CN113098029B

CN113098029B - 一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法

Info

Publication number: CN113098029B
Application number: CN202110375493.7A
Authority: CN
Inventors: 李欣然; 陈长青; 杨徉; 刘小龙
Original assignee: Hunan University; Hunan City University
Current assignee: Hunan University; Hunan City University
Priority date: 2021-04-08
Filing date: 2021-04-08
Publication date: 2022-07-15
Anticipated expiration: 2041-04-08
Also published as: CN113098029A

Abstract

本发明提供了一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，包括下列步骤：第一步、定义预测周期T、风电场调频偏差功率ΔP₁、调频输出功率偏差幅值D、风储联合调频输出功率；第二步、通过调节储能输出功率△P_B(t)来降低调频功率的偏差，将偏差控制在(－D，D)内；该策略根据未来一个预测周期内风速波动情况，提前修正当前时刻储能充放电行为，以便能改善风电预测周期内风速波动对调频能力的影响，提高风电调频稳定性。

Description

一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法

技术领域

本发明涉及电网调频技术领域，具体涉及一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法。

背景技术

随着风力发电技术的快速发展，风电已大规模并网运行。由于风电场输出功率具有一定的波动性，当接入的风电场容量达到一定比例后，风电场的功率波动将会给电力系统的频率稳定带来不利影响；将增加电力系统频率调节的难度，目前对于大型风力发电场，一般采用增加储能系统来平滑风电场输出的有功功率,使风电场注入到电网的功率能够根据电力系统运行要求而灵活控制，以提高了风电场的调峰能力；但这种风储系统参与系统调频均是根据频率突变时刻进行的即时调节，制定调频功率曲线，而未考虑调频过程中风速随机性对风电场调频能力的影响。

本申请旨在针对风电调频受风速影响，具有不稳定性，降低了调频可靠性的问题；提出储能超前控制策略，该策略基于MPC方法，使风储调频实际输出曲线跟随调频计划曲线，降低风电波动影响，提高调频可靠性，最后，对于储能电池SOC进一步优化，提高储能利用率。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足而提供一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，该方法根据未来一个预测周期内风速波动情况，提前修正当前时刻储能充放电行为，以便能改善风电预测周期内风速波动对调频能力的影响，提高风电调频的稳定性。

本发明的技术方案是：一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法,包括下列步骤：

第一步、定义预测周期T、风电场调频偏差功率ΔP₁、调频输出功率偏差幅值D、风储联合调频输出功率；

第二步、通过调节储能输出功率△P_B(t)来降低调频功率的偏差，将偏差控制在(－D，D)内，具体包括下列情况：

1)储能状态不变

若当前时刻及预测周期T内的所有时刻风速引起的ΔP(t+kΔt)波动均不越限，则△P_B(t)＝0；

2)储能充电状态

a、若ΔP(t)＞D，当前时刻越限，为减小联合功率波动，储能系统应充电，充电量大小如下：

△P_B(t)＝△P(t)-D (14)

b、若当前时刻风储联合系统调频输出功率波动不越限|△P(t)|≤D，但在预测周期内，根据风电出力预测值，在某t+kΔt(其中k＝1，2，…，T/Δt-1)时刻要求储能系统放电(ΔP(t+kΔt)＜-D)，但该时刻储能系统没有足够的放电电量，则即使当前时刻不越限，储能系统也需充电，为t+kΔt时刻放电做准备。其充电量大小为：

△P_B(t)＝-D-△P(t+k△t) (15)

3)储能放电状态：

a、若ΔP(t)<-D，当前时刻越下限，为减小联合功率波动，储能系统应放电，放电量大小如下：

△P_B(t)＝-D-△P(t) (16)

b、若当前时刻风储联合系统调频输出功率波动不越限|△P(t)|≤D，但在预测周期内，根据风电出力预测值，在某t+kΔt时刻要求储能系统充电(ΔP(t+kΔt)>D)，但该时刻储能系统没有足够的充电空间，则即使当前时刻不越限，储能系统需放电，为t+kΔt时刻充电做准备。其放电量大小为：

