【天津大学-国网浙江省电力有限公司杭州供电局】面向双馈风电场+串补系统的次同步振荡快速自适应抑制控制

近日，天津大学联合国网浙江省电力有限公司杭州供电局发布了一份题为“面向双馈风电场+串补系统的次同步振荡快速自适应抑制控制”的行业研究报告。该报告深入探讨了在新能源高渗透率背景下，双馈风电场与串补系统交互作用引发的次同步振荡问题，并提出了一种改进型自适应线性元件SSO抑制控制器(MA-SOSC)设计，以及基于此的快速自适应SSO抑制控制器提升方案(FA-SOSC)。报告内容涵盖了研究背景、技术挑战、控制器设计及其C-HIL验证等多个方面，为电力系统安全稳定运行提供了新的解决方案和思路，具有很高的实用价值和理论意义。

随着全球能源危机的加剧和“双碳”目标的提出，新能源特别是风电的发展受到了前所未有的重视。风电已成为能源转型的核心，全球累计风电装机已突破1136GW，电力系统风电渗透率日益提高。然而，风电资源往往与负荷中心呈逆向分布，需要串补线路提升远距离输电能力。双馈风电场与串补线路存在交互作用，易诱发次同步振荡(SSO)，导致大量风机脱网及撬棒损坏。随着风电渗透率的持续提高，次同步振荡已成为威胁新型电力系统安全稳定运行的关键挑战。

次同步振荡的产生机理特殊，涉及换流器参与等效谐振引发的负阻尼振荡失稳，动态特性受多种运行工况影响，振荡频率呈现大范围时变特性。因此，抑制次同步振荡的挑战性特征显著增加，常规控制策略难以应对快速响应及限幅环节的影响，易出现小扰动快速发散，导致抑制难度显著增加。

国内外学者针对双馈风电场经串补并网系统SSO问题提出了电网侧和风机侧的SSO抑制控制策略。现有SSO抑制策略存在自适应性欠缺和响应速度较慢两大技术挑战。经典策略抑制能力不足、频段固定，依赖特定场景，难以实现大范围SSO抑制，迫切需要设计一种SSO自适应抑制策略，以实现多频段下的更好的SSO滤除效果。

针对这一挑战，天津大学的研究团队提出了改进型自适应线性元件SSO抑制控制器(MA-SOSC)设计。MA-SOSC入RSC内环，由SSO滤除模块、主导SSO频率辨识模块与频率锁定/更新模块构成，能够实现多工况下SSO分量的实时辨识与有效剔除。A-SOF根据参考频率f，通过递归最小二乘法(RLS)形成逼近SSO分量的信号，进而将其剔除。频率辨识模块根据频域中主导SSO模态频率对应的幅值远高于其余频段的振荡特性进行辨识。

MA-SOSC设计优势明显，通过“实时跟踪-动态调整”实现f自适应更新，突破传统固定参数限制。本地信号的采用与锁频机制，有效规避了信号延迟、频率漂移、辨识误差等问题。无需额外监测系统运行条件，实现从“被动响应”到“主动适应”的控制模式转变，兼顾宽频带适应性和控制精度，提升SSO抑制的鲁棒性。

在此基础上，研究团队进一步提出了快速自适应SSO抑制控制器提升方案(FA-SOSC)。FA-SOSC沿用MA-SOSC控制架构与SSO抑制理论，结合SFFT辨识数据误差特征与长短期记忆神经网络算法(LSTM)，提出了改进锁频模块，以实现SSO抑制即时性的有效提升。SFFT-LSTM模型通过训练建立误差特征-主导频率映射关系实现频率预测，平均缩短参考频率更新时间50%。FA-SOSC突破即时性提升技术瓶颈，为实时控制问题提供可复用的技术路径，兼具算法轻量化与工程鲁棒性。

这项研究的创新之处在于，通过模块化组合的方式构建MA-SOSC控制器，解决经典方法抑制频段外SSO失效问题，实现SSO自适应抑制。MA-SOSC实现主导SSO频率变化的迅速捕提，并以较快的收敛速度和较少的超调量有效抑制SSO，所使用的感知-锁定-抑制”闭环控制架构，可为电力系统宽频振荡治理提供参考范式。

展望未来，SSO抑制方案基于DWF+SC系统平均值模型设计，未来需兼顾经济性与工程可行性，研究多风电场控制器的协同配置策略，提升系统整体抗扰能力。SFFT-LSTM已验证对单频主导SSO的有效预测，但针对大扰动引发的多频叠加振荡仍需挖掘新特征数据，拓展模型对复杂振荡场景的泛化能力。

这篇文章的灵感来自于天津大学发布的《面向双馈风电场+串补系统的次同步振荡快速自适应抑制控制》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。