CN110768271B - 考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,风机采用虚拟惯性控制为电网提供有功功率支撑,针对现有虚拟惯性控制忽视风速变化而导致的风机失稳与调频效果不佳的问题,该方法能够根据风速变化动态调整虚拟惯性系数,在高风速下设定较大的虚拟惯性系数,从而使风机能提供更多的动能支撑,在低风速下设定较小的虚拟惯性系数,从而避免了风机过度释放动能而发生失稳问题。与传统的固定虚拟惯性系数相比,本发明能有效提升风机在不同风速下的调频效果与机电动态稳定性。
Description
技术领域
本发明属于风机控制领域,具体涉及一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法。
背景技术
由于风速具有随机性和间歇性等特点,风机输出功率会产生较大的波动,将会影响电力系统频率的稳定。此外,依靠变流器的并网方式进一步降低了系统的惯量。在大规模风电并网场景下,充分发挥风电的功率支撑能力对于缓解常规机组调频压力、增强系统频率的稳定性具有重要意义。
风机参与电网一次调频的方法可主要归纳为以下两类:功率备用控制和风轮动能控制。通过风机减载从而预留一部分有功功率来提供有功支撑。实现减载的方式是控制风机超速运行或者变桨控制,因此基于功率备用控制的方法主要分为两种:桨距角控制和超速控制。采用功率备用的一次调频方式会缩短风轮叶片及变桨机械结构的使用寿命。
风轮动能控制的原理则是通过释放风蕴藏的动能来提供有功支撑。在最大功率点跟踪控制的基础上附加具有频率变化信号的调频控制模块,从而使得风机能够响应电网频率的变化,在电网频率跌落时,能够通过控制策略的调整来修正输出功率指令,以提供短时有功支撑。其中,风机虚拟惯性控制依靠其快速的响应能力已成为研究热点。
但是,现有风机应用虚拟惯性控制时,均忽视了风速变化对风机运行稳定性及调频效果的影响,不考虑风速变化的虚拟惯性控制会导致风机失稳或调频效果不佳的问题。具体表现为,在较好的风速下风机最大可释放动能较大,较低的虚拟惯性系数设定则会弱化其调频效果;反之,在低风速时风机的最大可释放动能较小,较大的系数设定又会导致风轮释放过度而发生失稳现象。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,基于模糊控制原理,根据风速变化动态调整虚拟惯性系数设定,有效提升风机在不同风速下的调频效果与机电动态稳定性。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,包括以下步骤:
步骤1、获得风机的实时转速ωr、平均风速v与电网频率偏差Δf;
步骤2、根据电网频率偏差Δf与平均风速v设计模糊控制器,确定虚拟惯性控制方法中的虚拟惯性系数Kdf;
步骤3、根据步骤2中计算的虚拟惯性系数Kdf确定附加功率指令ΔP;
步骤4、根据风机转速ωr确定当前的最优功率指令PMPPT;
步骤5、根据步骤3中确定的附加功率指令ΔP与最优功率指令PMPPT确定风机参与电网调频时的功率指令Pref。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)本发明提出了一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,解决了固定虚拟惯性系数设定导致的风机失稳或调频效果不佳的问题;(2)本发明基于模糊控制原理,根据风速变化动态设定虚拟惯性系数,在高风速下设定较大的虚拟惯性系数,从而使风机能提供更多的动能支撑,在低风速下设定较小的虚拟惯性系数,从而避免了风机过度释放动能而发生失稳问题。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明的考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法流程图。
图2为本发明的基于DIgSILENT构建风电接入的3机9节点电力系统仿真模型图。
图3为本发明的考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制原理框图。
图4为本发明进行有效性验证采用的仿真风速变化曲线图。
图5为本发明的有效性验证的实验结果图。
具体实施方式
如图1所示,本发明的一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,包括以下步骤:
步骤1、获得风机的实时转速ωr、平均风速v与电网频率偏差Δf;
步骤2、根据电网频率偏差Δf与平均风速v设计模糊控制器,从而确定虚拟惯性控制方法中的虚拟惯性系数Kdf;
步骤3、根据步骤2中计算的虚拟惯性系数Kdf确定附加功率指令ΔP;
