楊偉峰,文云峰,張武其,鄧步青
(湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南省長(zhǎng)沙市 410082)
近年來,由于全球化石能源價(jià)格上漲、環(huán)境治理力度加強(qiáng),新能源機(jī)組被大規(guī)模建設(shè)和投運(yùn),能源清潔化程度不斷提高[1-2]。但由于大部分風(fēng)機(jī)需經(jīng)變流器并網(wǎng),發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子與系統(tǒng)頻率解耦,導(dǎo)致在風(fēng)電大規(guī)模并入電網(wǎng)后電網(wǎng)的慣量水平與調(diào)頻能力大幅下降,影響系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性[3]。虛擬慣量、有功下垂、功率參考等風(fēng)機(jī)調(diào)頻控制策略成為研究熱點(diǎn),基于上述策略,風(fēng)機(jī)出力可響應(yīng)并抑制系統(tǒng)頻率變化趨勢(shì)[4-6]。為改善高風(fēng)電滲透率電力系統(tǒng)的頻率穩(wěn)定性,中國電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商已開始要求風(fēng)電場(chǎng)具備一定調(diào)頻能力[7]。但由于風(fēng)能波動(dòng)性受風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速保護(hù)模塊的約束,風(fēng)電調(diào)頻能力十分有限且存在不確定性,有時(shí)難以達(dá)到預(yù)期調(diào)頻效果[8]。
電池儲(chǔ)能具有響應(yīng)速度快、控制靈活、出力穩(wěn)定的特點(diǎn),為彌補(bǔ)和提升風(fēng)電調(diào)頻能力提供可行性[9]。一些學(xué)者已針對(duì)含儲(chǔ)能的風(fēng)電場(chǎng)結(jié)構(gòu),提出了風(fēng)-儲(chǔ)設(shè)備協(xié)同調(diào)頻控制策略[10-11]。其中,文獻(xiàn)[10]基于有限狀態(tài)機(jī)控制結(jié)構(gòu),提出一種風(fēng)-儲(chǔ)輔助調(diào)頻控制策略,其可通過協(xié)調(diào)風(fēng)-儲(chǔ)出力,在滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求的同時(shí),優(yōu)化儲(chǔ)能荷電狀態(tài)(SOC),延長(zhǎng)其使用壽命。文獻(xiàn)[11]則根據(jù)最優(yōu)控制原理提出一種風(fēng)電場(chǎng)分層慣量控制策略,推導(dǎo)了風(fēng)-儲(chǔ)出力與風(fēng)能損失成本、儲(chǔ)能老化成本間的解析關(guān)系,并以成本最低為目標(biāo)確定風(fēng)-儲(chǔ)設(shè)備出力參考。
然而,上述兩種優(yōu)化策略均僅針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的風(fēng)-儲(chǔ)設(shè)備,由于場(chǎng)內(nèi)儲(chǔ)能容量通常較小,即便風(fēng)電場(chǎng)配有儲(chǔ)能,其調(diào)頻能力仍非常有限。隨著儲(chǔ)能成本降低和風(fēng)電滲透率的進(jìn)一步提升,目前有許多電網(wǎng)已開始投建兆瓦級(jí)儲(chǔ)能電站直接參與調(diào)頻[12]。由于各場(chǎng)站運(yùn)行狀態(tài)不同,其調(diào)頻性能與成本存在差異,為此一些學(xué)者已提出相關(guān)控制策略用于協(xié)調(diào)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站間的調(diào)頻出力。文獻(xiàn)[13]根據(jù)風(fēng)機(jī)運(yùn)行特性將風(fēng)速分區(qū),并在各區(qū)中設(shè)置對(duì)應(yīng)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站協(xié)調(diào)策略,使風(fēng)電場(chǎng)可在多種風(fēng)況下參與調(diào)頻,但未對(duì)調(diào)頻成本進(jìn)行量化,控制缺乏最優(yōu)性。文獻(xiàn)[14]基于模型預(yù)測(cè)控制提出一種風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站聯(lián)合調(diào)頻控制策略,其可根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)確定各場(chǎng)站出力最優(yōu)值,在最小化風(fēng)-儲(chǔ)有功動(dòng)作總量的同時(shí),得到最佳調(diào)頻效果,但仍未考慮設(shè)備調(diào)頻時(shí)所產(chǎn)生的各類成本。此外,風(fēng)電場(chǎng)參與調(diào)頻時(shí)機(jī)組出力變化與場(chǎng)內(nèi)尾流波動(dòng)也將引起風(fēng)機(jī)疲勞載荷增加,加速其材料缺陷積累,影響設(shè)備使用壽命[15-16]。但在目前已有的風(fēng)電場(chǎng)載荷優(yōu)化策略中,僅量化了由風(fēng)機(jī)出力變化所引起的載荷部分,并未考慮因場(chǎng)內(nèi)上游機(jī)組出力變化導(dǎo)致尾流波動(dòng)在下游機(jī)組上產(chǎn)生的載荷增量,故對(duì)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)載荷的實(shí)際優(yōu)化效果有所影響[17-19]。
