趙晶晶 呂 雪 符 楊 胡曉光

(上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院 上海 200090)

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基于可變系數(shù)的雙饋風(fēng)機(jī)虛擬慣量與超速控制協(xié)調(diào)的風(fēng)光柴微電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)技術(shù)

趙晶晶 呂 雪 符 楊 胡曉光

(上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院 上海 200090)

為了提高風(fēng)光柴微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時(shí)的頻率穩(wěn)定性，將變速恒頻雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)(DFIG)和柴油機(jī)作為調(diào)頻電源，通過(guò)DFIG的虛擬慣量、轉(zhuǎn)速和槳距角的協(xié)調(diào)控制與柴油機(jī)的一次調(diào)頻相配合，共同抑制負(fù)荷波動(dòng)和風(fēng)速變化引起的微電網(wǎng)頻率變化。低于額定風(fēng)速時(shí)，DFIG采用虛擬慣量控制和超速控制；高于額定風(fēng)速時(shí)，采用虛擬慣量控制和自動(dòng)槳距角控制。以此彌補(bǔ)虛擬慣量控制作用時(shí)轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程的功率跌落問(wèn)題，并為微網(wǎng)提供持久的功率支撐。為保證此調(diào)頻策略在時(shí)變風(fēng)速中的有效性，通過(guò)不同風(fēng)速下的參數(shù)分析制定了DFIG的虛擬慣量控制系數(shù)曲線與功頻靜特性系數(shù)曲線，實(shí)現(xiàn)了可變系數(shù)控制。并在DIgSILENT PowerFactory軟件平臺(tái)上搭建了包含柴油機(jī)、DFIG、光伏電池的微電網(wǎng)模型，驗(yàn)證了此策略的有效性。

微電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié) DFIG 虛擬慣量控制 轉(zhuǎn)速與自動(dòng)槳距角控制 可變系數(shù)

0 引言

頻率是保證微電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要控制參數(shù)，尤其是在孤島運(yùn)行模式下，此時(shí)一般由柴油機(jī)或儲(chǔ)能系統(tǒng)承擔(dān)調(diào)頻任務(wù)[1]。但柴油機(jī)的頻率響應(yīng)速度相對(duì)較慢，在兆瓦級(jí)的中壓微電網(wǎng)系統(tǒng)中，當(dāng)出現(xiàn)較大程度的有功缺額時(shí)，依靠安裝較大容量的儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)快速平抑頻率波動(dòng)是不經(jīng)濟(jì)的。

隨著電力電子技術(shù)的日益成熟，變速恒頻雙饋感應(yīng)風(fēng)電機(jī)組由于具有較寬的轉(zhuǎn)速運(yùn)行范圍和較大的裝機(jī)容量而被廣泛采用。與恒速風(fēng)電機(jī)組相比，它能夠根據(jù)風(fēng)速變化在運(yùn)行中保持最佳葉尖速比以獲得最大風(fēng)能。類似地，光伏電池也是通過(guò)電力電子變流器接入電網(wǎng)，為了保證太陽(yáng)能利用率，也是運(yùn)行在最大光能追蹤模式下。因此，風(fēng)電和光伏的大量接入使得孤島運(yùn)行的微電網(wǎng)等效慣量小的問(wèn)題變得突出，當(dāng)出現(xiàn)較小功率缺額時(shí)就會(huì)出現(xiàn)較顯著的頻率波動(dòng)；而且它們的最大功率追蹤策略使其不能為系統(tǒng)提供備用，當(dāng)出現(xiàn)較大負(fù)荷擾動(dòng)或發(fā)電機(jī)切機(jī)時(shí)，微電網(wǎng)的頻率穩(wěn)定性將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

為了提高孤島運(yùn)行微電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)頻率穩(wěn)定性，文獻(xiàn)[2]提出了基于虛擬同步發(fā)電機(jī)思想的微電網(wǎng)逆變電源控制策略，文獻(xiàn)[3]提出了一種虛擬慣性頻率控制策略，使微電網(wǎng)電源具有類似于同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的慣性。但以上文獻(xiàn)都建立在微電網(wǎng)中配備了超級(jí)電容、飛輪儲(chǔ)能等快速功率響應(yīng)特性的儲(chǔ)能裝置的前提下，實(shí)際上，風(fēng)電機(jī)組也可作為迅速有效的調(diào)頻電源。

如何控制變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組使其具有頻率調(diào)節(jié)能力是近年的研究熱點(diǎn)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了一些控制策略。為了增加系統(tǒng)慣量，文獻(xiàn)[4，5]提出了虛擬慣量控制的概念，文獻(xiàn)[6]進(jìn)行了進(jìn)一步研究，提出了通過(guò)在風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)子側(cè)變流器功率外環(huán)附加控制環(huán)節(jié)使轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速與電網(wǎng)頻率不再解耦的控制策略。文獻(xiàn)[7]分析了控制參數(shù)及變流器電流限值對(duì)調(diào)頻效果的影響，但只考慮了恒定風(fēng)速的情況，且忽視了轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程中的功率跌落問(wèn)題。以上利用附加控制環(huán)節(jié)，使DFIG轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速與電網(wǎng)頻率剛性耦合的虛擬慣量控制策略只能為電網(wǎng)提供短暫的頻率支持，對(duì)減小頻率穩(wěn)態(tài)偏差沒(méi)有貢獻(xiàn)。因此文獻(xiàn)[8，9]提出了使風(fēng)電機(jī)組減載的控制策略。目前風(fēng)電機(jī)組的備用容量一般通過(guò)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和槳距角獲取[10]。但槳距角動(dòng)作屬于機(jī)械過(guò)程，響應(yīng)速度相對(duì)較慢，而且過(guò)于頻繁的動(dòng)作容易造成風(fēng)電機(jī)組的機(jī)械磨損。

