Page 39 - 电力与能源2024年第五期

谢 凯：基于 Logistic 回归模型的电力新能源频率响应方法 571

2.1 试验过程 二 ：10 机 39 节 点 ，设 备 8 处 发 生 0.6 p.u. 的 上 扰
本次试验在 MATLAB/Simulink中进行，并使 动，同步机增益=0 MWh；设备 9 处发生 0.6 p.u.
用 39 节点系统来生成电力新能源模型。该仿真模 的 上 扰 动 ，同步机增益=0 MWh；设备 8 处发生
型的网络拓扑结构与标准系统相同，采用同步机、 0.6 p.u. 的 上 扰 动 ，同步机增益=4 MWh；设备 9
GFL 和 GFM 等 3 种发电设备，以充分满足本次试 处发生 0.6 p.u. 的上扰动，同步机增益=4 MWh。

验需求。为了方便比较新能源频率响应情况，本文 在 同 步 机 增 益 =0 MWh 时 ，同 步 机 电 压 几 乎 恒
将仿真模型中所有设备的容量设定为 1 000 MVA。 定，根据转子转速改变端电压参考值，从而适应不
各个发电设备的频率响应在电力系统共模频率附 同的新能源发电环境。同步机增益=4 MWh 时，
近，频率波动偏差较小，最终收敛到共模频率，提 负荷电压均在扰动前的稳态值附近波动，同步机
转速降低，端电压在增益作用下明显变小，有助于
高了仿真模型的有效性。考虑到新能源发电产生
减小频率偏移。
的电抗、阻抗负荷，本文将新能源设备布置在节点
2.2 试验结果
30~39 上，共布置了 10 台设备。仿真模型如图 2
在 上 述 试 验 条 件 下 ，本 文 随 机 选 取 出 K ESS，
所示。
H sys，P sys，K sys、响应时间等指标。其中：S ESS 越大，

系统对新能源发电功率波动的吸收与释放能力
越强，频率响应效果越佳；响应时间越短，越能快
速识别新能源频率波动，响应效果越佳。在其他
条件均已知的情况下，对比了文献［1］基于系统
频率安全稳定约束方法、文献［2］基于时钟同步
方法，以及本文所设计的基于 Logistic 回归模型
的响应性能。试验结果如表 1 所示。
由表 1 可见：在其他条件均一致的情况下，使

用文献［1］基于系统频率安全稳定约束的电力新
图 2 仿真电力能源模型
能 源 频 率 响 应 方 法 之 后 ，响 应 时 间 在 300 ms 以
如 图 2 所 示 ，本 文 试 验 在 多 种 条 件 下 进 行 。 内，K ESS，P sys，K sys 并未随着 S ESS 增大而增大，反而
条 件 一 ：2 机 3 节 点 ，设 备 1 处 发 生 0.3 p.u. 的 有 存在较大的波动情况；H sys 保持在 40 左右变化，无
功 扰 动 ，同 步 机 增 益 =0 MWh；设 备 1 处 发 生 法适应不同的新能源场景。由此可见，使用该方
0.3 p.u. 有功扰动，同步机增益=4.0 MWh。条件 法之后，电力新能源频率响应效果不佳。

表 1 试验结果
频率响应指标
方法 S ESS
-1
响应时间/ms K ESS /MWh H sys P sys /MW K sys； /（MW·Hz ）
20.00 120 162.74 40.00 6.52 647.32
30.00 150 143.26 40.00 12.43 572.69
文献［1］响应方法
40.00 200 121.18 40.00 10.96 743.21
50.00 280 182.63 40.00 7.65 426.54
20.00 80 89.62 40.05 15.62 674.58
30.00 100 108.74 41.21 11.27 541.23
文献［2］响应方法
40.00 150 122.08 42.54 10.54 427.62
50.00 220 154.47 43.43 8.16 346.54
20.00 40 116.32 41.26 10.85 449.62
30.00 50 154.27 45.32 9.30 562.08
本文设计的方法
40.00 70 223.45 48.67 7.75 674.42
50.00 90 256.72 56.54 6.20 786.82