針對(duì)上述問題,本文基于風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站提出一種雙層頻率響應(yīng)控制策略,通過協(xié)調(diào)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站間與場(chǎng)內(nèi)風(fēng)機(jī)間的出力,在滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求的同時(shí),降低場(chǎng)站調(diào)頻總成本及場(chǎng)內(nèi)載荷總量。首先,分析并量化各場(chǎng)站調(diào)頻時(shí)的內(nèi)損、老化與風(fēng)險(xiǎn)成本,并在場(chǎng)站協(xié)調(diào)層上建立場(chǎng)站有功分配控制策略,確定成本最低的場(chǎng)站調(diào)頻方案。然后,基于風(fēng)機(jī)出力與尾流、載荷間的線性關(guān)系,結(jié)合和增積減(additive increase multiplicative decrease,AIMD)算法在機(jī)組協(xié)調(diào)層上建立風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略,協(xié)調(diào)風(fēng)機(jī)間出力,在維持風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻性能的同時(shí),降低場(chǎng)內(nèi)載荷總量。最后,在Simulink 中構(gòu)建含2 個(gè)100×5 MW 雙饋風(fēng)電場(chǎng)和2 個(gè)100 MW/100 MW·h 鋰電池儲(chǔ)能設(shè)備的IEEE RTS-79 系統(tǒng),驗(yàn)證本文所提策略的有效性。
本文所提出的雙層頻率響應(yīng)控制架構(gòu)如圖1 所示。圖1 中:PBES,refk為儲(chǔ)能有功出力參考值;Ri,z為風(fēng)機(jī)尾流干涉矢量,其具體結(jié)構(gòu)見附錄A 式(A1);下標(biāo)k表示儲(chǔ)能電站序號(hào);下標(biāo)i表示風(fēng)電場(chǎng)序號(hào);下標(biāo)z表示風(fēng)機(jī)序號(hào),共N臺(tái)風(fēng)機(jī)。
圖1 雙層頻率響應(yīng)控制策略結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of control strategy for bi-level frequency response
在場(chǎng)站協(xié)調(diào)層中,協(xié)調(diào)控制器可根據(jù)本地調(diào)頻策略計(jì)算有功參考值ΔPtotal來確定其所控風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站的調(diào)頻動(dòng)作總量。同時(shí),在各控制周期內(nèi)協(xié)調(diào)控制器還將根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)和儲(chǔ)能電站上傳的參數(shù)(備用風(fēng)險(xiǎn)Friski、荷電狀態(tài)Sk、風(fēng)電場(chǎng)備用容量PWF,avii、儲(chǔ)能備用容量PBES,avik),結(jié)合內(nèi)損功率系數(shù)mk、nk、hi,評(píng)估不同設(shè)備調(diào)頻時(shí)的內(nèi)損、老化與風(fēng)險(xiǎn)單位成本,以確定成本最低的場(chǎng)站調(diào)頻出力方案。最后,再由協(xié)調(diào)控制器將求得的儲(chǔ)能調(diào)頻參考值ΔPBESk和風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻參考值ΔPWFi下發(fā)至各場(chǎng)站控制器。其中,有功參考值ΔPtotal可由式(1)計(jì)算得到[20]。
式中:Kvi為慣量響應(yīng)系數(shù);f為系統(tǒng)頻率;Kp為一次調(diào)頻系數(shù);f0為額定頻率。