在孤島運(yùn)行的風(fēng)/光/柴微電網(wǎng)中，為了更充分地利用風(fēng)電機(jī)組的調(diào)頻能力，本文提出了雙饋風(fēng)機(jī)的可變系數(shù)虛擬慣量與超速協(xié)調(diào)的調(diào)頻策略，使風(fēng)電機(jī)組虛擬慣量控制的暫態(tài)性與轉(zhuǎn)速控制、柴油機(jī)一次調(diào)頻的持久性相協(xié)調(diào)，共同抑制由負(fù)荷、風(fēng)速變化等引起的頻率波動(dòng)。為了在時(shí)變風(fēng)速下也能充分發(fā)揮DFIG的調(diào)頻能力，本文通過(guò)試錯(cuò)法分析了不同風(fēng)速下控制參數(shù)取值對(duì)微電網(wǎng)頻率的影響，制定了虛擬慣量控制曲線與超速控制時(shí)的功頻靜特性系數(shù)曲線，避免了采用統(tǒng)一控制系數(shù)帶來(lái)的調(diào)頻過(guò)度或調(diào)頻不足問(wèn)題，保證了此策略在微電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中的可行性。

1 風(fēng)光柴微電網(wǎng)系統(tǒng)的建模

本文在DIgSILENT PowerFactory軟件平臺(tái)上搭建了包括柴油機(jī)、光伏電池和DFIG風(fēng)電機(jī)組3種電源的微電網(wǎng)。光伏電池由恒定電壓源和PWM變流器替代[11]，柴油機(jī)由同步發(fā)電機(jī)替代，雙饋風(fēng)機(jī)模型包括槳距角控制、轉(zhuǎn)子側(cè)變流器控制、網(wǎng)側(cè)變流器控制和異步電機(jī)[12]。微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時(shí)，柴油機(jī)作為平衡節(jié)點(diǎn)；光伏電池按恒功率(P-Q)控制模式運(yùn)行，假設(shè)此段時(shí)間內(nèi)光伏電池一直處于最大功率運(yùn)行點(diǎn)；DFIG風(fēng)電機(jī)組在未超過(guò)額定風(fēng)速時(shí)按90%次優(yōu)風(fēng)能追蹤模式控制運(yùn)行，超過(guò)額定風(fēng)速后按最大風(fēng)能追蹤模式運(yùn)行。微電網(wǎng)容量配置及參數(shù)如表1所示。

表1 微電網(wǎng)配置Tab.1 Microgrid configurations

微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中負(fù)荷均為恒功率負(fù)荷。柴油機(jī)配有調(diào)速器(gov_IEESGO)和自動(dòng)電壓調(diào)節(jié)器(avr_SEXS)。參數(shù)見(jiàn)附錄。

圖1 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Microgrid system schematic

2 DFIG虛擬慣量控制

2.1 虛擬慣量控制原理

同步發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程標(biāo)幺制公式為

(1)

式中，H為發(fā)電機(jī)組慣性時(shí)間常數(shù)；ω為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速；PT和PE分別為同步發(fā)電機(jī)的機(jī)械功率和電磁功率。

當(dāng)電網(wǎng)頻率發(fā)生變化時(shí)，在調(diào)速器還來(lái)不及動(dòng)作的短暫時(shí)間內(nèi)，同步發(fā)電機(jī)的機(jī)械功率不變，而轉(zhuǎn)速會(huì)發(fā)生變化，由式(1)知，此時(shí)電磁功率會(huì)隨轉(zhuǎn)速變化做出相應(yīng)改變來(lái)阻尼頻率變化。

為模擬同步發(fā)電機(jī)組的慣量特性，使DFIG的轉(zhuǎn)速與頻率不再解耦，虛擬慣量控制將電網(wǎng)頻率變化率作為輸入變量引入轉(zhuǎn)子側(cè)變流器外環(huán)功率控制環(huán)節(jié)。在電網(wǎng)頻率跌落時(shí)，增大DFIG有功功率參考值，釋放的轉(zhuǎn)子動(dòng)能參與頻率調(diào)節(jié)。由于DFIG轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速一般在0.67～1.33 pu范圍內(nèi)運(yùn)行[13]，所以虛擬慣量控制環(huán)節(jié)的加入可充分利用這部分轉(zhuǎn)子動(dòng)能，從而彌補(bǔ)微電網(wǎng)慣量小的缺點(diǎn)。

