CN107979117A - 提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性有功功率控制策略 - Google Patents
提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性有功功率控制策略 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，提升了风电机组、风电场对电力系统发生扰动时的一次调频的支撑能力，进而提升了高渗透率风电接入电力系统的暂态稳定性,该策略包括三个方面：1)基于双馈式风电机组矢量控制，设计了考虑风速变化、频率误差、频率变化率的风电机组一次调频附加控制器，2)根据风电场内各个机组不同的运行特性及其对一次调频的支撑能力，3)提出风电功率优化预测算法，比较预测出力与计划出力，在风电场出力受限时，考虑风电机组一次调频支撑能力对有功功率进行优化分配，在风电场出力不受限时，风电机组采用增加一次调频附加控制的最大功率跟踪控制策略。
Description
技术领域
本发明涉及一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，属于电力系统控制技术领域。
背景技术
当前世界各国仍旧主要依赖于化石能源，但依赖于化石能源就意味着有毒的气体和二氧化碳等温室气体源源不断的向大气排放。这种能源模式是不可
持续的，也必将造成如冰山融化和气温上升等严重后果。目前，风力发电在我国电力系统中占有很大的比重，是因风能具有清洁、分布广、可再生等特点。但由于风力发电自身的特点及其生产电能时的特殊性，从有风力发电技术之日起，风力发电技术就面临着各种问题。尤为突出的问题就是风电功率的随机性和波动性。当并入电网的风电容量较小时，其所带来的影响可以通过电力系统自身的调节能力进行缓解。但是，当并入电网的风电容量较大时，电网的自身调节能力不再能缓解风电波动性所带来的影响，此时会使电网不再运行于稳定状态，甚至可能会造成风电场退出系统运行。如果电网完全依靠传统电源对并网的风电进行补偿，那么随着电网中风力发电机容量所占总容量比例的增加，可能会因此增加传统电源的备用容量，这会加大系统的运行成本。风电利用小时数也较低，如果完全按照风电满发容量来确定系统所需的备用容量，电网投资会很大，输送通道也会造成很大的浪费。因此风电大规模并入电网会对电网造成较明显的影响，如果风力发电想继续快速发展，风电场将需要具备一些能减弱自身对电网造成不利影响的能力。因此研究高渗透率风光电集中接入电网的暂态控制关键技术的策略具有重大的意义。
发明内容
通过分析风力发电系统的特性，本发明设计了其参与系统一次调频的控制器并制定了其参与系统调峰的控制策略，取得的具体成果如下:
一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，所述方法包括以下步骤：
1)根据双馈式风力发电系统的特性，可以在旋转(dq)坐标系下建立数学模型，电机的定子侧电压及转子侧的电压与转速关系的方程为下式所示：
式中：udr、uqr——分别为电机转子侧的电压在dq坐标系的分量；
uds、uqs——分别为电机定子侧的电压在dq坐标系的分量；
idr、iqr——分别为电机转子侧的电流在dq坐标系的分量；
ids、iqs——分别为电机定子侧的电流在dq坐标系的分量；
Rr——转子绕组的等效电阻(Ω)；wr——转子电角速度(rad)；
Lr——转子绕组的等效感抗(H)；ws——定子电角速度(rad)；
Rs——定子绕组的等效电阻(Ω)；Ls——转子绕组的等效感抗(H)；
Lm——转子绕组和定子绕组之间的等效互感(H)；
p——微分算子。
双馈式异步发电机与传统异步发电机不同，它是通过双脉冲宽度调制(PWM)变换器将转子与电网相连接的，因此其功率方程与传统的异步发电机不同。双馈式发电机在dq坐标系下的定子和转子侧功率方程表达式如下式所示：
式中Ps、Qs——分别为发电机定子侧功率的直轴(d轴)和交轴(q轴)分量。
式中Pr、Qr——分别为发电机转子侧功率的d轴和q轴分量。
在不考虑发电机铜耗的前提下，转子侧与定子侧的有功功率之间可以通过如下表达式：
Pr＝sPs
式中：s为转差率，s＝(ws-wr)/ws
因此双馈式异步发电机传输到电网全部功率为:
p＝Pr+Ps＝sPs+Ps
2)根据DFIG风电机参与系统调频控制的策略，可设系统的频率由f0变化到f1，双馈式异步发电机的转子转速由w0变化到w1，释放或吸收的转子能动为：
其中ΔE为动能变化量；Δw为转速变化量；J为惯性时间常数；w0为转速初始值。
式子两侧进行同时对时间t求导：
式中Δp——有功功率的变化值(kw)；
在标幺制w＝f下，上式为：
式中Δf——频率变化值(HZ)；
由上式可知，转子能动于系统频率之间的关系可以通过函数关系式进行表达，因此当系统频率增大或减小时转子能动也会相应地增加或减小，由此可得在标幺值下转子转速自动相应系统频率变化带来的机组有功功率调节量可以设置为：
式中ΔPref——有功功率调节量(kw)；
当转子转速自动随系统的频率变化而发生变化，根据最大功率跟踪算法确定的有功功率参考值与转子转速变化带来的风力发电机组有功功率调节量之和，即是双馈式风力发电系统新的功率调频参数。
3)根据风功率预测原理，以弃风损失电量最小为目标函数进行各风电场功率最优分配，该算法不仅要考虑参与优化风电场的个数，而且还要考虑优化分配过程中的时段数。
4)由于风电场内机组台数越来越多，仅仅一个中型的风电场内机组台数就能达到数十台甚至上百台，对此种规模的风电场进行机组调度寻优时，目标函数矩阵即可达到上百维，如果直接对这些机组寻优，可能会出现局部最优解或寻优时间过长的情况。因此本章利用模糊聚类分析，根据上述得到的风电机组输出功率特征矩阵，对风电场内风电机组进行分类，选取输出功率较高、较平稳且波动较小的机组进行优化调度，以达到降维的目地。
5)由于对风电场内所有机组进行出力优化计算时，场内机组数量众多，需要搜索的空间相当庞大，因此其目标函数矩阵是一个高阶矩阵，很难通过一些线性算法进行求解，而遗传算法是一种采用概率化的寻优算法，对结构对象的进化概率进行随机搜索的方法，遗传算法通过自适应函数自行调整搜索方向，因此对函数的连续性没有限定，正是适合处理这种高阶矩阵并寻求最优解的工具之一。
其中，基于风功率预测的优化算法的目标函数为：
其中piactual(t)是第i个风电场的实际分配值；n是参与优化的风电场个数，此算法的约束条件为：
当pi(t)＜pmin(t)时，pi(t)＝pmin(t)；
当pi(t)＞pipredict(t)时，pi(t)＝pipredict(t)。
1.如权利要求1第4步骤的方法，设空间上有一个有限的集合X＝[x1，x2，…xn]，此集合可按照其数据特点分成m(2≤m≤n)类，并有个数为的聚类中心V＝[v1，v2，…vm]，
模糊C均值聚类算法简称为(FCM)算法，其目标函数为：
式中U为输入集合X的一个模糊C划分；
uij为xi的隶属度，uij∈[0，1]；
a为模糊加权值数，a∈[0，+∞]。
FCM算法的约束条件为：
FCM算法首先将数据集合中的所有元素根据自身特点进行初始化分类，然后将每一类中所有元素到该类聚类中心的距离的平方取和，最后通过所有类型的距离平方和相加取最小进行优化迭代计算，确定每类的最终元素。
