双馈型风电系统虚拟惯量协同控制策略的研究

张 怡，张秀强

（华北理工大学电气工程学院，河北唐山 063210）

1 引言

随着能源匮乏和环境污染问题日益严重，新能源发电越来越受到重视，并在各国的推动下得到迅猛发展，然而，以风电为代表的新能源占比不断提高，给电网频率稳定运行带来严峻挑战［1］。众所周知，以双馈型变速恒频风机为主的风电系统均通过变流器连接电网，这使得风机转速不能快速响应电网变化，对电网频率稳定性非常不利［2］。风机的调节能力是电网接纳清洁能源的最关键问题，目前频率调节主要依靠常规的火电机组进行，随着大规模风力发电系统接入电网，势必会再次拉低电网频率稳定性，给电网安全稳定运行带来巨大挑战。

针对该问题，借鉴传统同步机组的优良特性，虚拟同步机（Virtual Synchronous Generator，VSG）技术被广泛提出［3］。该技术是在变流器控制系统中植入常规机组的机电暂态方程，使VSG控制的风机具有惯量、阻尼、一次调频、无功调压等同步机组运行的优点［4］。从而有效的解决转子动能被“隐藏”的问题。由此可见，虚拟同步机技术具有较为重要的研究价值。

随着并网风机容量的增加，电网对风机提供惯量支撑的能力要求越来越高，然而转子储存的动能有限，因此现有的风机转子动能已经无法满足电网调频的需求，虚拟同步机技术仍有不足之处，需要进一步完善。如文献［5］研究了一种含阻尼环节的电流源型风电虚拟同步机控制，分析了双馈电机与传统电机的相似性，进行了虚拟同步机控制外环和电流控制内环设计，通过控制内电势和功角，实现对双馈机组有功功率的控制。但是能量来源主要是转子的动能，当转子转速降至保护值，机组将停止对系统贡献惯量，在转速恢复过程中可能会导致频率再次下跌的后果。文献［6］虚拟惯量的提供是通过调节风机桨距角来实现，使风机在全风速段运行状态下提供惯量，然而由于叶轮质量庞大，桨距角动作速度相当慢，而且这种频繁动作也使维修风险增加。文献［7］提出超级电容储能容量配置及控制策略的研究，利用它高功率、高循环寿命等性能特点，实现为电力系统提供短时间的功率支撑。但是需要很大容量的储能元件，难以同时保证经济效益。

综合现有研究来看，基于当前的发展水平，统筹经济性和安全性，协同控制是最好的方式，因此，提出虚拟惯量协同控制策略。通过在VSG控制的风电系统中引入模糊控制的储能装置来共同为电网提供惯量支撑，当风机虚拟惯性不足以支撑系统频率稳定运行时，启动储能元件继续为电网提供频率支撑，避免频率发生二次下跌的可能，从而有效地改善电网频率的稳定性和提高系统运行的经济性。

2 双馈风机虚拟惯量原理

2.1 双馈型风机数学模型

在风电系统中，双馈异步发电机（Doubly Fed Induction Gen⁃erator，DFIG）运用最广［8］。其工作原理是依靠机侧变流器控制转子上励磁电流的大小来调控定子侧输出功率，网端变流器稳定直流母线电压实现无功调节的目的。

双馈异步风机结构，如图1所示。

图1 双馈异步风机结构图Fig.1 Structure Diagram of DFIG

本研究目的是说明风机的工作机理，因此需要考察转子转速与其它变量之间的关系，故需建立DFIG数学模型，在dq坐标系下，设定转子电流(idr，iqr)和定子磁链(ψds，ψqs)为状态变量，则状态方程为［9］。

式中：p—微分算子；ψ—磁链；u—电压；i—电流；r—电阻；ω1ω2—同步转速、转差；Ls、Lr、Lm—定子、转子自感和互感；rs—转子侧、定子侧；而式（1）中，L′=Lr−L2m/Ls；L′′=Lm/Ls。

由（1）式可以得到：

由此可知，双馈风机转子绕组磁链ψdr，ψqr由，独立控制，与转子转速没有关系，即转子转速与风机内电势完全解耦，当频率波动时，转子动能并不能响应电网频率变化，电网惯量支撑只能依靠常规火电机组来完成，随着风机容量占比不断提升，对风力发电机具备惯量支撑的能力提出迫切的要求。