虛擬慣量控制環(huán)節(jié)如圖2所示。為了減小誤差，時(shí)間常數(shù)T取為0.1 s；受變流器容量限制，Pmax取值為1.2 pu；為了防止轉(zhuǎn)速下降過(guò)低，ωmin取值為0.67pu；風(fēng)電機(jī)組的慣性時(shí)間常數(shù)一般為4～12s[14]，但Kin的取值并不是簡(jiǎn)單的2Hω的乘積，因?yàn)殡p饋風(fēng)機(jī)最大功率跟蹤環(huán)節(jié)的輸入是轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，加入虛擬慣量控制后頻率跌落時(shí)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的下降使其不再運(yùn)行在最大功率運(yùn)行點(diǎn)，考慮到最大功率跟蹤環(huán)節(jié)的上述特性，Kin的取值要大于2Hω。

圖2 虛擬慣量控制Fig.2 Virtual inertial control block diagram of DFIG

2.2 低于額定風(fēng)速時(shí)虛擬慣量控制系數(shù)取值分析

風(fēng)速不同時(shí)，DFIG轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速不同，轉(zhuǎn)子中貯存的動(dòng)能不同，加入虛擬慣量控制環(huán)節(jié)后能提供額外有功支持也不同。而Kin的取值會(huì)直接影響到DFIG的調(diào)頻效果，因此本文通過(guò)試錯(cuò)法對(duì)不同風(fēng)速下Kin的取值分別進(jìn)行了分析。

在30 s時(shí)投入2 MW臨時(shí)負(fù)荷。7 m/s風(fēng)速工況下Kin不同取值時(shí)DFIG的有功功率、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、電網(wǎng)頻率如圖3所示。

圖3 7 m/s風(fēng)速下虛擬慣量控制效果分析Fig.3 Performance of virtual inertia control under 7 m/s wind speed

如圖3所示，虛擬慣量控制的作用使微電網(wǎng)頻率跌落到最低點(diǎn)的時(shí)間得到延緩。Kin=10時(shí)，發(fā)生負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)DFIG的輸出功率增加到0.285 pu，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速下降到0.679 pu，系統(tǒng)頻率最低值比不加控制時(shí)提升了45 MHz；Kin=20時(shí)，DFIG輸出功率則增加到0.345 pu，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速跌落到0.679 pu，系統(tǒng)頻率最低值比不加控制時(shí)提升了68 MHz。由此可見(jiàn)，微電網(wǎng)出現(xiàn)擾動(dòng)時(shí)，其頻率跌落程度與Kin取值有關(guān)，隨著Kin取值的增大，DFIG能提供的有功支撐增大，但轉(zhuǎn)速跌落程度隨之加深。為了防止DFIG轉(zhuǎn)子過(guò)度減速引起發(fā)電機(jī)失步停機(jī)，7 m/s風(fēng)速工況下Kin的取值為20。

由圖2知，加入虛擬慣量控制后，DFIG有功功率的增加值ΔPin與微電網(wǎng)頻率變化率df/dt和虛擬慣量控制系數(shù)Kin的乘積呈正比，而不同大小的負(fù)荷擾動(dòng)引起不同程度的頻率變化率，因此ΔPin會(huì)有不同程度的增加，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的跌落程度也會(huì)隨之不同，但它們的變化趨勢(shì)和圖3相同。本文分析的2MW的負(fù)荷擾動(dòng)是考慮了微電網(wǎng)出現(xiàn)較大功率缺額的情況，此時(shí)臨時(shí)負(fù)荷容量占DFIG額定功率的40%(2MW/5MW)。在如7m/s的低風(fēng)速工況下，為了防止出現(xiàn)更大功率缺額時(shí)功率增加值過(guò)大導(dǎo)致轉(zhuǎn)速跌落過(guò)深，本文設(shè)置了如圖2所示的DFIG的調(diào)頻死區(qū)，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速高于0.67時(shí)，輸出的邏輯值為1，否則為0。輸出的邏輯值與功率增加值相與，即得到調(diào)頻信號(hào)。

在風(fēng)速達(dá)到額定風(fēng)速14m/s前，加入臨時(shí)負(fù)荷后，DFIG的有功功率、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和微電網(wǎng)頻率變化情況與圖3相近，為了更直觀地分析Kin取值對(duì)微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率偏差、DFIG功率跌落值和轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間的影響，分別給出9 m/s、11 m/s和13 m/s風(fēng)速下Kin不同取值時(shí)上述變量的取值曲線，如圖4所示。

圖4 9、11、13 m/s風(fēng)速下虛擬慣量控制效果分析Fig.4 Performance of virtual inertia control under9、11 and 13 m/s wind speeds

隨風(fēng)速增大，DFIG的轉(zhuǎn)速升高，出現(xiàn)負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)風(fēng)電機(jī)組可提供的功率支撐變大，所以隨Kin取值增大，微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率偏差逐漸變小，但功率跌落值和轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間則分別增大。比較知，在9 m/s的風(fēng)速下，Kin取值大于30后，電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率偏差并未顯著改善，功率跌落值和轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間卻有明顯增加，因此Kin取30。同理，在11～13 m/s風(fēng)速區(qū)間內(nèi)，為了平衡微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率偏差、DFIG功率跌落值和轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間，Kin均取40。