在機(jī)組協(xié)調(diào)層中,當(dāng)各風(fēng)電場(chǎng)控制器接收到調(diào)頻參考值ΔPWFi后,場(chǎng)內(nèi)風(fēng)機(jī)的調(diào)頻出力參考值PWT,refi,z則將基于由AIMD 算法構(gòu)建的分散式有功控制策略計(jì)算得到。該策略通過計(jì)算場(chǎng)站實(shí)際調(diào)頻出力與參考值間的偏差,確定場(chǎng)站控制器下發(fā)的出力增/減方向指令。接著,由風(fēng)機(jī)本地控制器響應(yīng)該方向指令,根據(jù)AIMD 算法中的參數(shù)、機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)、尾流狀態(tài),求得各機(jī)有功出力參考值PWT,refi,z。同時(shí),在下一輪周期內(nèi),根據(jù)風(fēng)機(jī)出力PWTi,z重新計(jì)算并更新風(fēng)機(jī)調(diào)頻出力參考值,確保風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻出力。由于本文將儲(chǔ)能電站視為單個(gè)機(jī)組展開研究,其在接收命令ΔPBESk后將跳過站內(nèi)協(xié)調(diào)優(yōu)化過程直接調(diào)節(jié)設(shè)備出力。
基于該雙層頻率響應(yīng)控制架構(gòu),在風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站參與調(diào)頻過程中,協(xié)調(diào)控制器中的場(chǎng)站有功分配控制策略可根據(jù)各場(chǎng)站運(yùn)行狀態(tài),在滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求的同時(shí),降低由內(nèi)損、老化、風(fēng)險(xiǎn)因素產(chǎn)生的調(diào)頻總成本。同時(shí),基于機(jī)組協(xié)調(diào)層中的分散式有功控制策略,風(fēng)電場(chǎng)可在維持其調(diào)頻能力的同時(shí),通過場(chǎng)內(nèi)風(fēng)機(jī)間的出力協(xié)調(diào),降低該過程中場(chǎng)內(nèi)產(chǎn)生的疲勞載荷總量。
場(chǎng)站有功分配控制策略的目標(biāo)是通過協(xié)調(diào)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站出力,在滿足電網(wǎng)調(diào)頻需求的同時(shí),控制調(diào)頻成本最低。場(chǎng)站有功分配控制策略流程見圖2。
圖2 場(chǎng)站有功分配控制策略Fig.2 Control strategy of active power distribution in stations
在電網(wǎng)出現(xiàn)有功擾動(dòng)后,協(xié)調(diào)控制器將根據(jù)有功參考值ΔPtotal確定場(chǎng)站調(diào)頻總出力需求。接著,該協(xié)調(diào)控制器會(huì)比較風(fēng)-儲(chǔ)備用總量與調(diào)頻需求總量間的大小,以判斷是否有必要協(xié)調(diào)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站出力。若備用總量大于需求值,協(xié)調(diào)控制器將基于由內(nèi)損、風(fēng)險(xiǎn)與老化成本因素構(gòu)建的出力優(yōu)化模型,計(jì)算得到總成本最低的風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站調(diào)頻出力方案;否則,釋放全部風(fēng)-儲(chǔ)備用。場(chǎng)站調(diào)頻成本計(jì)算與優(yōu)化模型構(gòu)建的詳細(xì)過程如下。
風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站出力攜有不同成本特征,為使二者設(shè)備參與調(diào)頻時(shí)所產(chǎn)生的總成本最低,需根據(jù)風(fēng)-儲(chǔ)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)對(duì)其出力進(jìn)行協(xié)調(diào)。風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站出力成本主要包括:由設(shè)備內(nèi)耗產(chǎn)生的設(shè)備內(nèi)損成本、由風(fēng)能波動(dòng)因素形成的備用風(fēng)險(xiǎn)成本及電池SOC引起的儲(chǔ)能老化成本。
2.1.1 設(shè)備內(nèi)損成本
當(dāng)儲(chǔ)能參與調(diào)頻時(shí),因出力上升而新增的內(nèi)部功率損耗是一個(gè)不可忽視的因素,將影響儲(chǔ)能設(shè)備的充放電效率與調(diào)頻效果。為考慮儲(chǔ)能電站調(diào)頻時(shí)由內(nèi)損因素引起的負(fù)面影響,量化儲(chǔ)能備用釋放時(shí)的內(nèi)損成本,本文基于文獻(xiàn)[21]中由長(zhǎng)周期運(yùn)行場(chǎng)景所得的儲(chǔ)能出力與內(nèi)損功率間的解析關(guān)系,建立儲(chǔ)能內(nèi)損成本CBES,lossk量化模型:
式中:Closs為單位內(nèi)損成本;Tu為場(chǎng)站有功分配控制策略的控制周期;mk和nk為儲(chǔ)能內(nèi)損功率系數(shù),與儲(chǔ)能SOC 相關(guān),并在給定的SOC 范圍內(nèi)有對(duì)應(yīng)常數(shù)值[22]。
與儲(chǔ)能內(nèi)損類似,當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)出力增加時(shí),由于其場(chǎng)內(nèi)集電線路及設(shè)備電流升高,也將增加一定有功損耗。為量化風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻過程中的內(nèi)損成本,本文基于文獻(xiàn)[23]中風(fēng)電場(chǎng)出力與損耗功率間的解析關(guān)系,建立風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)損成本CWF,lossi量化模型:
式中:hi為風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)損功率系數(shù),與風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)設(shè)備與集電線路上的阻值相關(guān)。
2.1.2 備用風(fēng)險(xiǎn)成本
與儲(chǔ)能相對(duì)穩(wěn)定的有功備用不同,受風(fēng)能波動(dòng)特性影響,風(fēng)電場(chǎng)可能在調(diào)頻過程中出現(xiàn)有功備用不足預(yù)期的問題。為在協(xié)調(diào)場(chǎng)站出力時(shí)兼顧風(fēng)電備用不確定性因素,本文提出一種備用風(fēng)險(xiǎn)成本模型,量化風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻備用的風(fēng)險(xiǎn)成本。首先,為表征不同風(fēng)況下風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻備用不足的概率,通過風(fēng)電場(chǎng)每個(gè)控制周期前10 min 區(qū)間內(nèi)的測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)滾動(dòng)擬合為適于短時(shí)間尺度的七參數(shù)威布爾分布概率函數(shù)f(vi)[24]:a a
接著,基于式(4)對(duì)風(fēng)速vi進(jìn)行0 至風(fēng)機(jī)額定風(fēng)速Vrate積分,求得該風(fēng)電場(chǎng)有功備用不足的概率F:
儲(chǔ)能電站則出力穩(wěn)定無須考慮其備用風(fēng)險(xiǎn)成本。
2.1.3 儲(chǔ)能老化成本
由于SOC 對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備老化有較大影響,故本文引入文獻(xiàn)[25]中根據(jù)儲(chǔ)能長(zhǎng)周期運(yùn)行數(shù)據(jù)建立的儲(chǔ)能老化成本C量化模型,見式(7)。
式中:μBES為儲(chǔ)能設(shè)備投資成本;γBES為儲(chǔ)能設(shè)備額定循環(huán)壽命;Sref為SOC 參考值;Wk為環(huán)境溫度;Ek為儲(chǔ)能容量;β0、β1、β2為依賴于SOC 的循環(huán)壽命系數(shù);a、b、c、d為依賴于溫度的循環(huán)壽命系數(shù)。
基于上述3 類出力成本模型,建立場(chǎng)站有功分配優(yōu)化模型,其可通過協(xié)調(diào)場(chǎng)站間出力,在場(chǎng)站滿足調(diào)頻需求與運(yùn)行約束的同時(shí),降低該調(diào)頻過程總成本。場(chǎng)站有功分配優(yōu)化模型如下:
式中:Smax和Smin分別為儲(chǔ)能SOC 的最大和最小約束;P為儲(chǔ)能實(shí)際有功出力。
式(8)為場(chǎng)站有功分配優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù);式(9)與式(10)則分別為風(fēng)電場(chǎng)和儲(chǔ)能的調(diào)頻備用容量約束,該約束通過測(cè)算各場(chǎng)站當(dāng)前的最大出力能力與實(shí)際出力得到;儲(chǔ)能調(diào)頻備用除受最大出力約束外,還將受到SOC 限制,見式(11)。另外,為保證風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站整體調(diào)頻效果,在場(chǎng)站協(xié)調(diào)層各控制周期內(nèi)由協(xié)調(diào)控制器得到的場(chǎng)站調(diào)頻參考值ΔP、ΔPWFi的總和須滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求ΔPtotal,見式(12)。
