基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法

第40卷第17期2012年9月1日电力系统保护与控制POWERSYSTEMPROTECTIONANDCONTROLV0140NO17SEP1，2012基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法尹远，卢继平，刘钢，徐兵，翁宗林，谢应昭，李辉输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学，重庆400030摘要由于风速的波动性，风电场需要找出一种控制方法以稳定其有功功率输出。在分析了现行的控制策略对风电场有功波动的抑制能力的基础上，根据双馈风电机组的运行特性，提出主动控制风机转子转速和桨距角的方式进行有功功率分配，进而达到平稳风电场有功出力的目的控制策略以优化整个风电场的转子中储存的总动能的方法提高风电场有功功率的输出稳定性，并利用粒子群算法求解该优化问题。通过仿真，验证了该有功功率分配策略可以平抑风电场有功功率波动，提高风电场的有功输出稳定性。关键词风电场；有功功率分配；转子动能；功率输出稳定性；粒子群算法ACTIVEPOWERDISTRIBUTIONOPTIMIZATIONOFWINDFARMBASEDONROTATIONALKINETICENERGYOFDFIGYINYUAN，LUJIPING，LIUGANG，XUBING，WENGZONGLIN，XIEYINGZHAO，LIHUIFSTATEKEYLABORATORYOFPOWERTRANSMISSIONEQUIPMENTSYSTEMSECURITYANDNEWTECHNOLOGY,CHONGQINGUNIVERSITY,CHONGQING400030，CHINAABSTRACTITISNECESSARYFORAWINDFARMTOFINDACONTROLMETHODTOSTEADYITSACTIVEPOWEROUTPUT，DUETOTHEFLUCTUATIONOFWINDSPEEDWEMAKEANANALYSISOFTHECURRENTCONTROLSTRATEGIESFORWINDFARMACTIVEPOWERRESTRAINTOFFLUCTUATIONBASEDONOPERATINGCHARACTERISTICSOFDFIG，WEPROPOSEAMETHODOFMAKINGACTIVECONTROLOFROTORSPEEDANDPITCHANGLE，TODISTRIBUTEACTIVEPOWERTOEACHWINDTURBINE，ANDSTEADYWINDFARMACTIVEPOWEROUTPUTTHISCONTROLSTRATEGYOPTIMIZESTHESUNLOFKINETICENERGYSTOREDINROTORSOFTHEENTIREWINDFARMINORDERTOIMPROVETHESTABILITYOFWINDFARMACTIVEPOWEROUTPUT，ANDUSESPSOTOSOLVETHISOPTIMIZATIONPROBLEMSIMULATIONRESULTDEMONSTRATESTHATTHISACTIVEPOWERDISTRIBUTIONSTRATEGYCANRESTRAINTHEFLUCTUATIONOFWINDFARMACTIVEPOWERANDIMPROVEITSACTIVEPOWEROUTPUTSTABILITYKEYWORDSWINDFARM；ACTIVEPOWERDISTRIBUTION；ROTATIONALKINETICENERGY；POWEROUTPUTSTABILITY；PSO中图分类号TM71；TM619文献标识码A文章编号167434152012170127060引言近年来，随着风力发电在电网中的比例不断增加，如何减轻风电有功功率的波动对电力系统稳定运行造成的不利影响成为了当前风力发电面临的一大难题13】。由于风具有间歇性并且难以准确预测，这就使得风力发电的有功功率会经常随风电场风况的变化而波动。而国内的风电场普遍容量较大，这就导致了电网调度需要预留大量的旋转备用容量以保证电网的有功平衡。