2.3 高風(fēng)速下虛擬慣量控制系數(shù)取值分析

當(dāng)風(fēng)速超過(guò)14 m/s的額定風(fēng)速后，風(fēng)電機(jī)組受到功率限制和轉(zhuǎn)速限制，此時(shí)槳距角開(kāi)始動(dòng)作，以限制風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械功率，并將轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速維持在1.2 pu。

在15 m/s的高風(fēng)速工況下，30 s時(shí)投入2 MW臨時(shí)負(fù)荷，加入虛擬慣量控制并取不同控制系數(shù)時(shí)，DFIG的有功功率、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、槳距角和微電網(wǎng)頻率變化如圖5所示。

圖5 15 m/s風(fēng)速下虛擬慣量控制效果分析Fig.5 Performance of virtual inertia control under 15 m/s wind speed

由圖5a～圖5c知，頻率跌落時(shí)，槳距角隨轉(zhuǎn)速的降低而減小，風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械功率因此增加。增加的這部分機(jī)械功率一部分可加速轉(zhuǎn)子，從而避免轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程中電磁功率的嚴(yán)重跌落；另一部分可輸送到電網(wǎng)中參與頻率調(diào)節(jié)，從而進(jìn)一步減小動(dòng)態(tài)頻率偏差。所以，在風(fēng)速超過(guò)額定值的高風(fēng)速工況下，DFIG可在最大風(fēng)能追蹤的基礎(chǔ)上為微電網(wǎng)提供迅速、有效的頻率支持。由圖5c、圖5d，Kin取40時(shí)，動(dòng)態(tài)頻率偏差比Kin取30時(shí)降低了13 MHz，但轉(zhuǎn)速恢復(fù)值過(guò)高引起槳距角增大相對(duì)嚴(yán)重，有功功率跌落值由Kin取30時(shí)的0.975 pu跌落到0.958 pu。綜合考慮，高風(fēng)速下Kin取值為30，此時(shí)頻率跌落最低值比DFIG不參與頻率調(diào)節(jié)時(shí)提升了200 MHz。

根據(jù)本節(jié)分析，不同風(fēng)速下虛擬慣量控制系數(shù)Kin的合適取值不同，風(fēng)速較低時(shí)DFIG可釋放的轉(zhuǎn)子動(dòng)能較少，Kin取值不宜過(guò)大；隨著風(fēng)速升高，DFIG可釋放的轉(zhuǎn)子動(dòng)能變大，為了提供足夠的功率支撐，Kin取值也相應(yīng)變大。本文根據(jù)試錯(cuò)法得出了如圖6所示的風(fēng)速與Kin取值的關(guān)系曲線，使風(fēng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)行中，可根據(jù)風(fēng)速選取合適的虛擬慣量控制系數(shù)，從而保證較好的調(diào)頻效果。

圖6 不同風(fēng)速下Kin取值Fig.6 Kin value at different wind speed

通過(guò)本節(jié)的動(dòng)態(tài)仿真可知，虛擬慣量控制只能提供短暫的功率支撐，對(duì)減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)頻率偏差沒(méi)有貢獻(xiàn)。但虛擬慣量控制可迅速響應(yīng)頻率變化率df/dt，為常規(guī)機(jī)組的調(diào)頻器動(dòng)作提供一定的響應(yīng)時(shí)間[15]，而且它對(duì)動(dòng)態(tài)頻率偏差的顯著減小可避免微電網(wǎng)頻率跌落太深而出現(xiàn)甩負(fù)荷的情況。

本文分析的是單臺(tái)風(fēng)機(jī)的情況，如果微電網(wǎng)中有若干臺(tái)風(fēng)機(jī)，在風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速相同，不考慮內(nèi)部調(diào)頻分配的情況下可對(duì)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行等值處理，通過(guò)多臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的集中將風(fēng)電場(chǎng)視為等值機(jī)組；如果考慮到風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部風(fēng)速不同，各風(fēng)電機(jī)組處于不同運(yùn)行區(qū)域的情況，需要通過(guò)多臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的建模對(duì)風(fēng)電場(chǎng)層面的功率分配和調(diào)頻控制進(jìn)行分析。在風(fēng)電場(chǎng)層面上此調(diào)頻策略仍可適用，但在風(fēng)電滲透率較高的系統(tǒng)中功率跌落問(wèn)題會(huì)更加嚴(yán)峻。因?yàn)樵谝话闱闆r下，加入虛擬慣量控制后風(fēng)電機(jī)組參與調(diào)頻的持續(xù)時(shí)間只有數(shù)秒左右，而轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間則長(zhǎng)達(dá)10 s以上，在短暫的功率支撐后，如果若干臺(tái)風(fēng)電機(jī)組同時(shí)退出調(diào)頻，會(huì)帶來(lái)較嚴(yán)重的功率跌落，此時(shí)這部分功率缺額只能由柴油機(jī)承擔(dān)，而頻繁的調(diào)速器動(dòng)作容易造成其機(jī)械磨損。所以風(fēng)機(jī)的適當(dāng)減載十分必要。

3 DFIG超速控制

3.1 超速控制原理

根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)知識(shí)，風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械功率為

(2)

