CN105720573B - 基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。
Description
技术领域
本发明属于电力系统运行与新能源技术领域，尤其涉及一种基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法。
背景技术
目前，以风力发电和光伏发电为代表的新能源正逐步成为中国重要的电力能源资源，在满足能源需求、改善能源结构、减少环境污染、保护生态环境、促进经济社会发展等方面发挥重要作用。
由于风电、光伏发电都具有随机性、波动性和间歇性等特点，并且在预测、调度和控制上存在技术瓶颈，使得新能源的独立发电特性和源网协调性与常规电源存在较大差异。在风电场和光伏电站侧配置动态响应特性好、寿命长、可靠性高的大规模储能装置，能有效解决上述问题，从而促进新能源的集约化开发和利用，国外已有成功的工程实例。
另据资料显示，风能和太阳能也具有较好的资源互补性，适合联合发电，实现资源互补。中国已开始在河北张家口地区建设国家风光储输示范工程，总规模达到风电为500MW，光伏为100MW，储能为70MW。
风光储联合发电系统的运行特性决定了它对电力系统的影响程度，建立能够准确反映风光储联合发电系统运行特性的模型是进行联合发电系统并网及其对电力系统影响等相关研究的基础。
发明内容
综上所述，确有必要提供一种基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法。
一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及步骤S40，对以上各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。
相对于现有技术，本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法，采用考虑通信延时的大型风光储电站有功/无功分层控制策略，能够准确反映风光储联合发电系统的运行特性，为进行联合发电系统并网及其对电力系统影响等相关研究的提供了基础。
附图说明
图1为本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制系统模型。
图2为本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站无功控制系统模型。
图3为本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站建模流程图。
图4为本发明提供的双馈异步发电机模型图。
图5为本发明提供的直驱异步发电机模型图。
图6为本发明提供的光伏设备模型图。
图7为本发明提供的储能模型图。
图8为本发明提供的静态无功补偿发生器(SVG)模型图。
图9为本发明提供的集电线路等值模型图。
图10为本发明提供的大型风光储电站分层控制策略与通信延时示意图。
图11为本发明提供的大型风光储电站全站等值模型示意图。
具体实施方式
下面根据说明书附图并结合具体实例对本发明的技术方案进一步详细表述。
请一并参阅图1及图2，图1、图2分别为本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制、无功控制系统模型，其中风电机组n、光伏逆变器m以及储能电池k分别代表大型风光储电站中各个设备的总数量，同时图1和图2分别展示了风光储系统有功及无功闭环控制的控制系统模型并在图中展示了有功、无功控制在各个环节的指令周期。
请一并参阅图3，本发明实施例提供的基于实测数据的大型风光储电站有功控制系统及无功控制系统建模流程图，主要包括如下步骤：
步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站有功/无功调节容量、时间以及调节精度；
步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；
步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器(SVG)/静态无功补偿装置(SVC)、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG/SVC、电容器组、电抗器组外特性与实际工况相一致；以及
