0 引言

近年来，随着各种容量的新能源发电系统的不断投产运行，我国电源结构中新能源发电的占比在稳步提高。根据中电联的相关统计数据，2017年我国新增新能源的发电装机占比达到53.7%，首次超过50%，电源结构持续优化。2017年全国共投产5年直流、2条交流特高压项目，极大提高了电网跨区能源配置能力和新能源消纳能力，全国弃风量和弃风率实现了三年来的首次“双降”。风电装机和光伏装机量分别同比增长10.5%和68.7%。以风能、太阳能为代表的新能源替代作用日益明显^[1]。

在新能源发电系统较为集中的区域，由于其渗透率在不断提高，新能源发电系统的暂态特性对局部电网的稳定特性产生的影响是不可忽略的。在研究电网稳定性方面,各种仿真手段是不可或缺的，为此需要建立涵盖风电、光伏、储能、波浪能等各种系能源发电系统的相关模型。根据仿真方式的不同，建模可能包括实际物理模型或者软件数学模型。本文所讨论的建模思路仅针对数字仿真软件，属于软件建模的范畴。

1 新能源通用模型的建模

1.1 新能源发电系统的特点及建模思路

新能源发电系统和传统能源如火电发电系统相比具有特殊性，简单列举如下：

（1）新能源发电系统普遍使用电力电子变流器和电网相连接，以风电系统中的双馈风机为例，其转速和电网频率并不存在耦合关系，这导致新能源发电系统的总体惯性将大大降低^[2]。

（2）新能源发电系统的占比提高，意味着传统同步发电机的占比减少，通过控制励磁系统来保障电网功角稳定性和电压稳定性的能力也将逐步削弱，这对电网安全是不利的。同时例如风电系统在正常运行中还需要消耗无功功率，这在系统发生暂态故障过程中会进一步加剧电网的稳定性问题^[3]。

电力系统仿真是研究电网安全稳定性的重要工具^[4]，随着新能源发电系统的日益增多，迫切需要在仿真建模中对其进行准确建模。目前主要有两种建模思路：详细建模和通用建模。详细建模需要对新能源发电系统的各个组成部分分别建立详细的微分方程或代数方程，然后在仿真过程中进行联立求解。这种仿真建模方式最为准确，主要用于相关设备的生产厂家进行产品的测试和验证环节。在电网安全分析方面，详细建模的方式存在以下局限性：

（1）新能源发电系统可能包含数量众多的发电单元，例如风电场和集中式光伏电站，往往包含几十至上百台的新能源发电单元，要对这些子系统进行一一建模是不现实的^[5]。

（2）新能源发电系统中普遍含有数量众多的电力电子器件，同时由于生产厂家众多，所对应的控制方式和控制策略都不尽相同。要全部对这些控制进行详细建模，工作量也是不可接受的。

由于在电网安全稳定性的研究方面，更侧重考察新能源发电系统对主电网的频率、电压和功率等主要电气量的影响，我们更倾向于使用基于外特性模拟的通用建模方式，来对新能源发电系统进行建模。这种建模思路有如下优点：

（1）通用建模思路针对各种类型的新能源发电方式，将其划分为各个相关联的功能模块，通过输入输出变量联系到一起，这样既能反映新能源发电系统的外部特性，也能反映其内部的主要变量。

（2）由于采用外特性模拟的方式，在对新能源发电系统进行通用建模的过程中将忽略部分变化较快、对外部电网系统影响较小的暂态分量，大大降低了建模的难度和模型计算量。

（3）由于采用模块化设计，便于对各个功能模块进行重新组合和优化设计，如风电系统的控制模块经过适当调整后，可快速应用于光伏和储能系统的建模工作中，减小了建模和调试的工作量。在本文的后续内容中，将以风电系统中的双馈发电机组(DFIG)为例，描述其通用建模的过程，随后给出包含风电系统的电网建模算例和仿真结果。

1.2 风电系统双馈发电机建模

双馈风机的结构如图1所示：

由图1可见，双馈风电机组主要由风力机、双馈发电机和变流器组成。由于最终并入电网的电流包括定子侧和转子侧电流两部分，所以通过变流器改变转子侧电流的频率，可以在风速变化的情况下使总体电流频率依然保持与电网频率一致，实现风能的充分利用。同时通过调整转子电流相位可以调节整个风电机组的无功消耗，甚至在电网故障的情况下提供适度的无功功率，提高对电网稳定性的部分支持。其中，发电机电压和磁链方程如下：

于是双馈发电机部分就可以表示为如下的诺顿电流源的形式，如图2 所示：

通过方程(2)和(4)，可以得到如下的转子磁链方程式:

式(8)可以用图3表示如下：

其中：

于是，双馈发电机组的电流变换器的控制可以用如图4的传递函数框图表示^[7]：

通过整合图3和图4 ，可以得到如图5所示的双馈风电机组控制函数框图。

为了进一步简化模型，做如下的假定：

（1）忽略耦合反馈回的转子磁链分量和电流变换器中的交叉耦合项；

（2）将转子电流项替换为定子电流项，即不考虑励磁电流分量；

（3）将转子电流控制框图简化为单一的PI控制环节。

通过以上假定后，可以得到如图6所示的简化模型图。

可以看到，简化模型中的时间常数等参数和原来已有所不同，需要通过适当的辨识手段进行参数校核，限于篇幅所限此处不在展开说明。

最终可以得到如图7所示的双馈风机等值模型框图。

由图7可知，最终双馈风电机组对外可等效为一个可控电流源的形式^[8]，采用了电力电子变流器后，实现了有功电流和无功电流的解耦控制。中间的传递函数即由上面推导而来，最左边的电流控制环节将在下面的内容中做进一步说明。