式中，ρ為空氣密度；A為風(fēng)力機(jī)葉片迎風(fēng)掃掠面積；Cp為風(fēng)能利用系數(shù)；Vw為進(jìn)入風(fēng)力掃略面積前的空氣流速。

由式(2)知，在風(fēng)速給定的情況下，風(fēng)輪獲得的功率將取決于風(fēng)能利用系數(shù)，風(fēng)能利用系數(shù)是風(fēng)力機(jī)葉尖速比λ的函數(shù)，如圖7所示。

圖7 不同槳距角下Cp(λ) 曲線 Fig.7 Cp(λ) curve when pitch angle varies

可見(jiàn)Cp(λ)曲線是槳距角β的函數(shù)，槳距角逐漸增大時(shí)Cp曲線顯著減小。在槳距角不變的情況下，存在一個(gè)最大λ值使風(fēng)機(jī)獲取最大功率。如果在任何風(fēng)速下都能保證葉尖速比λ=λopt，就可維持風(fēng)力機(jī)在Cpmax下運(yùn)行。而葉尖速比

(3)

式中，R為風(fēng)輪半徑。

由式(3)知，風(fēng)速變化時(shí)，只要調(diào)節(jié)風(fēng)輪轉(zhuǎn)速，使葉尖速度與風(fēng)速之比保持不變，就可獲得最佳風(fēng)能利用系數(shù)，由此可得出風(fēng)機(jī)的最大功率跟蹤曲線。

為了解決低于額定風(fēng)速時(shí)虛擬慣量控制加入后引發(fā)的功率跌落問(wèn)題，同時(shí)為微電網(wǎng)提供長(zhǎng)久的頻率支撐，需要使風(fēng)電機(jī)組像常規(guī)機(jī)組一樣留有備用容量，目前主要有如圖8所示的兩種減載方式。

圖8 超速與變槳法獲得備用Fig.8 Change rotor speed or pitch angle to obtain reserve power

如圖8，風(fēng)機(jī)運(yùn)行在B點(diǎn)和C點(diǎn)都可獲得備用功率。但由文獻(xiàn)[16]知，B點(diǎn)是不穩(wěn)定運(yùn)行點(diǎn)，而且超速運(yùn)行在C點(diǎn)可獲得更多的轉(zhuǎn)子動(dòng)能。D點(diǎn)是變槳點(diǎn)，在不改變轉(zhuǎn)速的情況下增大槳距角也可限制機(jī)械功率的獲取。但由文獻(xiàn)[17]知，直接槳距角控制由于風(fēng)電機(jī)組機(jī)械系統(tǒng)的頻繁動(dòng)作，不但增加了風(fēng)機(jī)檢修費(fèi)用，而且容易導(dǎo)致風(fēng)力機(jī)壽命減短。當(dāng)風(fēng)速低于額定風(fēng)速，即轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速達(dá)到1.2 pu前，風(fēng)機(jī)通過(guò)兩種方式均可獲得備用功率。當(dāng)風(fēng)速達(dá)到或超過(guò)額定值后，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速維持在1.2 pu，此時(shí)只能通過(guò)適當(dāng)增加槳距角限制風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械功率。由資料知，風(fēng)速達(dá)到及超過(guò)額定值的運(yùn)行工況只占風(fēng)電場(chǎng)年運(yùn)行時(shí)間的很小一部分比例，由文獻(xiàn)[18]知，接入葡萄牙電網(wǎng)的所有風(fēng)電場(chǎng)出力超過(guò)額定功率50%的運(yùn)行時(shí)間只占風(fēng)電場(chǎng)年運(yùn)行時(shí)間的10%，通過(guò)觀測(cè)我國(guó)某海上風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速數(shù)據(jù)也可發(fā)現(xiàn)類似情況。而且如圖5所示，高風(fēng)速情況下轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速高，擾動(dòng)出現(xiàn)時(shí)輸出功率可達(dá)到1.2 pu，參與調(diào)頻時(shí)間較長(zhǎng)，而且?guī)缀醪淮嬖诠β实涞膯?wèn)題。因此，在高風(fēng)速情況下，本文只采用虛擬慣量控制。

通過(guò)調(diào)整DFIG的最大風(fēng)能追蹤曲線，使DFIG在低于額定風(fēng)速時(shí)追蹤10%減載次最優(yōu)功率曲線，在頻率跌落時(shí)，風(fēng)電機(jī)組即可增加有功出力，此時(shí)風(fēng)機(jī)的功率-頻率關(guān)系類似于柴油機(jī)參與一次調(diào)頻的功率-頻率下垂特性，如圖9所示。

圖9 DFIG頻率特性曲線Fig.9 Frequency response cure of DFIG

頻率跌落時(shí)，風(fēng)電機(jī)組增加的有功率ΔP與頻率差值Δf關(guān)系如下

(4)

式中，Rw為風(fēng)電機(jī)組的調(diào)差系數(shù)。

在虛擬慣量控制的基礎(chǔ)上加入下垂控制環(huán)節(jié)，此時(shí)DFIG的協(xié)調(diào)控制如圖10所示。其中Kd是風(fēng)電機(jī)組的功頻靜特性系數(shù)，Kd=1/Rw。

