Wind Farm Coordinated Control for Power Optimization

以降低风电场尾流损失、优化风场出力为目标,设计基于Laguerre函数非线性预测控制（nonlinear modelpredictive control,NLMPC）方案的风场集群控制器。该控制器应用风场动态尾流模型,通过NLMPC统一调整风场内各机组转速以提升风场功率。在控制器设计中,使用有效风速预测误差校正对预测模型失配及超短期风速预测误差进行补偿,引入Laguerre函数降低滚动时域优化计算负担并分析了控制器对风速预测误差的鲁棒性能。仿真研究表明,集群控制器能够在不同风速条件下提升风场功率、降低优化计算负担,且对风速预测模型失配与风场自然风速预测误差具有鲁棒性。

风电场参与电网调频的多机协同控制策略

【目的】考虑风电场中不同风况下风电机组参与一次调频能力的差异,在下垂控制和惯量控制策略的基础上,对机组的调频能力评估方法进行优化。【方法】提出了一种改进的多机组调频参考功率协同控制策略。【结果】引入多机组协同控制方法能够有效改善机组之间调频参考功率的分配,从而有效调节各机组参与系统一次调频的程度。在惯量控制和下垂控制的基础上引入改进的协同控制策略,依据机组在实际风况下运行的状态,评估机组能够有效参与一次调频的参考功率。引入调频能力系数能够实现调频功率参考值在各机组之间按能分配。【结论】协同控制策略能够有效保护风电机组转速,同时能够有效改善电网频率响应。

基于风况预测误差自适应的海上风电场尾流偏转控制方法

风电场尾流偏转控制是降低尾流效应、提升整场发电量的重要手段。风况预测值是风电场尾流偏转控制的重要输入,其误差给实际控制效果带来巨大影响,甚至导致全场发电量“不增反降”,极大限制了风电场尾流偏转控制技术的工程应用。以某海上风电场实际运行数据为例,探索了分钟级风速和风向预测误差对风电场尾流偏转控制效果的影响,提出了风况预测误差自适应的海上风电场尾流偏转控制方法及基于深度神经网络的控制模型。研究结果表明:与不考虑风况预测误差自适应的传统风电场尾流偏转控制方法相比,所提方法的全场发电量提高了1.77%。

主动支撑电网的双馈风电场故障功率协调控制方法

风电持续开发建设使同步发电机渗透率降低,电力系统抗扰能力不断下降。双馈风电场(doubly-fed wind farm,DFWF)内部故障后,双馈风电机组(doubly-fed wind turbine,DFWT)的切除导致电力系统出现功率缺额,可能威胁系统安全稳定运行。为此,利用故障期间DFWT机械功率与电磁功率不平衡累积的暂态能量,提出了主动支撑电网的双馈风电场故障功率协调控制方法。分析了DFWF内部故障特征,提出了故障全过程功率协调控制的思想。推导了DFWF内部故障下DFWT的转速解析表达式,分析了DFWT暂态能量的特征并给出了最大暂态能量的计算方法。在此基础上,给出了DFWT功率支撑控制参考值与功率支撑控制时间的计算方法,并提出了DFWT故障功率协调控制策略。算例表明,DFWF故障功率协调控制可利用暂态能量最大限度地提供功率支撑,降低DFWF内部故障对电力系统的影响。

一种基于PSO-VMD和LSTM的复杂山地风电场观测风速数据质量控制算法

复杂山地风电场普遍存在观测风速数据质量差引起风资源评估误差大、风功率预测精度低的问题。而复杂山地风速呈现较强的间隙性、波动性和非平稳性,导致常规质量控制方法无法有效提高数据质量。针对此,提出一种基于粒子群改进变分模态分解和长短期记忆网络的集成学习算法(PVL),并应用于复杂山地观测风速的质量控制以提高风速数据的质量。以广西某复杂山地风场内5基观测塔2015—2016年逐10 min风速数据为案例进行PVL应用效果检验,并与传统单站及空间回归法、反距离加权法进行对比。应用表明,PVL比传统方法具有更高的寻误率,且在异地形、多风况上具有更强的适应性。