△P_B(t)＝△P(t+k△t)-D (17)。

对本发明技术方案的具体说明如下：

1、风电调频动态特性分析

1.1持续调频功率动态模型

频率稳定是系统稳定运行基础，当系统频率变化Δf时，第i台机组输出功率增量为

△P_i＝K_i×△f (1)

式中：ΔP_i表示第i台机组输出功率增量；K_i表示机组单位调节功率。

K_i＝P_N/f_N (2)

正常状态下，系统频率偏差小于调频死区0.033Hz，调频输出功率增量为零。由式(1)可知随着系统频率偏差的变化，调频功率逐渐变化。其中频率变化和对应功率曲线如图1所示，为一动态过程。

由图1可知，电网调频功率随电网频率偏差的变化而变化，当电网中部分同步机组被风电场替代后，为保证电网调频能力，风电场应具备与等容量同步机组相同的调频能力。根据由文献[20]可计算出风电场调频输出功率，其功率增发量为：

此时，风电场输出功率为：

P_wind＝△P_wind+P_wind-0 (4)

式中::P_{wind_0}为风电场稳态时的输出功率，△P_{wind_max}为风电场最大增发功率，△P_t为同步发电机组增发后，系统缺额功率。

由式(4)可知，风电场参与一次调频的功率亦随频率变化而变化，是一个动态调节过程，而非即时静态调节过程。因此，本文所提基于MPC的储能超前优化策略具有实际意义。

1.2风电不确定性调频特性分析

风机将流动空气的动能转化成机械能，输入到双馈异步发电机中，产生电能。风机捕获的机械功率P_m与空气密度p、风速v，风轮叶片的扫掠半径r，以及风能利用系数C_p有关，根据空气动力学原理，其表达式为^[21]：

其中λ为风机的叶尖速比，即风机叶尖速度与风速之比：

式中：w为风机的转速。

对风机自身调频能力而言，现阶段风机主要采用减载模式来提供调频功率，当风电机组在不同风速下以减载系数d％运行，则风电机组所提供的调频功率为：

其中图2给出了不同风速下，风机调频功率变化情况。当风速较小(<6.7m/s)时，风机处于停机状态，不参与调频，该区域称为启动阶段^[8]。在最大功率跟踪区(低风速:6.7m/s～11.7m/s)，风机可通过提高超速控制进行功率备用，如图中E点，当减载系数为d％时，运行在点F处，此时上调备用功率△P₁＝d％*P_optE；下调频功率为△P_max—△P₁。随着风速的增加，进入转速恒定区(中风速:11.7m/s～13m/s)，该区域转速可变化范围较小，当减载系数为d％时，此时预留备用功率△P₂＝d％*P_optA，无法仅通过超速减载达到预期减载量，需结合桨距角调节，使输出功率进一步减小，以满足系统备用需求，如图中A点通过转速减载至B点，而后变桨调节至点C。当风速进一步增大，此时进入功率恒定区(高风速:>13m/s)，该区域受风机转子转速限制，无法进行超速减载，只能通过改变风机桨距角实现减载。如图中M点，增大浆距角，使其运行至N点。表1给出了某1.5MW双馈风电机组在不同风速和减载系数下的运行数据^[21]。

表1

由上述分析不难发现：风机最大跟踪点功率随风速的变化而变化，采用减载模式时，风机上/下调频能力也随之变化，且初始风速越高风电机组调频功率变化越大，与文献[17-19]中结论一致。因此，研究调频过程中风速对风电场调频能力的影响具有实际意义。

2、超前优化控制策略

根据风电场实际调频输出功率与由式(4)得到的计划调频输出功率的差值来控制储能充放电，尽可能减小两者偏差值。同时，为充分发挥储能装置的容量效益，减小风电场储能容量配置，一般不要求风电场调频输出功率与计划调频功率曲线重合，只要其偏差范围满足允许偏差要求即可。