圖10 虛擬慣量與超速協(xié)調(diào)控制框圖Fig.10 Coordinated virtual inertia and overspeed control block diagram of DFIG

由式(4)可知，調(diào)差系數(shù)決定了頻率發(fā)生單位變化時(shí)，發(fā)電機(jī)組輸出功率的變化量。實(shí)際中，發(fā)電機(jī)組的調(diào)差系數(shù)可以整定，一般來(lái)說(shuō)，汽輪機(jī)組調(diào)差系數(shù)的整定范圍是2.5%～8%[19]，水輪機(jī)組調(diào)差系數(shù)的整定范圍是0～10%[20]。對(duì)風(fēng)電機(jī)組來(lái)說(shuō)，調(diào)差系數(shù)不是一個(gè)定值，因?yàn)轱L(fēng)速不同時(shí)，風(fēng)機(jī)捕獲的機(jī)械功率不同，可用的備用功率不同，因此風(fēng)機(jī)可承擔(dān)的調(diào)頻任務(wù)不同。為了保證不同風(fēng)速下風(fēng)機(jī)調(diào)頻能力的充分發(fā)揮，與第2節(jié)類似，本文對(duì)DFIG功頻靜特性系數(shù)Kd的取值分別在不同風(fēng)速下進(jìn)行分析。

3.2 不同風(fēng)速時(shí)功頻靜特性系數(shù)取值分析

7 m/s風(fēng)速工況下，30 s投入2 MW臨時(shí)負(fù)荷后Kd不同取值時(shí)對(duì)應(yīng)的DFIG的有功功率、風(fēng)能利用系數(shù)、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、微電網(wǎng)頻率如圖11所示(Kin均取20)。

圖11 7 m/s風(fēng)速下下垂控制效果分析Fig.11 The performance of droop control under 7 m/s wind speed

由圖11c可知，下垂控制的加入使DFIG轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速跌落加深，此時(shí)有更多轉(zhuǎn)子動(dòng)能釋放，這部分動(dòng)能可轉(zhuǎn)變?yōu)殡姶殴β蕝⑴c頻率調(diào)節(jié)，使微電網(wǎng)頻率最低值進(jìn)一步提高；而且額外功率支撐結(jié)束后風(fēng)機(jī)不再運(yùn)行在減載點(diǎn)，備用功率的釋放不僅可彌補(bǔ)轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程中對(duì)電磁功率的吸收，而且可提供長(zhǎng)久的功率支撐。由圖11b可知，轉(zhuǎn)速穩(wěn)定后DFIG的風(fēng)能利用系數(shù)Cp明顯增加，但7 m/s的低風(fēng)速工況下DFIG捕獲的功率較小，備用功率也少，而且為了避免轉(zhuǎn)速下降過(guò)低，Kd取值不能過(guò)大，所以此時(shí)頻率穩(wěn)態(tài)值增加不明顯。為了避免轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速下降過(guò)大導(dǎo)致風(fēng)機(jī)失步停機(jī)，Kd取值為5，此時(shí)頻率最低值比只有虛擬慣量控制時(shí)提升了58 MHz，而且功率跌落問(wèn)題得到了解決。

9 m/s風(fēng)速工況下風(fēng)電機(jī)組捕獲的風(fēng)能有所增加，加入下垂控制后提供的頻率穩(wěn)態(tài)支撐相對(duì)較明顯，此時(shí)Kd不同取值時(shí)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速變化波形與圖11類似，DFIG有功功率、微電網(wǎng)頻率變化如圖12所示(Kin均取30)。

圖12 9 m/s風(fēng)速下下垂控制效果分析Fig.12 The performance of droop control under 9 m/s wind speed

如圖12a，Kd取20時(shí)DFIG能夠根據(jù)頻率偏差增發(fā)相應(yīng)的有功功率，完全彌補(bǔ)了轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程的功率跌落；如圖12b，Kd取20時(shí)動(dòng)態(tài)頻率偏差比只加入虛擬慣量控制時(shí)減小了163 MHz，穩(wěn)態(tài)頻率偏差減小了12 MHz?？梢?jiàn)備用功率的增多使得風(fēng)電機(jī)組對(duì)減小微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)及穩(wěn)態(tài)頻率偏差的貢獻(xiàn)變得顯著。

11 m/s風(fēng)速下加入下垂控制后DFIG有功功率和微電網(wǎng)頻率波形與圖12類似，由試錯(cuò)法分析得此時(shí)Kd的合適取值為30。13 m/s風(fēng)速工況下Kd取值不同時(shí)DFIG有功功率、微電網(wǎng)頻率如圖13所示(Kin均取40)。

圖13 13 m/s風(fēng)速下下垂控制效果分析Fig.13 Performance of droop control under 13 m/s wind speed

由圖13可知，Kd取40時(shí)，即調(diào)差系數(shù)Rw為2.5%時(shí)，風(fēng)機(jī)在短暫迅速的轉(zhuǎn)子動(dòng)能釋放后回到最大功率跟蹤點(diǎn)，從而為微電網(wǎng)提供了長(zhǎng)久的功率支撐。此時(shí)動(dòng)態(tài)頻率偏差比僅加入虛擬慣量控制時(shí)減小了255 MHz，穩(wěn)態(tài)頻率偏差減小了40 MHz。

