CN115589004A - 一种考虑延时特性的风电机组调频方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开属于风力发电技术领域，具体涉及一种考虑延时特性的风电机组调频方法及系统，包括：构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
Description
技术领域
本公开属于风力发电技术领域，具体涉及一种考虑延时特性的风电机组调频方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着“双碳”环境保护目标的实施，新能源发电受到越来越多的重视。然而，新能源发电通过电力电子设备并网，转子转速与电网频率解耦特性使得其无法像同步机一样自发响应系统频率变化。在新能源渗透率不断提高的背景下，电网的频率安全性将会受到严峻的挑战。
为了应对新能源渗透率提高导致的电网频率安全性降低的问题，国内外电网运行导则均规定并网运行的风电机组需具有响应电网频率变化的能力，相关文献提出了多种风电机组参与电网调频策略，主要有功率备用和利用转子动能两种模式。相比于功率备用模式，利用转子动能的模式可以使风电机组运行在最大功率点追踪模式(Maximum PowerPoint Tracking，MPPT)，经济性更好，因此需要研究利用转子动能的调频模式。
目前，利用转子动能的风电机组参与电网频率控制策略主要有综合惯性控制、虚拟同步机控制和变锁相环控制。其中，综合惯性控制原理清晰、简单易行，是本文的主要研究对象。综合惯性控制通过附加功率控制环节改变变流器的有功参考值，主要包括虚拟惯量控制和下垂控制；其中，虚拟惯量控制使用频率变化率作为输入信号，旨在模拟同步机的惯量响应；下垂控制使用频率偏差作为输入信号，旨在模拟同步机的下垂控制。
与同步机零延时的惯量响应不同，风电机组采用虚拟惯量控制参与电网调频时，本质上为快速功率响应，固有测频、通信环节，此过程存在一定延时。为保障频率微分量测的准确性，虚拟惯量控制一般需要5～10个周波的测频时间，兼顾通信延时，其固有延迟时间可达300ms。
据发明人了解，目前对虚拟惯量延时特性的研究较少，延时对系统频率动态的影响机理尚不清晰，为此需要对虚拟惯量延时特性展开建模分析。此外，虚拟惯量存在测频精度需求高、频率微分环节放大量测误差等固有缺陷，相较于下垂控制而言可靠性较差，并且上述缺陷导致虚拟惯量一般具有比下垂控制更长的功率响应延时。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种考虑延时特性的风电机组调频方法及系统，通过解析求解考虑风电机组虚拟惯量控制延时特性的系统频率响应模型(SystemFrequency Response，简称SFR)，研究风电调频使用下垂控制替代虚拟惯量控制的可行性。
根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种考虑延时特性的风电机组调频方法，采用如下技术方案：
一种考虑延时特性的风电机组调频方法，包括：
构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
作为进一步的技术限定，当系统频率偏离频率参考值时，通过改进变流器的控制策略进行风电机组参与电网调频的综合惯性控制，将频率变化率和频率偏差信号引入到变流器有功控制环节，在风电机组的功率指令上增加附加功率，所述附加功率的大小与频率变化率和频率偏差成正比，得到综合惯性控制结构，其中，所述附加功率中与频率变化率成正比的部分为虚拟惯量控制，所述附加功率中与频率偏差成正比的部分为下垂控制，即得所述综合惯性控制是虚拟惯量控制和下垂控制的结合，
其中，ΔP为综合惯量控制，kd为虚拟惯量控制系数，kp为下垂控制系数，Δf为系统频率偏差。
作为进一步的技术限定，在风电机组中，考虑风电调频环节，增设风电机组的功率控制环节，在调频期间采用综合惯性控制，得所述构建的考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型，所述系统频率响应模型的传递函数G(s)为
