信息能源系统的信物融合稳定性分析
2023-03-20 17:16阅读：
引用本文
王睿, 孙秋野, 张化光. 信息能源系统的信−物融合稳定性分析.
自动化学报, 2023, 49(2): 307−316 doi:
10.16383/j.aas.c210480
Wang Rui, Sun Qiu-Ye, Zhang Hua-Guang. Stability analysis of
cyber-physical fusion in cyber-energy systems. Acta Automatica
Sinica, 2023, 49(2): 307−316 doi:
10.16383/j.aas.c210480
http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210480
关键词
信息能源系统，稳定性分析，稳定禁止区域判据，Hurwitz矩阵，自适应步长搜索算法
摘要
尽管信息物理系统的稳定性已经得到了广泛的研究,
但大部分的学者皆关注于通信网络延时或攻击下的信息物理系统的稳定性问题,
无网络通信的信息物理系统的信物融合稳定性分析策略亟待提出. 其中, 内嵌数字控制系统的并网逆变器系统是一种最简单、最典型的信息能源系统. 同时, 从效率的角度出发, 逆变器的开关/采样频率总是选择尽可能低的频率, 其势必产生系统固有延迟时间(控制理论中称为时间延迟). 这种延迟时间往往容易引起系统的低频/次同步振荡, 弱电网将加剧此现象. 为此, 提出一种信息能源系统的信−物融合稳定性分析技术.
首先, 基于柏德近似方法, 建立了具有等效延迟时间的信息物理系统阻抗模型.
该等效延迟时间由三部分组成,
即信息/物理层的采样延迟时间、信息层的计算延迟时间和物理层的脉宽调制延迟时间, 其有效地反映了信息−物理相互融合作用的影响.
进而设计了稳定禁止区域判据,
利用空间映射使开关/采样频率求解过程转化为Hurwitz矩阵辨识问题. 在这些空间映射的基础上, 最小开关/采样频率通过自适应步长搜索算法获得.
最后, 仿真和实验结果验证了该方法的有效性.
文章导读
近年来, 随着互联网、云计算等信息科技的蓬勃发展,
2006年美国国家科学基金会提出了信息技术的发展方向
— 信息物理系统(Cyber-physical system,
CPS)[1], CPS是计算资源和物理资源的紧密耦合与协同,
使得系统的适应性、自治力、可靠性、安全性和可用性远超当前的系统[2]. 能源是人类赖以生存和发展的基础,
能源的可持续和清洁化始终是人类孜孜以求的目标[3]. 近年来, 随着风、光等新能源利用技术的高速发展,
以风、光等永续清洁能源为主要供能形式, 建设清洁低碳安全高效的信息能源系统,
实现绿色可再生能源高效利用,
破解当前化石能源困局成为业界重要共识[4]. 尽管信息物理系统的稳定性已经得到了广泛的研究,
但大部分的学者皆关注于通信网络延时或攻击下的信息物理系统的稳定性问题[5-6],
无网络通信的信息物理系统的信−物融合稳定性分析策略亟待提出. 其中, 内嵌数字控制系统的并网逆变器系统可以被认为是最简单和最典型的信息能源系统之一. 基于此, 本文聚焦于无通信网络的内嵌数字控制的并网逆变器系统,
提出信息能源系统的信−物融合稳定性分析技术.
信息能源/信息电力系统稳定性已经被广泛研究,
其可以被区分为网络攻击下的系统稳定性问题和无网络攻击下的系统稳定性问题[7-11]. 从攻击角度出发, 当前研究已经从网络攻击[7]、攻击级联反应[8]、主动预防[9]等多角度构建了相对完整的研究体系.
从无攻击角度出发,
当前研究多集中于分布式/集中式通信网络的延时. Xu等[10]和张一媚等[11]分别对信息电力系统和信息能源系统信−物融合导致的通信延时设计了延时阈值条件.
两者都是针对二级控制中存在的通信延时展开研究, 给出了二级控制中致使控制器失效的极限延时时间.
无通信网络的底层信息能源网络稳定性评估尚属空白, 而隶属于无通信网络的底层信息能源网络的内嵌数字控制系统的并网逆变器系统可以被认为最简单而典型的信息物理系统之一,
其包含数字控制系统和电力变换器件而无通信网络. 从效率的角度出发, 逆变器的开关/采样频率总是选择尽可能低的频率, 其势必产生系统固有延迟时间[12], 此固有延时时间由信息/物理层的采样延迟时间、信息层的计算延迟时间和物理层的脉宽调制(Pulse-width modulation, PWM)延迟时间三部分组成, 其有效反映了信息−物理相互融合作用的影响. 因此, 确保系统稳定情况下的信息−物理相互融合而导致的等效延时的阈值亟待提出,
该阈值可以进一步指导实际微电网开关/采样频率的选取, 避免系统出现信息−物理融合影响而导致的失稳现象. 同时, 在2020年, 功率−信号混合传递策略在Nature Communications上被提出, 本文方法不需要传统的通信网络, 而是通过物理层的脉宽调制的开关频率和相位偏差两个自由度传递信息, 该方法将信息−物理耦合成了一个整体[13]. 然而该方法需要一系列正交的开关频率传递信息,
随着开关频率的降低也会导致信息−物理融合的低频/次同步振荡问题.
由采样−计算−脉宽调制造成的固有延时隶属于纳秒级延时,
同时隶属于系统最底层且基础的电磁时间尺度的稳定性问题和电力系统中的静态小扰动稳定性问题[14]. 目前, 电磁时间尺度稳定性分析技术已经取得了诸多研究成果[15-23]. 相关成果可以被分为基于状态方程的稳定性分析技术[14-17]、基于闭环传递函数的稳定性分析技术[18-19]和基于阻抗方法的稳定性分析技术[20-26]
3个大类. 其中基于状态方程的稳定性分析技术首先从电能变换器件及其连接线路的角度出发构建整个系统的状态方程,
其主要热点及难点问题在于构建整个状态方程时考虑延时、锁相环耦合等问题.
文献[14]提出通过柏德近似等方法对上述问题进行化简.
此外, 当电力变换器的数量增多时, 整体的状态方程将变得十分复杂, 目前有效的解决方法是对整体的状态方程进行降阶,
如奇异值摄动法[15]、Schur变换法[16]和Kron降阶法[17]等. 基于闭环传递函数的稳定性分析方法是建立整个系统模型并利用波特图和根轨迹等方法判别系统的稳定性[18].
然而基于闭环传递函数的波特图和根轨迹法也存在复杂的计算量, 因此, 该稳定性分析方法也需要降阶处理,
其常见的降阶方法有奇异值摄动法等[19]. 然而, 状态方程法和闭环传递函数法随着变换器数量增加而导致模型维数灾问题, 并且随着可再生能源的渗透率不断地提高,
整个网络的状态方程或传递函数难以构建[20].
因此, 基于阻抗方法的电磁时间尺度稳定性分析技术越来越得到学者的关注. 阻抗方法通过构建整个系统的阻抗模型并利用广义奈奎斯特曲线[21]以判别系统稳定性. 鉴于双向能流的交/直流混合微电网的急速发展
