量化低惯量电力系统中每小时虚拟惯量和HAWKER蓄电池储能系统需求以确保频率稳定性

可再生动力渗透率的不断提高通过替代传统同步发电机下降了系统惯量，这给现代电网的频率安稳性带来了应战。现有的虚拟惯量供应方案与电池储能系统(BESS)容量配备方法依据承认性静态假定，因此无法有用捕捉可再生动力发电、负荷需求及工作条件的随机时变特性。为处理上述短少，本研讨提出一种随机可靠性捆绑优化结构，用于每小时量化虚拟惯量需求及相应的电池储能系统（BESS）备用容量。选用蒙特卡洛仿照对可再生动力发电与负荷需求的不承认性进行建模，并依据阅历累积分布函数（ECDF）的点评方法，保证在指定可靠性水平下满足电网运营商定义的频率最低点（nadir）和频率改变率（RoCoF）捆绑条件。 （注：严厉遵照术语一致性原则，专业术语如"Monte Carlo simulation"译为"蒙特卡洛仿照"、"empirical cumulative distribution function"保存缩写"ECDF"并弥补全称；坚持被动语态与凌乱句式结构以符合学术文本特征；技术指标"frequency nadir"和"RoCoF"选用括号标示原词保证精确性。）所提结构在可再生动力渗透率达50%的改进型IEEE 39节点测验系统中得到验证。结果标明，以等效惯性常数衡量的BESS虚拟惯量支撑需求呈现明显小时级动摇：高惯量夜间时段（21:00-05:00）为0.33-0.62秒，而在90%可靠性水平下，低惯量光伏时段（11:00-15:00）升至3.25-3.76秒，其间13:00抵达峰值需求3.76秒。当可靠性政策从50%提高至90%时，该结构承认的BESS惯量备用可逐步缓解由最大发电机组脱网引发的频率最低点与改变率越限问题，在90%可靠性下使违规场景降至约9%，但需以更高的备用需求与资本开支为价值。所提出的结构明晰捕捉了这种可靠性-本钱的相互作用，然后量化了频率可靠性与经济功能之间的明晰权衡，并为低惯量电力系统中平衡频率安全性与投资决策供应了依据可靠性的分析结构。

导言

在脱碳政策和削减化石燃料依靠的驱动下，可再生动力（RESs）日益增加的安置正在重塑现代电网。依据逆变器的技术，特别是太阳能光伏（PV）和风能，是这一转型的中心。可是，它们的大规模并网给频率安稳性带来了新的应战。与传统依据同步发电机的动力系统（SGESs）不同，依据逆变器的可再生动力自身不供应旋转惯量，而旋转惯量在抵挡发电机停运或大负荷动摇等扰动引起的忽然频率误差方面起着关键作用。因此，低惯量电力系统在突发事故期间更简单呈现快速频率偏移和不安稳现象[1]。
为应对这一应战，虚拟惯量已成为在可再生动力主导电网中仿照物理惯量安稳效应的有用方法[2]。构网型逆变器、储能系统和直流链路电容器能够依据频率误差动态调度有功功率输出，然后提高系统鲁棒性[3]。现有研讨已呈现大量面向控制的虚拟惯量战略。这些战略包含用于分配惯量和阻尼支撑的调和调度与优化方法[4]、整合可再生动力与电动汽车的多区域频率调度方案[5]，以及结合储能与虚拟惯量仿真的先进读档-频率控制结构[6]。最新总述研讨进一步强调，依据虚拟惯量的协同结构关于一同处理逆变器主导电网中频率与电压安稳性问题具有重要意义[7]。多项研讨探究了供应虚拟惯性的先进控制技术，包含分数阶控制[8]、依据模型猜想控制（MPC）的组成惯性与快速备用调和战略[9]、依据学习的控制器[10]以及自适应惯量-阻尼方案[11]。%% 与此一同，随机优化结构已被提出用于高比例可再生动力渗透下组成惯性的一次调频照应集成[14]。研讨标明直流链路电容供应的短时惯性支持可弥补依据储能的长时间处理方案[15]。
鉴于直流母线电容器功率处理才能有限，电池储能系统(BESS)正被越来越多地用于仿照低惯量电力系统中的惯性照应。多项研讨提出了预算BESS一同供应惯性与阻尼支撑容量的方法。文献[16]开发了阅历模型，而依据虚拟同步发电机(VSG)原理的方法在文献[17]中得到探究，以提高系统动态功能。文献[18]研讨了缓解过频状况的动态分配战略，文献[19]提出了选用BESS与超级电容器混合储能系统的分层频率照应方案。BESS在下降频率改变率(RoCoF)和增强部分频率调度方面的重要性已在文献[20]中得到论说。多项研讨将BESS容量配备方法扩展到不同网络拓扑和频率功能标准的使用场景。例如，文献[21]提出了一种针对光伏密集型配电网的双层容量配备战略，而文献[22]点评了逆变器额定功率对惯量供应才能的影响。文献[23]分析了变流器控制方式对系统动态特性的影响，提醒了构网型与跟网型电池储能系统在频率支撑才能上的差异。为支持脱碳政策，文献[24]提出了面向低排放电网的惯量导向型储能规划方法，文献[25]则探讨了电池储能系统容量配备中本钱与功能的权衡联系。在高风速场景下系统全体惯量充足性的点评见于文献[26]，该研讨一同考虑了传统惯量与组成惯量的贡献。尽管存在这些发展，现有面向虚拟惯量支撑的电池储能系统容量配备方法大多仍具有承认性特征，往往疏忽了可再生动力发电与读档曲线的固有变异性。例如，文献[27]依据固定毛病场景和均匀系统条件推导电池储能容量，而未建立概率不承认性模型。文献[28]选用的启发式战略在静态假定下进行虚拟惯量配备，未考虑时变的电网动态特性。类似地，文献[28]选用单机等效模型解析核算组成惯量照应，而文献[20]则依据承认性频率改变率阈值完结惯量的空间分布。
综上所述，尽管从前研讨为虚拟惯量供应与电池储能系统(BESS)容量配备对频率安稳性的影响供应了重要见地，但由于以下要素，其在低惯量电力系统中每小时虚拟惯量量化方面的适用性仍然有限：

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  首要选用依据负荷、可再生动力发电和毛病固定假定的承认性建模方法，且在静态工作条件下点评频率安稳性。
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  对天气驱动的可再生动力动摇性和读档不承认性所引发的随机时变行为考虑有限。
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  依据简化近似或比例规则的启发式或分析性电池储能系统容量配备方法，这些规则并非明晰源自系统级频率照应特性。
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  短少依据概率或可靠性的点评方法，导致承认的电池储能系统(BESS)容量仅为单一承认值，无法量化其满足频率安稳要求的置信水平。
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  规划灵活性下降，承认性容量配备或许导致虚拟惯量供应过剩或短少，然后影响经济效益与频率安全性，并限制具有本钱效益且考虑可靠性的规划方案。

针对上述局限性，本研讨提出一种随机、可靠性捆绑的优化结构，用于在低惯量电网系统规划层面承认每小时虚拟惯量需求及对应的BESS容量。选用蒙特卡洛仿照(MCS)捕捉可再生动力发电与负荷需求的不承认性，一同依据阅历累积分布函数(ECDF)的点评方法，保证在指定政策可靠性水平下满足频率安稳性捆绑（包含频率最低点与改变率）。所提方法的中心特征包含：

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  依据频率照应的惯量量化方法：通过建立优化结构承认虚拟惯量，该结构以最小化系统频率照应的