SVG协同风电场并网后电压精细化控制方法

北京京能国际控股有限公司北方分公司 赵文韬 赵国忠 毛国栋

1 引言

随着全球对可再生能源的需求不断增加，风电场成为一种受欢迎的发电方式。然而，由于风电场的波动性质和无规律性等特点，协同风电场并网后的电压稳定性和电网质量常常变得非常难以控制。为了解决这些问题，本文提出了一种新的电压精细化控制方法，在协同风电场并网后的稳定性和电网质量方面获得了较好的效果。

2 协同风电场的并网特点

协同风电场并网特点是指多个风电场通过并联并行的方式向电力系统输送电能的物理和技术特点。在协同风电场中，主要有以下三个特点。SVG 设备如图1所示。

图1 SVG 设备

2.1 灵活性强

协同风电场并网时，可以灵活地调整每台风力发电机的输出功率，并在不损失稳定性的情况下将其与电网平衡。运营人员可以通过集中化的控制，按照实际情况调整机组输出功率，使得每个风电场的并网容量都能得到充分利用。这种灵活性不仅可以提高风电场的经济性和发电效率，还可以有效地缓解电网受理能力不足的问题。

2.2 协同性强

协同风电场的并网特点是多个风电场的发电机通过集成控制实现互通，也就是说，多个风电场可以协同地运行和调节发电。这样可以充分利用各个风电场之间的差异性和互补性，提高发电能力和效益。同时，通过协同运行，可以有效减少因为不同的风电场之间出现故障而对电网稳定性的影响。

2.3 安全性强

协同风电场并网的运行模式类似于分布式发电模式，使得发电量具有降噪降污、安全、可靠等优良特性，并且可以减少电网过载的可能。这种优良特性可以减少因为风电机组输出微弱而造成的稳态失衡问题，最大化地利用并网容量，同时提高电网的运行安全性[1]。

3 SVG 在协同风电场中的应用

目前，连接到电网的风电场已经成为全球最重要的可再生能源来源之一。然而，在风电场运维过程中，协同和自动化技术的应用是非常必要的。SVG 作为一种电力电子装置，在风电场的协同中拥有广泛的应用。

3.1 SVG 在风电场电网质量方面的应用

电压、频率、谐波和暂态过电压等因素都会影响到电网的质量。近年来，由于风电场的接入，电网的质量和稳定性问题变得更加突出。而SVG 可以通过在风电场中保持电压水平稳定，降低潜在的电压波动和谐波，提高电能质量，减少电能损耗，并降低对维护的依赖，从而提高风电场的运行效率和可靠性。

3.2 SVG 在风电场的无功控制中的应用

在风电场的并网过程中，电网的负载随时会发生变化。这就需要风电场能够对负载需求作出响应，所以在平衡电网的供需平衡方面是非常关键的。在这种情况下，风电场产生的无功功率与电网的无功需求不匹配，就可能导致电网稳定性和质量的下降。SVG 可以通过实时监测电网的电压和电流，进行精确定量地控制并补偿风电场提供的无功功率，使其在不影响电网运行的情况下，尽可能地利用风电场的无功电能，维护电网的稳定性和质量[2]。

3.3 SVG 在风电场中的动态响应能力方面的应用

随着社会经济的发展和能源消费的日益增长，风电发电成为目前最受欢迎和广泛应用的清洁能源之一。然而，风力发电存在着不稳定性和不可预测性的问题，这就要求电力电子技术能够提供良好的动态响应能力来应对风速的变化。因此，SVG 作为一种电力电子装置，在风电场中的应用具有重要意义。首先，SVG 能够实现对风电场输出功率的精确控制。电网负荷变化和风速变化等因素都会影响风电场的输出功率。为了尽可能地利用风能，必须对输出功率进行精确控制。SVG 可以快速响应风速变化，并根据实时的负荷需求对输出功率进行控制。这不仅可以提高风电场的效率，也可以保证电网的稳定性。

其次，SVG 的瞬时无功补偿和电流调节能力可以很快响应并保护电力电子装置和电网的稳定运行。风电场常常会出现故障，如短路、过电压等问题，这就需要SVG 能够快速响应并进行瞬时无功补偿，保护电力电子设备不受故障影响。同时，SVG 能够在电网电压波动时进行电流控制，保证风电场的稳定运行，从而提高风电场的可靠性。最后，SVG 作为一种高速动态响应能力的电力电子装置，在风电场中扮演着不可替代的角色。SVG 可以实现快速响应，保证风电场的输出功率和电网负荷的平衡。还能够通过对电网的电压和电流进行调节，提高风电场的无功控制能力，实现优质电能的传输和分配。

4 SVG 协同风电场并网后电压精细化控制方法

协同风电场并网后，与传统电力系统相比，其电压波动可能更加明显，因此需要较为精细化的控制方法进行调节。

4.1 电压调节控制法

电压调节控制法是一种广泛应用于电力系统中的一种无功补偿技术，主要是通过实时监测电网电压来对SVG 的输出进行精细调节，达到对电网电压进行稳定控制的目的。其实现的基本原理为当电网电压低于设定值时，SVG 向电网输出无功容量，提高电网电压；当电网电压高于设定值时，SVG 吸收无功容量，降低电网电压。

电压调节控制法的实现主要依赖于电压监测和电压调节两个方面。其中，电压监测需要在电网中安装电压传感器或者电压监测仪等设备，用于实时监测电网电压。而当电网电压低于或高于设定值时，控制系统会发出警报和响应信号来控制SVG 的输出。电压调节方面，主要是根据电网电压的监测结果来实现对SVG 的输出电压调节，以保持电网电压的稳定性；同时，还需要采用合理的控制策略，在一定范围内对电网电压进行精细控制。

