以很好地代表惯性时空分布特性。文献[28]从基于WAMS获得的实测数据和仿真模型两方面出发，以东北电网为研究对象进行分析。首先确定了5个特征量，来表征频率的动态过程，并运用实测数据来求取出特征量，通过分析得到了东北电网受扰时真实的动态频率时空分布特性。然后，通过理论分析得出3个影响频率动态过程时空分布特性的主要因素。最后，通过使用仿真软件的形式，分别研究在同一位置的频率动态过程中，有功缺额、惯性时间常数和调速器死区对其本身和各特征量的影响。与文献[28]所研究的影响频率动态过程时空分布特性的主要因素不同，文献[29]从电网结构和机组惯性出发，对不同地理位置及不同电压等级输电线路的投切、机组惯性参数的改变和机组位置的不同对频率时空分布的影响进行分析，并以山东电网为例进行验证。
对系统惯性或频率的时空分布特性的研究各国仍在继续，随着大规模电网互联这种特性将更加显著。弄清系统中的惯性时空分布特性，有助于电网工作人员识别出低惯性节点或区域，采取补偿措施，从而提高系统惯量支撑能力和频率调节能力。目前，尚未形成统一的用于分析惯性时空分布的模型和评价指标，对影响惯性时空分布特性的因素认识并不全面，还需进行更加全面系统的研究以确保新型电力系统稳定运行。
为提升系统频率稳定性，除了要对系统的惯性时空分布特性有清楚认识，对系统中惯量大小的认识也非常重要。通过对新能源高占比电力系统进行等效惯量评估，在低惯性系统中适当减少新能源接入规模，而在强惯性系统中提高新能源接入比例，这样既能提高系统抗功率扰动能力，同时促进年新能源消纳，减少弃风弃光率。将现存的惯性评估方法按照不同的扰动类型可分为大扰动惯量评估[30-34]、小扰动惯量评估[35-37]和准稳态惯量评估[38-40]。
5.1 基于大扰动事件的惯量评估
文献[30]考虑我国高压直流输电网架和新能源机组不断增加的特点，以机组的总旋转动能、惯性变化率(rate of change inertia，ROCI)和惯性分布指数(inertia distribution index，IDI)为评估指标，从整体水平、时间分布、空间分布3个维度对电网惯性进行评估，并以云南电网为例进行分析。文献[31]提出的惯量评估方法解决了在传统惯量评估方法中需要对扰动事件发生时刻进行确定的弊端。该方法以中心频率平方偏差(central frequency squared deviation,CFSD)概念为基础，对于某个时刻发生扰动的节点的频率变化率用2个不同采样时刻的发电机角频率值作为替换，并用惯量图心来确定惯量评估中的频率采样点，但该评估方法所得结果中缺乏对惯量的区域分布的探究。文献[32]基于大扰动惯量评估原理，提出了改进的系统分区惯量评估方法，该方法计及差值计算，运用同步相量测量模块和广域量测系统来获取系统的数据。文献[33]运用牛顿拉夫逊和模态置信准则等方法，将所测量的广域数据以参数辨识的方式迅速准确确定了系统的等效惯量。文献[34]通过离散系统的等值转子运动模型方程，利用合适的时间间隔、发电机母线处功角和有功功率进而得出等效系统的惯量。
5.2 基于小扰动事件的惯量评估
当系统所受的扰动较小时，机电随机振荡过程通常会与系统扰动同时出现，而系统惯性与阻尼比和机电振荡的频率紧密联系。文献[35]利用从广域测量系统得到的数据，提出了一种估计动态系统模型参数(频率和阻尼)的新方法。该参数估计方案是基于加权最小二乘法，利用测量的模态频率和阻尼来计算发电机组的惯性。但其估算精度随测量误差增大而降低。文献[36]则利用了PMU测量的机电振荡响应，在经典摆动方程的基础上，确定了惯性与机电振荡参数(即一个模态的振荡频率和阻尼比)之间的数学关系，并利用先进的自适应局部迭代滤波分解技术来识别模态的频率和阻尼比，降低了振荡参数提取过程中引起的惯性估计误差，最终提出了一种多区域互联电力系统的惯性估计方法；
在此基础上，引入动态模态分解从PMU中提取特征值和特征向量，并利用线性化的动力学方程分析了惯性与特征值和特征向量之间的内在关系，建立了惯性与特征值和特征向量之间的详细数学表达式，提出一种数据驱动的惯性估计方法用来估计互联电力系统中不同区域的有效惯性[37]。
5.3 基于准稳态运行的惯量评估
上述2种等效惯量评估方法都需要施加外部扰动，无法对机组在正常运行状态下进行惯量的跟踪与监测。事实上，电力系统中机组输出功率的变化、负荷开关的动作方式、直流功率调整情况等功率随机波动变化事件时有发生。所以，如何实现正常运行状态下电力系统惯量的在线监测与评估已成为研究热点方向。文献[38]在准稳态下，通过建立等效惯量的自回归滑动平均模型将离散模型调整为连续模型进行降阶，该模型的输入量参考PMU量测到的系统频率偏差和负荷功率偏差。文献[39]构建了马尔可夫切换模型，并利用历史数据修正了模型，以实现基于准稳态下PMU频率量测数据的系统等效惯量实时评估，然而该方法的准确性极大地依赖历史测量数据，存在数据参考量方面的缺陷，适用于历史数据丰富的场景。文献[40]在调整直流联络线功率的过程中，通过对变化的频率数据分析进行在线估计，但其精度与功率调整过程中的能量变化计算有关。
