避免频率二次跌落的风储联合调频控制策略

风电高渗透电力系统中,风机释放转子动能参与频率响应改善系统频率稳定性,但存在欠响应支撑效果不足或过响应导致系统频率二次跌落现象。储能响应不受时空因素影响,通过整定储能响应参数,可提升风电频率响应的有效性。该文首先基于统一结构模型分析系统频率二次跌落与风机控制策略之间的作用机理。其次,整定充分利用风机频率响应能力及避免系统频率二次跌落的风电机组频率响应系数。然后,引入频率稳定裕度概念,并基于关系矩阵整定的储能最小出力,等效扩展系统频率稳定裕度。基于以上分析,综合考虑时空因素对系统频率响应影响,提出一种多时间尺度下避免频率二次跌落的风储联合调频控制策略。最后,基于DIgSILENT搭建风电高渗透4机4区系统进行仿真验证。结果表明,所提控制策略在不同风速下兼顾风机频率响应能力,同时避免频率二次跌落,提高全网频率安全稳定裕度。

考虑频率二次跌落的风电机组调频控制研究

该文首先分析系统经典响应模型和传统火电机组内部的延时过程,并提出一种考虑协同火电机组的一次调频策略改善系统一次调频效果,其中风电机组配合同步发电机组内部惯性延时过程。为有效利用可用的转子动能储备找到最佳调频系数大小,使用粒子群优化算法(PSO)针对稳定风速情况下的风电机组输出进行优化,满足系统条件限制(例如频率最低点、频率变化率ROCOF等),决定调频系数Kc值大小和具体退出时间。并利用分段能量降幅信号作用于变流器控制来提升转子转速恢复,从而减小频率二次跌落深度。最后在Matlab/Simulink仿真软件建立的四机两区电网模型中对所提方案进行验证,为新能源参与系统频率调节提供基础。

考虑虚拟惯性时间常数和频率二次跌落的风电频率综合控制策略

首先,根据虚拟惯性时间常数对风电机组惯性支撑能力进行定量表征,进而分析转矩控制器参数对虚拟惯性时间常数的影响。在此基础上,提出一种自适应下垂控制与转矩控制器模糊自适应控制相结合的频率综合控制策略,实现对虚拟惯性时间常数的灵活调整,在抑制系统频率快速变化的同时,加快频率恢复,并可有效解决频率二次跌落问题。最后通过仿真验证所提控制策略的有效性以及对频率二次跌落的改善作用。

考虑频率二次跌落的风电机组频率响应控制策略

风电参与频率响应是保障高风电渗透率电力系统频率稳定性的重要方案,但风电机组的转速恢复过程可能会导致系统出现频率二次跌落(FSD)。在分析风电机组利用转子动能参与频率响应过程、FSD产生机理以及影响FSD大小主要因素的基础上,考虑风电渗透率,提出一种风电机组频率响应控制策略以减小FSD。该策略基于综合惯量控制,对风电机组的频率支撑过程和转子转速恢复过程的有功功率参考值进行分阶段设计,动态调整风电机组的输出功率来减小FSD。最后,仿真结果验证了所提策略可以在不同风电渗透率电力系统中大幅减小FSD,改善电力系统的频率响应特性。

考虑系统频率二次跌落的风电机组辅助调频参数确定方法

随着以变流器接口并网的新能源比例不断提高,电力系统一次调频能力降低,频率稳定受到威胁。风电机组通过在并网变流器附加综合惯性控制实现辅助调频。然而,风电机组提供频率响应后,转子转速恢复可能给电力系统带来频率二次跌落危害。现有辅助调频参数设置多从风力机组自身调节能力出发,缺少考虑与系统的耦合作用。首先研究风电机组调频控制参数对系统一次调频的影响机理,分析参数整定的制约因素,然后根据一次调频综合评价指标来确定参数的取值范围。最后,设置了不同风电出力占比的仿真场景,探究参数在不同风电出力占比下的取值规律。