然而，通过虚拟同步机技术，风力发电机的转子动能能够被有效利用，为电网提供短时的惯量支撑。

2.2 双馈型风机虚拟惯量原理分析

双馈风力发电机虚拟惯量来源于转子中所储存的动能，将频率变化量作为控制系统的输入量，当电网频率受到扰动时，转子通过释放动能为电网提供惯量。

其动能大小为：

式中：J—转动惯量；ωr—转子转速。

当电网频率偏离额定值时，转子可以提供的机械功率为：

借助传统同步发电机数学模型，双馈风力发电机虚拟转子运动方程可以表示为：

式中：Pm—机械功率；Pe—电磁功率；ω0—额定角速度；D—阻尼系数。

当系统受到负荷扰动时，频率会随之波动，此时双馈风机的电磁功率值会发生改变，而这部分增加的功率正是源于转子动能的转化。

Pm包括有功功率Pref和虚拟调速器两部分，即：

式中：Kω—调速器调节系数。

虚拟同步机输出的电压幅值由两部分组成，即：

式中：E0—空载电压；n—下垂系数；Qref—无功参考值；Q—无功功率输出值。

综合以上分析，式（5）~式（7）构成了风电虚拟同步发电机控制方程，控制框图，如图2所示。

图2 虚拟惯量控制图Fig.2 Block Diagram of Virtual Inertia Control

通过对转子侧变流器控制即可达到风机虚拟惯量控制的目的，但是，风机所提供的虚拟惯量是通过转子释放部分动能来实现的，并不能改变源端的能量输入，因此只能提供短暂的惯量支撑，而在短暂的功率支撑之后，如再次发生负荷的投切将会导致频率二次下跌，而储能系统在此可以很好的弥补这一缺点。

3 储能系统容量配置及控制

3.1 储能系统容量配置

在调频过程中，由于风机转子动能有限，只能提供短时的惯量支撑，而储能装置因其具有高功率、高循环寿命等特点，可以提供较长时间的惯量支撑，从而弥补风机惯量不足导致系统频率再次下跌的缺陷。储能容量的配置相当关键，容量太大不利于整个系统的经济性，容量太小不足以提供足够的惯量支撑，电网频率不能恢复到额定值。因此，储能元件容量配置相当重要，应兼备经济性与合理性。

传统同步机转子中储存的动能为：

根据《电网运行准则》规定，电力系统频率在极端情况下可短时下降到48Hz或上升到51Hz，由于上升和下降波动情况基本一致，且频率下降范围高于上升范围，因此，以电网频率下降情况为研究点，在响应电网频率变化过程中，传统同步机转速变化最大限度通常为（0.96~1）pu，故所能释放的动能为：

当同步机运行在额定转速时，转子动能可以表示为：

假设储能系统在时间Δt内释放与同步发电机相同的能量，则有：

通常电网要求惯量参与调频的时间约为10s［10］，需要风机依靠惯量参与调频的时间很短，为保证电网安全运行，假定惯量支撑全部由储能系统提供，即储能系统与同步发电机的惯量时间常数大小相等，Δt=TJ，由式（11）可知储能系统的功率容量为：

式中：Esyn—转子动能；PN—额定功率；TJ—同步机惯性时间常数；

ΔEESS—储能装置释放的能量；PESS—储能功率容量。

由式（12）可知，仅需要同步机额定功率4%左右的储能装置就能为电网补偿较大的惯量，只要储能装置的控制策略选择的合理，储能元件就能和同步发电机一样为电网提供相同效果的虚拟惯量。同时，采用储能装置协助风电机组提供虚拟惯量，避免导致风机因过度抽取动能而出现脱机现象，大大提高了电力系统的稳定性和可靠性。

3.2 储能虚拟惯量补偿控制策略

电力系统中惯量响应用于解决频率变化的问题，而频率波动归根结底在于整个系统中供需端能量不相等所导致。惯性是能量固有的属性，能量具有惯性。因此，利用储能系统弥补电网中缺失的能量，将会有效的提高电网频率稳定性。

根据上述推导结果可得，若使储能系统在参与电网虚拟惯量补偿过程中达到与同步发电机类似的效果，则需储能系统在与同步发电机工作相同时间内，释放等值的能量。为保证系统频率波动时，储能元件能够实时补偿电力系统缺失的能量，此处通过采集电网频率变化信号（频率偏差及频率变化率）作为储能装置控制器的输入量。采用的模糊逻辑控制的方法控制储能元件能量输出的大小，即输出功率，如图3所示。