2.1相关指标定义及说明

1)预测周期T：目前风电预测误差仍存在，且预测取样间隔越长，其精度越低。因此，本文采用超短期预测的方式，即认为T内风电预测值精度满足要求，不需再考虑该时间段风电预测的误差。

2)风电场调频偏差功率ΔP₁：功率采样间隔为Δt，则风电场调频输出功率偏差为:

△P₁(t)＝P_w(t)-P_w(t-△t) (8)

式中:t为运行周期内的任意时刻，P_w(t)、P_w(t-Δt)分别为t时刻和前一时刻风电场调频输出功率。

将式(7)代入式(8)可得：

△P₁(t)＝d％[P_m(t)-P_m(t-△t)] (9)

根据(9)式可知：风电场调频输出功率的偏差主要由风电输出功率P_m波动造成。

3)调频输出功率偏差幅值D：是指风储系统调频功率偏差允许的上限，即通过储能输出功率的调节，尽量将调频功率偏差控制在(－D，D)以内。其中D可通过式(10)求解：

2.2储能充放电超前控制策略

超前控制策略既考虑当前时刻目标调频功率和储能SOC，还将预测周期T内的目标调频功率和储能SOC作为决策因素之一来控制当前时刻储能调频输出功率的行为。即如果前瞻周期内某时刻储能因充/放电空间不足而无法达到调频要求，那么储能当前时刻的出力在保证满足当前调频最低要求的前提下，若还存在电量和功率空间，则继续充/放部分电能，给预测周期内的后续时刻提供更多的充放电空间。

风储联合调频输出功率可表示为：

P(t)＝P_w(t)+P_B(t) (12)

结合式(9)可得：

△P(t)＝△P₁(t)+△P_B(t)

＝d％[P_m(t)-P_m(t-△t)]+△P_B(t)

＝d％P_m(t)+△P_B(t)-P_w(t-△t) (13)

由上式可知：可通过调节储能输出功率△P_B(t)来降低调频功率的偏差，将偏差控制在(－D，D)内。本节将根据图3来解释在超前控制策略下储能充放电行为。该处假设储能容量充足，暂不考虑储能SOC的约束。

1)保持原状态：若当前时刻及预测周期T内的所有时刻风速引起的ΔP(t+kΔt)波动均不越限，则△P_B(t)＝0。

2)充电状态：

△P_B(t)＝△P(t)-D (14)

b、若当前时刻风储联合系统调频输出功率波动不越限|△P(t)|≤D，但在预测周期内，根据风电出力预测值，在某t+kΔt(其中k＝1，2，…，T/Δt-1)时刻要求储能系统放电(ΔP(t+kΔt)＜-D)，但该时刻储能系统没有足够的放电电量，则即使当前时刻不越限，储能系统也需充电为t+kΔt时刻放电做准备。其充电量大小为：

△P_B(t)＝-D-△P(t+k△t) (15)

3)储能放电状态：

△P_B(t)＝-D-△P(t) (16)

△P_B(t)＝△P(t+k△t)-D (17)

由上述分析可知：超前控制策略能有效利用储能容量平抑风电场调频输出功率波动，改善调频效果。

3、储能SOC动态模型设计

结合储能电池的容量限制、SOC因素和电网调频需求，提出了基于储能电池SOC变化的自适应控制策略，从而确定其出力深度。传统电源和储能电池的调频死区均取0.033Hz。当频率偏差大于调频死区值时，启动储能电池辅助电网调频。

目前，通过模拟传统电源的下垂特性以实现储能电池参与一次调频的方法，需确定其出力与频率偏差之间的关系，即下垂系数的倒数，单位调节功率。大多数文献采用固定单位调节功率值参与一次调频，并取得一定效果。但是针对长时随机的负荷扰动，荷电状态(SOC)作为非常重要的变量之一，在研究储能电池控制方法时必须加以考虑。建立K与SOC的关系如下：

