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风电场参与系统一次调频控制策略研究

时间:2022年05月25日 所属分类:推荐论文 点击次数:

摘 要:随着风电集群对电力系统比例的逐年增加,仅依靠常规火电或水电机组进行调频难以满足含大规模风电电力系统的安全稳定运行,因此,风电机组参与系统调频将成为必然趋势。以提高新型电力系统的频率响应能力为目标,提出转子动能控制与功率备用控制结合的

  摘 要:随着风电集群对电力系统比例的逐年增加,仅依靠常规火电或水电机组进行调频难以满足含大规模风电电力系统的安全稳定运行,因此,风电机组参与系统调频将成为必然趋势。以提高新型电力系统的频率响应能力为目标,提出转子动能控制与功率备用控制结合的综合调频策略。针对转子动能控制,研究风电机组调频结束时有序退出和转子转速恢复控制策略,保障风电机组的安全运行。依据风电场的实时运行工况,提出风电场各机组的最优调频功率分配策略,实现风电场参与系统一次调频。通过 36 节点算例的仿真计算结果表明,基于综合控制策略能够有效提高风电场的频率响应能力,可为风电场参与系统调频的工程改造与实施提供一定的技术指导。

  关键词:一次调频;综合控制策略;功率最优分配;系统调频;风电场

风电场论文

  随着全球资源危机和环境恶化的双重压力加剧,风力发电作为目前最为经济和成熟的可再生能源发电技术受到世界各国的高度重视。近年来,我国风力发电装机容量和消纳总量高速增长,然而,风电的不确定性会给电力系统的调度与调频带来一定的压力,而且还对电力系统的安全运行带来一定的挑战[1-2]。这就要求风电自身应积极参与系统调频,分担调频任务,改善系统频率响应能力。为了使风电机组具有一次调频能力,国内外学者已开展了大量的研究工作,主要通过风电机组采用附加控制的方式响应系统频率变化,实现风电机组参与系统调频。风电机组参与系统调频的主要策略包括风电机组自身的附加频率响应控制[3-4]和风电场配置储能装置[5-6],其中,风电场配置储能装置调峰、调频原理简单,但大规模利用储能协同调频的成本较高。

  利用风电机组附加频率响应控制的主要策略有转子动能控制和功率备用控制[7-10]。转子动能控制包括虚拟惯性控制和下垂控制,而功率备用控制包括桨距角控制和转子超速控制。虚拟惯性和下垂控制通过释放转子动能提供功率支撑,由于风电机组转速下限的限制,转子动能控制的调频时间较短,其调节时间一般不超过 6 s[11]。功率备用控制是通过超速或变桨矩控制使风电机组留有一定的功率备用进而支持系统调频,风电机组处于减载运行状态。

  目前,关于风电调频多集中在单台机组的控制策略上,就大规模风电场参与电力系统调频的研究仍然不够成熟。为此,需研究大规模风电的调频控制策略,包括风电机组间调频功率的分配、风电机组退出调频模式的控制策略以及风电机组间的协调控制策略。文献[12]根据风电场风速状况不同,提出备用控制控制方式进行调频,提供风电场参与系统调频能力。文献[13]则提出了转子动能控制和功率备用控制相结合的调频策略,但没有考虑风电机组转子动能控制的转子恢复控制,控制不当会导致系统频率出现二次跌落事故。本文以风电场集群参与系统一次调频为目标,提出了综合调频控制策略,并利用风电自身的桨距角控制策略实现调频机组有序退出,结合风电场的运行工况,提出了调频功率的分配策略。仿真结果表明,综合调频控制策略能够有效提高风电场参与系统一次调频的能力,为新型电力系统构建提供一定的理论依据。

  1 风电机组参与系统一次调频策略

  本文以双馈风力发电机组为研究对象,制定双馈风电机组参与系统一次调频的控制策略。低风速(风速小于额定风速)时双馈风力发电机组参与调频的机理为吸收(释放)转子动能或留有一定的功率备用;高风速(风速大于等于额定风速)时双馈风电机组进入恒功率区域,风电机组的有功出力达到上限,无法在频率跌落时牺牲转速增发功率。为增加双馈风力发电机组调频适用范围,在高风速段采用减载运行进行功率备用。本文将转子动能控制与功率备用控制进行协调,提出了风电机组参与系统一体调频的综合调频策略。

  转子动能控制是通过变流器附加频率控制环节模拟同步发电机的调频特性,模拟同步机转动惯量特性实现风电机组参与系统调频的方式为虚拟惯量控制;模拟同步发电机的有功功率静态频率特性曲线方式为下垂控制。虚拟惯量控制与下垂控制联合运行构成转子动能控制,用于风电机组输出功率未达到额定功率时的调频策略,即运行在低风速区。当风电机组运行在高风速区时,通过桨距角和转子超速控制提供备用功率实现调频,设置初始桨距角或处于超速运行状态留有一定的备用功率,当系统频率跌落时释放备用功率对系统增发有功功率,桨距角控制或超速运行的方式属于功率备用控制。

  转子动能控制与功率备用控制联合调频构成风电机组参与系统一次调频的综合控制策略,实现风电机组全风速段调频,通过设定各个控制环节的参数,提高风电场的频率响应能力。转子动能控制通过降低转子转速可以释放转子动能,为电力系统快速增发有功功率。然而,风力发电机组无法在降低转速状态下长时间运行,双馈风电机组需恢复在初始转速下运行,由能量守恒定律可知,此时,双馈风电机组还需吸收功率恢复转子转速直至运行在初始状态。