如上述仿真分析，風(fēng)速較高時(shí)風(fēng)機(jī)的備用功率多，為了承擔(dān)相應(yīng)的調(diào)頻任務(wù)，需要設(shè)置較大的功頻靜態(tài)系數(shù)；相反，風(fēng)速較低時(shí)，為了保證風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定安全運(yùn)行，功頻靜態(tài)系數(shù)不能設(shè)置過(guò)大。為了保證時(shí)變風(fēng)速中功頻靜態(tài)系數(shù)的靈活選擇，本文根據(jù)試錯(cuò)法做出不同風(fēng)速下的功頻靜態(tài)系數(shù)曲線，如圖14所示。

圖14 不同風(fēng)速下Kd取值Fig.14 Kd value at different wind speed

對(duì)比第2節(jié)分析，虛擬慣量控制是對(duì)頻率的變化率df/dt做出響應(yīng)，在頻率跌落釋放轉(zhuǎn)子動(dòng)能，降低微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率偏差。下垂控制是對(duì)頻率偏差Δf做出響應(yīng)，與虛擬慣量控制結(jié)合，使轉(zhuǎn)子動(dòng)能的釋放更加明顯，進(jìn)一步減小動(dòng)態(tài)頻率偏差；而且轉(zhuǎn)速恢復(fù)后，風(fēng)機(jī)不再運(yùn)行在減載點(diǎn)，增發(fā)的備用功率可降低微電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)頻率偏差。

目前許多國(guó)家也在研究風(fēng)電減載問(wèn)題，例如西班牙在電網(wǎng)導(dǎo)則中明確指出，風(fēng)電機(jī)組必須有1.5%的頻率備用裕度[21]；挪威、德國(guó)等國(guó)也對(duì)風(fēng)電機(jī)組提出了備用容量的要求。本文通過(guò)調(diào)整風(fēng)機(jī)的功率跟蹤曲線實(shí)現(xiàn)了減載控制，在風(fēng)電場(chǎng)層面上仍可通過(guò)此策略獲取合適的備用容量。

4 實(shí)時(shí)風(fēng)速下微電網(wǎng)頻率分析

在不同風(fēng)速下投入臨時(shí)負(fù)荷，DFIG采用虛擬慣量控制和超速控制與柴油機(jī)共同承擔(dān)微電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)任務(wù)的情形已在前文做了詳細(xì)分析。為了驗(yàn)證上述控制策略在微電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中的調(diào)頻效果，根據(jù)我國(guó)某海上風(fēng)電場(chǎng)1月份的實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)擬合風(fēng)速曲線如圖15所示。

圖15 實(shí)時(shí)風(fēng)速Fig.15 Time-varying wind speed

在圖15所示的時(shí)變風(fēng)速下，60 s時(shí)投入2 MW臨時(shí)負(fù)荷，DFIG不參與頻率調(diào)節(jié)以及采用可變系數(shù)的虛擬慣量和超速控制協(xié)調(diào)的調(diào)頻策略與柴油機(jī)共同承擔(dān)調(diào)頻任務(wù)時(shí)，微電網(wǎng)頻率、DFIG有功功率、柴油機(jī)出力、光伏電池出力、DFIG的Kin取值、Kd取值變化情況分別如圖16所示。

圖16 實(shí)時(shí)風(fēng)速下變系數(shù)協(xié)調(diào)控制效果分析Fig.16 Performance of coordinated control using variable coefficient under time-varying wind speed

如圖16a所示，在風(fēng)速波動(dòng)的情況下，虛擬慣量控制和下垂控制能通過(guò)快速釋放或吸收轉(zhuǎn)子動(dòng)能使電網(wǎng)的頻率更加平滑?？刂葡禂?shù)Kin和Kd取值如圖16e～圖16f所示?？梢?jiàn)在變系數(shù)的調(diào)節(jié)策略下，DFIG能夠根據(jù)風(fēng)速選擇合適的控制系數(shù)，從而抑制了由風(fēng)速變化引起的頻率波動(dòng)，減輕了柴油機(jī)部分調(diào)頻任務(wù)。由圖16d可知，光伏電池按P-Q控制模式運(yùn)行，有功功率與電網(wǎng)頻率解耦，不參與頻率調(diào)節(jié)，所以DFIG參與微電網(wǎng)頻率調(diào)節(jié)的能力是不可或缺的。

在60 s臨時(shí)負(fù)荷投入后，在柴油機(jī)調(diào)速器來(lái)不及動(dòng)作的短暫時(shí)間內(nèi)，DFIG的虛擬慣量控制和下垂控制能夠分別迅速響應(yīng)頻率變化率和頻率偏差，增加功率參考值，釋放轉(zhuǎn)子動(dòng)能，增發(fā)備用功率，提高微電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)頻率特性。如圖16f，60 s投入臨時(shí)負(fù)荷后，DFIG不參與調(diào)頻時(shí)頻率最低值跌落到49.227 Hz，而在可變系數(shù)協(xié)調(diào)控制策略下，頻率最低值上升到49.554 Hz，動(dòng)態(tài)頻率偏差減小了327 MHz。可見(jiàn)，此調(diào)頻策略不僅能在微電網(wǎng)正常運(yùn)行的模式下抑制由風(fēng)速變化引起的頻率波動(dòng)，還能在出現(xiàn)大功率負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)提供迅速有效的頻率支撐。