海上风电柔直送出系统改进频率协同控制策略

针对远海风场经柔直系统接入岸上电网后无法提供频率主动支撑的问题,该文提出一种远海风场与柔直系统改进频率协同控制方案。协同控制方案分为柔直系统层面和远海风场层面。针对柔直系统,将岸上电网的频率变化通过下垂控制转化为直流电压的变化,分析下垂控制系数与柔直系统虚拟惯量系数之间的关系,提出一种计及电网频率偏差的柔直系统自适应控制方法。针对远海风场,在频率故障前以最大化风电场转子动能为目标提出一种改进的功率备用方法,能有效减小风电场的风能损失并将该部分能量用于后续频率调节中,在频率故障后考虑风速差异根据转子转速实时调整风电机组频率控制系数,能在保证机组运行安全性的前提下提升风电场整体调频能力。仿真结果表明,所提控制方法在不同风速以及风电渗透率下均具有良好的调频性能。

多风电场支撑电网频率稳定的动态差异化时序协同控制策略

针对大规模风电接入带来的系统调频能力不足和调频能量透支引发的频率二次跌落问题,提出一种多风电场动态差异化时序协同的频率支撑控制策略。首先,阐述综合惯量控制下的风电调频原理,基于能量守恒理论分析频率响应阶段风电场群的动能变化过程,揭示多风电场调频时序对调频效果的影响机理。然后,考虑多风电场群同时调频引发的频率二次跌落风险,从场站交互视角逆向设计风电场群调频时序和任务分工,并依据风电实时调频能力动态调整投入顺序,以保证初期过程惯量安全需求,并提升频率最低点、抑制风电场群退出调频导致的系统频率严重二次跌落。最后,通过3机9节点测试系统和某实际电网算例对所提控制策略进行仿真分析,结果验证了所提策略的有效性和实用性。

考虑迟延的风电场模型预测尾流优化控制

降低风电场出力波动性有利于促进电网友好运行,而尾流优化控制是降低整场出力波动的重要措施。现有尾流优化控制大都基于稳态模型,却忽略尾流动态迟延特性。但尾流迟延在风速不确定性基础上会进一步增加风电场出力的波动性。为此,该文基于稳态尾流模型辅以迟延计算,构建风电场准稳态尾流模型以同时兼顾尾流干涉作用与动态迟延特性。在此基础上,提出一种考虑迟延的模型预测平稳控制方法(predictive control considering delay,MPC-D),以指令跟踪与功率波动最小为目标协调各机组出力。最后,在WFSim上构建含33台机组的风电场仿真模型,并基于此分析尾流迟延对风电机组以及整场运行性能影响。结果表明,所建准稳态尾流模型能同时模拟尾流速度损失、机组功率迟延和整场功率阶梯变化等特性。并且由MPC-D所得整场出力较基于稳态模型的控制方法平均相对误差、均方根误差以及滑动均方根误差均得到改善,同时能防止机组桨距角频繁动作。

考虑模糊多目标优化的风电场无功电压分区控制

为提升双馈风电场的无功功率补偿和电压稳定能力,提出了一种考虑模糊多目标优化的风电场无功电压分区控制方法。基于有功功率数据对风电场进行分区降维,并计算获得了各分区的无功优化限值;定义了分区无功裕度指标用以描述风电场电压运行的安全裕度,综合考虑运行安全性和稳定性,建立了风电场无功电压的模糊多目标优化模型;提出了一种可大范围全局快速寻优的自适应遗传禁忌算法,通过重新定义交叉与变异概率提升了寻优的全局时效性,通过引入禁忌算法改善了寻优准确性。最后,以某双馈风电场为例进行了仿真验证。结果表明:所提方法能够为风电场预留充足的无功裕度,显著降低系统内部的电压波动。

新能源场站快速有功控制及频率支撑技术综述

以光伏/风电为代表的新能源高比例并网降低了电力系统的惯量水平和频率支撑能力,频率稳定问题成为当前电网安全稳定和新能源高效消纳的核心问题之一。发展新能源发电并网机组单元和场站的快速有功频率响应和主动支撑能力是当前的研究热点。该文以“单机快速有功控制-场站快速有功控制-场站快速频率支撑”为主线,梳理光伏/风电的快速有功控制及频率支撑发展现状,分析频率检测、通信延时和控制响应模式等因素对光伏/风电场站频率响应快速性的影响,指出风电机组的机械载荷约束、风电场百毫秒级有功控制、场站的调频响应模式选择和优化、暂态有功无功协同控制是提升新能源发电单元和场站的快速有功频率响应能力的4个关键问题,最后对未来的重点研究方向进行展望和讨论。