步骤S40，对各模型进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型。
在步骤S10中，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理包括：
统计得到不同类型设备单机容量Sx、同类型设备台数nx、通信延时响应时间调节时间调节精度ηx％等数据(上标x代表不同类型的单机设备)。
将同类型单机设备进行统计，可以得到单机个数、单机容量、单场站容量、同类型单场站个数、单场站总体通信延时、单场站总体响应时间、单场站调节时间、单场站调节精度等数据信息。
在步骤S20中，对大型风光储电站建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型中，包括双馈型风电场、直驱型风电场、光伏电站、储能设备，以及无功补偿设备，如静态无功补偿发生器(SVG)/静态无功补偿装置(SVC)、电容器组、电抗器组。
风电场、光伏电站和储能电站都是由风电机组、光伏发电单元和储能单元等单个装置积聚形成的综合电站。
具体的，所述风电场、光伏电站、储能电站单场站模型的建立包括：
步骤S21，建立双馈型风电机组模型。
双馈异步发电机模型图如图4所示。模型包含以下几个部分：空气动力学模型、轴系模型、最大功率追踪及转速控制器、桨距角控制器、三相绕线型异步电机、变频器、变频器控制器。可以对以上各个环节分别进行建模，从而得到双馈风电机组整体模型。
步骤S22，建立直驱异步发电机模型图如图5。
直驱异步发电机模型图如图5所示，模型包含以下几个部分：空气动力学模型、轴系模型、桨距角控制器、直驱多极发电机、变频器、变频器控制器。直驱同步发电机的变频器也采用矢量控制，在建模时，将各部分模型都变换到统一的定子电压定向的坐标系中。对各个环节分别进行建模，从而得到双馈风电机组整体模型。
步骤S23，建立光伏逆变器模型。
常用的光伏逆变器拓扑结构有单级式和两级式。两级式结构逆变器虽然从成本与效率上不及单级逆变器，但其具有直流母线电压稳定、系统设计灵活、控制目标明确等诸多优点，使两级拓扑结构得到了广泛应用，成为当前光伏并网系统的标准应用形式之一。其无功控制能力仅与其外特性相关，这里可用一个可控的直流电流源替代。大功率并网逆变器开关频率不高，为有效降低滤波器体积和损耗，则采用LCL型滤波器设计。为了稳态分析方便，作出以下假设：1)忽略逆变器自身损耗及滤波电路损耗；2)只考虑基波分量，其余高次谐波分量忽略不计。基于上述假设条件，稳态情况下，光伏逆变器无功控制能力的简化模型可以如图6所示。
步骤S24，建立储能单元数学模型；
大型储能电站的储能单元的总体结构如图7所示，其结构和光伏发电单元的总体结构比较相似。储能单元的建模主要包括储能电池组模型、DC/AC换流器模型以及各部分之间的数据接口。
步骤S25，建立SVG数学模型。
对SVG数学建模分析，对无功电流检测法和SVG控制策略的分析的研究，采用基于d-q坐标变换的双序无功电流检测法，及可实现负载不平衡的无功功率补偿策略，为验证设计的正确性和可行性，借助MATLAB仿真软件在Simulink中建立整体系统仿真模型，并根据其结果进行参数修改和控制策略优化设计。SVG系统整体仿真模型如下所示，主要包括源模块、SVG变流器主电路、无功电流采集电路、控制电路、脉冲驱动模块及负载模块等部分。然后根据步骤S10所得到的实际数据调节机组容量、调整逆变器制部分的PI参数，使其外特性与实际复数吻合。其仿真模型图如图8所示。
在步骤S30中，在建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型过程中，大型风光储电站并网特性影响因素包括集电线路和主变压器。具体的，所述大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型的建立包括：
步骤S31，以大型风光储电站的潮流计算结果在等值前后保持一致为原则，保证并网点注入功率在等值前后相同，并且集电线路在等值前后损耗也应相等。
对于风光储电站来说，场内的集电线路具有一定的规模，这对风电场的并网特性是有影响的，特别是风电场内的无功平衡方面，因此，在风电场的建模中必须考虑风电场内集电线路的等值。
式中，Sz1＝S1；Sz2＝S1+S2，Z1，Z2表示各段线路阻抗值，S1、S2表示各段线路容量值，SLOSS表示线路总损耗值，U表示线路电压值。
