Page 70 - 《中国电力》2026年第4期

2026 年 第 59 卷

率输出。设置如下 3 个场景，其电力系统惯量对 0.2
频率偏差；
比如表 3 所示。 斜率曲线
0
场景 1：传统电力系统, 由火电机组和感应电
动机组成，火电机组提供较大的转动惯量，感应 频率偏差/Hz −0.2
电动机为系统提供额外的惯量支持。
场景 2：高比例新能源接入电网，在传统电 −0.4 频率变化率0.19 Hz/s
力系统的基础上加入风电和光伏等可再生能源，
−0.6
火电机组惯量贡献减少。 0 1 2 3 4 5 6
时间/s
场景 3：储能系统参与惯量支撑，电网侧惯
图 5 扰动设置下频率偏差曲线
量主要通过虚拟惯量来提供，增强频率稳定性。
Fig. 5 Frequency deviation curve under
disturbance setting

表 3 3 个场景下电力系统惯量对比
Table 3 Comparison of inertia of power system in 3.3 考虑新能源机组调频惯量响应分析
three scenarios
在新能源大规模接入电网时，若新能源机组
惯性时 惯量贡献 系统总惯性
场景 资源类型 仅接入而不进行调频，系统总惯量会大幅降低。
间常数/s 占比/% 时间常数/s
火电机组 4.7 80 而若考虑新能源和储能侧的惯量支撑，则可以提
传统电力系统 4.6
感应电动机 0.5 10 升系统稳定性。
风电机组 1.3 25 为了定量分析新能源参与惯量响应时系统频
高比例新能源接入 光伏系统 1.7 30 3.8 率的变化，本节依然基于该地数据，通过频率响
火电机组 4.7 45 应模型，分析该地 2025 年每周的负荷和扰动数
火电机组 4.7 30 据，比较加入新能源调频前后系统发生扰动时频
储能侧和电网侧 风电机组 1.3 15 率响应特性的变化。在调频模型参数设置中，新
4.2
参与惯量支撑 光伏系统 1.7 15 能源电站的等效惯性时间常数调整为 2.8 s，该取
储能系统 2.1 40 值基于典型惯量控制策略测算：双馈风电机组通

过 “转子动能控制 + 虚拟惯量补偿” 策略得出
通过 3 个场景的对比，在实际电网中传统电
等效值 4.2 s，光伏电站采用 “频率变化率反馈控
力系统的惯量最强，能够较好地维持频率稳定。
制” 策略推导得等效值 0.2 s，最终按容量加权计
在 PSD-BPA 中 ， 设 置 该 区 域 最 大 的 直 流 双 极 闭
算确定；调频系数仍设为 1，计算并比较加入新
锁 ， 即 功 率 缺 额 为 12 000 MW 的 直 流 双 极 闭 锁 ，
能源调频前后系统发生扰动时频率响应特性的变
基准容量取 320 GW，用扰动法对该地的惯量进行
化，如图 6~7 所示。
评估，将时间窗定义在故障后 100~400 ms。选取
−0.04

某地的频率作为测量点进行测量，频率偏差如图 5 新能源不参与惯量响应；
−0.06 新能源参与惯量响应
所示。图 5 中，拟合曲线是拟合扰动发生后 0.1~0.4 s
的曲线得到的。通过读取相关的斜率可以了解到 −0.08
该地电网的惯量大小。由扰动法可以测得此时电 频率变化率/(Hz·s −1 ) −0.10
网的等效惯量约为 4.93 s。两个方法计算惯量时存 −0.12
在 的 差 异 主 要 源 于 其 计 算 模 型 和 考 虑 的 因 素 不 −0.14
同。扰动法通常通过模拟电力系统的频率响应， −0.16
分析电网在受到扰动时的惯量支撑能力，依靠斜
−0.18
0 10 20 30 40 50 60
率对电力系统惯量进行评估，计算结果粗糙。相 时间/周

比之下，考虑储能侧和电网侧惯量支撑的计算法
图 6 新能源参与调频频率变化率对比
则采用更为全面的模型，能更精准地反映多种电
Fig. 6 Comparison of the frequency change rate when
源对系统惯量支撑的影响。 new energy participates in frequency regulation

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