图3 模糊控制原理框图Fig.3 Block Diagram of Fuzzy Control Principle

在输出相同能量的情况下，采用该控制方式参与系统调频输出的最大功率值更小，所需储能装置容量相对更小，可以提高整个电力系统的经济性。当电网频率下跌时，采用频率偏差及频率变化率作为输入，通过PID 控制的储能装置功率输出存在尖峰，可能会给系统带来能量供需不平衡的现象，而模糊控制下的储能功率输出实时可控，当频率低于额定值时，储能装置释放功率，差值及差值变化率越大，释放的越快。其功率输出对比结果，如图4所示。

图4 储能功率输出响应图Fig.4 Power Output Response Graph of Energy Storage

在储能系统中，模糊逻辑控制器的输入设定为风机并网输出端口处的频率偏差（−2~1）Hz和频率变化率（−0.6~0.6）Hz，系统的输出为功率控制信号（−1~1pu，充电为负，放电为正）［11］。在电网频率波动情况下，该控制器具备实时控制储能装置输出功率的优势，能够使储能系统具有常规同步机组的惯量响应外特性。在控制器设计中，依据频率偏差、频率变化率以及系统输出的范围规定输入、输出值隶属度函数，如图5、图6所示。将其划分5个模糊集：NB（负大），NS（负小），Z（零），PS（正小），PB（正大）。

图5 输入变量隶属度函数Fig.5 Membership Function of Input Variable

图6 输出变量隶属度函数Fig.6 Membership Function of Output Variable

储能系统功率输出由模糊逻辑推理规则决定，不同规则对应的输出结果不同。为确保储能提供惯量补偿时不会对电网造成较大的冲击，规定储能装置按照类梯形输出有功，其服从的原则是：当频率波动（偏差或频率变化率）较大时，储能系统尽量输出更多的功率，当频率变化较小时，储能系统的功率输出亦相应减小。基于这个原则，得到如表1所示的逻辑推理规则。推理结果，如图7所示。

表1 模糊逻辑推理表Tab.1 Fuzzy Logic Rules for Controller

图7 模糊逻辑推理结果Fig.7 Result of Fuzzy Logic Inference

4 仿真验证

4.1 双馈风机虚拟惯量协同控制介绍

双馈风力发电机虚拟惯量来源于转子中所储存的动能，由于转子中储存的能量有限，不能为系统提供较长时间的惯量支持，而且当转子动能释放完以后，需要一定的时间再次储存能量，才能提供惯量支撑。此时，如果系统频率并没有回到正常状态，可能会发生再次下跌的情况。

因此，对于电力系统惯量补偿，可以将风机与储能系统结合互补来更好的实现。其结构，如图8所示。

图8 双馈风机协同控制框图Fig.8 Cooperative Control Block Diagram of DFIG

从图8可知，将Pref作为参考功率，当电网频率下跌时，首先利用风机转子本身释放的动能，即通过导通信号开关a，为电网提供惯量支撑，若风机可以调节系统频率变化，则储能系统不启动。反之，当风机虚拟惯量不足以提供系统惯量支撑的时候（风机转速低于保护值），虚拟同步机控制退出，此时闭合开关b，启动储能装置为系统继续提供惯量支撑，直至系统恢复额定频率状态，此控制策略有效地提高了系统频率的稳定性。

4.2 仿真结果及分析

为证明所提方法的有效性，在MATLAB/Simulink 中搭建双馈风机惯量协同控制仿真模型，如图8所示。其风机额定功率为1.5MW，经0.69/10kV 升压后并入电网，初始时刻，有功负荷为1.8MW，储能容量ESS为100kW。

仿真情况一

在当前风速恒定值12.5m/s情况下，20s时突减约25%的有功负荷，电网负载由1.8MW 减小到1.35MW，分别在无虚拟惯量控制和虚拟惯量协同控制下进行仿真，系统频率、有功响应及转速变化，如图9~图11所示。

图9 负荷突减时系统频率波动情况Fig.9 Frequency Fluctuate of System During Sudden Load Reduction

图10 负荷突减时DFIG的功率变化情况Fig.10 Power Response of DFIG During Sudden Load Reduction

图11 负荷突减时DFIG的转速变化情况Fig.11 Rotate Speed Response of DFIG During Sudden Load Reduction