1.3 风电系统电流控制环节建模

为了满足电网运行规程的要求，风电系统厂家一般都会提供低电压穿越等保护控制功能。这些功能在模型里可以通过对电流加以动态限制来实现。如图8所示。

在图8中，有功电流i_p和无功电流i_q是分开控制的，最重要的特性由左边控制块中的函数来决定，即i_{p_max}=f(u)和i_{q_max}=f(u)，f(u)为以机端电压V_term为变量的函数，由于在系统扰动过程中，机端电压V_term也会出现一个暂态过程。通过定义在不同电压值下，能够输出的最大电流，就可以很好的拟合风电系统在电网故障情况下的电流输出特性。在建模过程中，这个拟合过程通常使用一组非线性函数来实现其功能，其参数设置如图9所示。

需要指出的是，这个曲线拟合的过程属于模型参数校核过程的一部分，因为不同厂家其设备的电流响应曲线是不同的，需要根据模型计算输出的结果，结合现场实测值或者厂家提供的曲线数据来进行填写。

图8右边的控制块表征了设备实际最大可以输出的电流限制，风电系统一般通过电力电子换流器和主电网相连，所以可以使用换流器承载的电流上限作为其设置值。

1.4 风电系统功率控制环节建模

无功的控制逻辑如图10所示。

由图10可知，其控制逻辑为常用的PI控制策略，通过比对机端电压和设定值，以及当前功率因数和设定值，可以得到两个偏差信号，即定无功偏差和定功率因数偏差，这两种控制方式可以通过控制字来实现切换。

偏差经过积分环节后即可得到无功电流控制信号I_qcmd。

有功的控制逻辑如图11所示。从图11可知，有功和风机转速有关，即图中的f(Pe)函数，该函数描述风机的有功功率-转速曲线，典型的曲线如图12所示。

如图12所示，在转速为0-0.1pu的区间，发电机不输出有功功率，BC段曲线对应风机的最优叶尖速比跟踪控制区间，在这个区间内随着风速的增大，发电机的输出有功也随之增加，并且在有功功率达到0.75p.u前始终保持浆距角为0；CD段曲线对应风机的功率转矩控制区间，当转速达到1.2p.u且有功输出未达到额定时，将维持风机的转速不变；DE段曲线对应风机的浆距角控制段区间，在风机转速高于额定转速的情况下，将通过调节浆距角来保证风机输出有功始终保持在额定值^[10]。

2 仿真算例

根据上述模型的原理和建模过程，在电网电磁暂态仿真程序DDRTS中，搭建了包含风电系统的电网模型，如图13所示 。

图13中的左侧是风电系统模型，经过升压变压器、汇集线路后并入主电网，右侧为等值电源，用来模拟外部电网。通过在风机出口母线处添加故障元件，来模拟故障情况下风机输出功率、电压电流的动态变化行为。具体元件参数如表1所示。

仿真结果如图14所示。

从仿真结果可以看出，在故障发生期间，机端电压降低至额定的80%左右，此时风机控制逻辑中的低电压无功调节功能将控制风机输出无功电流以部分支撑系统电压；故障期间由于电压跌落，有功功率也随之降低；在故障恢复后，双馈风机的有功功率能快速恢复至正常水平。如果是不同的风机类型如全功率变流器型风电机组，其有功恢复过程会相对长一些，可通过修改有功电流控制曲线来对其进行模拟。

3 进一步推广

本文所讨论的基于外特性的通用建模方式,可以进一步推广到其他新能源发电系统的建模工作当中。以波浪能发电系统为例，图15为恒电阻模式下的波浪能发电系统的功能框图^[11]。

其中，PMSG永磁同步发电机转矩、压力函数、效率函数的表达式分别如下：

根据式（10）～式（12），分别搭建控制模型块并将最终输出的三相ABC电流用以控制一个等值电流源，即可实现波浪能发电系统模型的主要功能。篇幅所限此处不再展开详细论述。

4 结论

本文通过对不同建模方式的优缺点对比，选择使用外特性等效建模的方式对新能源发电系统（以双馈风机为例）进行了通用模型的建模工作。由于电力电子变流器的引入，新能源发电系统在暂态特性上主要有变流器的控制特点来决定。本文探讨了双馈风机有功和无功的控制逻辑、电流限制特性曲线的模拟和其他控制环节的特点，并给出了相关的控制函数框图。通过搭建仿真算例并进行相关的故障模拟，得到了风机电压、电流及功率曲线，结合故障参数并通过对曲线特征的分析，可知这种通用模型的外特性等效建模方式能够保证新能源整体响应的正确性，并可推广到光伏、波浪能等多种新能源发电模式的建模工作中。

参考文献

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作者信息:

梁 钰1,2，王为民1,2，刘红岩1,2，林道鸿1,2，毛 岚3，张 帆3

（1.海南电网有限责任公司电力科学研究院，海南 海口570311；

2.海南省理化分析重点实验室，海南 海口570311；3.北京殷图仿真技术有限公司，北京100190）