基于优化的动态电压支撑策略，用于弱电网条件下的逆变器型电网资源：设计、分析与验证

《Electric Power Systems Research》：Optimization-based dynamic voltage support strategy for inverter-based resources in weak grid conditions: Design, analysis and validation

　　• 提出了一种基于优化的动态电压支持（DVS）策略，用于弱电网中的基于逆变器的资源（IBRs）。• 该策略采用非凸优化模型，并利用KKT条件进行解析求解，以实现实时控制而无需迭代计算。• 在150种不同场景下的仿真结果表明，与下跌控制相比，该策略在电压恢复方面提高了高达95%，平均增益提高了54%。• 所提出的方法执行时间仅为8毫秒，并且在SCR=2时保持了88%的稳定性裕度。• 基于自适应RLS的电网阻抗估计提高了系统的鲁棒性，其性能优于PI、MPC和RL控制器。

引言
全球向可持续能源系统的转型促使基于逆变器的资源（IBRs），包括光伏（PV）系统、风力涡轮机和电池储能系统（BESS）被广泛集成到电力网格中。这种转变标志着从传统以同步发电机为主导的系统向采用变换器接口的发电方式的根本性转变，深刻改变了电网的动态特性和稳定性特征[1][2]。与传统的同步发电机不同，后者通过电磁耦合本质上提供了机械惯性和鲁棒的电压支持，而IBRs在电网故障期间的动态特性却截然不同。现代电网规范要求IBRs在电压下降时保持连接，并通过注入无功电流来提供动态电压支持[3][4]。然而，最初为强电网设计的基于下跌的无功电流支持策略，在电阻-电抗（R/X）比高的弱电网条件下往往表现不佳[5][6]。IBRs的日益普及带来了新的挑战，包括在严重电压下降时的同步不稳定、过流能力受限以及直流侧功率约束[7][8]。最近的研究已经从基于简单规则的方法进步到了先进的优化框架。早期的低电压恢复（LVRT）策略依赖于固定的下跌增益和基于优先级的电流分配，这些方法易于实现，但在R/X比对电压支持效果有显著影响的弱电网中本质上是不够理想的[1][6]。基于比例-积分（PI）的控制器通过引入反馈调节改进了下跌方法，但它们需要大量的调试，并且在不同电网条件下缺乏最优性保证[3]。模型预测控制（MPC）方法引入了显式的约束处理和多步优化，从而提高了电压恢复能力，但同时伴随着巨大的计算负担，这给典型开关频率下的实时实施带来了挑战[2][9]。最近，强化学习（RL）和数据驱动方法被提出用于自适应电压支持，它们可以从经验中学习最优策略，但需要大量的离线训练，缺乏形式上的稳定性保证，并且对训练环境和部署环境之间的分布变化敏感[10]。基于优化的LVRT策略虽然使用凸松弛或顺序编程在协调有功-无功电流分配方面显示出潜力，但通常忽略了直流侧动态和同步稳定性约束[4][11]。结合电网形成控制和电网跟随控制范式的混合方法用于故障期间的电压支持是另一个活跃的研究方向，尽管这类混合系统的统一优化框架仍然不够完善[7][12]。尽管取得了这些进展，但仍存在一些重要问题，包括对直流侧动态考虑不足、对电网参数不确定性的鲁棒性不足、实时实施能力有限以及对有功-无功功率协调在电流约束下的处理不够充分[10][13]。本文通过开发一种全面的基于优化的DVS策略来解决这些关键问题，其主要贡献包括：
1) 综合优化框架：开发了一种统一的优化公式，整合了电压支持最大化、有功功率传输、电流限制、同步稳定性约束和直流侧动态。该框架通过双序列控制协调处理平衡和不平衡故障。
2) 解析解决方案方法：我们利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）分析推导出最优解的解析表征，从而实现实时控制，并最小化计算开销，同时保证最优性。
3) 自适应参数估计：集成了一种在线电网阻抗估计算法，以确保对参数不确定性的鲁棒性。该估计器能够适应变化的电网条件，而无需专门的识别测试。
4) 广泛的性能验证：在多种场景下的全面仿真研究验证了所提出的方法，包括与最新技术的比较分析。结果表明，在不确定性条件下，该方法具有更好的电压恢复能力、增强的功率传输能力和鲁棒性能。
5) 实际实施指南：提供了详细的实施考虑，包括离散时间实现、计算复杂性分析和调整程序。

本文的其余部分组织如下：第2节建立系统模型和问题表述；第3节开发基于优化的DVS策略及其解析解的推导；第4节介绍自适应参数估计和控制实施；第5节提供全面的仿真结果和比较分析；第6节通过150种仿真场景进行广泛的性能验证，并进行统计分析；第7节提供实际实施指南，包括离散时间实现、计算复杂性和调整程序；第8节总结本文的主要发现和未来发展方向。

摘要
典型的并网IBR系统由直流电源（光伏阵列、风力涡轮机或电池）、电压源变换器、用于谐波抑制的LC滤波器、耦合变压器以及分层控制系统组成[9][14]。图1展示了这种配置。控制架构采用级联循环：外部循环管理有功和无功功率流动及直流链路电压调节，而内部循环在同步dq参考框架下调节变换器电流[12]。

分析解决方案
优化问题（8）通过构建拉格朗日函数解析求解：
?=?(√??2???(?????????+?????????)2+???????????????????)+??1?(??2??+??2?????2??????)+??2?(32????????????????,??????????????)+??3?((?????????+?????????)2???2??)???1????????2?????)
其中λ1, λ2, λ3≥0是不等式约束的拉格朗日乘数，μ1, μ2≥0是非负性约束的乘数。为了简化表示，设Γ=?????????+?????????，Φ=√??2???Γ2。KKT必要条件为：
?????????=?????ΓΦ?????+2???1?????+32???2???+2???3??????Γ???1=0
?????????=?????ΓΦ+????+2???1?????+2???3??????Γ???2=0

在线电网阻抗估计
准确的电网阻抗（rg, xg）估计对于提供最优电压支持至关重要。估计问题从电压方程（5）出发构建。在稳态条件下，将dq框架中的实部和虚部分开：
Δ?????=?????Δ???????????Δ?????
Δ?????=?????Δ?????+?????Δ?????
其中ΔVd、ΔVq、ΔId和ΔIq是在PCC测量的电压和电流分量的增量变化。这可以写成回归形式：????=??????????，其中????=[Δ?????,Δ?????]??是观测向量，?k是回归矩阵。

仿真结果和性能验证
广泛的仿真验证了所提出的策略在多种运行条件下的有效性。系统参数为：额定功率2 MW，直流链路电压1200 V，交流电压690 V，开关频率10 kHz，LC滤波器参数为??=0.3 mH和??=100 μF。测试了从强电网到弱电网的各种电网条件，SCR范围从2到20。

实际实施指南
本节提供了在真实逆变器控制系统中部署所提出的DVS策略的详细实际指导。

结论
本文提出了一种基于优化的动态电压支持（DVS）策略，用于弱电网中的基于逆变器的资源（IBRs）。所开发的非凸优化模型通过KKT条件解析求解，实现了实时控制而无需迭代计算。在150种场景下的仿真结果表明，与下跌控制相比，该策略在电压恢复方面提高了高达95%，平均增益提高了54%，并且在SCR=2时保持了88%的稳定性裕度。该方法在性能和鲁棒性之间取得了平衡。

作者贡献声明
Prashant Kumar：撰写初稿、可视化、验证、软件开发、方法论研究。
Yaduvir Singh：监督工作。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。