基于前端调速式风电机组的风电场无功分层控制策略*

燕 尧，董海鹰

(兰州交通大学，甘肃兰州 730070)

0 引言

随着风力发电在国家能源战略和国民经济中重要地位的快速提升，风力发电对电力系统的影响也越来越大［1－4］。风电场一般建在偏远地区，位于电网末端，由于不同的网络结构及其网架结构的相对薄弱，且电网中存在各种故障和谐波，因而风电场接入区域电网将给电力系统安全、稳定运行带来重大的影响，其中无功电压问题成为最主要的问题。国内外对这方面也做了一定的研究，利用并联电容器组的无功发生能力来补偿风电场内各风电机组的无功需求［5－9］。文献［6］提出了一种新的电压无功分层控制策略对变速恒频风电机组构成的风电场进行无功控制。文献［7］针对异步机风电场暂态电压稳定性问题，提出了利用桨距角控制方法并结合静止无功补偿器来改善其稳定性。文献［8］提出了一种利用风电场内各DFIG的无功发生能力并结合考虑风电场内拓扑结构进行电压无功分层控制的策略。文献［9］利用Nyquist曲线设计了一种比例积分控制器，对由变速恒频风电机组组成的风电场进行无功控制。

以上文献都是针对由变速恒频风电机组组成的风电场进行的无功电压控制，着重从机组和风电场内部研究无功电压控制问题。随着风力发电技术的发展，风电场无功电压控制越来越重要，相对于后端稳频式风电机组，前端调速式风电机组以液力变距调速驱动，取代目前大量使用的变频馈电模式，能使得风电机组与电网直接耦合并网。前端调速式风电机组具有较强的动态无功调节能力，因此，前端调速式风电机组组成风电场无功电压控制研究具有重要意义。

针对前端调速式风电机组组成的风电场，提出了一种利用风电机组自身无功能力与静止同步补偿器无功出力相结合的分层式的风电场无功电压控制策略。该策略选择风电场的并网点作为风电场的无功控制点，首先根据风电场并网点电压偏差整定出整个风电场的无功需求量，然后将整个风电场的无功需求量根据每台前端调速式风电机组的运行情况分配给各台机组，以此实时调节风电场内各台风机的输出无功功率，最终实现前端调速式风电场的无功控制。

1 前端调速式风电机组基本结构

前端调速式风电机组由风轮、主齿轮箱、液力变矩齿轮箱 WinDrive和电励磁同步发电机组成［10］。主齿轮箱在传动系统中主要起增速作用。液力变矩齿轮箱WinDrive是德国Voith公司研制的兼变速和变矩功能于一体的动态调速齿轮箱，在传动链中处于主齿轮箱和发电机之间。发电机采用的是电励磁类型发电机。前端调速式风电机组结构图如图1所示。

图1 前端调速式风电机组结构图

电励磁同步发电机(EESG)的输出功率方程为:

式中:Pe、Qe分别为输出有功功率和无功功率;Eq、Xq分别为q轴感应电势和电抗;δ为转子角;Xd和Xd'分别为直轴电抗和直轴暂态电抗。

2 风电场无功控制

2．1 风电场无功控制整体结构

对于数十台具有动态无功调节能力的前端调速式风电机组构成的风电场，由于单台前端调速式风电机组容量相对较小，其无功调节能力无法满足整个风电场无功需求，因此，对于整个风电场的无功调节必然是多台前端调速式风电机组联合调节的结果，并考虑无功补偿装置的无功出力。

笔者所提出的无功控制整体思路为:在风电场并网点处，根据此处电压偏差整定出整个风电场的无功需求量，并将其分配给各台风机，通过各机组自身的动态无功调节作用来决定整个风电场的无功响应特性。因此前端调速式风电场无功电压控制过程可以分为两阶段层，第一阶段层为风电场无功需求量整定策略层，第二阶段层为风电场无功分配策略层。风电场无功需求量整定策略层通过并网点电压偏差整定计算出整个风电场所需无功量;风电机组无功分配策略层是将通过无功需求量整定策略层整定计算得到的整个风电场无功需求量按改进遗传算法优化分配方式分配给风电场内的各台风机，通过各台风机的联合无功调节以及无功补偿装置STATCOM的无功出力来改变整个风电场无功输出。前端调速式风电场无功电压控制整体策略图如图2所示。