其中，M为系统的惯性时间常数；D为系统的阻尼系数；R为系统一次调频调差系数；FH为系统的汽轮机高压缸做功比例；TR为系统的再热时间常数；α为风电渗透率水平；
系统扰动ΔPL为阶跃形式时，系统频率响应表达式ΔfZ(s)为
进一步的，采用劳斯近似法(Routh近似法)对所构建的系统频率响应模型进行降阶，得到降阶后的模型传递函数R(s)为：
其中，
降阶模型的系统频率响应表达式为
所述降阶模型的系统频率响应表达式经拉普拉斯反变换，可得系统频率响应表达式时域形式Δf(t)为：
其中，
令系统频率响应表达式时域形式的微分等于零，可得到达频率最低点的时间，即得到风电机组的系统频率最低点。
作为进一步的技术限定，所述风电机组的系统频率最低点与风电渗透率水平、系统扰动大小、风电机组的下垂控制系数和风电机组的延迟时间相关。
作为进一步的技术限定，当系统发生扰动后，所述系统频率最低点即为系统频率受扰动后影响程度最大的点；采用下垂控制解析求解参与电网调频时的系统频率最低点的风电机组频率指标，所述风电机组频率指标包括最大频率变化率和稳态频率。
作为进一步的技术限定，基于与使用综合惯性控制相同的频率最低点和最大频率变化量进行下垂控制系数的设定；风电机组在使用下垂控制参与电网调频的过程中实时调节下垂系数，以完成考虑延时特性的风电机组调频。
根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种考虑延时特性的风电机组调频系统，采用如下技术方案：
一种考虑延时特性的风电机组调频系统，包括：
建模模块，其被配置为构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
解析模块，其被配置为对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
计算模块，其被配置为基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
调频模块，其被配置为根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开在对虚拟惯量延时特性分析建模的基础上，通过模型降阶法解析求解系统频率最低点，并在频率最低点指标下，提出了与综合惯性控制相同调频效果的下垂控制系数设定方法；考虑延时特性时，虚拟惯量不具备在扰动初始时刻分担扰动功率的能力，本质上为快速功率响应，与下垂控制一致；同时，延时对系统最大频率变化率及稳态频率无影响，而系统频率最低点会随着延时的增大而降低；基于频率最低点指标给出的下垂控制系数设定方法在不同场景下均能适用；同时，基于文中的下垂控制系数设定方法，风电机组能够在仅使用下垂控制时实现替代虚拟惯量控制的目的，并能取得比使用综合惯性控制时更佳的调频效果。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例一中的考虑延时特性的风电机组调频方法的流程图；
图2是本公开实施例一中的综合惯性控制结构示意图；
图3是本公开实施例一中的风电机组参与电网调频的扩展SFR模型结构示意图；
图4是本公开实施例一中的虚拟惯量延时对系统最大频降的影响示意图；
图5是本公开实施例一中的风电机组调频参数替代结构示意图；
图6是本公开实施例一中的下垂控制系数设定示意图；
图7是本公开实施例一中的两区域系统仿真结构图；
图8(a)是本公开实施例一中的系统频率偏差示意图；
图8(b)是本公开实施例一中的系统频率变化率示意图；
图9(a)是本公开实施例一中的不同延时条件下风机功率增量与虚拟惯量响应功率的示意图；
图9(b)是本公开实施例一中的不同延时条件下风机功率增量与下垂控制响应功率的示意图；
图10(a)是本公开实施例一中的不同延时条件下系统频率偏差与系统频率动态的示意图；
图10(b)是本公开实施例一中的不同延时条件下系统频率偏差与扰动初期系统频率动态的示意图；
图11是本公开实施例一中的延迟时间不同时模型降阶法精确性分析的示意图；