在储能电池SOC上下限之间划分五个SOC带，分别设定SOC高中间值(SOC₁)、较高值(SOC_high)、较低值(SOC_low)和低中间值(SOC₀)。根据自适应控制方法即可确定储能电池参与电网快速调频的最佳出力深度，实现协调控制的目标。K的取值为关于SOC的分段函数，具体描述如下：

①SOC处于[SOC_low,SOC_high]范围内。

此工作区域内储能电池容量较为充足，其上、下可调功率为单位调节功率最大值K_max，取24pu。

K_ch＝K_disch＝K_max (2.43)

②SOC处于[SOC_min,SOC_low]范围内。

为充分发挥储能电池的调频能力且不影响其使用寿命，将储能电池的单位调节功率表示成SOC的函数，K_ch取为K_max，K_disch可根据以下两式确定。

当SOC_min≤SOC≤SOC₀，K_disch取值如下：

当SOC₀≤SOC≤SOC_low，K_disch取值如下：

③SOC处于[SOC_high,SOC_max]范围内，K_disch取为K_max，K_ch可根据以下两式确定。

当SOC₁≤SOC≤SOC_max时，K_ch取值如下：

当SOC_high≤SOC≤SOC₁时，K_ch取值如下：

如图4，不同n值所对应自适应策略曲线，n值较小时，变化曲线接近定K控制策略曲线，而n值较大时，K值随SOC变化范围较小，即自适应性相对较弱，因此本文n取中间值10，使之在实现较大K的同时，兼顾K随SOC变化的自适应性。

在不同的SOC区间带内采用不同的K_ESS，提出单位调节功率与SOC之间的关系如图5所示。

本发明策略依SOC不同控制储能电池以不同的K值进行出力：电网有功缺额/过剩，储能电池电量过剩(即SOC>0.6)/缺额(即SOC<0.4)时，储能电池以K_max出力，即调频容量相对充足时，其以最大速度释放/储存电量，以优先保证功率需求，尽可能地减小电网频率偏差，此时，SOC迅速减小/增大。当SOC<SOC_low(SOC>SOC_high)时，即储能电池调频容量相对紧张时，变K_discharge/K_charge进行出力，以优先保证SOC值维持在一定范围内，防止过充过放而影响使用寿命。随着SOC减小/增大至SOC_min/SOC_max而停止放电/充电。

4、基于MPC的调频设计

在风储能联合运行时，采用灵活且适应性强的MPC滚动规划法，对预测周期内的储能设备荷电状态和风电场功率波动状态进行预判，修改当前的储能设备出力计划，以便实现在满足当前调频要求下，优化下一时刻调频效果。MPC是不断局部优化和不断滚动实施控制作用的交替过程^[21-22]，其基本思路如图4所示。基本步骤如下：1)在当前时刻t和当前状态x(t)，基于一定的预测方法预测系统未来的状态，在约束条件下求解目标得到未来(t+1,t+kΔt)各时刻的控制指令；2)将第一个指令应用于控制系统；3)在t+1时刻，更新状态为x(t+1)，重复上述步骤。因此，MPC的滚动优化可减少风电场调频功率的不确定性因素，实时跟踪风储调频功率计划值，保持最优的运行方案。

根据电力系统的调频需求，尽可能减小风储系统调频输出功率在每个时刻与目标调频功率曲线之间的波动量。因此，本文滚动优化以目标函数的最小化来确定控制量未来时刻的变化量。即目标函数为：

式中：P_s(t)为t时刻输出变量参考值，P_y(t|t-1)为t时刻的预测值，P(t)为t时刻的实际输出值，H为反馈校正中的权重矩阵,u(t)为t时刻控制增量。Q和R分别是预测变量误差和控制变量序列所对应的权重。

由于本文调频模型的设计是在调频动态过程中，以跟踪风储系统所需调频功率偏差最小为目标。因此，本文中状态量由系统频率状态构成；控制量由储能出力变化量构成；扰动量为风电场超短期预测功率变化量；输出量为储能调频功率。MPC是一种闭环控制算法，通过反馈校正使控制保持最优。其中，控制时域N_c和预测时域N_p，且N_c≤N_p，可将预测时域内的系统输出写成：