利用等值前后总损耗不变的原则，可以得到等值阻抗Zs：
将以上的结论推广到n台风机的集电线路等值中，可得等值阻抗：
式中，
同样，利用等值前后线路补偿无功不变的原则，可得集电线路等值电纳B：
式中，Bi表示各段线路电纳值，B表示汇集线路等值电纳值。
基于上述原则求得集电线路的阻抗和导纳参数，建立集电线路模型如图9所示。
步骤S32，风光储电站通过多台主变压器接入电力系统，电场、光伏电站和储能电站都是由风电机组、光伏发电单元和储能单元等单个装置积聚形成的综合电站。
在大型电力系统的暂态稳定分析中，针对每个单元建立模型来进行仿真计算是繁琐的，也是没必要的，这就需要建立风电场、光伏电站和储能电站的等值模型。目前，对风电场、光伏电站、储能电站并网特性影响较大的主要因素有机组、单元变压器、集电线路和主变压器，因此，等值方法也主要考虑对这各个部分进行研究。实际工程中，风光储电站通过n台主变压器并网，因此，风光储电站的等值中主变压器可以不用等效，因此可采用目前广泛应用的变压器模型对风光储电站主变压器进行建模。
在步骤S40中，利用交替迭代仿真法，对步骤S10-S30中建立的物理系统，包括风电场模型、光伏电站模型、储能电站模型、变压器模型、集电线路模型、等值线路模型，进行时域仿真，对有功控制系统及无功控制系统及各协调控制分系统，包括风电监控分系统、光伏监控分系统、无功补偿设备监控分系统、储能监控分系统，按控制逻辑计算指令，然后按“暂停仿真-插入指令-继续仿真”循环推进，建立大型风光储电站分层控制系统的闭环模型。所述有功控制系统及无功控制系统通过采集场站PCC点信息计算出有功、无功指令并下发给新能源场站物理系统，实现能源场站的行有功、无功控制。
大型风光储电站分层控制系统模型如图10所示。按时间断面进行划分，大型风光储电站分层控制系统模型的建立主要包括以下四个步骤：
步骤S41，启动时域仿真一段时间后，任意选择某断面T0，暂停时域仿真；
步骤S42，采集风光储电站全站有功功率、全站无功功率、全站中枢点电压等信息、各机组、设备实时状态及可调容量，风光储电站各场站协调控制分系统采集，并校核步骤S10中通信延时、各控制分系统控制周期时间、调节时间、调节精度等数据信息；
步骤S43，再次从断面T0继续物理系统的时域仿真；
步骤S44，所述有功控制系统及无功控制系统根据T0时刻所采集数据，计算有功控制策略、无功控制策略，向风光储电站下物理系统有功控制指令及无功控制指令；
步骤S45，各场站风光储电站协调控制分系统根据新能源场站联合控制系统下发的控制指令，以及T0时刻采集到的所有设备有功/无功状态信息，计算各场站系统有功/无功控制指令；
步骤S46，在T0+T1再次暂停物理系统时域仿真，向风电机组、光伏组件、储能设备、SVG/SVC、电容器组、电抗器组等设备插入有功/无功控制指令，T1为通信延时加上控制分系统控制周期；
步骤S47，再次启动物理系统时域仿真，根据协调控制分系统下发的有功/无功控制指令进行调节，直至时间T0+T1+T2，T2为控制分系统控制周期；
步骤S48，循环S42-S47，直至物理仿真时间结束。
根据以上各个步骤，可以建立风光储电站全站模型，等值模型如图11所示。
本发明提供的基于实测数据的大型风光储电站有功及无功控制系统建模方法，采用考虑通信延时的大型风光储电站有功/无功分层控制策略，能够准确反映风光储联合发电系统的运行特性，为进行联合发电系统并网及其对电力系统影响等相关研究的提供了基础。
另外，本领域技术人员还可在本发明精神内作其它变化，当然这些依据本发明精神所作的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围内。
Claims (6)
1.一种基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，包括：
步骤S10，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理，获得单场站数量、单场站总体通信延时、单场站有功调节容量、时间以及调节精度、单场站无功调节容量、时间以及调节精度；
步骤S20，对大型风光储电站分别建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型；