在協(xié)調(diào)控制器下發(fā)場(chǎng)站出力命令后,儲(chǔ)能電站將直接以ΔPBESk為目標(biāo)調(diào)節(jié)出力。風(fēng)電場(chǎng)控制器則會(huì)在接收ΔPWFi后,再次分配該調(diào)頻命令,發(fā)送至各風(fēng)機(jī)本地控制器中具體執(zhí)行。考慮到風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻過程會(huì)引起風(fēng)機(jī)上疲勞載荷量增加,影響機(jī)組的使用壽命,本文基于AIMD 算法提出一種含尾流與載荷因素的風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略。其可通過風(fēng)機(jī)間出力的協(xié)調(diào),在維持風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻性能的同時(shí),有效降低風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)的疲勞載荷總量。本章首先根據(jù)風(fēng)機(jī)出力、尾流波動(dòng)與載荷間的線性解析關(guān)系,建立風(fēng)電場(chǎng)有功控制模型。接著,基于該模型與AIMD 算法結(jié)構(gòu),構(gòu)建風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略。
在風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻過程中,風(fēng)機(jī)有功出力變化將引起其傳動(dòng)軸形變扭矩Ts與塔筒彎矩MT兩類疲勞載荷量增加,影響機(jī)組安全運(yùn)行[26]。
基于文獻(xiàn)[27]中由風(fēng)機(jī)動(dòng)力學(xué)模型、風(fēng)電場(chǎng)尾流模型所推導(dǎo)的風(fēng)機(jī)出力、尾流波動(dòng)與兩類疲勞載荷間的解析關(guān)系,本文構(gòu)建含載荷與尾流因素的風(fēng)機(jī)離散狀態(tài)空間方程:
式中:ΔTs,i,z和ΔMT,i,z為疲勞載荷量。
由式(13)可計(jì)算風(fēng)機(jī)在不同運(yùn)行狀態(tài)下,其調(diào)頻出力將產(chǎn)生的疲勞載荷量ΔTs,i,z和ΔMT,i,z。假設(shè)此時(shí)風(fēng)電場(chǎng)共有N臺(tái)風(fēng)機(jī),則風(fēng)電場(chǎng)的狀態(tài)空間方程可被描述為:
接著,根據(jù)式(17)構(gòu)建以風(fēng)電場(chǎng)疲勞載荷最小為目標(biāo)的有功控制模型。其中,目標(biāo)函數(shù)為:
式中:QT和QM為載荷權(quán)重。
在風(fēng)電場(chǎng)控制器收集機(jī)組運(yùn)行參數(shù)后,其可基于式(19)轉(zhuǎn)化的有功控制模型集中求解場(chǎng)內(nèi)各風(fēng)機(jī)調(diào)頻出力參考,減小場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量。然而,隨著機(jī)組數(shù)量上升,該模型將會(huì)包含高維矩陣與矢量,造成風(fēng)電場(chǎng)控制器計(jì)算負(fù)擔(dān)的增加。
AIMD 算法是一種反饋控制算法,該算法通過多個(gè)代理以一種平緩方式探索可用資源,直到超過需求資源總量時(shí),向它們發(fā)送一個(gè)擁塞通知,要求減少資源,并等待探索環(huán)節(jié)的重啟。由于其具有動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力且可基于多個(gè)代理進(jìn)行同步計(jì)算,目前已被廣泛用于解決互聯(lián)網(wǎng)擁塞與分散協(xié)調(diào)優(yōu)化等問題[28]。該算法沒有迭代過程,每當(dāng)下層代理求得自身優(yōu)化量后會(huì)被即刻執(zhí)行,并在下輪周期中由上層代理對(duì)系統(tǒng)的輸出與需求關(guān)系進(jìn)行判斷和校正。故與傳統(tǒng)的目標(biāo)級(jí)聯(lián)分析與交替乘子算法等分布式算法相比,該算法計(jì)算量更小,控制過程更簡(jiǎn)潔,更適用于對(duì)控制實(shí)時(shí)性有很高要求的風(fēng)電場(chǎng)有功控制場(chǎng)景[29]。另外,由文獻(xiàn)[30]中的AIMD 算法長(zhǎng)期優(yōu)化收斂理論可知,基于AIMD 算法計(jì)算得到的最優(yōu)解會(huì)向集中優(yōu)化策略最優(yōu)解收斂。
圖3 風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略Fig.3 Decentralized active power control strategy for wind farms
式中:Qo為機(jī)組出力權(quán)重。