图12是本公开实施例一中的风机调频参数不同时模型降阶法精确性分析示意图；
图13(a)是本公开实施例一中的风电渗透率为30％时的单一下垂控制系数示意图；
图13(b)是本公开实施例一中的风电渗透率为50％时的单一下垂控制系数示意图；
图14(a)是本公开实施例一中的不同控制方式下的系统频率偏差的对比示意图；
图14(b)是本公开实施例一中的不同控制方式下的风机输出能量的对比示意图；
图14(c)是本公开实施例一中的不同控制方式下的同步机输出功率的对比示意图；
图15是本公开实施例二中的考虑延时特性的风电机组调频系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
本公开中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本实公开中的具体含义，不能理解为对本公开的限制。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本公开实施例一介绍了一种考虑延时特性的风电机组调频方法。
如图1所示的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，包括：
构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
本实施例建立了考虑延时环节的SFR模型，针对高阶模型难以解析求其时域解析解的问题，基于Routh近似法实现对高阶模型的降阶及系统频率动态解析求解，基于系统频率关键指标解析表达式分析了延时对系统频率动态的影响，为虚拟惯量的可替代性分析提供理论基础。
当正常运行时，风电机组工作在MPPT模式下。当系统频率f偏离了频率参考值f0后，风电机组采用综合惯性控制参与电网调频。综合惯性控制是通过对变流器控制策略进行改进，将频率变化率和频率偏差信号引入到变流器有功控制环节，在风电机组原本的功率指令上增加一个附加功率ΔP，附加功率的大小与频率变化率及频率偏差成正比，控制结构框图如图2所示；其中，附加功率中与频率变化率成正比的被称作虚拟惯量控制，附加功率中与频率偏差成正比的被称作下垂控制，综合惯性控制是虚拟惯量控制和下垂控制的结合，表达式为：
其中，ΔP为综合惯量控制，kd为虚拟惯量控制系数，kp为下垂控制系数，Δf为系统频率偏差。
风电机组采用综合惯性控制参与电网调频本质上是快速功率响应，存在一定延时。实际中，虚拟惯量为保障频率微分量测的准确性，通常具有比下垂控制更长的测频时间，其功率响应延时大于下垂控制。
在本实施例中，为了简化分析需要，认为风电调频使用综合惯性控制时，其虚拟惯量控制与下垂控制功率响应延时一致，并将延时近似等效为一阶惯性环节，简化后风电机组响应功率表达式为：
式中，ΔPwind为考虑延时特性时调频期间风电机组响应功率，Δf(t)为调频期间系统频率响应，Td为风电机组虚拟惯量延时的等效时间常数。由公式(2)可知，调频期间风电机组响应功率的大小由虚拟惯量控制系数和频率变化率信号、下垂控制系数和频率偏差信号共同决定，而功率响应的时间则取决于延时大小。因此，延时主要影响了风电机组附加功率的响应时间，进而影响了系统频率动态。
进一步考虑风电调频环节，在经典SFR模型的基础上加入了风电机组的功率控制环节，建立了考虑风电机组功率响应延时的扩展SFR模型，如图3所示。风电机组在调频期间采用综合惯性控制，同时兼顾了风电渗透率水平及风电机组功率响应延时。
在图3中，M为系统的惯性时间常数；D为系统的阻尼系数；R为系统一次调频调差系数；FH为系统的汽轮机高压缸做功比例；TR为系统的再热时间常数；α为风电渗透率水平；即得基于扩展SFR模型可得系统传递函数G(s)为：
经化简可得：
其中，
考虑到电力系统中阶跃形式的扰动最常见且影响最大，如发电机切机，负荷突增等。假设系统扰动ΔPL为阶跃形式。当发生扰动时，系统频率响应表达式ΔfZ(s)为：
由公式(4)和公式(5)可得，考虑虚拟惯量延时的系统频率响应模型具有高阶特征，难以直接求其时域解析解。因此，采用基于Routh近似法进行高阶模型的降阶及时域求解。