步骤5)中首先对风电场内机组进行染色体编码，根据编码随机产生机组组合，将此机组组合作为遗传算法的初始种群；然后计算初始种群中所有机组的相对运行损耗与相对启停损耗，并求取其适应度函数；接着对初始种群进行选择、变异和交叉，产生下代种群的机组组合；最后判断是否达到遗传算法的停止条件，如果满足则执行下一步骤，如果不满足则返回第2)步骤进行迭代计算。
从分析双馈式风力发电系统的运行特性出发，研究每个模块的控制策略，在此基础上制定了可以减少系统频率偏差的风力发电机组参与系统频率调整的控制策略。仿真结果表明所提出的风力发电机组参与系统一次调频控制策略可以有效改善系统的频率偏差。设计了系统发生大扰动支路潮流越限时风电场间有功功率调整的控制策略，提出了基于直流灵敏度的风电场间有功功率的调控策略。
针对电力系统调峰备用容量不足的情况，综合考虑风功率预测、风电场装机容量等因素，设计了两种优化效果逐渐增长的风电场间限值优化策略，使风电场自主参与系统调峰。
设计了风电场内机组出力优化分配策略。基于机组特征矩阵的模糊聚类分析算法对场内所有机组进行分类，根据分类结果找出适宜参与调度的机组组合，运用遗传寻优算法与风功率预测的智能优化算法对这类组合中的机组进行具体的功率数值分配。
附图说明
图1是控制策略总体流程图；
图2是风力发电机组一次调频控制策略原理图；
图3是风功率预测的优化控制策略流程图；
图4是风电场优化控制策略流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
如图1所示，本发明控制策略包括三个方面：1)在双馈式风电机组矢量控制基础上，设计了考虑风速变化、频率误差、频率变化率的风电机组一次调频附加控制器，提出了电网扰动下风电机组参与一次调频的支撑能力指标，该指标包括一次调频幅值和持续时间；2)根据风电场内各个机组不同的运行特性及其对一次调频的支撑能力，计算各机组的特征矩阵，运用模糊聚类分析方法对机组进行分类，并根据遗传寻优算法对分类机组进行机组组合；3)提出风电功率优化预测算法，比较预测出力与计划出力，在风电场出力受限时，考虑风电机组一次调频支撑能力对有功功率进行优化分配，在风电场出力不受限时，风电机组采用增加一次调频附加控制的最大功率跟踪控制策略。
如图2所示，系统的频率升高时，转子自动响应系统频率变化，吸收动能转速升高，通过机组的一次调频控制器使风力发电机组输出的有功功率减少，使系统总的有功功率减少，暂时缓解了系统总出力与总负荷之间的失衡，使系统频率有所下降，即风力发电机组一次调频控制器可以有效的使系统频率得到快速恢复。
如图3所示，Pi(t)为第i个风电场在调解后的出力，Pn为每次循环风电场的出力调节量。通过算法限制风电场出力，有可能会出现风电场出力限制过于严重，浪费风电资源的现象，因此本算法每个限制出力的风电场加大了可调节的宽量裕度，以此提升风电场的出力，达到减少风电资源的浪费及使目标函数最小的目的。本算法手下找到需要限制出力的风电场，然后不断降低限制出力风电场的出力，当满足限风电场的出力总和达到要求后，退出循环。最后通过查找弃风量最小的风电场组合来完成算法的最优分配。
如图4所示，为对策略进行遗传寻优流程图，具体流程如下：
①对风电场内机组进行染色体编码，根据编码随机产生机组组合，将此机组组合作为遗传算法的初始种群；
②计算初始种群中所有机组的相对运行损耗与相对启停损耗，并求取其适应度函数；
③对初始种群进行选择、变异和交叉，产生下代种群的机组组合；
④判断是否达到遗传算法的停止条件，如果满足则执行下一步骤，如果不满足则返回第②步骤进行迭代计算；
⑤求取各种群中机组组合的相对运行损耗与相对启停损耗之和，选取满足适应度函数的组合为最优解。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (6)
1.一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于，包括三个方面：1)基于双馈式风电机组矢量控制，设计了考虑风速变化、频率误差、频率变化率的风电机组一次调频附加控制器，提出了电网扰动下风电机组参与一次调频的支撑能力指标，该指标包括一次调频幅值和持续时间；2)根据风电场内各个机组不同的运行特性及其对一次调频的支撑能力，计算各机组的特征矩阵，运用模糊聚类分析方法对机组进行分类，并根据遗传寻优算法对分类机组进行机组组合，提出了风电场内各机组间的有功功率优化分配策略；3)提出风电功率优化预测算法，比较预测出力与计划出力，在风电场出力受限时，考虑风电机组一次调频支撑能力对有功功率进行优化分配，在风电场出力不受限时，风电机组采用增加一次调频附加控制的最大功率跟踪控制策略。
2.根据权利要求1所述的一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于提出的电网扰动下风电机组参与一次调频的支撑能力指标，是根据双馈式风力发电系统的特性，在旋转(dq)坐标系下建立数学模型，电机的定子侧电压及转子侧的电压与转速关系的方程为下式所示：
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<mi>r</mi>
</mrow>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
式中：udr、uqr——分别为电机转子侧的电压在dq坐标系的分量；
uds、uqs——分别为电机定子侧的电压在dq坐标系的分量；
idr、iqr——分别为电机转子侧的电流在dq坐标系的分量；
ids、iqs——分别为电机定子侧的电流在dq坐标系的分量；
Rr——转子绕组的等效电阻(Ω)；wr——转子电角速度(rad)；
Lr——转子绕组的等效感抗(H)；ws——定子电角速度(rad)；
Rs——定子绕组的等效电阻(Ω)；Ls——转子绕组的等效感抗(H)；
Lm——转子绕组和定子绕组之间的等效互感(H)；
p——微分算子；
双馈式发电机在dq坐标系下的定子和转子侧功率方程表达式如下式所示：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>u</mi>
<mrow>
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</mrow>
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</mrow>
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<mo>+</mo>
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<mrow>
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</mrow>
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<mrow>
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</mrow>
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</mtd>
</mtr>