步骤4、根据风机转速ωr确定当前的最优功率指令PMPPT;
步骤5、根据步骤3中确定的附加功率指令ΔP与最优功率指令PMPPT确定风机参与电网调频时的功率指令Pref。
进一步的,步骤1中确定电网频率偏差Δf的具体方式如下:
Δf=frate-fgrid (1)
上式中,frate为电网的额定频率,fgrid为电网的实时频率。
进一步的,步骤2中设计模糊控制器的具体方式如下:
模糊控制器的设计主要包括输入输出量的论域设计、隶属度函数、模糊规则及反模糊化方法;
输入输出量的论域:平均风速v的基本论域为[8,9,10,11,12,13,14],相应的模糊子集为{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL},对应到语言量,即负大、负中、负小、零、正小、正中以及正大;电网频率偏差Δf的基本论域为[-0.4Hz,-0.2Hz,0Hz,0.2Hz,0.4Hz],相应的模糊子集为{NL,NS,ZO,PS,PL},虚拟惯性系数Kdf的论域为[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3],相应的模糊子集为{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL};
隶属度函数:本发明中采用三角隶属度函数;
模糊规则:
1)当风速较低时(对应风速区间为6m/s至10m/s),若此时电网频率偏差为正,风机转速升高,此时转速上升空间较大,此时输出量设置较大(对应输出量区间为1.5至3)。
2)当风速较低时(对应风速区间为6m/s至10m/s),若此时电网频率偏差为负,说明风轮转速降低提供动能支撑,而风速较低时其最大可释放动能较低,此时输出量设置较小(对应输出量区间为0至1)。
3)当风速较高时(风速区间为10m/s至15m/s),若此时电网频率偏差为正,说明风轮转速升高,此时转速可以增大的空间较大,此时输出量设置较大(对应输出量区间为1.5至3)。
4)当风速较高时(对应风速区间为10m/s至15m/s),若此时电网频率偏差为负,说明风轮转速降低提供动能支撑,而风速较高时最大可释放动能较高,此时输出量设置较大(对应输出量区间为1.5至3)。
其中风速为10m/s时属于风速较高区间。
反模糊化方法:基于加权平均法的反模糊化方法可由下式确定。
上式中,u0为精确的输出量,m表示离散化点的总数,vk表示离散化点为k时的论域值,μk(vk)表示在vk点时的隶属度值。
进一步的,步骤3中确定附加功率指令ΔP的具体方式如下:
进一步的,步骤4中确定最优功率指令PMPPT的具体方式如下:
上式中,ρ为空气密度,R为风轮半径,CP.max为最优风能利用系数,λopt为最优叶尖速比。
进一步的,步骤5中确定风机参与电网调频时的功率指令Pref的具体方式如下:
Pref=PMPPT+ΔP (5)
下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述:
实施例
基于电力系统专业仿真软件DIgSILENT构建风电接入的3机9节点电力系统仿真模型,如图2所示,3台常规同步发电机组的主要参数如表1所示。
表1 3机9节点电力系统模型中同步机参数
风力机模型采用美国国家能源部可再生能源实验室(National RenewableEnergy Laboratory,NREL)NREL开发的600kW CART3试验机型,具体参数如表2所示。考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制原理如图3所示。
表2 NREL 600kW CART3风力机主要参数
为验证考虑风速的模糊变参数虚拟惯性控制在保证风机稳定性及提升调频效果方面的有效性,通过仿真进行对比分析。变化风速设置如下:共4段不同幅度的恒风速段,0-100s为11m/s的恒风速,100-200s为10m/s的恒风速,200-300s为13m/s的恒风速,300-400s为9.5m/s的恒风速,风速的变化曲线如图4所示。负荷变化情况如下:在70s、150s、350s时负荷突增0.1pu,在250s时负荷突减0.1pu。风机控制策略设置如下:不参与调频、定Kdf的虚拟惯性控制(Kdf=0.5)、变Kdf的虚拟惯性控制。
风机采用考虑风速的模糊变参数虚拟惯性控制时,虚拟惯性系数的动态变化曲线如图5所示。由图中可以看出,Kdf随着风速的变化动态调整,在风速较高的恒风速段,虚拟惯性系数设定较大,当系统频率跌落时,风机释放更多的动能去提供有功功率支撑。在70s发生负荷突增现象时,风速较高为11m/s,虚拟惯性系数增加至1.5;反之,在风速较低的恒风速段,虚拟惯性系数设置较小,当系统频率跌落时,避免过度释放动能,在350s发生负荷突增现象时,风速较低为仅9.5m/s,上一阶段较高的虚拟惯性系数已不再适用于此阶段,虚拟惯性系数下降。