基于公式(4)，得考虑虚拟惯量延时特性时，系统频率响应模型为三阶，传递函数特征方程为三阶参数方程。三阶参数方程无法解析求解，使得系统模型无法时域解析，进而也无法得到系统频率动态的解析表达式。本实施例使用Routh近似法对系统模型进行降阶，得到降阶模型传递函数R(s)为：
式中，
由公式(5)可得，降阶模型系统频率响应表达式为：
对公式(7)进行拉普拉斯反变换可求得系统频率响应表达式时域形式Δf(t)为：
式中，
令系统频率响应微分等于零即可求得到达频率最低点的时间，求得系统频率响应微分：
当公式(9)右侧括号中三角函数项为零时，系统频率响应微分为零，即得到达频率最低点的时间tm为：
在公式(10)中，k值需看
和arctan(-δ/Ω)的角度，若两者角度和在二三象限，k值取1，否则取0。将公式(10)代入公式(8)即可得到系统频率最低点Δfmax表达式为：
由公式(11)可知，在系统的常规同步机组参数M、D、TR、FH、风电渗透率水平α及系统扰动大小ΔPL已知的情况下，系统频率最低点Δfmax由风电机组的虚拟惯量控制系数kd、下垂控制系数kp及虚拟惯量延迟时间Td决定。
目前，评价电力系统发生有功扰动后频率响应优劣的指标主要有三个最大频降Δfmax、最大频率变化率df/dt和稳态频率Δfset。本实施例基于系统频率响应指标，研究虚拟惯量延时对系统频率动态的影响机理。
根据已求得系统频率最低点解析表达式，如公式(11)所示，系统频率最大变化率及稳态频降可分别通过拉普拉斯变换初值定理与终值定理求得，如公式(12)和公式(13)所示：
分析公式(12)，可得，当不考虑延时特性时，虚拟惯量能够在扰动初始时刻分担扰动功率，使得频率最大变化率随着虚拟惯量系数的增大而减小，实现了同步机惯量支撑的作用。然而考虑延时特性时，虚拟惯量不具备在扰动初始时刻分担扰动功率的能力，其本质是带延时的快速功率响应，因而系统频率最大变化率与延时大小无关。
分析公式(13)，可得，稳态频率仅与扰动大小、同步机调差系数、风电渗透率水平、同步机阻尼系数及风机下垂控制系数有关，与延时大小无关。
延时对系统最大频降的影响可通过对公式(11)分析得到，由公式(11)可知，在系统的常规同步机组参数及风电渗透率已确定的情况下，最大频降由风电机组的调频参数kd、kp及虚拟惯量功率响应延时Td决定。
将表达式中与风电机组调频参数无关的变量赋典型值，即同步机参数M＝10，D＝1；调速器参数：R＝0.05，TR＝10，FH＝0.3；风电渗透率：α＝0.3；扰动：ΔPL＝0.1p.u.。在此基础上，分析得到系统频率最低点会随着延时的增大而降低的结论，如图4所示。
因此，虚拟惯量功率响应延时对系统最大频率变化率及稳态频降无影响，而系统频率最低点会随着延时的增大而降低。考虑延时特性时，虚拟惯量控制不能在扰动初始时刻分担扰动功率，与同步机的惯量响应不同，其本质是带延时的快速功率响应，与下垂控制一致。与此同时，虚拟惯量控制存在测频精度需求高，且频率微分环节存在放大量测误差等固有缺陷，相比于下垂控制而言可靠性较差，且上述缺陷导致虚拟惯量一般具有比下垂控制更长的功率响应延时。因此，为规避虚拟惯量的不足之处，本实施例进行了风电机组使用下垂控制替代虚拟惯量控制的可行性的相关研究。
解析求解得到风电机组仅使用下垂控制参与电网调频时的系统频率最低点表达式，基于系统频率最低点指标，给出下垂控制系数设定方法，并聚焦于最大频率变化率、稳态频率指标，分析了使用下垂控制替代带延时虚拟惯量的可行性。
利用转子动能的调频模式，故风电机组基于桨叶转子动能提供下垂控制。虚拟惯量为保证频率微分量测的准确性，一般具有比下垂控制更长的测频时间，因此当虚拟惯量和下垂控制能源均来源于桨叶动能时，下垂控制功率响应延时小于虚拟惯量控制。由公式(2)可得，风电调频仅使用下垂控制时的响应功率为：
其中，T′d为下垂控制延时的等效时间常数。
风电机组仅使用下垂控制参与电网调频时的系统模型，可通过将图3所示SFR模型中风电机组功率响应反馈通道的传递函数替换为公式(14)得到。即得，风电调频仅使用下垂控制时的系统模型可通过将其使用综合惯性控制时的系统模型通过公式(15)所示的置换关系得到：
