风能发电系统暂态稳定性智能控制研究

卢 佳

(太原工业学院,山西 太原 030008)

0 引 言

电能是当今社会生产、生活必不可少的能源之一，对国家整体经济发展以及人民生活质量影响巨大[1]。在如今社会科技迅猛发展的态势下，工业制造业竞争力愈发激烈，这使得工业产品质量的要求逐渐提高，这就导致工业乃至工艺制造对电能的需求量越来越大，需要进一步探索电能绿色发电途径。风能储备量是巨大的，全球你风能总量大概有2.74×10^9 MW，风能总量的7.3%为可利用风能，数据显示风能比地球上可利用水能的总量高出10倍。风能与水能的另一个关键区别为，风能有不尽可利用性，总量不可估计，是地球上一种源源不断的能量，而水能则相反，地球上水资源匮乏、燃料缺乏的地区有很多，多存在于岛屿、高原以及山区，这些地区可以因地制宜利用风能进行发电，不仅缓解了水资源压力，也解决了电能的使用[2]。随着风能发电的实现，怎样将风能发电如同步发电机一般进行有效控制，以此提升风力发电系统的安全稳定性，成为目前研究热点问题。

文献[3]提出一种双馈风力发电场的多机系统暂态功角稳定性分析方法。首先以相关理论为基础，分析了风电厂的各种输出方式对多机系统稳定性的影响，根据方程对各同步机电磁功率的改变量进行具体分析，最后解决了难以量化对风电场对系统暂态稳定性影响分析问题。但是该方法运算方法复杂，稳定性差。文献[4]提出一种基于数据驱动的风力系统暂态功角稳定在线识别方法。首先以相暂态功角稳定、空间重构理论为基础，其次采用递推最小二乘算法改进MLE计算，最后根据MLE曲线为判断系统暂态稳定性的依据，但是该方法过于简单，准确性低。文献[5]提出基于等面积法则提出结合直流功率以及切机风力系统暂态稳定方法。通过数据量测对风力系统的暂态稳定性进行预判，进而并给出控制方法，但该方法的检测结构受环境因素影响较大，不具有实用性。

因此，本文提出新的风能发电系统暂态稳定性智能控制方法，从功角控制和电压控制两方面实现效果更好的风能发电系统暂态稳定性控制。

1 风能发电系统暂态稳定性智能控制方法

1.1 风能发电系统转矩特性的暂态稳定性机理研究

从理论角度出发研究风能发电系统的稳定性控制，在风能发电系统中同步电机转系的初阶运动方程为：

(1)

在上式中，H表示风力发电机组的惯性时间系数；t代表时间，wg表示同步电动机的转速；Tm表示机组接收机械转矩大小；Te为发电机电磁转矩。当风力发电系统的状态为稳定运行时，Te=Tm，与Tm等值。

风力机和发电机都具有较高的转动惯量，相比之下，汽轮发电机组与水轮发电机组的转动惯量则较小，这也是他们之间存在的最大的差别，除此之外，风力机和发电机是依靠齿轮进行传动的，这说明风力发电机组传动轴系具有很大的柔性。依据机械能守恒定律[6]，当系统故障发生后发电机转子速度的变化可以表示为：

(2)

式中，Hg为发电机转子的惯性时间常数，Ks是风力机传动轴系刚度系数。

1.2 基于双馈感应发电机(DFIG)暂态稳定性控制方法

只有在风能发电系统采用最大功率点追踪策略时，或者采用不变功率因素调度策略时，双馈风力发电机才能处于稳定运行状态，这种状态下，出现电网故障时，不会影响功角波动或者电压波动情况。通过改变有功功率和无功功率，双馈风力发电机调节能力得到明显提升，例如：短时间改变有功功率和无功功率，风能发电机会进行自主调节，并通过调节DFIG机组的转速，在出现异常状态下，暂时保存能量的同时，还会对风力发电系统进行能量补偿，进而调整电网暂态稳定性，包含功角稳定性和电压稳定性。不变功率因素调策略包含两个通道，分别为有功控制通道和无功控制通道[7]。