由式(22)可知,由于風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)不同,各風(fēng)機(jī)調(diào)頻出力與載荷間的解析關(guān)系存在差異,使得本地控制器在相同調(diào)頻參考值P,ref下執(zhí)行的調(diào)頻出力P并不一致,即對(duì)載荷影響較小的機(jī)組,其調(diào)頻出力P-P可更接近于參考值P,ref,進(jìn)而起到協(xié)調(diào)機(jī)組出力、降低場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量的效果。由式(21)可知,對(duì)于調(diào)頻會(huì)產(chǎn)生較大疲勞載荷的機(jī)組,其會(huì)被優(yōu)先減少出力,也可降低場(chǎng)內(nèi)載荷總量。另外,由于在該分散式有功控制策略中,風(fēng)電場(chǎng)控制器僅需判別實(shí)際調(diào)頻出力與調(diào)頻出力命令間的等式關(guān)系,計(jì)算量較小,故可選用較短控制周期。
由于風(fēng)電出力的不穩(wěn)定性,電網(wǎng)公司要求按照風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量的10%~20%配套投入儲(chǔ)能電站或儲(chǔ)能設(shè)備,用于滿足其調(diào)峰、調(diào)頻能力需求?;谠摫尘埃疚脑赟imulink 中搭建IEEE RTS-79 測(cè)試系統(tǒng),并接入2 個(gè)100×5 MW 雙饋風(fēng)電場(chǎng)及2 個(gè)100 MW/100 MW·h 鋰電池儲(chǔ)能電站,用于驗(yàn)證所提雙層頻率響應(yīng)控制策略的有效性。該測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見附錄B 圖B1。為便于風(fēng)電場(chǎng)建模,場(chǎng)內(nèi)每25 臺(tái)風(fēng)機(jī)將被視為一個(gè)機(jī)群,故每個(gè)風(fēng)電場(chǎng)擁有WT1至WT4這4 個(gè)機(jī)群。其中,WT1、WT2為上游機(jī)群,WT3、WT4為下游機(jī)群,且各機(jī)群風(fēng)況條件不一致。場(chǎng)站有功分配控制策略與風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略中的主要參數(shù)見附錄B 表B1 和表B2。
該測(cè)試系統(tǒng)仿真時(shí)長(zhǎng)共100 s,在系統(tǒng)發(fā)生有功擾動(dòng)前,2 個(gè)風(fēng)電場(chǎng)均恒定出力,系統(tǒng)頻率維持在50 Hz。當(dāng)仿真至10 s 時(shí),Bus121 母線因故障退出運(yùn)行,并造成395 MW 約系統(tǒng)總?cè)萘?%的有功缺額,引起系統(tǒng)頻率跌落,雙層頻率響應(yīng)控制策略被觸發(fā)。在該故障發(fā)生時(shí)刻,儲(chǔ)能電站BES1與BES2調(diào)頻備用容量均為100 MW,風(fēng)電場(chǎng)WF1和WF2調(diào)頻備用容量均為50 MW;BES1與BES2的SOC 分別為30%與60%。
為驗(yàn)證場(chǎng)站有功分配控制策略對(duì)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站調(diào)頻出力成本所起到的優(yōu)化作用,本文分別基于相同系統(tǒng)運(yùn)行狀況與不同成本因素分配系統(tǒng)調(diào)頻需求ΔPtotal。不同成本因素下風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站的調(diào)頻出力見圖4。其中,圖4(a)為場(chǎng)站有功分配控制策略在考慮內(nèi)損、風(fēng)險(xiǎn)、老化3 類成本因素時(shí)確定的調(diào)頻方案。相比圖4(b)中不考慮老化成本時(shí)的出力方案,其可通過抑制BES2的出力,將BES2上的部分調(diào)頻任務(wù)分配至WF1與BES1中,減少由于BES2的SOC 過低所產(chǎn)生的老化成本;與圖4(c)中不考慮內(nèi)損成本的出力方案相比,則可通過減少WF1與BES1出力,將調(diào)頻任務(wù)轉(zhuǎn)移到BES2上,減少WF1與BES1所引起的高昂內(nèi)損成本;與圖4(d)中不考慮風(fēng)險(xiǎn)成本的出力方案相比,可通過減少WF1與WF2出力,降低因風(fēng)電出力不穩(wěn)定所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)成本。另外,由圖4(a)至(d)可見,當(dāng)WF2在一段時(shí)間內(nèi)受風(fēng)速影響出力低于預(yù)期并造成有功缺額時(shí),該場(chǎng)站有功分配控制策略可及時(shí)協(xié)調(diào)其余幾個(gè)場(chǎng)站出力補(bǔ)足。
圖4 基于不同成本因素的風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站調(diào)頻出力Fig.4 Frequency regulation output of wind farms and energy storage stations based on different cost factors
由于本文在構(gòu)建場(chǎng)站有功分配控制策略時(shí),將各場(chǎng)站調(diào)頻出力參考總和須等于協(xié)調(diào)控制器中調(diào)頻出力命令作為約束條件,故即使在不同類型成本因素組合下,該場(chǎng)站有功分配策略均可維持系統(tǒng)調(diào)頻性能,改善系統(tǒng)頻率最低點(diǎn)及準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)頻率,具體見附錄B 圖B2。