同理可得，风电调频使用下垂控制时的系统传递函数G′(s)及系统频率响应表达式Δf′(s)为：
其中，各变量只需将公式(4)中各变量通过公式(15)所示的置换关系得到。根据公式(16)，可得风电机组仅使用下垂控制参与电网调频时系统频率响应模型为三阶，因此求解系统频率响应表达式时仍需基于Routh近似法对系统传递函数进行降阶，降阶模型传递函数R′(s)为：
其中，各变量只需将公式(6)中各变量通过公式(15)所示的置换关系得到。根据公式(7)、公式(8)、公式(9)、公式(10)和公式(11)，风电机组仅使用下垂控制参与电网调频时系统频率最低点解析表达式Δf′max为：
其中，各变量只需将公式(8)中各变量通过公式(15)所示置换得到。由公式(19)可知，在系统的常规同步机组参数M、D、TR、FH、风电渗透率水平α及系统扰动大小ΔPL已知的情况下，系统频率最低点Δf′max由风电机组的下垂控制系数k′p及延迟时间T′d决定。基于频率最低点等效的下垂系数设定方法
由于发生有功扰动后，系统频率最低点代表了系统频率受扰动后影响程度最大的情况，是评价系统频率安全性的重要指标。因此，本实施例以系统频率最低点为指标，研究当风电机组在仅使用下垂控制和使用综合惯性控制系统频率最低点相等时，下垂控制系数设定方法。当风电机组分别使用两种控制方式系统频率最低点相等时，满足以下关系：
Δf′max(k′p)＝Δfmax(kd,kp) (20)
其中，Δf′max(k′p)为风电机组仅使用下垂控制时系统频率最低点，即公式(19)，Δfmax(kd,kp)为风电机组使用综合惯性控制时系统频率最低点，即公式(11)。
通过公式(20)可得，两种控制方式之间调频参数替代关系为：
k′p＝g(kd,kp) (21)
两种控制方式调频参数之间替代关系结构图如图5所示。
由公式(20)可知，在系统的常规同步机组参数、风电渗透率水平、系统扰动大小及风电机组功率响应延时已知的情况下，系统频率最低点只由风电机组的调频参数kd、kp决定。故将系统频率最低点表达式中与风电机组调频参数kd、kp无关的变量赋典型值。同时将风电调频使用综合惯性控制时功率响应延时取为Td＝500ms，仅使用下垂控制时功率响应延时取为T′d＝400ms。风电机组的调频控制参数取值范围设置为：kd∈[8,12]，kp∈[15,25]；求解可得风电调频仅使用下垂控制时系数设定如图6所示；在图6中，x、y轴分别表示风电调频使用综合惯性控制时虚拟惯量系数kd及下垂控制系数kp，z轴表示风电调频仅使用下垂控制时系数k′p。
基于频率动态关键指标的替代可行性分析
本实施例聚焦于系统频率动态关键指标(频率最低点、稳态频率、最大频率下降率)，分析风电机组使用下垂控制替代虚拟惯量控制的可行性。本实施例中的下垂控制系数设定方法是通过令风电调频仅使用下垂控时与使用综合惯性控制时系统频率最低点相等所得到。
求解风电调频仅使用下垂控制时最大频率变化率及稳态频率偏差，如公式(22)和公式(23)所示：
对比公式(12)和公式(22)可得，系统最大频率变化率与风电机组调频控制参数无关，因此，风电调频仅使用下垂控制与使用综合惯性控制时系统最大频率变化率相同。对比公式(13)和公式(23)可得，系统稳态频率偏差与风电机组下垂控制系数kp呈负相关，kp越大，稳态频率偏差越小，稳态频率越高。由公式(21)及图6可知，当风电调频仅使用下垂控制时，为了取得和使用综合惯性控制时相同的频率最低点，需适当增大下垂控制系数，故当风电调频仅使用下垂控制时，较使用综合惯性控制时稳态频率有所提高。
基于系统频率最低点指标给出的下垂控制系数设定方法，不仅能取得与使用综合惯性控制时相同的频率最低点及最大频率变化率，而且能提高系统稳态频率。风电机组仅使用下垂控制参与电网调频时，通过适当增加下垂控制系数，能够实现替代虚拟惯量控制的目的，并能取得比使用综合惯性控制时更佳的调频效果。
为验证本实施例所分析的风电机组功率响应延时对系统频率控制影响机理的正确性及下垂控制系数设定方法的可行性，基于仿真平台搭建了包含火电机组与风电机组在内的两区域系统仿真模型，仿真结构图如图7所示，火电机组与风电场的运行参数如表1和表2所示。