步骤S30，建立大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型，对静态无功补偿发生器SVG、静态无功补偿装置SVC、电容器组、电抗器组参数进行调节，使SVG、SVC、电容器组、电抗器组外特性与大型风光储电站实际工况相一致；以及
步骤S40，对以上各模型利用交替迭代仿真法进行时域仿真，获得大型风光储电站分层控制系统模型，按时间断面进行划分，大型风光储电站分层控制系统模型的建立包括以下步骤：
步骤S41，启动时域仿真一段时间后，任意选择某断面T0，暂停时域仿真；
步骤S42，采集风光储电站全站有功功率、全站无功功率、全站中枢点电压信息、各机组、设备实时状态及可调容量，风光储电站各场站协调控制分系统采集，并校核步骤S10中通信延时、各控制分系统控制周期时间、调节时间、调节精度相关数据信息；
步骤S43，再次从断面T0继续时域仿真；
步骤S44，所述有功控制系统及无功控制系统根据T0时刻所采集数据，计算有功控制策略、无功控制策略，向风光储电站下有功控制指令及无功控制指令；
步骤S45，各场站风光储电站协调控制分系统根据下发的控制指令，以及T0时刻采集到的所有设备有功/无功状态信息，计算各场站系统有功控制指令及无功控制指令；
步骤S46，在T0+T1再次暂停时域仿真，向风电机组、光伏组件、储能设备、SVG/SVC、电容器组、电抗器组相关设备插入有功控制指令及无功控制指令，T1为通信延时加上风光储电站协调控制分系统控制周期；
步骤S47，再次启动时域仿真，根据风光储电站协调控制分系统下发的有功控制指令及无功控制指令进行调节，直至时间T0+T1+T2，T2为风光储电站协调控制分系统控制周期；
步骤S48，循环S42-S47，直至物理仿真时间结束。
2.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其特征在于，对大型风光储电站各单机设备的数据进行采集及分类处理包括：
统计得到不同类型设备单机容量Sx、同类型设备台数nx、通信延时响应时间调节时间调节精度ηx％数据，上标x代表不同类型的单机设备；
将同类型单机设备进行统计，得到单机个数、单机容量、单场站容量、同类型单场站个数、单场站总体通信延时、单场站总体响应时间、单场站调节时间、单场站调节精度相关数据信息。
3.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其特征在于，对大型风光储电站建立风电场、光伏电站、储能电站单场站模型中包括：
双馈型风电场、直驱型风电场、光伏电站、储能设备，以及无功补偿设备，所述无功补偿设备包括静态无功补偿发生器、静态无功补偿装置、电容器组、电抗器组。
4.如权利要求3所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其特征在于，所述风电场、光伏电站、储能电站单场站模型的建立包括：
步骤S21，建立双馈型风电机组模型；
步骤S22，建立直驱异步发电机模型；
步骤S23，建立光伏逆变器模型；
步骤S24，建立储能单元数学模型；以及
步骤S25，建立SVG数学模型。
5.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其特征在于，所述大型风光储电站集电线路、主变压器、等值线路模型的建立包括：
步骤S31，以大型风光储电站的潮流计算结果在等值前后保持一致为原则，保证并网点注入功率在等值前后相同，并且集电线路在等值前后损耗也应相等；
步骤S32，大型风光储电站通过多台主变压器接入电力系统，其中电场、光伏电站和储能电站为由风电机组、光伏发电单元和储能单元单个装置积聚形成的综合电站。
6.如权利要求1所述的基于实测数据的风光储电站有功及无功控制系统建模方法，其特征在于，考虑风电场内集电线路的等值，建立集电线路、主变压器、等值线路模型：
式中，Sz1＝S1；Sz2＝S1+S2，Z1，Z2表示各段线路阻抗值，S1、S2表示各段线路容量值，SLOSS表示线路总损耗值，U表示线路电压值；
利用等值前后总损耗不变的原则，得到等值阻抗Zs：
将以上的结论推广到n台风机的集电线路等值中，得到等值阻抗：
式中，
同样，利用等值前后线路补偿无功不变的原则，得到集电线路等值电纳B：
式中，Bi表示各段线路电纳值，B表示汇集线路等值电纳值；
基于上述原则求得集电线路的阻抗和导纳参数，建立集电线路模型。
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