为了限制风电场有功功率波动对电基金项目国家“111”计划项目B08036资助；输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目2007DA1051271O101力系统的冲击，目前，电网调度对很多风电场采取了限定风电场出力上限的方式，要求风电场在风速较大时进行定功率输出，以减轻系统有功和频率调整压力。另一方面，随着电力电子技术的进步，在目前的风电场中以双馈感应发电机DFIG为代表的变速恒频风电机组凭借其优秀的有功、无功解耦控制特性占据了主导地位。而由于DFIG机组实现了机械、电磁系统的解耦，使其不具备常规机组所能向电网提供的转动惯量，这使得大型风电场并入电网替代常规机组时会造成电网的转动惯量减小以及系统的频率特性恶化【3】。因此，在满足电网调度要求的同时如何使风电场的有功出力更加合理地分配给各风电机组以提高风电场的有功、频率控制能力是风电场和电网都关心的问题【4。文献5】提出风电场的有功功率分配原则为风128电力系统保护与控制速越高的风电机组出力越大，并对风电场各种风速条件设定权重因子，以此作为风电场有功分配的依据。这种分配方法可以保证高风速条件下的风机出力较大，但过多地依赖经验来确定权重因子，难以达到最优分配。文献【6】建立了风电场AGC的3层控制模型，按控制成本最小原则进行风机有功出力分配，但实际运行中控制成本的量化又是一大难题。由于风机转子中储存了大量旋转动能，文献【7】为了提高风机频率特性，提出在系统频率变化时主动调节转子转速，以提供转动惯量。文献【8没有采用风机传统的最优功率点跟踪法MPPT来输出最大功率，而是减少风机出力并提高转子转速，储存大量的转子动能以保证风机对系统频率的支撑能力，但其研究主要针对单台风机，没有考虑风电场中不同运行工况下的风电机组间的协作。本文在文献8】的方法基础上，以整个风电场的有功功率输出为研究对象，对风电场中不同风速下的各DFIG机组的有功功率分配提出分配控制策略，并通过粒子群算法PSO进行优化运算，保证风电场在满足电网调度有功功率要求的同时获得最大的转子动能，提高风电场的功率输出稳定性。1双馈感应发电机的基本结构与运行特性双馈感应发电机的结构与控制模型如图1所示，其定子三相绕组与电网直接并网连接，转子三相绕组则通过转子侧变换器RSC、网侧变换器GSC与电网相连。RSC向感应电机提供交流励磁电压，通过控制励磁电压的频率、幅值、相位实现控制DFIG的转子转速、定子的有功无功功率。GSC用于稳定直流电容电压，同时平衡RSC与转子交换的有功功率。风轮一一一一一一一一一一一一一二JL一一一一一一一一一一一一一一一一L1L图1双馈感应发电机结构图FIG1SCHEMATICSTRUCTUREDIAGRAMOFDFIGDFIG机组的功率特性可表示为1尸去，F1PAV3W1式中是风力机的风能转换系数；为风力机叶尖速比；8为桨距角；为空气密度；为叶轮的扫风面积；VW为风速。当风速一定时，风力机的风能转换系数是转子转速和桨距角的函数，可如式2式4表示为。1E0RR220088七13CP，022一04一5ET4式中R为风力机叶轮半径。由式1式4可知，在风速一定时，DFIG机组的有功功率由风机的转子转速和桨距角共同控制，其中桨距角主要作用是在高风速情况下限制风电机组功率输出以免超过风机的额定功率。DFIG机组的运行特性如图2所示。图2双馈感应发电机运行特性FIG2OPERATINGCHARACTERISTICS0FDFIG由图2可知，DFIG机组有4个运行区。运行区1为低风速区，由于风机转速不能低于其最低转子转速OG“，故转速须固定为改而无法按MPPT运行。运行区2中，最优风能转换系数对应的最优转速PT都在风机正常转速范围内，故风机的控制系统控制转速始终按最优转速运行。运行区3中转子转速已达风机最大转速，因此无法继续追踪最优转速。运行区4为高风速区，此时风机功率输出已达额定有功功率，必须增大桨距角进行弃风从而将风电机组功率输出限定在其额定值8】。2风电场的有功功率分配策略21风电机组转子动能在DFIG机组运行过程中，旋转的转子中储存的动能为尹远，等基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法12952式中为风机转子的转动惯量。