表1火电机组仿真参数
表2风电机组仿真参数
虚拟惯量微分环节易对量测误差产生放大作用，且其延时特性对风机响应功率产生不利影响；具体的设置仿真如下：风电场初始风速设置为15m/s，风电场出力30MW，系统初始有功负荷103MW，风电机组调频参数kd＝10,kp＝20,假设系统在40s时发生6MW的负荷突增事件，系统频率动态及其微分信号仿真曲线如图6所示；然后，在虚拟惯量延时大小分别为0.2s、0.5s、1.0s三种情况下分析延时特性对虚拟惯量及下垂控制响应功率的影响，仿真曲线如图8(a)和图8(b)所示。
由于风电机组虚拟惯量控制输出功率与系统频率微分成正比，而微分环节存在测量精度需求高，放大量测误差等问题，在系统频率出现振荡时影响尤为严重。图8(a)给出了扰动发生后系统频率动态曲线，图8(b)给出了扰动初始时刻系统频率变化率信号曲线。可见，系统频率微分信号中存在许多波动信号，放大量测误差作用明显。
虚拟惯量控制旨在模拟同步机瞬时的惯量响应，在扰动初始时刻分担扰动功率使输出功率突变。然而，其本质是带有延时的功率响应，由于延时的存在，其不能在扰动初始时刻提供瞬时功率支撑，同时虚拟惯量控制响应功率的幅值随着延时的增大而减小，如图9(a)所示。而下垂控制旨在模拟同步机的一次调频，其响应功率与频率偏差成正比，在系统频率最低点附近能够提供较强支撑，无论延时大小其均能在系统频率最低点附近提供较强支撑，如图9(b)所示。
为验证虚拟惯量延时特性对系统频率动态的影响机理，设置仿真如下：仿真参数与3.1.1节一致，在虚拟惯量延时分别为0.2s、0.5s、1.0s三种情况下分析虚拟惯量延时对系统频率响应的影响，仿真曲线如图10(a)和图10(b)所示。
当系统发生负荷突增事件后，风电机组通过虚拟惯量与下垂控制提供附加功率响应电网频率变化。然而，此过程是存在一定延时的功率响应，延时主要影响了调频期间风电机组附加功率响应的时间，使得频率最低点随着延时的增大而降低，如图10(a)所示。系统最大频率变化率发生在扰动初始时刻，由于延时的存在，风电机组虚拟惯量控制不能在扰动初始时刻分担扰动功率使输出功率突变，因而系统最大频率变化率与延时大小无关，如图10(b)所示。同时由图10(a)可知，系统的稳态频率也与延时大小无关。
可见虚拟惯量延时对系统频率动态存在不利影响，其主要影响系统频率最低点，且延时越大，系统频率最低点越低，因此需要进行机理模型构建及量化分析。
基于Routh近似法降阶的有效性验证
通过对比模型降阶方法得到的系统频率最低点解析表达式和基于SFR模型时域仿真得到的结果，验证通过模型降阶方法得到的系统频率最低点解析表达式的有效性。
首先，验证不同延时大小时模型降阶方法的精确性，在风机功率响应延时大小不同的情况下，通过模型降阶方法解析求解得到的系统频率最低点与通过SFR模型时域仿真法得到的频率最低点对比如图11所示。可见，两者得到的结果十分相近，最大误差不超过0.035Hz，误差不超过10％，因此，通过模型降阶法得到的系统频率最低点解析表达式有效。
研究不同风电机组调频参数时模型降阶法的精确性，风机的调频控制参数取值范围设置为：kd∈[8,12]，kp∈[15,25]，风电机组功率响应延时取为Td＝500ms。在不同风电机组调频参数下，通过模型降阶方法解析求解得到的系统频率最低点与通过SFR模型时域仿真法得到的频率最低点误差如图12所示。可见，两者得到的结果十分相近，最大误差不超过0.055Hz，误差不超过15％，因此，通过模型降阶法得到的系统频率最低点解析表达式有效。
当系统模型具有高阶特征难以对其进行解析求解时，通过模型降阶法对高阶系统模型进行降阶，然后对降阶模型进行解析求解是有效的。
为验证本实施例中所提出的下垂控制参数设定方法在不同场景下的适用性，使用表1和表2所示仿真模型参数，在不同风电渗透率下求解风电机组仅使用下垂控制时的调频参数。风电机组出力分别设置为30MW和45MW，得到下垂控制系数设定方法如图13(a)和图13(b)所示。