  如果处理不当,可能造成风电机组退出运行,当风电场调频功率较大时,还可能造成系统频率发生二次跌落事故,故需建立双馈风电机组的转子转速恢复运行策略。转子动能控制策略下,双馈风电机组的输出功率与风速相关,当风速增加时,为保证风电场的最大功率输出,此时风电机组不需进行转子转速恢复;当风速降低时,此时立即退出调频模式,恢复转子转速。考虑到风电机组的转动惯量较小,且一次调频响应速度较快,为此本文假定风电机组采用转子动能控制调频时风速不发生变化。

  2 风电场机组聚类分群

  随着风电场规模的不断扩大,风电场的风电机组数量也越来越大,若对每台风电机组进行调度参与系统一次调频时,工作量较大,且控制难度也较大,难以在工程中实施。为此,本文提出了风电场风电机组聚类分群的方法,将风电场内若干机组通过等值机组进行描述。本文提出 DBSCAN 与 k-means 相结合的方法进行风电场机组聚类分群。这两种算法都是基于风电场的实测数据作为样本空间进行聚类,DBSCAN 算法主要用于剔除实测数据中的异常数据,实现对样本数据的清洗。清洗后的数据经 k-means 算法进行聚类分群,完成对风电场内机组的分群与等值处理。

  DBSCAN 算法的流程如下:(1) 获取初始数据,构成数据样本空间;(2) 计算样本空间中数据之间的欧几里德距离;(3) 设置参数 ε 和 MinPts 的值,计算所有数据的核心点, 并建立核心点与到核心点距离小于半径 ε的点映射;(4) 依据获得的核心点集合和半径 ε 的值,计算能够连通的真实核心点;(5) 将连通的每一组真实核心点归为一个类簇,形成一个簇;(6) 重复步骤(4)-(5),直至找不到更多的核心点。关于 DBSCAN 算法两个重要参数 ε 和 MinPts,其选取依赖于多种因素,包括异常数据的个数、异常数据的特征、异常数据簇与正常数据之间的距离等。因此,有必要定量分析异常数据剔除效果与参数选取之间的关系,综合评价 DBSCAN 算法对参数的灵敏度。

  3 风电场调频策略研究

  根据文献[11]的研究结果可知,通过转子动能控制的风电机组调频功率输出基本在 6 s 内完成,频率响应速度较快,而通过桨距角控制的减载功率调频,频率响应速度慢,在电网出现功率差额导致频率波动后,通过风电场调度中心协调控制转子动能控制与功率备用控制可以提高风电场的频率响应能力。

  4 仿真计算及结果分析

  为了验证本文所提综合调频策略的有效性和可行性,将利用典型的 36 节点算例进行仿真计算与分析,典型的 36 节点系统共包含 8 台等值同步发电机组 G1~G8,选取一种运行方式下进行分析,此时系统中总装机容量为 4 520 MW,总负荷有功功率为 3 500 MW。为了验证风电场的调频作用,将 36 节点系统的火电机组 G8(接入 BUS8,此时总装机容量为 1 200 MW)用风电场替代,即 WF。风电场由 624台 1.5 MW 的双馈风电机组组成,风电场的运行数据源于内蒙古包头市后山地区 12 个临近风电场的实测数据,12 个风电场的总装机容量占比为 22%,渗透率较高。本文主要分析风电场参与系统调频的能力,为此,仿真过程中取所有同步发电机组不参加调频,均用 PQ 节点替代进行仿真计算。

  仿真算例中,系统的频率偏差通过突增负荷来模拟,即在 Bus20 处增加 100 MW 的负荷。通过对风电场 2020 年 3 月 1 日至 2020 年 9 月 1 日共计 6 个月的风功率历史数据分析,对 624 台风电机组进行聚类分群,首先采用 DBSCAN 方法对数据进行预处理,设置参数 ε 和 MinPts 的值分别为 30 kW 和 6。经数据出力后进行聚类分群,根据 DBSCAN 方法数据清洗的分析过程,本文取 k-means 聚类分群的 k 值为 9,即将624 台风电机组等值为 9 台机组进行集中控制与处理,提高了调频响应速度。风电场的实时运行工况取 2020年 6 月 1 日 20:00 时刻的风电场的工况,其中 6 个等值风机处于低风速区,通过转子动能控制快速为系统提供功率缺额,3 个等值风机初入高风速区,通过桨距角控制进入减载运行状态实现功率备用,为转子动能控制的风电机组转子转速恢运行提供功率支持。

  5 结 语

  随着我国风力发电装机容量和消纳总量逐年增加的趋势,电力系统的调频压力越来越大,为此,本文提出了风电机组直接参与系统一次调频的解决思路,为构建新型电力系统提供一定的理论依据。

  (1)根据风电机组的实时工况,提出了风电机组全风速范围内进行调频的方案,构建了风电机组综合调频控制策略。针对转子动能控制下转子转速恢复控制的平稳性,构建了模糊自适应控制控制方法,且转子转速恢复过程中所需功率由功率备用控制提供。

  (2)考虑风电场风电机组规模较大,数量较多,提出了 DBSCAN 与 k-means 相结合的方法进行风电场机组聚类分群,通过风电场调度中心对分群后的等值机组进行集中调频控制的思路,构建了风电场综合调频控制方案。

  (3)以 36 节点组成的电力系统为例,分析大规模风电场高比例接入下风电场的频率响应能力,通过电网侧突加负荷进行仿真计算。结果表明本文提出的综合调频控制策略具有较好的调频特性,在电网功率缺额的情况下能够快速响应频率变化并提供功率支持,有效遏制了系统频率的下跌,使其快速稳定运行。

  参考文献:

  [1] 徐波, 彭耀辉, 章林炜, 等. 基于优化减载与动态惯量控制的 DFIG 参与系统一次调频研究[J]. 可再生能源, 2021, 39(9):1217-1223.

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  作者:史学健1,2,杨培宏 1,亢 岚 1,江 晖 1