由附錄B 圖B3 可知,當(dāng)該場(chǎng)站有功分配控制策略同時(shí)包含老化、內(nèi)損、風(fēng)險(xiǎn)3 類成本時(shí),其給定的調(diào)頻方案總成本與不考慮老化、內(nèi)損、風(fēng)險(xiǎn)成本的策略相比,則可分別下降5.9%、28.0%與14.2%,說明該控制策略可在維持風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站整體調(diào)頻性能的同時(shí),有效降低風(fēng)-儲(chǔ)調(diào)頻過程中各類成本總和。
為體現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略的調(diào)頻與載荷優(yōu)化能力,本文以3 種成本因素下WF1的調(diào)頻方案作為參考,基于相同風(fēng)況條件,根據(jù)比例、集中式、分散式有功控制策略分別對(duì)WF1進(jìn)行調(diào)頻出力控制。其中,集中式有功控制策略的控制周期因風(fēng)電場(chǎng)控制器計(jì)算能力約束而設(shè)為0.5 s,而比例與分散式有功控制策略則由于其結(jié)構(gòu)邏輯更為簡(jiǎn)單、計(jì)算壓力小,其二者控制周期設(shè)為0.1 s。
風(fēng)電場(chǎng)WF1在比例、集中式、分散式有功控制策略下各機(jī)群的有功出力情況見圖5。
圖5 基于比例、集中、分散式有功控制策略的風(fēng)電場(chǎng)WF1各機(jī)群有功出力情況Fig.5 Active power output situations of each unit group with proportional,centralized and decentralized active power control strategies in wind farm WF1
由于場(chǎng)內(nèi)風(fēng)況較好,各機(jī)群出力均具備滿發(fā)能力,使得該風(fēng)電場(chǎng)在按比例有功控制策略釋放機(jī)組有功備用參與調(diào)頻時(shí),各機(jī)群出力水平基本一致,見圖5(a)。而風(fēng)電場(chǎng)在集中式與分散式有功控制策略下參與調(diào)頻時(shí),則可根據(jù)機(jī)群運(yùn)行狀況,量化因風(fēng)機(jī)出力變化所引起的疲勞損失,并通過各機(jī)群間出力的協(xié)調(diào),在維持場(chǎng)站調(diào)頻性能的同時(shí),降低場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量。但由于分散式與集中式有功控制策略相比,前者調(diào)校機(jī)群出力的頻率更高,故可控制機(jī)群實(shí)際出力更接近最佳值,以得到更好的載荷優(yōu)化效果,見圖5(b)和(c)。同樣,由于分散式有功控制策略的控制周期更短,可更頻繁地更新風(fēng)電場(chǎng)站調(diào)頻備用參考值,使得其與集中式有功控制策略相比,可控制風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻出力更接近場(chǎng)站協(xié)調(diào)控制器下發(fā)的出力參考值ΔPWFi,具體見附錄B 圖B4。
由圖5(a)至(c)可知,在分散式和集中式有功控制策略作用下,風(fēng)電場(chǎng)WF1為降低由上游機(jī)群WT1和WT2尾流風(fēng)速變化所造成的疲勞載荷部分會(huì)減少上游機(jī)群有功變化幅度,但同時(shí)也會(huì)考慮下游機(jī)群WT3與WT4因有功出力變化所引起的疲勞載荷而分擔(dān)部分調(diào)頻任務(wù)給上游機(jī)群,并基于4 個(gè)機(jī)群實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況和風(fēng)況,在風(fēng)電場(chǎng)各控制周期內(nèi)協(xié)調(diào)機(jī)群間出力,進(jìn)而降低場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量。為進(jìn)一步對(duì)比各類有功控制策略下風(fēng)電場(chǎng)所產(chǎn)生的疲勞載荷量,本文依據(jù)仿真10~100 s 間各風(fēng)機(jī)的MT和Ts數(shù)據(jù)進(jìn)行等效疲勞載荷計(jì)算與雨流循環(huán)計(jì)數(shù)分析?;? 種策略的MT和Ts等效疲勞載荷計(jì)算結(jié)果見表1 和表2。
表1 風(fēng)電場(chǎng)WF1中MT 等效疲勞載荷Table 1 Equivalent fatigue load of MT in wind farm WF1
表2 風(fēng)電場(chǎng)WF1中Ts 等效疲勞載荷Table 2 Equivalent fatigue load of Ts in wind farm WF1