将(17)式代入目标函数得到满足约束的控制时域控制量序列：

根据闭环预测控制原理，将该控制序列的第1个元素作为被控对象的实际输入增量，则当前时刻被控对象的实际值为：

P_B(t)＝△P_B(t)+P_B(t-△t) (21)

在下一个调度周期到来时，重复上述滚动优化过程。为保证系统稳定运行，需满足运行约束条件。

1)储能系统SOC约束

SOC_min≤SOC≤SOC_max (22)

式中：SOC_max、SOC_min分别为设定的SOC上下限。

2)风电场有功功率约束

0≤P_w≤△P_w,max (23)

式中：ΔP_w,max表示单台风机所能提供的最大有功备用。

3)调频功率波动约束

-D≤△P_w(t)≤D (24)

而对于储能本体控制，由于储能充放电能力主要基于上一时刻剩余功率及本身充放电效率。为防止过充过放，需根据储能SOC状态设置其充放电速度，越接近SOC极限状态时，速度越缓。储能SOC修正式如下：

式中：SOC_t为t时刻储能荷电水平；η为充放电效率；P_B为储能额定功率；P_t为正表示充电，为负表示放电；β为充放电速度控制因子。

与现有技术相比本发明的有益效果：本发明根据未来一个预测周期内风速波动情况，提前修正当前时刻储能充放电行为，以便能改善风电预测周期内风速波动对调频能力的影响，提高风电调频稳定性。

附图说明

图1为系统频率与调频功率动态曲线图；

图2为变风速下风机功率—转速特性曲线；

图3为超前控制策略流程图；

图4为控制策略曲线；

图5为储能电池单位调节功率与SOC的关系图；

图6为MPC基本原理图。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明做进一步详细说明，本实施例中未具体说明的方法或工艺，均为现有技术。

实施例

风储联合调频输出功率可表示为：

P(t)＝P_w(t)+P_B(t) (12)

结合式(9)可得：

△P(t)＝△P₁(t)+△P_B(t)

＝d％[P_m(t)-P_m(t-△t)]+△P_B(t)

＝d％P_m(t)+△P_B(t)-P_w(t-△t) (13)

1)储能状态不变：若当前时刻及预测周期T内的所有时刻风速引起的ΔP(t+kΔt)波动均不越限，则△P_B(t)＝0。

2)储能充电状态：

△P_B(t)＝△P(t)-D (14)

△P_B(t)＝-D-△P(t+k△t) (15)

3)储能放电状态：a、若ΔP(t)<-D，当前时刻越下限，为减小联合功率波动，储能系统应放电，放电量大小如下：

△P_B(t)＝-D-△P(t) (16)

△P_B(t)＝△P(t+k△t)-D (17)

由于本文调频模型的设计是在调频动态过程中，以跟踪风储系统所需调频功率偏差最小为目标。因此，本文中状态量由系统频率状态构成；控制量由储能出力变化量构成；扰动量为风电场超短期预测功率变化量；输出量为储能调频功率。MPC是一种闭环控制算法，通过反馈校正使控制保持最优。其中，控制时域Nc和预测时域Np，且Nc≤Np，可将预测时域内的系统输出写成：

将(17)式代入目标函数得到满足约束的控制时域控制量序列：

P_B(t)＝△P_B(t)+P_B(t-△t) (21)

1)储能系统SOC约束

SOC_min≤SOC≤SOC_max (22)

式中：SOC_max、SOC_min分别为设定的SOC上下限。

2)风电场有功功率约束

0≤P_w≤△P_w,max (23)

式中：ΔP_w,max表示单台风机所能提供的最大有功备用。

3)调频功率波动约束

-D≤△P_w(t)≤D (24)

参考文献

[17]I.Ngamroo and T.Karaipoom,“Improving low-voltage ride-throughperformance and alleviating power flfluctuation of DFIG wind turbine in dcmicrogrid by optimal SMES with fault current limiting function,”IEEETrans.Appl.Supercond.,vol.24,no.5,pp.1051–8223,Oct.2014.