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<mtd>
<mrow>
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<mi>Q</mi>
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<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
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<mo>+</mo>
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</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
式中Ps、Qs——分别为发电机定子侧功率的直轴(d轴)和交轴(q轴)分量；
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>r</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>u</mi>
<mrow>
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<mo>+</mo>
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<mrow>
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</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
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<msub>
<mi>Q</mi>
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<mo>=</mo>
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</mrow>
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<mo>+</mo>
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</mrow>
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<msub>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>r</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
式中Pr、Qr——分别为发电机转子侧功率的d轴和q轴分量；
在不考虑发电机铜耗的前提下，转子侧与定子侧的有功功率之间可以通过如下表达式：
Pr＝sPs
式中：s为转差率，s＝(ws-wr)/ws
因此双馈式异步发电机传输到电网全部功率为:
P＝Pr+Ps＝sPs+Ps。
3.根据权利要求1所述的一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于根据DFIG风电机参与系统调频控制的策略，可设系统的频率由f0变化到f1，双馈式异步发电机的转子转速由w0变化到w1，释放或吸收的转子能动为：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>E</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msub>
<mi>Jw</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Delta;w</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msubsup>
<mi>Jw</mi>
<mn>0</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
其中ΔE为动能变化量；Δw为转速变化量；J为惯性时间常数；w0为转速初始值；
式子两侧进行同时对时间t求导：
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>E</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mi>&Delta;</mi>
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<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msub>
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<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msup>
<mi>&Delta;w</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msubsup>
<mi>Jw</mi>
<mn>0</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
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</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
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<mn>0</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
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<mi>w</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>w</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
式中Δp——有功功率的变化值(kw)；
在标幺制w＝f下，上式为：
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>E</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
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</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mi>J</mi>
<mrow>
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<mo>+</mo>
