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基于MATLAB/Simulink的风电场典型风况建模与仿真

2014-11-28徐伟进李天成

吉林电力 2014年5期
关键词:阵风出力风力

徐伟进,李天成

(东北电力大学,吉林 吉林 132012)

由于风能具有随机性和间歇性特点,需要分析风电接入后对电力系统电能质量的影响。为了分析风电接入对电力系统的影响,需要在实验室内对风力发电系统进行模拟。风速模拟的正确性直接影响整个发电系统的性能,从而影响实验结果,因此,较准确地模拟实际风况是风力发电系统模拟中的首要问题。对此,国内外研究人员有过不少探索,可以使用统计模型对风速分布进行了拟合,例如:指数分布、正态分布、β分布、Weibull分布[1-2]等,在研究中研究者发现每种模型都有自身特点,但是与实际风况存在差距。例如,应用较为广泛的Weibull分布可以较好地描述风能资源,但其表示的是一个较长时间段的平均值,无法反应短时间内风速的变化[3]。

本文采用了使用较为广泛的4分量组合风速数学模型,该模型能较精确地描述风速的随机性和间歇性的特点,将自然风速分为基本风速、阵风、渐变风和噪声风4部分,每一部分的计算量都比较小,使得计算速度较快,同时具有较高的准确性和极高的实用性[4];能在较短的时间将风速的特点集中体现出来,适合全面地检验风力发电系统的性能。

1 组合风速模型

为了较精确地描述风能的随机性和间歇性的特点,风速变化的时空模型原则上通常用以下4种成分来模拟:基本风vb、阵风vg、渐变风vr和噪声风vn。

1.1 基本风

基本风描述的是风电场平均风速的变化情况。它存在于风轮机运行的整个过程,对风力发电机向系统输送额定功率起着决定性作用。

对于单一风机的基本风速模型,一般认为基本风速是作用在风轮机上的平均风速,所以基本风速可以是一个具体的常数值。对于整个风电场,通常模拟时也不需要考虑实际风场风速的分布情况。

1.2 阵风

阵风描述的是风速突然变化的情况。阵风在短时间内增大至最大值,又在短时间内消失,在该时间段内风速具有余弦特性。在电力系统动态稳定分析中,特别是在分析风力发电系统对电网电压波动的影响时,通常用其来考核在较大风速变化情况下的动态特性。

式中:vgmax为阵风幅值;t1g为阵风开始时间;tg为阵风持续时间;t为时间。

在阵风模型的使用过程中vgmax在取值上一般为正值,整个模型体现了阵风出现之后速度提升快,持续时间相对短,消失也快的特点。

1.3 渐变风

渐变风描述的是风速渐变特性。渐变风在一定时间内增大至最大值,保持一段时间,然后消失,在3个阶段均呈线性变化。

式中:vrmax为渐变风幅值;t1r为阵风加速开始时间;t2r为阵风加速结束时间;tr为阵风达到最大值之后的保持时间。

在渐变风模型使用过程中,vrmax的取值可以大于0也可以小于0,当取值小于0时体现的是风速由一个较大的值缓慢变小的过程。渐变风模型可以单独使用,也可以使用多个模型进行叠加。

1.4 噪声风

噪声风,又称随机风,描述风速随机变化特性,噪声风在整个过程中一直存在,使用随机噪声的模型模拟噪声风。

式中:vn为随机风速;vnp为随机风波动幅值;Ran(-1,1)为-1到1之间均匀分布随机数;ωv为风速波动的平均距离;φv为0~2π均匀分布的随机变量。

Ran(-1,1)这个连续分布函数在计算机算法中难以实现,所以又有了将公式(4)离散化后的噪声风模型[5]。

式中:ωi为第i 个分量角频率;Δω为随机分量的离散间距;φi为0~2π均匀分布的随机变量;KN为平面扩张系数;F为紊乱尺度因子;μ为在参考高度的平均风速;Sv(ωi)为第i个随机分量的振幅。

无论是理想化连续的噪声风模型还是便于使用的离散化后的模型,vnp决定了噪声风的波动幅值,其余部分为一个概率模型,它决定了风速出现波动的位置和发生波动的频率。在之后的仿真中,确定了一个与风速波动情况之后,只改变vnp的值,不再改变概率部分的变化情况。

1.5 组合风速

综合4种风速分量,由式(1)、式(2)、式(3)和式(5)进行代数加和,可以得出组合风速的数学模型。组合风速具有基本风、阵风、渐变风和噪声风所体现出的特点[6]。