为了更直观显示动能的大小，定义惯性常数H为一E堕6PN2式中为风机额定有功功率。由式6可知，惯性常数H表示仅靠转子动能支撑的情况下风机以额定有功功率进行输出的时间。通常来说，大容量发电机的惯性常数为29S，而风机的惯性常数大致接近，约为26S。由此可知，DFIG机组虽然由于机械、电磁系统的解耦并不会主动参与系统调频而导致系统转动惯量下降，但是如果加入控制环节对DFIG机组的转子转速进行控制，风机同样有能力为系统提供转动惯量，从而提高风电场的有功支撑能力。由于电网频率与发电机转子转速解耦，因此转速的变化不会带来电网频率的变化。而通过设置PI控制器控制网侧逆变器D、Q轴电流，可以控制直流环节电压和网侧逆变器的无功功率，维持端电压稳定，从而达到保证风机在这种控制方式下具有良好的动态特性的目的。一般情况下，DFIG机组控制系统的控制目标是令其转子始终运行在最优转速以发出最大的有功功率，也就是按MPPT进行控制。但是按MPPT运行的风电机组在需要增发功率时可提供的转子动能有限。如果风电机组的转子速度能够提高，则其可以提供的最大转子动能也会增加。由图2可知，DFIG机组在运行区1和运行区2工作时转子转速存在较大的可提升空间。考虑到电网调度要求风电场发出的有功功率往往低于风电场在高风速条件下所能发的最大功率，若采取高风速时主动提升转子速度的方式提高风电场中各DFIG机组的转子动能，则在风速下降的时候风电场能够在短时间内释放大量的动能，同时在转速降到最优转速的过程中还可以提高风机的风能转换系数，从而提高风电机组有功出力，进一步达到支撑有功的目的，以抑制风电场有功出力的波动性。转子转速与风能转换系数的关系如图3所示。22风电场控制方案与有功功率最优分配数学模型虽然风电场中常配有储能设备以平稳风电场有功输出，但目前的储能设备以电池储能为主，一般采取集中充电或放电的运行方式，不适合频繁切换充放电状态，因此即使风电场配有储能设备也难以应对风电场风速的短时变化。为应对风电场的短期有功出力波动问题，可以采取提高风机转子转速图3转子转速与风能转换系数的关系FIG3DEPENDENCERELATIONOFROTORSPEEDANDPERFORMANCECOEFFICIENT的方法增加转子中储存的动能，并在需要的时候释放。这种运行方式可以看作为风电场配备了额外的储能装置，而且这种储能方式不需要追加投资，具有良好的经济性。此控制方案主要针对电池储能装置难以应对的风电场短时风速波动的情况，通过释放转子动能提供短时间的有功支撑，以达到平稳风电场有功输出的目的。不过，DFIG机组在释放动能后若转速低于最优转速将面临转速恢复过程中可能发生的系统频率的二次跌落问题【9】，为避免这种情况的发生，转子释放动能后其转速也不宜低于该风速下的最优转速PT。基于此，提出对风机的基本控制策略为在风电场所能发的有功功率大于电网调度要求的情况下通过控制系统主动调节工作于图2中运行区1和运行区2的DFIG机组的转子转速，使风机转子保持在一个较高的转速，当需要风机对系统提供有功支撑时降低转子转速释放转子中储存的动能，并保证下降后的转速不低于该风速下的风机最优转速。由式5可知，DFIG机组在此控制方案下最多可以释放的转子动能可表示为【一，S在上述控制方案的基础上，进一步提出风电场的控制。实际运行中，风电场内各风电机组同一时刻的风速往往不尽相同，因此风电场控制系统需要根据风电场风速对各机组的转速和桨距角进行控制，即分配各风电机组所发出的有功功率，同时必须保证整个风电场输出的有功功率等于电网调度的要求功率MD。风电场控制方案如图4所示。为了使风电场的功率输出稳定性得到最优化，应使风电场中所有风机转子可以释放的总动能最大。由式7将其转化为转速的关系，130电力系统保护与控制届尼屈图4风电场控制方案FIG4CONTROLSCHEMEFORWINDFARM则可将风电场功率分配问题转化为如下式8所示的优化问题。MAXY一8式中为风电场控制系统给定的第F台风电机组的转子转速；为该机组此时对应的最优转速。考虑到应不小于，再加上风电场的功率要求以及风机本身的转子转速和桨距角范围限制，应有约束条件如式9式12所示。9MIN利，OPT1O0一1112式中PW,为第台风电机组实际发出的有功功率；为该机组所能发出的最大功率。