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<mi>&Delta;</mi>
<mi>f</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
式中Δf——频率变化值(HZ)；
由上式可知，转子能动于系统频率之间的关系可以通过函数关系式进行表达，因此当系统频率增大或减小时转子能动也会相应地增加或减小，由此可得在标幺值下转子转速自动相应系统频率变化带来的机组有功功率调节量可以设置为：
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>f</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>f</mi>
<mo>+</mo>
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<mi>f</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
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</mrow>
</mfrac>
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</mrow>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>p</mi>
</msub>
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<mo>+</mo>
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<mi>d</mi>
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<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>w</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中ΔPref——有功功率调节量(kw)；
当转子转速自动随系统的频率变化而发生变化，根据最大功率跟踪算法确定的有功功率参考值与转子转速变化带来的风力发电机组有功功率调节量之和，即是双馈式风力发电系统新的功率调频参数。
4.根据权利要求1所述的一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于，根据风电场内各个机组不同的运行特性及其对一次调频的支撑能力，计算各机组的特征矩阵，运用模糊聚类分析方法对机组进行分类，并根据遗传寻优算法对分类机组进行机组组合，提出了风电场内各机组间的有功功率优化分配策略，根据风功率预测原理，以弃风损失电量最小为目标函数进行各风电场功率最优分配，该算法不仅要考虑参与优化风电场的个数，而且还要考虑优化分配过程中的时段数，基于风功率预测的优化算法的目标函数为：
<mrow>
<mi>f</mi>
<mo>=</mo>
<mi>m</mi>
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<mi>n</mi>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
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<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
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<mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>t</mi>
</mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
其中piactual(t)是第i个风电场的实际分配值；n是参与优化的风电场个数，此算法的约束条件为：
当pi(t)＜pmin(t)时，pi(t)＝pmin(t)；
当pi(t)＞pipredict(t)时，pi(t)＝pipredict(t)。
5.根据权利要求1所述的一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于，利用模糊聚类分析，根据上述得到的风电机组输出功率特征矩阵，对风电场内风电机组进行分类，选取输出功率较高、较平稳且波动较小的机组进行优化调度，以达到降维的目地；设空间上有一个有限的集合X＝[x1，x2，…xn],此集合可按照其数据特点分成m(2≤m≤n)类，并有个数为的聚类中心V＝[v1，v2，…vm]，模糊C均值聚类算法简称为(FCM)算法，其目标函数为：
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mi>F</mi>
<mi>C</mi>
<mi>M</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>,</mo>
<mi>V</mi>
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<mo>=</mo>
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<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
<mi>a</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
式中U为输入集合X的一个模糊C划分；
uij为xi的隶属度，uij∈[0，1]；
a为模糊加权值数，a∈[0，+∞]；
FCM算法的约束条件为：
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>u</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
FCM算法首先将数据集合中的所有元素根据自身特点进行初始化分类，然后将每一类中所有元素到该类聚类中心的距离的平方取和，最后通过所有类型的距离平方和相加取最小进行优化迭代计算，确定每类的最终元素。
6.根据权利要求1所述的一种提升高渗透率风电接入电网暂态稳定性的有功功率控制策略，其特征在于，使用遗传算法，首先对风电场内机组进行染色体编码，根据编码随机产生机组组合，将此机组组合作为遗传算法的初始种群；然后计算初始种群中所有机组的相对运行损耗与相对启停损耗，并求取其适应度函数；接着对初始种群进行选择、变异和交叉，产生下代种群的机组组合；最后判断是否达到遗传算法的停止条件，如果满足则执行下一步骤，如果不满足则返回权利要求3所述步骤进行迭代计算。
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