关于系统准稳态运行下的惯量评估的研究仍处于初级阶段。现有的评估方法未充分考虑新型的“源-网-荷-储”形式的电力系统中多重不确定因素对惯量在线评估的影响，所以对于正常运行工况下的惯量在线估计，有待进行深入研究。
为了从根本上解决新能源高占比电力系统频率稳定性问题，提升支撑惯量的能力，本文从“源-网-荷-储”4个方面出发，对现有提高惯量支撑能力的方法进行总结。首先，电源方面，常见的提供新能源机组惯量支撑和进行频率响应的方法是将虚拟惯量控制单元嵌入新能源发电的主控系统中，使得并网逆变器可以通过构建模拟同步发电机的机电摇摆过程进行频率响应，从而提供一定的惯量支撑，来对电网频率的变化作出抵抗。虚拟惯量控制技术除了可以用在新能源机组中，也可用于可控负荷与储能系统中。在电网方面，基于电压源换流站的高压轻型直流输电技术优势颇多，可适用于多种供电情况，如城市电网供电和孤岛供电等，还可以通过直流输电系统网侧换流器上的并联电容进行储能，当系统中出现功率缺失时，向系统提供能量。在火电机组、水电机组和燃气机组为主要供电机组情况下，系统惯量主要由电源侧发电惯量和负荷侧惯量两部分组成，且往往会将负荷侧惯量忽略不计。但在“双高”电力系统中，负荷侧惯量必须进行考虑，不可排除，部分负荷能够感应电网中频率变化，适时释放存储在电动机转子内的动能或者从电网吸收功率，防止出现低频切负荷或者高频切机现象。在负荷方面，电力系统负荷主要分为异步电动机和其他负荷。异步电动机类似于同步发电机，能够适时释放存储在电动机转子内的动能或者从电网吸收功率，防止出现低频切负荷或者高频切机现象。其余负荷可根据自身的功率-频率响应特性给予少量支撑。总体来说，负荷侧所能提供的惯量支撑能力相对于电源侧还是微乎其微。当发电侧惯量减弱时，可通过增加可中断负荷占比和提高负荷的功率-频率响应能力来提高负荷侧的惯量支撑能力。在储能方面，采用储能既能平滑新能源输出功率的不确定性同时能提高新能源消纳水平。目前，大规模储能被开发利用，空气压缩储能和抽水蓄能存储的能量与火电机组运行原理类似，可向电网侧提供原动功率进行惯量支撑。
a.发展电力系统虚拟惯量支撑控制技术。电力系统的频率稳定性与新能源发电的渗透率高度关联，新能源发电的渗透率越高，电力系统的频率稳定性越低，在功率扰动相同的条件下，系统的频率波动越明显。针对该问题最有效的解决方案就是开发基于高比例新能源发电的虚拟惯量控制技术。
b.提出改进的评估惯量需求的标准和指标。从规划和运行角度提出标准，且力争简单实用。我国电力系统规模较大，分区明显、差异显著，对于能量和负荷严重分配不均，惯量的分布也具有明显的时空特性；
此外近几年新能源发电的比例快速上涨，使得上诉问题更为严峻，为此针对不同地区急需提出不同的惯量评估标准。
c.提升电力系统惯量监控技术。在量化系统惯量需求及评估指标的基础下，开展惯量监控技术的研究，为系统安全稳定运行提供指导帮助。借助同步在线监测技术实现对实时变化的系统惯量进行监控，特别是虚拟惯量技术引入高比例新能源电力系统之后，惯量的取决条件和状态具有很大的不确定性。通过监控技术采集惯量数据，完善监测系统，使运行调度人员能够更好地掌握惯量水平，以便于合理安排发电计划，对系统惯量进行短时预测并在缺乏惯量支撑时及时报警，以便于采取防范措施。
d.改进更高效的惯性补偿装置。针对惯量短缺地区加装合理的惯量补偿装置，例如可以提供无功补偿的同步调相机，其旋转的转子也可以提供惯量补偿。丹麦、澳大利亚等国家已经开展使用同步调相机进行惯量补偿的研究实践。
a.在传统电力系统中，很少考虑系统惯量问题，但随着新能源机组不断增加，常规机组不断减少，系统的惯量不足等问题凸显出来。本文梳理了电力系统惯量的时空分布特性并分析了多种等效惯量评估模型，分析了虚拟惯量的部分问题，总结了一些相关问题，提出了今后的可能研究热点。
b.量化分析新能源和电力电子设备高占比电力系统中惯量的时间、空间分布特性。对惯量随时间的变化和不同节点、不同区域的惯量大小有清晰认识。通过结果研究惯量时空分布特性和系统动态机电行为，进一步为未来新能源电力系统的稳定运行作出贡献。
c.探索基于“源-网-荷-储”的多惯量协同支撑调控策略。新型电力系统的惯量组成不同于传统电力系统，其惯量结构是多元化的。电力系统的安全性和经济性至关重要，通过优化开机组合模型，构建以多元协同控制为基础的惯量支撑策略，同时满足区域最小惯量需求。
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