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闫朝阳等：计及多资源投运占比的电力系统惯量量化评估方法 2026 年第 4 期

当 0 s 发生多线路切负荷事故时系统的频率变化 资源可以通过虚拟惯量控制等技术增强其惯量贡
曲线。利用 Matlab/Simulink 对方案 2、方案 3 进行 献，在评估中适当调整权重。通过这种差异化的
仿真，并与 PSD-BPA 仿真结果进行对比，得到电 评估方法，可以更准确地反映不同类型资源在电
力系统频率特性曲线，如图 3 所示。 网频率调节中的作用，优化电网规划与运行，确
保系统的稳定性。

50.000
通过 PSD-BPA 提供的机组数据，某省级电网
49.975
2025 年电源装机统计如表 2 所示。
49.950

表 2 某区域电网各类型规划电源装机统计表
频率/Hz Table 2 Statistical table of installed capacity of various
49.925
49.900
PSD−BPA对CSEE仿真； types of planned power supply in a regional power grid
SFR模型对方案2仿真；
49.875
SFR模型对方案3仿真 电源 装机容量/MW 占比/%
49.850
煤电 284 463 31.71
49.825
00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00 燃机 76 656 8.54
时刻
核电 30 050 3.35
图 3 不同惯量评估条件下的频率曲线对比
Fig. 3 Comparison of frequency curves under different 抽蓄 14 062 1.56
inertia evaluation conditions 风电
127 305 14.19
提 取 3 种 仿 真 方 案 下 0.4 s 时 的 频 率 瞬 时 值 ， 光伏 337 750 37.68
分 别 为 49.930 4 Hz、 49.928 7 Hz、 49.884 1 Hz， 并 储能 26 700 2.97
求得各自初始频率变化率 S 0 。3 种方案下的频率
针对表 2 中数据，设置煤电机组出力 30%，燃
特征数值如表 1 所示。
机出力 80%，核电出力 100%，风电出力 5%，光
表 1 不同惯量评估条件下的电力系统频率特征 伏出力 20%，储能出力 100%，抽蓄出力 20%。利
Table 1 Frequency characteristics of power system un-
der different inertia evaluation conditions 用 BPA 程 序 ， 统 计 该 地 区 机 组 惯 性 时 间 常 数 分
布，如图 4 所示。
方案 S 0 /(Hz·s ) f ss /Hz Δf max /Hz
–1
根据电力系统频率响应模型，设定 3 个惯量
1 –0.048 37 49.961 85 –0.092 75
评估场景，每个类型机组惯性时间常数设定为传
2 –0.049 73 49.950 26 –0.101 71
统煤电 5 s、核电机组 6 s、燃气机组惯性时间常数
3 –0.061 22 49.926 43 –0.131 61
为 3.5 s。风电和光伏系统在不参与调频的情况下
由图 3 及表 1 可知，将基于源-网-荷-储惯量 无转动惯量，但通过虚拟惯量控制可快速调节功
定量计算得出的惯性时间常数代入优化后的 SFR

200
仿真模型，所得数据与 PSD-BPA 仿真数据相比，
180
稳态频率及最大频率偏差的误差分别为 0.023% 和 160
8.809%；而采用传统惯量计算方法得出的稳态频 140
率及最大频率偏差的误差分别为 0.071% 和 29.527%。 120
对比得出两种方案在最大频率偏差上存在较大差 机组数量/台 100
异。显然，本文方法计算的等效惯量比仅考虑传 80
60
统机组出力计算的等效惯量更准确。

40
3.2 实际电网惯量评估 20
本节将采用考虑容量的差异化评估方法，对 0
0 2 4 6 8 10 12
不同场景下电网惯量进行计算。资源容量越大， 惯性时间常数/s
对系统惯量的贡献越大，因此每种资源的惯量贡 图 4 某地区机组分布
献可以根据其容量占比进行加权。此外，新能源 Fig. 4 Distribution of units in a certain area

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