由表1 可知,相比比例有功控制策略,所提分散式有功控制策略可通過各機(jī)群間出力的協(xié)調(diào),在維持與減小下游機(jī)群WT3和WT4上MT載荷的同時(shí),有效減少因上游機(jī)群WT1和WT2出力變化所引起的MT載荷,進(jìn)而降低WF1調(diào)頻過程中場(chǎng)內(nèi)MT載荷總量的2.75%。而相比集中式有功控制策略,該分散式有功控制策略則基于其具有控制周期短、響應(yīng)速度快的優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步提升載荷優(yōu)化效果,降低場(chǎng)內(nèi)MT載荷總量的2.45%。在該分散式有功控制策略作用下,WF1中機(jī)群WT1上的MT載荷優(yōu)化效果最為明顯,相比比例、集中式有功控制策略分別可下降5.72%、4.51%。
各控制策略下機(jī)群WT1上MT的時(shí)域曲線和雨流循環(huán)計(jì)數(shù)結(jié)果如圖6 所示。由圖6(a)可知,在10~70 s 時(shí)段,相較于比例與集中式有功控制策略,分散式有功控制策略可有效減緩機(jī)群MT載荷大小。由圖6(b)所示機(jī)群WT1的MT雨流循環(huán)計(jì)數(shù)結(jié)果可知,雖然基于分散式有功控制策略下機(jī)群WT1上MT的雨流循環(huán)次數(shù)不發(fā)生改變,但MT的變化幅度下降明顯,說明該分散式有功控制策略對(duì)塔筒彎矩MT具有優(yōu)化疲勞載荷的作用。
圖6 風(fēng)電場(chǎng)WF1中機(jī)群WT1的塔筒彎矩MTFig.6 Tower bending moment MT of unit group WT1 in wind farm WF1
同理,由表2 可知,相比比例、集中式有功控制策略,所提分散式有功控制策略則可有效降低WF1內(nèi)Ts載荷總量的3.23%與2.59%。其中,對(duì)WF1中機(jī)群WT1的優(yōu)化效果最為明顯,與比例、集中式有功控制策略相比可下降6.94%、4.61%。
各控制策略下機(jī)群WT1上Ts的時(shí)域曲線與雨流循環(huán)計(jì)數(shù)結(jié)果見圖7。由圖7(a)可見,基于分散式有功控制策略下機(jī)群WT1上的Ts變化幅度在10~100 s 時(shí)段下降明顯,這說明機(jī)群WT1等效疲勞載荷有所減少。同樣,根據(jù)圖7(b)所示機(jī)群WT1上的Ts雨流循環(huán)計(jì)數(shù)結(jié)果可知,雖然基于分散式有功控制策略下機(jī)群WT1的Ts雨流循環(huán)次數(shù)也不發(fā)生改變,但Ts的變化幅度也有明顯下降,故也可說明該分散式有功控制策略對(duì)傳動(dòng)軸扭矩Ts具有優(yōu)化疲勞載荷的作用。
圖7 風(fēng)電場(chǎng)WF1中機(jī)群WT1的傳動(dòng)軸扭矩TsFig.7 Drive shaft torsion torque Ts of unit group WT1 in wind farm WF1
為說明該分散式有功控制策略在風(fēng)電場(chǎng)備用不穩(wěn)定時(shí)仍可起到優(yōu)化載荷的作用,在此以不考慮風(fēng)險(xiǎn)成本因素時(shí)WF2的調(diào)頻方案作為參考,對(duì)WF2內(nèi)的MT與Ts載荷進(jìn)行分析。由附錄B 表B3 和表B4可知,在分散式有功控制策略下,相比比例、集中式有功控制策略,WF2中MT等效疲勞載荷可下降1.97%、1.03%,WF2中Ts等效疲勞載荷可下降5.92%、4.69%,可說明該有功控制策略在風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻備用不穩(wěn)定場(chǎng)景下仍可起到有效的載荷優(yōu)化作用。
本文提出了一種雙層頻率響應(yīng)控制策略用于協(xié)調(diào)多個(gè)風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站間及風(fēng)機(jī)間的調(diào)頻出力。首先,分析并量化各場(chǎng)站調(diào)頻時(shí)的內(nèi)損、老化與風(fēng)險(xiǎn)成本,在場(chǎng)站協(xié)調(diào)層上建立場(chǎng)站有功分配控制策略,確定成本最低的場(chǎng)站出力方案。然后,基于風(fēng)機(jī)出力與尾流波動(dòng)、疲勞載荷間的線性關(guān)系,結(jié)合AIMD 算法建立風(fēng)電場(chǎng)分散式有功控制策略,在維持風(fēng)電場(chǎng)調(diào)頻性能的同時(shí),降低場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量。
仿真結(jié)果表明,當(dāng)采用所提策略后,風(fēng)-儲(chǔ)場(chǎng)站可在維持系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性的同時(shí),有效減少場(chǎng)站調(diào)頻成本;風(fēng)電場(chǎng)可在維持調(diào)頻性能的同時(shí),有效減少場(chǎng)內(nèi)疲勞載荷總量。
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