5 結(jié)論

本文提出了虛擬慣量和超速控制結(jié)合的DFIG調(diào)頻策略。首先分析了虛擬慣量控制的優(yōu)缺點(diǎn)，通過(guò)仿真驗(yàn)證了其可迅速響應(yīng)微電網(wǎng)頻率變化率，對(duì)減小動(dòng)態(tài)頻率偏差有顯著效果。但它只能提供短暫的功率支撐，而且在低風(fēng)速下，轉(zhuǎn)速恢復(fù)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的功率跌落。所以本文在低于額定風(fēng)速時(shí)使DFIG超速運(yùn)行獲得10%備用功率，風(fēng)電機(jī)組因此可參與一次調(diào)頻，不僅使功率跌落問(wèn)題得到解決，風(fēng)速及負(fù)荷擾動(dòng)引起的動(dòng)態(tài)及穩(wěn)態(tài)頻率偏差也可進(jìn)一步降低。當(dāng)高風(fēng)速下出現(xiàn)負(fù)荷擾動(dòng)時(shí)，由于自動(dòng)槳距角控制的作用，功率跌落問(wèn)題不再明顯，而且風(fēng)電機(jī)組高風(fēng)速運(yùn)行工況較少，因此不再設(shè)置備用。為了避免采用統(tǒng)一控制系數(shù)導(dǎo)致風(fēng)機(jī)調(diào)頻能力不能充分發(fā)揮，本文通過(guò)分析不同風(fēng)速下虛擬慣量控制系數(shù)和功頻靜特性系數(shù)取值對(duì)調(diào)頻效果的影響，分別制定了控制系數(shù)取值曲線，實(shí)現(xiàn)了DFIG的變系數(shù)調(diào)頻控制。仿真表明可變系數(shù)的虛擬慣量與超速協(xié)調(diào)的控制策略可有效分擔(dān)柴油機(jī)的部分調(diào)頻任務(wù)。由于DFIG采用交流變頻控制技術(shù)，響應(yīng)速度快，對(duì)提高微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率特性有顯著效果，而且適當(dāng)?shù)臏p載可避免波谷負(fù)荷時(shí)風(fēng)電機(jī)組的切機(jī)情況，這種控制策略對(duì)較大容量微電網(wǎng)的頻率穩(wěn)定有較高的參考意義，尤其是在風(fēng)電滲透率較高的情況下。

附 錄

調(diào)速器參數(shù)：

T1=0.3 s，T2=5 s，T3=11.88 s，K1=25 pu，T4=0.1 s，K3=1 pu，Pmax=0.95 pu。

調(diào)壓器參數(shù)：

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Frequency Regulation of the Wind/Photovoltaic/Diesel Microgrid Based on DFIG Cooperative Strategy with Variable Coefficients BetweenVirtual Inertia and Over-speed Control

ZhaoJingjingLvXueFuYangHuXiaoguang

(Shanghai University of Electric Power Shanghai 200090 China)

To improve the frequency stability of the isolated islanding wind/photovoltaic/diesel microgrid，in this paper，the doubly fed induction generator(DFIG) and the diesel turbine are both utilized as the frequency regulation sources.Via coordinating virtual inertia control，rotor speed control，and automatic pitch control strategy，DFIG can cooperate with diesel turbine to restrain the frequency fluctuation caused by the change of the wind speed and the load.When operating at the below-rated wind speed，DFIG adoptsbothvirtual inertia control and over-speed control strategy.On the other hand，when at above-rated wind speed，DFIG utilizes virtual inertia control and automatic pitch control.Therefore，the output power drop during the recovery period of the rotor speed with virtual inertia control can be avoided.Moreover，this combined control strategy can provide permanent power support for the microgrid.In order to guarantee the efficiency of this strategy in a time-varying wind speed，an inertia coefficient curve and a droop control gain curve areplotted by analyzing parameter settings under different wind speeds，and as a result，the variable coefficient control is realized.This paper established the microgrid control model includes the diesel generator，photovoltaic power generator and DFIG using the software DIgSILENT PowerFactory.The simulation results show that this control strategy is valid.

Microgrid frequency regulation，DFIG，virtual inertia control，overspeed and automatic pitch control，variable coefficient

國(guó)家自然科學(xué)基金(51207087)，上海市重點(diǎn)支撐攻關(guān)計(jì)劃(13160500800)，上海市教委科研創(chuàng)新(12YZ143)和上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心(13DZ2251900)資助項(xiàng)目。

2014-11-15 改稿日期2014-12-30

TM315

趙晶晶 女，1980年生，副教授，博士，研究方向?yàn)榉植际桨l(fā)電與微電網(wǎng)技術(shù)、風(fēng)力發(fā)電無(wú)功電壓控制、配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化。

呂 雪 女，1990年生，碩士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電頻率控制、分布式發(fā)電與微電網(wǎng)技術(shù)。(通信作者)