3粒子群算法31粒子群算法介绍粒子群优化算法PSO最初是由KENNEDY和EBERHART博士于1995年提出的一种模拟鸟群的捕食行为的群体智能演化计算方法。在PSO模型中，每个优化问题的解都是搜索空间中一个粒子的状态，每个粒子都有一个由被优化函数决定的适应值FITNESSVALUE，同时还有一个速度决定它们的飞行方向和距离。粒子根据自身及同伴的飞行经验进行动态调整，追随当前的最优粒子在解空间中搜索。每个粒子在搜索时，考虑到了自己搜索到的历史最好点和群体内其他粒子的历史最好点，在此基础上进行位置的变化。对于每次迭代，每个粒子更新自己的速度和位置的方式如式13式15所示【11121。CT一C，Z一1314三式中I1，2，M为群体数量；M表示粒子数目；，RN为问题空间维数；C、C，为大于0的随机常数并分别表示粒子飞向个体最优解和全局最优解的加速权重，根据经验设定其值为1020；】UO，1，R2UO，1；CO为惯性权重系数；厂表示目标函数。由式13可以看出，公式的右边由三部分组成。第一部分称之为动量部分，是粒子更新以前的速度并使其依据自身速度进行惯性运动，反映了粒子的记忆能力；第二部分称之为认知部分，是粒子速度的更新，反映了个体的思考特性，鼓励其飞向自身曾经发现的最佳位置；第三部分称之为社会部分，是粒子间的信息交流和协同合作，引导粒子飞向粒子群的最佳位置。这三个部分之间的相互平衡和制约决定了算法的主要性能。32基于粒子群算法的风电场有功功率最优分配PSO算法具有算法简单、调节方便、扩展性好、搜索速度快等优点，并且通过参数的调节，可以放大寻优范围，有效避免传统寻优算法中常见的容易收敛于局部最优解的问题。风电场风速频繁变化的特点，对有功功率分配问题的求解速度提出了很高的要求。PSO算法的计算速度主要与粒子数量的大小相关。风电场中的风电机组虽然数量巨大，但实际运行中可以通过风机分组的方式将风速条件相似的多台风机等效成一台风机，以减少模型的解空间维数。解空间维数的减少可以大大降低粒子群算法所需的计算时间，以满足风电场的实时风速变化。在基于PSO算法的风电场有功功率分配问题中，以等效得到的各风电机组出力只，为粒子的位置，利用DFIG机组有功功率与转子转速以及桨距角的关系建立适应度函数，综合考虑风电场的功率要求、风机转子转速和桨距角的限制范围等约束以及风电场的风速信息，共同建立风电场控制系统。风电场控制系统将通过控制各风电机组的转子转速与桨距角实现对风电场中各机组有功功率的分配，以保证风电场满足电网调度要求，同时使风电场中所有风电机组转子中储存的总动能最大化。PSO算法流程尹远，等基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法131如图5所示。开始初始化粒子群计算粒子的适应度根据粒子的适应度计算粒子的个体极值和全局极值根据式03和式04更新粒子的速度和位置主是图5风电场有功功率最优分配的粒子群算法流程图FIG5FLOWCHARTOFPSOFORWINDFARMOPTIMALACTIVEPOWERDISTRIBUTION4仿真分析本文利用MATLABSIMULINK建立如图6所示的仿真系统。风电场共有34台15MW的双馈风力发电机，功率因数均设定为10，惯性常数H为504S。各风电机组按其风速大小分为5组，风电机组1到5分别有L2台、8台、6台、6台和2台。风机转速范围在07PU到12PU之间，桨距角为0到20度。电网要求的风电场有功功率上限为063PU。风电机组1风电机组2风电机组3风电机组4风电机组5一UOKVLILLL0KV图6风电场系统单线图FIG6SINGLELINEDIAGRAMOFWINDFARM风电场的风速常会在短时间内发生变化，进而引起风电场有功功率的波动。对风电场的各风电机组采用转子动能最优分配法进行控制，风电场运行情况如图7所示。如图7所示，初始时刻风电场处于较高的风速，各风电机组均能以高转速运行同时保证风电场的整体有功功率出力。2S时风电机组4的风速下降，风电场控制系统经过计算，以确保风电场的转子总动能最大化为原则，通过改变风电机组1的桨距角对风电场风速改变进行响应，而并没有对风速变化的风电机组4进行调整；由于相同的原因，10S时风电机组3风速下降，风电场控制系统同样没有调整对应机组的转速和桨距角，而是调节了风电机组L的桨距角以及风电机组4和5的转速。