26、虚拟惯性控制策略：应对高可再生能源渗透电力系统的新方案

虚拟惯性控制策略：应对高可再生能源渗透电力系统的新方案

1. 引言

全球电力行业结构发生了重大变化，以提高电力系统的效率和可靠性。电力系统放松管制和可再生能源（RE）整合增加是电力系统重组环境中的主要因素。在这种环境下，控制高度分散，独立系统运营商（ISOs）负责维持系统频率和联络线功率流动等辅助服务。发电企业可能参与或不参与自动发电控制（AGC）或负荷频率控制（LFC），这使得频率控制任务更加复杂。

与电力系统放松管制类似，包含RE系统（如风力和太阳能发电厂以及其他分布式能源资源）的新兴电力系统结构与传统电力系统不同。影响RE系统渗透率增加的关键技术问题与它们能否像传统发电系统一样高效、稳定地运行有关。尽管RE行业技术进步迅速，但频率调节任务仍然是一个挑战，这限制了RE在现代电力系统中的份额增加。

虚拟惯性控制策略是一种有前途的解决方案，通过在专用储能系统（ESS）的电力电子转换器中部署适当的控制算法来模拟原动机的惯性特性。已经有多种控制策略用于虚拟惯性控制的设计，如系数图法、动态方程和自适应模糊技术、导数控制的太阳能和ESS、模型预测控制（MPC）方法等。一些人工智能技术也应用于虚拟惯性系统的设计，如基于强化学习的方法、径向基函数神经网络等。然而，应用人工神经网络的控制方法在很大程度上依赖于足够的数据来训练模型，如果训练数据不足可能导致过拟合，从而影响控制系统的性能。

模糊逻辑控制是一种智能控制技术，由于其在处理现代电力系统非线性复杂性方面的高计算效率，可用于提高虚拟惯性控制的性能。I型模糊逻辑已用于高RE渗透的互联微电网的虚拟惯性控制，但在处理不同电能质量阈值要求和不确定性方面效率较低。II型模糊逻辑为建模I型模糊系统二维隶属函数无法量化的不确定性提供了