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含SVG的双馈风电场中次同步谐振抑制技术研究
在当前能源结构持续优化的背景下，风力发电凭借其清洁性与可持续性，已成为电力系统中的重要组成部分。其中，双馈感应发电机（DFIG）因其灵活的功率调节能力，在风电领域得到广泛应用。然而，当双馈风电场接入带有串联补偿的输电线路时，易引发次同步谐振（SSR），对系统稳定性构成潜在威胁。
次同步谐振是一种电气系统与机械系统之间相互作用所导致的低频振荡现象，其频率低于电网同步频率。在双馈风电场中，由于DFIG的电磁动态特性与风电机组轴系的机械振动存在耦合，当串补电容改变了线路阻抗特性后，可能使电气系统的固有频率接近风机机械系统的共振频率，从而激发持续振荡。这种振荡不仅会加速叶片和传动链的疲劳损伤，还可能导致电压波动、功率震荡，严重时甚至引发电网失稳。
静止无功发生器（SVG）在抑制SSR中的作用机制
静止无功发生器（SVG）作为一种先进的动态无功补偿装置，能够通过全控型电力电子器件实现快速、平滑的无功输出调节。其工作原理是利用变流器将直流侧电压逆变为与电网同频的交流电压，并经由连接电抗接入系统。通过精确控制输出电压的幅值与相位，SVG可实时吸收或发出无功功率，从而维持节点电压稳定。
除了基本的电压支撑功能外，SVG还可通过附加阻尼控制策略参与系统动态过程的调节。当配置适当的反馈信号（如线路电流、转子转速偏差等）并设计相应的控制器时，SVG能够向系统注入正阻尼分量，有效削弱次同步频段内的负阻尼振荡趋势，进而达到抑制SSR的目的。
基于SVG附加阻尼的抑制策略仿真分析
为验证该方法的有效性，以下采用Python语言对系统响应进行简化建模与仿真模拟，展示SVG附加阻尼对系统动态行为的影响。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义系统参数
omega_n = 10 # 系统自然频率
zeta = 0.1 # 系统阻尼比
time = np.linspace(0, 10, 1000) # 时间范围
# 定义无 SVG 附加阻尼时系统响应函数
def system_response_without_svg(t):
s1 = -zeta * omega_n + 1j * omega_n * np.sqrt(1 - zeta ** 2)
s2 = -zeta * omega_n - 1j * omega_n * np.sqrt(1 - zeta ** 2)
A = 1
B = 1
response = A * np.exp(s1 * t) + B * np.exp(s2 * t)
return np.real(response)
# 定义 SVG 附加阻尼参数
delta_zeta = 0.2 # SVG 附加阻尼增量
# 定义有 SVG 附加阻尼时系统响应函数
def system_response_with_svg(t):
new_zeta = zeta + delta_zeta
s1 = -new_zeta * omega_n + 1j * omega_n * np.sqrt(1 - new_zeta ** 2)
s2 = -new_zeta * omega_n - 1j * omega_n * np.sqrt(1 - new_zeta ** 2)
A = 1
B = 1
response = A * np.exp(s1 * t) + B * np.exp(s2 * t)
return np.real(response)
# 计算响应
response_without_svg = system_response_without_svg(time)
response_with_svg = system_response_with_svg(time)
# 绘制响应曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(time, response_without_svg, label='Without SVG Damping')
plt.plot(time, response_with_svg, label='With SVG Damping')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('System Response')
plt.title('Effect of SVG Damping on SSR')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()模型参数设定
首先定义关键系统参数：包括系统的自然振荡频率
omega_n、原始阻尼比
zeta以及仿真时间区间
time。这些参数反映了双馈风电系统在未加干预情况下的动态特性基础。
无SVG介入时的系统响应计算
函数 system_response_without_svg 基于系统特征根
s1和
s2，结合初始状态条件
A与
B，求解出系统在不同时间点
t上的响应轨迹。返回结果取其实部，代表可观测的物理量变化趋势。此情形下，系统表现出明显的衰减不足或发散性振荡特征。
引入SVG后的系统响应改进
通过设置SVG提供的附加阻尼增量
system，构建新的阻尼比用于更新系统模型。在 response_with_svg 函数中，重新计算考虑增强阻尼后的系统响应。此时系统的特征根分布发生变化，负阻尼被有效补偿，动态稳定性得以提升。
新的阻尼比表达式如下：
new_zeta仿真结果对比与可视化
利用
matplotlib库分别绘制有无SVG辅助控制下的系统响应曲线。从图形可以看出，加入SVG附加阻尼后，系统振荡幅度显著降低，收敛速度加快，表明该方法具备良好的抑制效果。
总结与展望
基于SVG附加阻尼的次同步谐振抑制方案，为提升双馈风电场运行稳定性提供了切实可行的技术路径。仿真结果直观展示了其在改善系统阻尼特性方面的有效性。在实际工程应用中，还需进一步优化控制算法，协调SVG与其他设备（如风机变流器、SVC等）之间的动作逻辑，以实现全局最优控制。
随着电力电子技术和智能控制理论的发展，未来有望融合广域测量信息与自适应控制策略，使SVG在复杂多变的电网环境中发挥更强大的动态调节能力。这将进一步推动风力发电在能源转型进程中的深度融入，助力构建安全、高效、绿色的新型电力系统。
京公网安备 11010802022788号