避免频率二次跌落的风电场一次调频功率分配方法

风电场基于下垂控制参与系统一次调频时,参数整定不当可能引发机组转速保护动作进而带来频率二次跌落问题。为此,提出了一种避免频率二次跌落的风电场一次调频功率分配方法。首先结合下垂控制的响应过程分析了转速保护动作带来频率二次跌落问题的物理机理,然后基于转速及功率约束条件提出了风电机组调频功率评估方法,进而得到风电场的调频功率评估方法和风电场一次调频功率分配方法。基于Matlab/Simulink搭建了含有风电场的仿真模型。仿真结果表明,所提方法可充分发挥风电机组的调频能力,并避免频率二次跌落问题。

考虑频率二次跌落的系统频率特征评估及风电调频参数整定

风电机组可释放转子动能为系统提供有功支撑,但转速恢复时可能引起频率二次跌落,不利于系统频率稳定。目前,综合考虑系统频率一次跌落与二次跌落过程中的频率特征对风电调频参数进行整定的研究较少。为此,首先提出统一结构模型以近似表征同步机、风电机组等各种发电设备的功率响应。基于此,解析系统频率轨迹并量化评估频率平均变化率和一次、二次跌落最低点等频率特征。进一步,在综合考虑两次频率跌落的情况下,以提升频率最低点为目标建立优化问题整定风电调频参数。最后,仿真验证了提出的频率特征评估方法及参数整定方法的有效性,表明通过合理设置风电调频参数可同时提升两次频率跌落的最低点。

考虑频率二次跌落抑制的风火联合一次调频控制

风电作为一种主流的新能源,可通过释放转子中的旋转动能来辅助调频,但其转速恢复过程引发的频率二次跌落,对于如综合惯性控制这类技术的应用推广是潜在的挑战。为此,首先分析了风电综合惯性控制和转速恢复对系统频率响应的影响机理,并提出了一种风火联合一次调频控制方案。其中风电机组采用典型的综合惯性控制;风电机组启动转速恢复后,火电机组可根据就地测量的频率信号,动态调整出力以补偿转速恢复阶段风电引起的二次跌落功率缺额。通过基于MATLAB/Simulink的4机9节点系统,在不同风电渗透率下对所提方案的有效性进行了验证。

考虑系统频率连续波动与二次跌落的双馈风力发电机组虚拟惯量通用控制策略

提出一种具有通用性的改进频率控制策略:通过引入最大频率正偏差量和机端短路故障发生与切除逻辑判断环节,对应调整虚拟惯量的控制参数,跟随系统频率变化及时调节风力发电机组的附加输出功率,实现不同频率响应事件下控制策略自主转换,以适应连续频率波动响应。同时,引入最大频率负偏差量,使风力发电机组在频率最低点提供恒定附加功率,保证其降速释放转子动能后稳定至某一运行点;并通过频率的逻辑判断环节,控制转子转速在系统频率恢复到额定值后再回升转速、退出调频,避免二次跌落现象发生。

考虑系统频率安全稳定约束的风储联合频率响应控制策略

为提升风-储联合运行系统的动态频率稳定性能,针对目前调频控制策略未充分发挥风电机组频率调节能力、无法适应负荷扰动过大情况以及转子转速恢复阶段存在频率二次跌落的问题,提出一种考虑系统频率安全稳定约束的风储联合频率响应控制策略。在惯量响应阶段结合转速约束和频率指标自适应调整虚拟惯量和下垂控制系数,在转子转速恢复阶段利用负指数函数动态调整转速恢复过程中功率参考值,避免频率的二次跌落。将风电机组与储能电池结合,引入频率稳定域概念,利用储能电池扩展频率稳定域边界,进一步提升风储联合系统的抗负荷扰动能力和频率稳定性。最后对风储联合调频策略进行仿真,结果表明在不同风速和不同负荷扰动下,所提控制策略能充分发挥风电机组频率响应控制能力的同时,避免了频率二次跌落,提升了电网频率安全稳定性。