图2 前端调速式风电场无功电压控制整体策略图

2．2 风电场无功电压控制点选取

一般选取风电场并网点作为风电场电压控制点，但是风电场大多数建立在偏远地区，针对地区电网复杂不同的网络结构，导致并网点到风电场的距离不同。一般情况下，对于某一风电场，一般是每台风机各由1台箱式升压变压器连接，在风电场变电站经汇流站升压变压器送入输电线路，网侧变电站经更高电压等级变压器再送入无穷大电网。在此过程中，一方面，把无功控制点选在汇流站变压器的高压侧，当风电场的短路容量较小时，此时风电场的无功调节作用不会太明显。另一方面，对远程电压进行控制时，可以利用如式(2)、(3)远端无功控制点实时电压计算公式进行控制计算。

式中:Pwfmea和Qwfmea分别为风电场低压侧母线实测输出有功和无功功率;VLVmea为风电场汇流站变压器低压侧实测母线电压;Ical为风电场汇流站变压器低压侧节点流过电流;Vreg为风电场远端控制点电压。

2．3 风电场无功整定策略

风电场无功整定策略层是计算出整个前端调速式风电场无功功率需求量的关键环节。采用带死区的抗饱和PI调节器进行无功整定调节［11－15］。风电场无功整定策略的控制结构图如图3所示。其中VREFPCC、VPCC分别为并网点电压标准值和并网点电压实际值，风电场无功整定要考虑并网点电压信号的传输延迟τd所带来的影响。死区主要是在无功控制点电压偏差很小时直接将差值强制为0，同时停止风电场无功需求量的计算。抗积分饱和PI控制模块直接决定着并网点控制电压偏差与风电场无功参考量的关系，PI参数的选取要考虑风电场接入地区电网时的无功电压具体情况整定得到。

图3 风电场无功整定控制结构图

2．4 风电场无功分配策略

风电场的无功分配策略层是将整定策略层整定得到的风电场无功需求量，通过建立以前端调速式风电场场内有功网损最小为目标的目标函数，按照改进遗传算法优化分配方式分配给风电场内的各台风机。

建立以前端调速式风电场场内有功网损最小为目标的目标函数:

式中:k为罚系数;ΔUi的取值如式(5);Uimax为节点电压的最大值，Uimin为节点电压的最小值。

约束条件:

(1)潮流约束

式中:PGi为电励磁同步发电机发出的有功功率;QGi为电励磁同步发电机发出的无功功率;QCi为无功补偿装置发出的无功功率;PLi为有功负荷;QLi为无功负荷;Pi为风电场节点i的有功功率;Qi为风电场节点i的无功功率;Ui为风电场节点i的电压;Uj为风电场j的电压;Gij为风电场节点i和j之间的电导;Bij为风电场节点i和j之间的电纳;θij为风电场节点i和j之间的相角差。

(2)电压约束

式中:Ui为节点i的电压;Uimax和Uimin分别为节点i的电最大电压和最小电压。

(3)无功约束

式中:QCimax和QCimin分别为无功补偿装置无功出力的上下限;QGimax和QGimin分别为风力发电机无功出力上下限。

3 仿真研究

以某前端调速式风电机组组成的风电场为例，利用Matlab/Simulink建立如图4所示的模型。该装机总容量为20 MW，共有10台2 MW的前端调速式风电机组，前端调速式风电机组的出口电压690 V，经3 MVA的箱式变压器升压至35 kV集电系统，经25 km电缆连接至风电场汇流站主变低压侧。汇流站主变压器为55 MVA的升压变，出口电压为110 kV，最后并入无穷大系统模拟为2 500 MVA，X0/X1=3。并装有一台STATCOM，在本文的仿真中不考虑有载调压器的无功调节能力。

图4 前端调速式风电场模型

文中忽略风电场的尾流效应，对每台前端调速式风电机组使用相同的风速变化，风速变化范围为7．5～11 m/s，风速曲线如图5所示。整个风电场在并网点采用控制策略前后仿真结果对比图如图6、7所示，静止同步补偿器(STATCOM)的无功出力及电压采用控制策略前后仿真结果对比图如图8所示，单台前端调速式风电机组在采用控制策略前后仿真结果对比图如图9所示，风电场的有功功率在采用控制策略前后仿真结果如图10所示。

图5 风速曲线

图6 采用控制策略前后风电场无功输出比较

图7 采用控制策略前后风电场控制点电压比较

图8 采用控制策略前后无功补偿装置无功出力比较

图9 采用控制策略前后单台机组发出无功功率比较

图10 风电场有功功率曲线

由图6可见，在采用优化分配控制的情况下，风电场的无功功率相应的增加。由图7可见，在未采用优化分配控制的情况下，风电场并网点的电压随风速的变化出现了波动，在采用优化分配控制的情况下，风电场并网点电压得到很好的控制，最后波动减小维持稳定。由图8可见，在采用优化分配控制后，由于前端调速式风电机组的无功调节能力的提升，STATCOM的无功出力相应的减少，反之亦然。由图9可见，在采用优化分配控制后，单台前端调速式风电机组的无功功率得到相应的提高。由图10可见，在采用控制策略前后并没有改变风电场有功功率的输出。当电压跌落较大时，经过整定层的无功功率的调节能力则相应的提高，对应的分配层的单台前端调速式风电机组的无功功率的调节能力也得到了提高，在此过程中，结合静止无功补偿器STATCOM的调节能力，更好的使并网点的电压得到控制。因此，此控制策略对并网点电压有一定的控制作用。