基于分组控制策略的风电场储能容量优化配置

为解决风电出力的波动性和不确定性问题,提出一种基于电池储能分组控制策略并计及其运行不平衡性的风电场电池储能容量优化配置方法。首先,在比较分析不同电池储能分组策略基础上,提出风储联合系统三电池组分组控制策略及充放电运行模式,并构建计及经济成本、衰减指标和寿命期限的多目标电池储能容量配置优化模型;然后,采用变分模态分解法处理风电数据,并通过非支配排序遗传算法与CRITIC-TOPSIS综合决策法联合求解获取最佳的电池储能容量配置方案;最后,通过与现有分组控制策略对比,验证该文所提出的三电池分组策略在改善电池储能充放电不平衡性以及减缓损耗方面的有效性,并对比不同目标和不同决策方法下的电池储能配置方案,结果表明该文提出的多目标优化模型与综合决策方法在延长电池使用寿命的同时保证经济性方面具有明显优势。

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。

用于DR-HVDC系统连接的海上风电场电网形成控制方法

基于二极管整流器的高压直流DR-HVDC(diode-rectifer-based high voltage direct current)输电系统是一种很有前景的海上风电低成本接入方案,它可将风能从偏远的海上风电场输送到陆上电力系统。然而随着海上DR-HVDC系统的不断增多,可能会导致风机WT(wind turbine)的变流器控制难度增大,系统稳定性变差。基于此,提出了一种适用于DR-HVDC连接海上WT变流器的新型电网形成控制方法。该方法采用2个正序控制回路来调节WTs的输出有功功率,并维持海上交流电网的频率和电压,其中第一个控制器可将每台WT的有功功率误差调节为电压角偏差,从而造成系统频率偏差;第二个控制器通过调整WT的交流电压幅值以抵消频率偏差。变流器内部电流控制回路用于限制故障电流,并消除系统中的高频谐振。最后,通过故障穿越、WT功率变化、无功扰动和WTs停机4个方面的电磁暂态仿真,验证了所提控制方法的有效性和优越性。

基于匹配控制的构网型直驱风电场次同步振荡机理与特性研究

近年来,具有低时延和惯量同步等优势的匹配控制成为主流构网型控制方案之一,但基于匹配控制的构网型直驱风电场的次同步振荡机理及特性尚不明确。因此,该文建立构网型直驱风电场并网系统的小信号模型,通过特征值法分析了系统的振荡模态及参与因子,并借鉴同步机中阻尼转矩法分析构网型直驱风电场的次同步振荡机理。结果表明,构网型直驱风电场中匹配控制主导的振荡模态在强电网下呈现负阻尼特性,系统存在次同步振荡的风险,但匹配控制振荡模态相较于跟网型控制的锁相环振荡模态具有更好的弱电网适应能力;匹配控制振荡模态存在类似于同步机转子运动方程的动态特性,使得构网型直驱风电场可能发生弱阻尼振荡;减小交流电网强度或无功控制器积分系数,增大构网型直驱风机台数或无功控制器比例系数,能够增大匹配控制振荡模态的阻尼,降低系统次同步振荡风险。

基于稳定偏航的风电场协同控制

为了令协同控制下的风力机能在实时变化的来流中安全可靠的达到提升发电量的目的,提出一种基于稳定偏航的协同控制方法。在该方法中,解析尾流模型被用来实时模拟风电场中的流场状态;差分进化算法用以优化场内机组的最佳偏航角度;将上述优化结果与机组自身的偏航控制逻辑相结合,能令机组稳定地执行最优协同控制指令。在动态风环境下的模拟表明,相较于传统的单机最优控制策略,该文提出的协同控制方法令风电场整体发电量提升4.76%。且该方法能令各机组仅需少量的主动偏航动作在实时变化的湍流风况中达成减少尾流影响的目的。研究结果说明该文提出的基于稳定偏航的风电场协同控制方法具有一定的实际应用价值。