从图中能够看出，在电网负荷突减25%以后，无虚拟惯量控制下，由于存在机电解耦特性，当系统发生扰动时，双馈风机输出功率和转速几乎不变，不响应电网频率变化，频率波动较大，频率最高值为50.45Hz；而在虚拟惯量控制下，双馈风机能够响应电网频率变化，通过提高转速吸收电网多余能量储存在转子中，系统频率波动明显减小，最高值为50.30Hz。因此，在虚拟惯量控制下比无虚拟惯量控制情况下系统频率幅值上升更小，减小了约33.3%。虚拟惯量协同控制能够实现风机与电网动态响应过程，有效地改善了系统频率稳定性。

仿真情况二：

在当前风速恒定值12.5m/s情况下，20s时突增25%的有功负荷，电网负载由1.8MW 增加到2.25MW，分别在无虚拟惯量控制和虚拟惯量协同控制下进行仿真，系统频率、有功响应及转速变化，如图12~图14所示。

图12 负荷突增时系统频率波动情况Fig.12 Frequency Fluctuate of System During Sudden Load Increase

从图13、图14能够看出，当电网负荷突增25%以后，在无虚拟惯量控制下，由于风机是定功率因数控制，输出功率、风机转子转速基本没有变化；而在虚拟惯量控制下，由于将电网频率变化信号引入到转子侧，当有负荷扰动时，双馈风机会降低转速释放部分转子动能增加定子侧有功输出，为电网补充一定的功率缺额。由图12可以看出，在无虚拟惯量控制下，风机不响应系统频率变化，频率跌落幅值较大，最低点频率为49.62Hz，而在虚拟惯量控制下，风机能够响应电网频率动态变化，最低点频率为49.80Hz。可见，频率从无虚拟惯量下49.62Hz 提升到有虚拟惯量控制下的49.80Hz，下降幅值大幅提升。

图13 负荷突增时DFIG功率变化情况Fig.13 Power Response of DFIG During Sudden Load Increase

图14 负荷突增时DFIG的转速变化情况Fig.14 Rotate Speed Response of DFIG During Sudden Load Increase

仿真情况三

在当前风速恒定值12.5m/s情况下，20s时突增28%的有功负荷，23s又增加10%的负荷，分别在虚拟惯量控制和虚拟惯量协同控制策略下进行仿真，系统频率及有功响应变化对比情况，如图15、图16所示。

图15 负荷增加时系统频率波动情况Fig.15 Frequency Fluctuate of System During Sudden Load Increase

图16 负荷增加时风储系统功率变化情况Fig.16 Power Response of Wind Storage System During Sudden Load Increase

从图15可以看出，23s时，再次受到负荷扰动，在虚拟惯量控制策略下，由于转子转速已经降至保护值不能及时恢复，停止向电网提供惯量，导致电网频率出现二次大幅度跌落，但在虚拟惯量协同控制下，由于储能系统的存在，当风机虚拟惯量不足时，启动储能系统继续向电网补偿惯量，由图16可以看出，在电网频率发生二次跌落时，储能为电网提供了一定的有功补偿，分担了电网侧突增的负荷，使得系统频率变化明显得到改善，由虚拟惯量控制下的49.68Hz提升到虚拟惯量协同控制下的49.81Hz，频率幅值下跌减少了约40.6%，因此，双馈风机采用虚拟惯量协同控制策略时调频效果更好，整个系统更加稳定。

5 结论

这里提出了双馈风机系统虚拟惯量协同控制策略。该策略利用模糊逻辑控制下的储能系统和虚拟同步机控制下的双馈风机系统协调配合来提供电力系统惯量支撑，相比于传统控制有如下的优势：

（1）当电力系统频率下跌，转子动能释放完毕，储能装置的利用可以有效地避免风机被迫脱网情况的出现。

（2）储能系统输出能量的大小可以随电力系统需求来调节，确保储能系统实时与电网进行能量补偿。

（3）在负荷突变的情况下，能够有效的抑制电力系统频率波动，较长时间地提供惯量，改善系统频率暂态稳定性。

因此，对于将来新能源并网占比不断上升的“低惯量”系统，此控制策略具有重要的价值和意义。