4 结语

通过以上算例仿真结果表明本文提出的针对前端调速式风电机组组成的风电场的无功电压控制策略的有效性，通过无功整定得到整个风电场的无功输出，将无功输出通过建立风电场内有功网损最小的目标函数并按照改进的遗传算法进行优化分配给各台风机，可充分发挥前端调速式风电机组的无功发生能力，充分提高了风电场的无功电压调节能力的灵活性。控制过程结合静止同步补偿器的无功调节，可以显著的提高控制电压水平，实现对控制点电压的精确控制。控制策略不仅最大限度地抑制控制点电压的波动对电网造成的影响，而且维持风电场在接入地区电网电压的稳定。对于故障情况下的分析及其更为具体的协调策略等有待进一步研究。

［1］ Driesen J，Belmans R．Distributed Generation:Challenges and Possible Solutions［J］．Proceedings of 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting，2006(6):18－22．

［2］ Hochheimer JP E．Wind Generation Integration＆ Operation－technical Challenges Issues［J］．Proceedings of2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting，2006(6):18－22．

［3］ Azmy AM，Erlich I．Impactof Distributed Generation on the Stability of Electrical Power System［J］．Proceedings of2005 IEEE Power Engineering Society General Meeting:vol 2，June12－16，2005，San Francisco，CA，USA:1056－1063．

［4］ Erlich I，Rensch K，Shewarega F．Impact of Large Wind Power Generation on Frequency Stability［J］．Proceedings of 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting，2006(6):18－22．

［5］ 孙 涛，王伟胜，戴慧珠，等．风力发电引起的电压波动和内变［J］．电网技术，2003，27(12):62－67．

［6］ 王松岩，朱凌志，陈 宁，等．基于分层原则的风电场无功控制策略［J］．电力系统自动化，2009，33(13):83－88．

［7］ 迟永宁，关宏亮，王伟胜．SVC与桨距角控制改善异步机风电场暂态电压稳定性［J］．电力系统自动化，2007，31(3):95－100．

［8］ 符 杨，陈 宁，黄玲玲．基于DFIG的大型风电场分层无功分配控制策略［J］．华东电力，2011，39(5):812－817．

［9］ Ko hee sang，Bruey S，Jatskevich J，et al．A PIControl of DFIG－based Wind Farm for Voltage Regulation at Remote Location［J］．Proceedings of 2007 IEEE Power engineering Society General Meeting，2007(6):24－28．

［10］ Pengfei Lu，Wang William．Principle，Structure and Application of Advanced Hydrodynamic Converted Variable Speed Planetary Gear for Industrial Drive and Wind Power Transmission［A］．In:Fluid Power and Mechatronics(FPM)，2011 International Conference on［C］:IEEE，2011．

［11］ Hee－Sang Ko，Gi－Gab Yoon，Nam－Ho Kyuang，Won－Pyo Hong．Modeling and Control of DFIG－based Variable－speed wind－turbine［J］．Electric Power Systems Research，2008(78):1841－1849．效的形态运算，使图像中有孤立的小点、毛刺，图像不够平滑，后续将对软件进行改进。

参考文献:

［1］ 梁 炜，申彦春，张银蒲，等．一种基于机器视觉的颜色识别算法的研究［J］．视频应用与工程，2011(23):129-131．

［2］ 蔡咏梅，郭文强，张琳琳．RGB空间平均颜色矢量法在颜色识别中的研究［J］．计算机应用与软件，2014(5):177-179．

［3］ 尹建军，王新忠，毛罕平．RGB与HSI颜色空间下番茄图像分割的对比研究［J］．农机化研究，2006(11):171-174．

［4］ 黄国祥．RGB颜色空间及其应用研究［D］．长沙:中南大学，2002．

［5］ Thomas Klinger．Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision［M］．America:Prentice Hall PTR，2003:1-4．

［6］ 阴国富．基于阈值法的图像分割技术［J］．现代电子技术，2003(23):107-108．

［7］ 谢志勇，张铁中．基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割算法［J］．中国农业大学学报，2006，11(1):84-86．