不同风速、不同控制策略下最大频率偏差(Hz)的比较如表3所示,由此可对比分析调频效果:
表3不同风速、不同控制策略下最大频率偏差(Hz)的比较
第一段恒风速为11m/s,采用虚拟惯性系数模糊控制相比固定惯性系数控制,频率最低点提升了11.34%,调频效果得到提升。第二段恒风速为10m/s,采用虚拟惯性系数模糊控制相比固定虚拟惯性系数控制而言,其最大频率偏差几乎相同,但是频率跌落速度更缓慢。第三段恒风速为9.5m/s,当风机采用固定虚拟惯性系数控制时,系统频率最低点为51.8Hz,此时风机因过度释放动能而失稳,而采用模糊变参数虚拟惯性控制有效避免了风机失稳。
不同风速、不同控制策略下风机最低转速如表4所示,由此可分析风机稳定性:
表4不同风速、不同控制策略下转速最低点对比
11m/s恒风速段和10m/s恒风速段下,当风机采用模糊变参数虚拟惯性控制时,其转速相较于固定虚拟惯性系数控制降低的程度更深,实际动能释放量越大。9.5m/s恒风速阶段下,当风机采用固定虚拟惯性系数控制时,风机因过度释放动能导致其转速下降至0.7pu,由于触发了风机的低速保护,风机发生切机现象从而退出运行。但当风机采用虚拟惯性系数模糊控制时,由于虚拟惯性系数被动态调整至很小的幅度,避免了风机过度释放动能而发生失稳问题。
以上仿真结果说明,采用本发明所提的基于斜线平滑功率控制的风机变桨优化方法实现了不同风速下虚拟惯性系数的动态设定,有效提升风机在不同风速下的风机稳定性与调频效果,进一步验证了本发明所提的改进方法的有效性和实用性。
Claims (6)
1.一种考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、获得风机的实时转速ωr、平均风速v与电网频率偏差Δf;
步骤2、根据电网频率偏差Δf与平均风速v设计模糊控制器,确定虚拟惯性控制方法中的虚拟惯性系数Kdf;具体为:模糊控制器的设计包括输入输出量的论域设计、隶属度函数、模糊规则及反模糊化方法四个部分;
输入输出量的论域:平均风速v的基本论域为[8,9,10,11,12,13,14],相应的模糊子集为{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL},对应到语言量,即负大、负中、负小、零、正小、正中以及正大;电网频率偏差Δf的基本论域为[-0.4Hz,-0.2Hz,0Hz,0.2Hz,0.4Hz],相应的模糊子集为{NL,NS,ZO,PS,PL},虚拟惯性系数Kdf的论域为[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3],相应的模糊子集为{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL};
隶属度函数采用三角隶属度函数;
模糊规则:
1)当风速处于第一区间时,若此时电网频率偏差为正,输出量设置为1.5至3;
2)当风速处于第一区间时,若此时电网频率偏差为负,输出量设置为0至1;
3)当风速处于第二区间时,若此时电网频率偏差为正,输出量设置为1.5至3;
4)当风速处于第二区间时,若此时电网频率偏差为负,输出量设置为1.5至3;
基于加权平均法的反模糊化方法由下式确定:
上式中,u0为输出量,m表示离散化点的总数,vk表示离散化点为k时的论域值,μk(vk)表示在vk点时的隶属度值;
步骤3、根据步骤2中计算的虚拟惯性系数Kdf确定附加功率指令ΔP;
步骤4、根据风机转速ωr确定当前的最优功率指令PMPPT;
步骤5、根据步骤3中确定的附加功率指令ΔP与最优功率指令PMPPT确定风机参与电网调频时的功率指令Pref。
2.根据权利要求1所述的考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,其特征在于,步骤1中确定电网频率偏差Δf的公式如下:
Δf=frate-fgrid (1)
上式中,frate为电网的额定频率,fgrid为电网的实时频率。
3.根据权利要求1所述的考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,其特征在于,第一区间对应的风速区间为(6,10),单位m/s,第二区间对应的风速区间为[10,15),单位m/s。
6.根据权利要求5所述的考虑风速变化的模糊变参数虚拟惯性控制方法,其特征在于,步骤5中确定风机参与电网调频时的功率指令Pref的具体方式如下:
Pref=PMPPT+ΔP (5)。
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