基于转子动能的双馈风机频率支撑优化方法

“双碳”背景下,新能源发电量占比逐年提高,电力系统低惯量、弱阻尼特征显现,双馈风机DFIG(doublyfed induction generator)如何在经济高效运行的同时参与频率支撑,是目前电力系统所面临的主要挑战之一。在双馈风机综合惯量阻尼控制策略的基础上,分析系统的频率动态特性,提出基于风机转子动能的频率支撑策略参数优化设计方法,求解考虑二次频率跌落下满足最小频率偏差的惯量阻尼最优控制系数,最大程度抬升频率最低点,防范系统低频减载等安全稳定措施不必要动作。最后,通过仿真验证了所提基于转子动能的DFIG频率支撑优化方法的正确性和有效性。

计及风机运行状态差异的风电场频率协同支撑控制

尾流效应会导致同一风电场内风机的调频能力各不相同,为了充分利用风电场内每台风机的调频能力以提升系统的频率表现,提出了一种计及风机运行状态差异的风电场频率协同支撑控制策略。所提控制策略分为2个阶段:在频率支撑阶段,采用无领导一致性算法使风机与邻近风机实时交换状态信息,实现合理的功率分配,并在此基础上自适应调整调频系数以保障风电场的安全运行;在风机由频率支撑阶段切换至转速恢复阶段,采用渐进转速恢复控制实现两控制间的平滑过渡,缓解二次频率跌落问题。以含风电场的4机2区系统和3端4区系统为算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提控制策略向上调频和向下调频的控制效果相比于集中式控制的优越性。

面向电网频率快速支撑的风电场自适应分布式协调控制

随着风电渗透率升高,系统惯量降低,许多国家在其电网导则中要求风电场需具备主动频率支撑能力。然而,风电场受到地理位置分布、风速风向、尾流效应等影响,风电场内风速分布不均,风机运行状态各异,所具备的调频能力不尽相同,且存在转子动能限制,风电场提供频率支撑过程中存在风机功率不合理的分配问题。因此,该文提出了一种适应于风电场的自适应分布式快速频率支撑协调控制,在兼顾安全性的同时充分利用风电场调频能力,提升频率调节效果。该控制主要包括以下3部分:首先,提出考虑风机状态的一致性分布式协调控制,实现频率支撑功率的合理分配;在此基础上,加入考虑风电场状态和频率事件严重程度的自适应控制,保证风电场运行稳定性;随后,在风电场提供频率支撑后的转速恢复阶段采用了预设恢复控制,缓解二次频率跌落问题。最后,通过含风电的四机两区域系统验证所提自适应分布式控制策略相对于集中式控制及固定系数的分布式控制均有更好的调频表现。

双馈感应发电机参与电网一次调频的改进限转矩控制方法

大规模风电并网,将导致电力系统惯性及相对备用容量降低,给电网频率控制带来困难.因此,如何对风机输出进行调整,使其参与电网调频成为亟待解决的问题.本文对此展开研究,首先,描述了风力发电机的传统限转矩控制原理,并对其参与电网一次调频进行了效果分析;其次,针对传统限转矩控制导致的风机转轴所受应力过大及频率二次跌落的问题,提出改进的限转矩控制方法,通过改进限转矩控制器的设计进行风机动能提取过程的优化,以减小频率二次跌落;最后,通过与传统限转矩控制、传统虚拟惯性控制和风机不参与调频3种方式的仿真对比分析,验证了所提方法的可行性和有效性.

基于变参数PI控制的双馈风电机组频率控制策略

双馈风电机组(DFIG)在减载运行模式下,当系统频率发生跌落时,通过虚拟惯性控制向系统提供短时的功率支撑减缓频率跌落,但随后DFIG转子转速需要恢复,此过程因消耗有功功率可能会引起频率的二次跌落,影响系统的频率稳定性。针对该问题,首先研究单台风机参与调频情况下,采用基于变参数PI控制的转速恢复环节,延缓转速恢复时间,即减缓从电网中的有功吸收,减小系统频率波动,避免DFIG直接退出时引起系统频率的二次跌落。多机情况下,若风电场各风速区间机组数量均匀分布,提出基于变参数PI控制的延时恢复策略,缓解系统频率的骤跌;若风电场各风速区间机组数量分布不均匀,进一步提出了优化分组策略,避免不均匀风电场采用延时转速恢复时仍可能出现的频率骤跌。