在20S时，风电场风速全面下降，由图7B中MPPT的曲线可口詈寸唇陋匿蔷啦2P嘏TD风电机组桨距角图7风电场动态响应FIG7DYNAMICRESPONSEOFWINDFARM132电力系统保护与控制知风电场在该风速条件下所能发出的最大有功功率低于电网调度上限。此时风电场控制系统通过命令各风电机组释放转子动能以提高风电场的有功出力，同时协调各风电机组的转速和桨距角的变化速率以控制转子动能以适当的速度进行释放，从而确保风电场有功输出的稳定。由图7可知，通过释放转子动能，风电场在风速下降后仍能在一定时间内维持有功出力的平稳。仿真结果表明，本文提出的优化分配方法可以实时跟随风电场风速变化，并在短时间内提高风电场的有功功率输出稳定性。5结论针对DFIG风电场有功功率输出的波动性，本文提出一种使风电场的转子总动能最大的分配策略。这种分配策略通过控制各风电机组的转子和桨距角，在保证风电场有功出力满足电网调度要求的同时，将风电场储存的转子动能最大化，从而增强了风电场向系统提供有功支撑的能力，并提高了风电场的功率输出稳定性。参考文献1雷亚洲与风电并网相关的研究课题J】_电力系统自动化，2003，2788489LEIYAZHOUSTUDIESONWINDFARMINTEGRATIONINTOPOWERSYSTEMJAUTOMATIONOFELECTRICPOWERSYSTEMS，2003，27884892MUYEENSM，TAMURAJUNJI，MURATATOSHIAKI风电场并网稳定性技术M】北京机械工业出版社，2010MUYEENSM，TAMURAJUNJI，MURATATOSHIAKISTABILITYAUGMENTATIONOFAGRIDCONNECTEDWINDFARMMBEIJINGCHINAMACHINEPRESS，20103石一辉，张毅威，闵勇，等并网运行风电场有功功率控制研究综述J中国电力，2010，4361015SHIYIHUI，ZHANGYIWEI，MRNYONG，ETA1REVIEWONACTIVEPOWERCONTROLRESEARCHESOFAGRIDCONNECTEDWINDFARMJELECTRICPOWER,2010，43610154DEALMEIDARGCASTRONUOVOED，PEGASLOPESJAOPTIMUMGENERATIONCONTROLINWINDPARKSWHENCARRYINGOUTSYSTEMOPERATORREQUESTSJIEEETRANSACTIONSONPOWERSYSTEMS，2006，2127187255LERENCHANGCHIENYINYAOCHINGSTRATEGIESFOROPERATINGWINDPOWERINASIMILARMANNEROFCONVENTIONALPOWERPLANTJIEEETRANSACTIONONENERGYCONVERSION，2009，2449269346乔颖，鲁宗相考虑电网约束的风电场自动有功控制J1电力系统自动化，2009，33228893QIAOYING，LUZONGXIANGWINDFARMSACTIVEPOWERCONTROLCONSIDERINGCONSTRAINTSOFPOWERGRIDSJAUTOMATIONOFELECTRICPOWERSYSTEMS，2009，332288937MORRENJ，HDEHAANSW，KLINGWL，ETA1WINDTURBINESEMULATINGINERTIAANDSUPPORTINGPRIMARYEQUENCYCONTROLJIEEETRANSACTIONONPOWERSYSTEMS，2006，2114334348ZERTEKA，VERBICGPANTOSMPARTICIPATIONOFDFIGWINDTURBINESINFREQUENCYCONTROLANCILLARYSERVICEBYOPTIMIZEDROTATIONALKINETICENERGYC】ENERGYMARKETEEM，20107THINTEMATIONALCONFERENCEONTHEEUROP