其中，最常用的控制策略是基于PID 控制算法的电压控制。具体实现方式为：通过测量电网电压与设定值之间的偏差量，根据设定的比例系数、积分系数和微分系数，计算出SVG 输出的控制量，然后采用PWM 等方式控制SVG 的逆变器输出电流，以实现对电网电压的稳定。为了进一步提高控制效果和精度，优化策略也扮演了重要的角色。常见的优化策略包括模糊控制、神经网络控制等。

其中，模糊控制是一种以模糊逻辑为基础的控制方法，通过刻画模糊概念间的关系，实现对电网电压的精细控制；而神经网络控制则是在控制器中引入神经网络模型，通过多个神经元之间的互相作用，实现对电压调节的精确控制。电压调节控制法的应用范围较为广泛，主要用于风电、光伏等新能源发电系统的无功补偿控制。通过减少电网电压的波动，电压调节控制法能够有效提高发电系统的功率输出，同时也可以减少对电网运行的影响。

4.2 功率分配控制法

在可再生能源中，风电场已经成为一种广泛使用的能源来源。然而，风电场的并入电网面临很多问题，其中最大的问题就是电压稳定性。由于风电场的拓扑结构和风速不稳定性等因素，电压波动会存在一定的问题，为了解决这一问题，需要使用功率分配控制法，从而实现精细化控制。功率分配控制法指的是通过控制风电机组的有功和无功功率输出来实现电网电压的稳定控制。这种方法是通过调节风电机组的控制系统中的电流和电压控制参数，对风电机组的输出功率进行调节，从而使风电场与电网之间的电压保持稳定。

可以分为两种类型，基于传统的P-Q 控制策略和基于电压控制的功率分配策略。基于传统的P-Q控制策略，采用传统的功率控制策略，通过控制风电机组的无功功率来控制电压。当电网电压下降时，调节无功功率的输出来提高电网电压，反之亦然。而基于电压控制的功率分配策略则是基于现代控制理论的，不仅通过控制风电机组的有功和无功功率输出，还通过改变电压控制参数来控制电网电压的稳定性。这种基于电压控制的功率分配策略可以控制变压器的有功功率输出和电容器的无功功率输出，进而实现电网电压的稳定控制。

可以基于视在功率、柔性交流输电系统和静止同步补偿器等多种技术，进一步提高电网电压的稳定性。在将功率分配控制法应用于风电场并网后的精细化控制时，需要使用集中控制系统进行控制策略的实现。利用该系统，可以对风电机组的控制参数进行实时监测和调节，以提高分配控制策略的可靠性和稳定性。同时，需要加强对整个系统的管理和维护工作，保证功率分配控制法的稳定实现。

4.3 基于滑模变结构控制

随着风力发电的发展和普及，风电场的并网问题变得越来越重要和复杂。在风电场并网后，电压精细化控制是必不可少的一个环节。在该领域，基于滑模变结构的控制策略已经被广泛应用，并取得了良好的效果。首先，需要了解滑模变结构控制策略的基本原理。滑模变结构控制是一种非线性控制方法，通过引入一个滑模面来实现系统的稳定控制。滑模面通常为一条直线，在该直线上，系统的状态变化率将被限制在滑动模式中。在这种控制策略下，系统输出的控制信号对于外界扰动具有强鲁棒性和适应性。

基于滑模变结构的电压精细化控制主要是通过控制电网中的无功功率来实现，以此来控制电压的稳定性。通过引入一个滑模面，在该滑模面上，无功功率变化率受到限制，从而实现了电压的精细化控制。这种控制策略不仅具有高精度和强鲁棒性，而且还能够适应电力系统中的变化和外界的扰动。在具体实现中，基于滑模变结构的电压精细化控制主要包括三个步骤。首先，通过实时监测电网电压的变化情况，确定电网的稳态电压参考值。然后，根据滑模面的定义，设计控制器，对无功功率的变化率进行控制。最后，根据电力系统的动态响应和电网的变化情况，对控制器进行参数调整和优化。

4.4 基于神经网络的控制法

随着风能的快速发展，风电场协同并网已成为实现可再生能源电力系统优化的重要手段。然而，在风电场并网过程中，电压精细化控制是一个重要的问题。基于神经网络的控制是一种有效的控制方法，可以实现电压的自适应控制，提高电网的稳定性和可靠性。基于神经网络的控制方法是一种先进的控制技术，其具有非线性、自适应、鲁棒性等特点。当应变传感器感知到风速发生变化时，神经网络控制器可以实时调整转速控制器的输出，以保持发电机输出电压稳定。

此外，由于神经网络控制器对于电力系统中的非线性和不确定性具有较强的鲁棒性，因此可以在不同的工况下实现更准确地控制。在风电场并网过程中，基于神经网络的控制可以实现电网电压的自适应控制。当风电场发电机输出电压与电网电压存在偏差时，控制器可以快速检测到并自动调节发电机的输出电压，以保持电网电压的稳定性。此外，神经网络控制器还能够预测未来的风速和电网电压变化趋势，并根据预测结果调整风电场的输出，从而更好地协同并网。

5 结语

本文分析了协同风电场的并网特点和SVG 在协同风电场中的应用，探讨了SVG 协同风电场并网后电压精细化控制方法，重点介绍了电压调节控制法、功率分配控制法、基于滑模变结构控制和基于神经网络的控制法。研究结果表明，这些方法可以提高风电场的发电效率和电网稳定性，并实现对电力系统的有效监控。随着电力电子技术的不断发展，SVG将会在协同风电场中发挥越来越重要的作用。