基于主动变桨的风电场协同控制

为提升风电场整体功率同时又不额外增加机组载荷,提出一种新型的风电场协同控制方法。在该方法中,控制变量被设置为叶片桨距角,桨距角动作带来的流场变化通过解析式尾流模型来实时模拟,各机组的最佳变桨角度则采用差分进化算法迭代优化得到。在平均风速8 m/s、湍流强度8%的动态模拟结果表明,相较于传统的单机最优控制策略,基于主动变桨的协同控制方法能将3台机组串列排布的风电场整体发电量提升10%以上,同时显著降低叶片载荷。研究结果充分说明该文提出的基于主动变桨的风电场协同控制方法具有一定的实际应用价值。

基于转动惯量存储与释放的风电场快速功率调控策略

随着风电场大规模并网,电网等效惯量和调频能力下降,在故障情况下风电场难以提供电网所需的功率支撑,迫切需要提高风电场功率调节能力。针对当前风电场功率调节缓慢、无法灵活调节输出功率的问题,提出一种基于转动惯量存储与释放的双馈风机快速功率调节方法和风电场功率调节指令优化分配方案。利用换流器响应快速的特点,根据转速动态调节风机电磁转矩,控制风机存储或释放转动惯量,快速改变风机输出功率。在功率调节指令的分配中,考虑风速波动性以及风机惯量存储与释放的特性,以风电场功率调节与指令偏差最小化为目标对功率指令进行优化分配,降低风速波动对快速功率调节的负面影响。在Matlab-Simulink中建立风电场仿真模型进行验证,结果表明所提策略能够实现风机30 ms内的功率响应,有效抑制风速波动对风电场快速功率调节的影响,提升风电场频率调节的能力。

大规模海上风电场电磁暂态受控源解耦加速模型

随着风电装机容量及占比越来越大,大规模风电场电磁暂态仿真速度极慢的问题愈加凸显。针对现有建模方法复杂、无法反映风电场内部特性、灵活性不足等问题,提出一种大规模海上风电场电磁暂态受控源解耦加速模型。该方法通过受控源传递端口间电压和电流信息,实现风电机组内部元件之间以及不同风电机组之间端口的解耦,从而将系统解算过程中高阶矩阵分解为多个小矩阵以实现快速仿真。基于节点分析法和基尔霍夫定律证明了该方法的有效性。所提出的受控源解耦加速模型建模方法简单,通过仿真软件中现有模块拖拽即可搭建,可以准确仿真风电场的各种暂稳态工况,并且提速效果明显。同时,所提受控源解耦加速模型可与现有文献所提方法互补,扩展其灵活性。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了不同机组数量的风电场模型,验证了受控源解耦加速模型的仿真精度及加速效果。结果表明,所提受控源解耦加速模型可实现1~2个数量级的加速效果,且相比详细模型具有较高的仿真精度。

考虑机组疲劳载荷的风电场快速有功功率分配方法

为抑制风电场参与系统调频过程中风电机组的疲劳载荷,提出一种风电机组与风电场相协同的快速有功功率分配方法。首先,推导了风电机组轴系和塔架2个自由度的疲劳载荷表达式,建立起风电机组疲劳载荷与有功出力变化之间的关系。其次,以风电场总疲劳载荷及其站内分布最小为优化目标,以站内机组调整功率之和与场站调频功率需求一致为约束,在保证风电场调频性能的同时降低风电机组的疲劳载荷。此外,采用风电机组控制器滚动计算自身的疲劳敏感度系数,采用风电场控制器调用商业求解器在线求解优化策略,确保调频过程中有功控制的实时性。最后,搭建了含20台5 MW双馈风电机组的算例系统,验证分析了所提策略的有效性。

集群化发展模式下风电场预测、规划及控制关键技术综述

随着我国风电行业的快速发展,规模化发展风电对能源转型的推进至关重要。然而,由于风电场所处的复杂环境和高昂的建设运营成本等因素,集群化发展模式下的风电场面临着一系列技术难点和挑战。因此,文中针对集群化发展模式下风电场的建设和运营,重点总结了相关的预测、规划及控制关键技术。文中围绕风电场集群的关键技术与研究思路进行了归纳总结;针对风电场集群的特点,包括风资源量化表征与预测技术、多风电场协同优化规划技术以及多风电场控制与运行技术进行了详细探讨,对于每个技术领域,分析了当前的研究现状和取得的成果;最后,阐明了风电场集群建设和运营关键技术领域的发展趋势,并指出了待解决的技术难点,通过总结这些技术的研究成果为我国风电的规模化、集群化开发提供参考。