由图13(a)和图13(b)可得，在不同风电渗透率场景下，基于系统频率最低点指标给出的下垂控制系数设定方法均可适用。同时对比图13(a)和图13(b)可得，随着风电渗透率的增加，由于系统的惯量水平降低，当发生相同的负荷扰动时，系统跌落速度加剧，为取得和综合惯性控制相同的系统频率最低点，需要增加更多下垂控制系数。
由此可见，在不同的风电机组运行场景下，均可基于本实施例给出的下垂控制系数设定方法，得到与风电机组使用综合惯性控制时频率最低点相同的下垂控制系数。带延时虚拟惯量的可替代性仿真验证
为验证本实施例中风电机组使用下垂控制替代虚拟惯量控制的可行性，设置仿真如下：假设风电机组以综合惯性控制参与电网调频时调频参数为kd＝10,kp＝20，其他参数与3.1.1节仿真参数一致，求得风电机组使用下垂控制时调频参数k′p＝24.49。风电调频在仅使用下垂控制和使用综合惯性控制时仿真曲线如图14(a)、图14(b)、图14(c)和表3所示。
表3不同风电机组控制方式下系统频率响应指标对比
由图14(a)和表3所示可得，基于本实施例给定的下垂控制系数设定方法，风电机组能在使用下垂控制时取得和使用综合惯性控制时相同的频率最低点。同时，系统的稳态频率偏差与下垂控制系数呈负相关，由于风电调频仅使用下垂控制时，相较于使用综合惯性控制时增大了下垂控制系数。因而系统稳态频率偏差有所减小，稳态频率有所提高。
风电调频使用综合惯性控制时，同时通过虚拟惯量控制和下垂控制提供功率支撑，而当风电调频仅使用下垂控制时，风电机组仅通过下垂控制提供功率支撑。在扰动初期，系统频率变化率较大，系统频率偏差较小，由于虚拟惯量控制输出功率与系统频率变化率成正比，下垂控制输出功率与系统频率偏差成正比，因而综合惯性控制相较于下垂控制能提供更强功率支撑。而在系统频率最低点附近，系统频率变化率较小，系统频率偏差较大，由于风电机组仅使用下垂控制时相较于使用综合惯性控制时增大了下垂控制系数，因此能够提供更强功率支撑，如图14(b)和图14(c)所示。
基于本实施例中的下垂控制系数设定方法，风电机组能够在仅使用下垂控制时实现替代虚拟惯量控制的目的，并能取得比使用综合惯性控制时更佳的调频效果。
本实施例进行了风电机组虚拟惯量延时的影响机理模型解析及替代性研究；首先，通过将风电机组虚拟惯量和下垂控制的延时特性，均近似等效为一阶惯性环节，建立风电调频使用虚拟惯量与下垂控制的系统频率响应模型；其次，基于劳斯近似法对高阶模型进行降阶解析，求得系统频率最低点的解析表达式；然后，解析求解风电调频仅使用下垂控制的SFR模型，并在频率最低点指标下，给出了与虚拟惯量与下垂控制相同调频效果的下垂控制系数设定方法；在设定下垂控制参数下，对比两种控制方式下最大频率变化率、稳态频率等关键指标关系，得出适当改变下垂系数，可实现替代带延时虚拟惯量的目的，并能取得比虚拟惯量与下垂控制更佳调频效果的结论；最后，建立仿真模型，从风电机组响应功率、调频能量需求、系统频率响应动态等验证了分析的正确性。
实施例二
本公开实施例二介绍了一种考虑延时特性的风电机组调频系统。
如图15所示的一种考虑延时特性的风电机组调频系统，包括：
建模模块，其被配置为构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
解析模块，其被配置为对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
计算模块，其被配置为基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
调频模块，其被配置为根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
详细步骤与实施例一提供的考虑延时特性的风电机组调频方法相同，在此不再赘述。
实施例三
本公开实施例三提供了一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的考虑延时特性的风电机组调频方法相同，在此不再赘述。
实施例四