1.2.1暂态攻角控制策略

风能发电系统的重要组成部分是电网频率以及双馈风力发电机组转子转速，根据相关算法，其以上两部分记性解耦，事实证明，该方法在解耦是没有功角稳定性的问题存在，所以可以以DFIG机组为基础，根据其转速变化对风能发电系统系统故障的不平衡能量进行暂时性储存，对系统信息的同步稳定性进行改善。本文以能量守恒定律为基础[8-9]，对能量函数进行建构。

对一个包含风电场的n节点电力系统，利用风能发电系统结构保留模型，以基尔霍夫电流定律为基础，可将节点电流表示为：

YBUSUBUS-IG+IL-Iw=0

(3)

式(3)内，UBUS、IG、IL、Iw代表风能发电系统的节点瞬时电压、同步机启动所需额定电流、系统运行负荷电流以及风机输入电流值，这几个变量均是n维复向量，YBUS代表系统的节点导纳矩阵。方程式(3)在风能发发电系统运行的每一个时刻都是成立的，因此系统存在以下等量关系：

[(YBUSUBUS-IG+IL-Iw)*]TdUBUS=0

(4)

对上式取虚部，并沿系统轨迹积分有：

(5)

假设在风能发电系统中，其发电机采用经典的负荷采用恒功率模型以及二阶模型，将网络方程进行扩展操作，将其拓展到扩展到风能发电系统的发电机内节点。因为系统的功角振荡与多种因素有关，其中最主要的影响因素就是有功功率波动，所以，可以将网络无功功率忽视，在DFIG机组正常运行的时候，只对最大功率点进行跟踪并制定相关策略，于是(5)式的中风电场部分为：

(6)

式(6)中，θi代表风力发电并网节点总线电压和系统运行惯性节点直接的夹角；Popti表示风力发电场i的最佳功率输出。

从使(5)和式(6)触发能够推导出包含风电场的系统的能量函数为：

(7)

上式中，Bii表示风电机组i节点的自电纳；Bij代表风能发电机组第i个节点与第j个节点之间的电纳，Ui为节点i的电压；Uj为第j个节点的瞬时电压；θij=θi-θj表示第i个节点与第j个节点的相角差；Mi为转动惯量；δi为同步发电机i的攻角。

对上式进行求导：

(8)

上式中，Di代表第i台发电机的独立阻尼参数，则：

PW=Popt+ΔPW

(9)

以此得出风能发电系统的能量改变率是：

(10)

以此获得反馈为：

(11)

则公式(10)可以表达为：

(12)

以公式(12)为依据，所提的风力发电系统控制方法加快了系统的不均衡能量传输过程衰减的速度，使得系统以更快的速度进入稳定运行状态。利用对发电机组有功功率Pref的调节，在短时间内改变风力发电机组的有功功率，完成系统运行的稳定控制。

图中的sT1/(1+sT1)为隔离直流电流环节，是一个可应用性的高通滤波器，可以进一步实现发电机组的电网波动[10]，转速保护模块可以避免风能发电系统的转子超速运转现象，在此系统运行模式下，如果出现转速高于额定安全转速时，转速保护模块将ΔPW设为0，与系统发生脱离，不对系统进行稳定性控制，本文取wmax=1.3pu(wmax为转子转速最大值)。

图1 双馈发电机瞬态迎角控制框图

1.2.2暂态电压控制策略

制定相应的暂态电压控制策略，其方案主要是在短路容量恒定时，无功功率变化主要被电网电压的波动所影响，当风能发电系统中的DFIG机组正常运行的时候，通常要将转子侧变频器的无功参考值Qopt设置为一个固定值或者是设为0，这也就是在对恒功率因数进行控制。所以，当风能发电系统发生故障，进而令系统的电压减小的时候，以常规的控制策略为基础，并不能对风能发电系统的暂态电压进行较好的控制[11-12]。本文在转子侧变频器控制模型中引进了风能发电系统中的风电场机端电压，首先是将设定电压参考值与机端电压两个数值进行比较，然后将发出的无功功率实施动态调整，使之参与到节点电压重建中来，最后为在风能发电系统系统故障后风电机机端电压可以非常迅速的恢复到正常值提供保障，达到维持电压稳定的目的。需要特别说明的是，在DFIG机组对电网提供无功支持服务之时，不但该机组受到转子侧变频器容量的束缚，在风能发电系统发生故障时，DFIG机组中的Crowbar可以实行保护动作，其可能会将暂态无功支持能力丢失，所以，在风能发电系统中的DFIG机组在运行的时候，其无功支持能力是有限的。