[18]YI LIU，WENJUAN DU，LIYE XIAO1,etal.Sizing Energy Storage Based ona Life-Cycle Saving Dispatch Strategy to Support Frequency Stability of anIsolated System With Wind Farms[J].IEEE ACCESS,2019,166329-166336.

[19]G.Delille,B.Francois,and G.Malarange,“Dynamic frequency controlsupport by energy storage to reduce the impact of wind and solar generationon isolated power system’s inertia,”IEEE Trans.Sustainable Energy,vol.3,no.4,pp.931–939,Oct.2012.

[20]YE H，TANG Y N，LIU Y，et al.Transient frequency response model-based energy storage optimum size in power systems[C]//2017 IEEEInternational Conference on Energy Internet(ICEI).IEEE，2017:65-71.

Claims

1.一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法,包括下列步骤：

第二步、通过调节储能输出功率△P_B(t)来降低调频功率的偏差，将偏差控制在(－D，D)内；具体包括下列情况：

1)储能状态不变

2)储能充电状态

ΔP_B(t)＝ΔP(t)-D (14)

b、若当前时刻风储联合系统调频输出功率波动不越限|ΔP(t)|≤D，但在预测周期内，根据风电出力预测值，在某t+kΔt时刻,其中k＝1，2，…，T/Δt-1,要求储能系统放电，ΔP(t+kΔt)＜-D，但该时刻储能系统没有足够的放电电量，则即使当前时刻不越限，储能系统也需充电，为t+kΔt时刻放电做准备，其充电量大小为：

ΔP_B(t)＝-D-ΔP(t+kΔt) (15)

3)储能放电状态：

ΔP_B(t)＝-D-ΔP(t) (16)

b、若当前时刻风储联合系统调频输出功率波动不越限|ΔP(t)|≤D，但在预测周期内，根据风电出力预测值，在某t+kΔt时刻要求储能系统充电，ΔP_(t+kΔt)>D，但该时刻储能系统没有足够的充电空间，则即使当前时刻不越限，储能系统需放电，为t+kΔt时刻充电做准备，其放电量大小为：

ΔP_B(t)＝ΔP(t+kΔt)-D (17)

风储联合系统中储能系统的SOC满足下式：

SOC_min≤SOC≤SOC_max (22)

式中：SOC_max、SOC_min分别为设定的SOC上下限；

根据储能SOC状态设置其充放电速度，越接近SOC极限状态时，速度越缓，储能SOC修正式如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，其特征在于：所述第二步中，采用MPC滚动规划法，对预测周期内的储能设备荷电状态和风电场功率波动状态进行预判，修改当前的储能设备出力计划，以便实现在满足当前调频要求下，优化下一时刻调频效果。

3.根据权利要求2所述的一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，其特征在于，所述MPC滚动规划法包括如下步骤：

1)在当前时刻t和当前状态x(t)，预测系统未来的状态，在约束条件下求解目标得到未来[t+1,t+kΔt]各时刻的控制指令；

2)将第一个指令应用于控制系统；

3)在t+1时刻，更新状态为x(t+1)，重复上述步骤。

4.根据权利要求3所述的一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，其特征在于：所述MPC滚动规划法以目标函数的最小化来确定控制量未来时刻的变化量，目标函数为：

式中：P_s(t)为t时刻输出变量参考值，P_y(t|t-1)为t时刻的预测值，P(t)为t时刻的实际输出值，H为反馈校正中的权重矩阵,u(t)为t时刻控制增量，Q和R分别是预测变量误差和控制变量序列所对应的权重。

5.根据权利要求4所述的一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，其特征在于：风储联合系统中风电场有功功率满足下式：

0≤P_w≤ΔP_w,max (23)

式中：ΔP_w,max表示单台风机所能提供的最大有功备用。

6.根据权利要求5所述的一种基于风电短期预测的风储联合调频控制方法，其特征在于：风储联合系统中调频功率波动满足下式：

-D≤ΔP_w(t)≤D (24)。