本公开实施例四提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的考虑延时特性的风电机组调频方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，包括：
构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
2.如权利要求1中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，当系统频率偏离频率参考值时，通过改进变流器的控制策略进行风电机组参与电网调频的综合惯性控制，将频率变化率和频率偏差信号引入到变流器有功控制环节，在风电机组的功率指令上增加附加功率，所述附加功率的大小与频率变化率和频率偏差成正比，得到综合惯性控制结构，其中，所述附加功率中与频率变化率成正比的部分为虚拟惯量控制，所述附加功率中与频率偏差成正比的部分为下垂控制，即得所述综合惯性控制是虚拟惯量控制和下垂控制的结合，
其中，ΔP为综合惯量控制，kd为虚拟惯量控制系数，kp为下垂控制系数，Δf为系统频率偏差。
3.如权利要求1中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，在风电机组中，考虑风电调频环节，增设风电机组的功率控制环节，在调频期间采用综合惯性控制，得所述构建的考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型，所述系统频率响应模型的传递函数G(s)为
其中，M为系统的惯性时间常数；D为系统的阻尼系数；R为系统一次调频调差系数；FH为系统的汽轮机高压缸做功比例；TR为系统的再热时间常数；α为风电渗透率水平；
系统扰动ΔPL为阶跃形式时，系统频率响应表达式ΔfZ(s)为
4.如权利要求3中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，采用劳斯近似法对所构建的系统频率响应模型进行降阶，得到降阶后的模型传递函数R(s)为：
其中，
降阶模型的系统频率响应表达式为
所述降阶模型的系统频率响应表达式经拉普拉斯反变换，可得系统频率响应表达式时域形式Δf(t)为：
其中，
令系统频率响应表达式时域形式的微分等于零，可得到达频率最低点的时间，即得到风电机组的系统频率最低点。
5.如权利要求1中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，所述风电机组的系统频率最低点与风电渗透率水平、系统扰动大小、风电机组的下垂控制系数和风电机组的延迟时间相关。
6.如权利要求1中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，当系统发生扰动后，所述系统频率最低点即为系统频率受扰动后影响程度最大的点；采用下垂控制解析求解参与电网调频时的系统频率最低点的风电机组频率指标，所述风电机组频率指标包括最大频率变化率和稳态频率。
7.如权利要求1中所述的一种考虑延时特性的风电机组调频方法，其特征在于，基于与使用综合惯性控制相同的频率最低点和最大频率变化量进行下垂控制系数的设定；风电机组在使用下垂控制参与电网调频的过程中实时调节下垂系数，以完成考虑延时特性的风电机组调频。
8.一种考虑延时特性的风电机组调频系统，其特征在于，包括：
建模模块，其被配置为构建考虑延时特性的风电机组系统频率响应模型；
解析模块，其被配置为对所构建的系统频率响应模型进行降阶解析，得到风电机组的系统频率最低点；
计算模块，其被配置为基于所得到的系统频率最低点，采用下垂控制计算风电机组频率指标；
调频模块，其被配置为根据所得到的风电机组频率指标，实时调节下垂系数，完成考虑延时特性的风电机组调频。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的考虑延时特性的风电机组调频方法中的步骤。
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