适应双馈风机的改进频率主动控制策略

针对“双碳”背景下如何保障双馈风机在最大化出力状态下有效参与系统频率调节的问题,本文提出适应双馈风机的改进频率主动控制策略。首先,分析双馈风电机组参与调频的传统综合惯性控制优缺点;其次,提出基于风速、风机转速等关键参数的下垂系数自适应变化频率主动控制方法,该方法既能使风电机组合理参与系统频率调节,又能避免二次频率跌落问题;最后,通过仿真验证所提改进频率主动控制策略的正确性和有效性。

基于变系数PI控制的双馈风电机组自适应转速恢复策略

针对现有的双馈风电机组转速恢复策略无法兼顾抑制频率二次跌落和转速恢复性能的问题,提出一种基于变系数PI控制的转速恢复策略。首先,揭示转速恢复策略启动时刻、有功减载量对频率二次跌落和转速恢复性能的影响机制;其次,提出基于定系数PI控制的双馈风电机组转速恢复策略,初步实现有功减载量以“先抑后扬”的输出方式进行转速恢复;然后,针对基于定系数PI控制的转速恢复策略的不足,根据不同运行工况,将PI控制系数与风机转速建立耦合关系,提出基于变系数PI控制的自适应转速恢复策略,实现了在兼顾抑制频率二次跌落的同时,保障转速恢复性能;最后,通过EMTP-RV软件搭建不同扰动、风电渗透率的电力系统模型,验证了所提策略的有效性。

基于堆叠式降噪自动编码器和深度神经网络的风电调频逐步惯性智能控制

风电调频的逐步惯性控制(SIC)策略在负荷波动后提供一个阶跃式功率增发,能够有效阻止系统频率下降,保障电网频率安全.但在其功率恢复阶段,容易出现二次频率跌落现象,需优化SIC以获得更好的调频效果.传统方法存在计算维度高和耗时较长的弊端,难以满足不同场景下快速提供最优控制效果的需求.为实现负荷扰动事件下风电调频的最优逐步惯性快速控制,引入深度学习算法,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和深度神经网络(DNN)的风电调频逐步惯性智能控制方法.首先,使用麻雀搜索算法获得最优参数,使用SDAE高效提取数据特征;随后,基于DNN对数据特征进行学习,并引入加速自适应矩估计优化网络参数,提升网络全局最优参数;最后,应用SDAE-DNN联合方法实现扰动事件后风电调频的逐步惯性在线控制.在IEEE 30节点测试系统中分别对单台风力机和风电场进行仿真分析,与传统方法、浅层反向传播神经网络及原始DNN所得结果对比发现,所提网络结构具有更优的预测精度和泛化能力,该方法能够实现良好的逐步惯性调频效果.

基于转矩极限的改进风电机组虚拟惯量控制策略

为解决大规模风电并网带来的系统频率稳定性降低问题,风电机组通过虚拟惯量控制可为系统提供短期频率支撑,然而惯性响应期间风电机组转速收敛缓慢,导致一部分转子动能被无故浪费;转速恢复阶段的有功突变易造成频率二次跌落。为此,提出基于转矩极限的改进风电机组虚拟惯量控制策略,实现在释放较少动能的前提下提供与传统策略相同的频率响应服务;并在频率步入准稳态时,借助时变功率函数开始转速恢复,实现转速快速恢复的同时缓解二次频率跌落。基于EMTP-RV仿真软件搭建包含风电场的电力系统模型,验证了所提策略的有效性。

基于状态空间法的风机调频退出时刻研究

风机通常采用惯量控制参与调频,而在退出调频时容易引发频率二次跌落问题。为此,提出了一种风机调频退出时刻的确定方法。首先由状态空间法,推导了研究所需的系统模型。然后以风机调频退出时刻为分界,得到了适用于频率动态分析的分段线性化模型;以提升频率二次跌落对应的频率最低值为目标,建立了优化模型,并给出了求解算法。基于Matlab/Simulink搭建了仿真系统模型,仿真结果验证了所建立分段线性化模型的准确性和退出时刻的合理性。