2 MATLAB/Simulink组合风速建模

2.1 组合风速模型的建立

使用Simulink建立组合风速数学模型,并进行封装[7-8]。图1为组合风速数学模型的Simulink接线图,建立一个完整的风速模型需要控制9个不同的参数,见表1。

表1 组合风速模型中相应控制变量

2.2 风电场典型风况

依据吉林省某3类风电场实际情况为风资源基本条件,1.5MW 及2MW 的风机在10~12m/s的风速达到满发,切入风速3m/s,切出风速25m/s。仿真时间设定为100s。分别对以下3种风况进行风速建模,图2为仿真结果。

a.风电机组出力在90%以上(见图2a)。这种情况是风资源过丰富,当某一时刻风速超过满发风速,风机转速将加快同时将收低桨距角以减少获取的风能。风电机组风速波动幅度较大,速度较快,但总体平均风速超过满发风速。

图1 Simulink中的组合风速数学模型

图2 3种典型风况风速仿真结果

b.风电机组出力在10%~30%(见图2b)。这种情况认为是风力资源欠丰富,风机保持较低的转速和出力,风机保持对风能全部吸收。在此情况下,阵风渐变风呈现间歇性、单一性,并且变化速度慢、时间长。

c.风电机组出力在0~15%(见图2c)。这种情况可以认为是无风力资源。风机仅在出现阵风或渐变风时有较低出力,多数时间保持在无出力的状态。根据停机策略不同,风机选择空转或停机。

3 验证风速模型

单从风速仿真结果上无法验证建立好的风速模型准确性。需要在Simulink 中搭建一个简单的风力电力系统网络,验证风速模型的准确性。依旧以吉林省某3类风场为基准,以定值风速校准风力机参数,发电机组额定有功出力为1.5 MW。图3为电力系统配置接线图。

分别将3种条件下的风速接入电力系统,分别进行100s的仿真。得到的运行情况见图4、图5、图6,坐标轴由上到下依次为有功出力、转速和桨距角。其中图4为大风情况仿真结果;图5为小风情况仿真结果;图6为无风情况仿真结果。

图3 Simulink中风力发电系统算例接线图

图4 大风情况仿真结果

图5 小风情况仿真结果

从图4中可以看出,绝大多数时间有功出力保持在95%以上。当风速上升时,发电机转速加快,风机将收桨减小接受的风能,降低转速防止“飞车”,同时保证出力一定;当风速下降时,叶片需要展开,伴随这个变桨时间,有功出力需要一个重新爬升的过程;在图5中,因为没有限电等其他因素的干扰,风机保持全额接收风能,转速的变化基本和有功出力的变化保持一致;在图6中,基本风速很低,风机仅在出现阵风和渐变风的时候向外提供有功出力,其余时间保持无出力运行状态。3种典型条件下的仿真结果与实际风机的运行情况基本吻合,证明组合风速模型可以很好地描述实际风速的特点。

4 结论

图6 无风情况仿真结果

本文使用MATLAB/Simulink 建立了一种4分量的组合风速数学模型,模拟风电场实际运行的3种典型风况,将其应用于电力系统仿真,仿真结果与实际风机运行情况基本吻合。4分量组合风速模型可以很好地描述短时间内的风速变化,并且在保证良好运算速度的同时仍可以保证很好针对性和可塑性;但其缺点也是明显的,就是无法应用于较长时间的风速仿真,当仿真时间较长时计算量会上升导致运算速度降低。该模型可以短时间内验证风能的渐变性、突变、随机性对所接入电力系统的影响,为风力发电系统的仿真实验提供了良好的保障。

[1]吴学光,张学成.异步风力发电系统动态稳定性分析的数学模型及应用[J].电网技术,1998,22(6):68-72.

[2]王纯琦,吐尔逊,晁勤.基于Matlab的含风电电网建模与仿真[J].可再生能源,2006,(5):61-64.

[3]Nichita C,Luca D,Dakyo B,et al.Large band simulation of the wind speed for real time wind turbine simulators[J].Energy Conversion,IEEE Transactions on,2002,17(4):523-529.

[4]李东东,陈陈.风力发电系统动态仿真的风速模型[J].中国电机工程学报,2006,25(21):41-44.

[5]向恺.基于MATLAB 的风力发电系统仿真研究[D].华北电力大学,2007.

[6]曹娜,赵海翔,任普春,等.风电场动态分析中风速模型的建立及应用[J].中国电机工程学报,2008,27(36):68-72.

[7]定宇,阳泉.基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用[M].清华大学出版社,2002.

[8]张学敏,倪虹霞.MATLAB基础及应用[M].中国电力出版社,2009.

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