2 算例分析

为了验证所提风能发电系统暂态稳定性智能控制方法的有效性，下面进行算例证明。算例应用平台为Dig SILENT/Power Factory平台，将传统基于最大功率点跟踪的风能发电系统暂态稳定控制方法与所提控制方法应用到风电机组构建仿真系统，进行算例演示，以此验证所提方法的控制有效性，具体过程、结果如下：

图2 仿真系统结构图

图2为实验所引进的风电机组构建仿真系统结构，该系统的运行总负荷为355 MW，同步发动机G2的输出功率为135 MW，同步发动机G1的输出功率为155 MW，同步发电机G1和G2均配有标准IEEE调速系统，风电场出力为95 MW，风里发电总机容量为200 MW，其组成为3 MW DFIG风电机组。为了更好验证不同控制方法的故障恢复性能，假设总线8位置为故障发生位置。在算例1中故障于t=1 s 时刻发生，在算例2中故障于t=3 s时刻发生。通过算例1与算例2研究不同风能发电系统暂态稳定性智能控制方法下同步发动机功角波动、同步发电功率角振荡以及系统暂态电压支持效果。同步发动机功角波动能够反映发电系统运行的稳定性，在故障发生之后，同步发动机功角波动越小，说明该发电系统越稳定。同步发电功率振荡可以有效反映故障发生后系统的恢复性能，同步发电机的功率震荡约短暂，那么系统的故障自恢复能力越强。暂态电压支持为在发电系发生故障时，暂态电压的变化幅度越大，说明其暂态电压支持效果越不理想。

2.1 算例1

图3为风电机组分别采用传统基于最大功率点跟踪的控制方法和所提控制方法情况下。

图3 实例1系统在故障下的动态响应

由上图算例仿真结果可知，与传统的基于最大功率点跟踪的风能发电控制方法相比较，所提控制方法在应用到风能发电系统中时，风力发电的同步发电机功角波动更小，这说明所提控制方法下系统运行更稳定，抑制系统能量的不平衡。同时利用所提控制方法时，当系统发生故障后，发电系统能够快速对故障进行处理，从而恢复正常运行状态，电压下跌程度较小，说明故障解除后系统恢复正常值的时间较短，暂态电压支持效果明显。

2.2 算例2

故障发生时刻为t=3 s时，DFIG分别采用基于最大功率点跟踪的控制方法和本文控制方法，系统同步机功角和DFIG机组状态量仿真结果如下图。

图4 系统在故障下的动态响应

分析图4能够得到，在t=3 s故障发生时，系统运行发生了变化，传统控制方法下，同步发电机功角波动和同步发电功率振荡较大，且系统在之后一直难以恢复正常运行，暂态电压支持效果差。相比之下，所提控制方法同步发电机功角波动和同步发电功率振荡都较小，说明该方法下，系统能够保持稳定运行，抗干扰能力强。

综合算例1和算例2的实验结果能够证明，使用本文控制方法控制风能发电的暂态稳定性是正确有效的。

3 结 语

本文提出新的风能发电系统暂态稳定性智能控制方法，分别在双馈感应发电机有功控制环节和无功控制环节中引入暂态功角控制方法和暂态电压控制方法，通过双馈感应发电机暂态稳定性控制方法，结合暂态功角控制对双馈感应电机的有功控制过程进行优化，在此基础上加快控制系统能量不均衡的收敛，降低同步发电机的波动幅度，完成风能发电系统暂态稳定性的智能控制。算例证明所提风能发电系统暂态稳定性智能控制方法的应用过程，风能发电系统的同步发电机功角变化较为稳定，在系统出现故障够能够快速恢复运行状态，与当前控制系统相比具有明显优势，应用前景良好。