基于混合储能的风电场一次调频控制

孙鹏，蔡勇，万黎，舒欣，吉小鹏，黄磊（.国网湖北省电力公司，湖北武汉　40077；.南京四方亿能电力自动化有限公司，江苏南京　；.河海大学能源与电气学院，江苏南京　00）



基于混合储能的风电场一次调频控制

孙鹏1，蔡勇1，万黎1，舒欣1，吉小鹏2，黄磊3
（1.国网湖北省电力公司，湖北武汉430077；2.南京四方亿能电力自动化有限公司，江苏南京211111；3.河海大学能源与电气学院，江苏南京211100）

摘要：基于机组侧的混合储能装置，提出了风电机组参与电力系统一次调频的方法。针对DFIG风电机组，研究了网侧换流器的附加功率控制方法，并设计了混合储能系统的控制器，可实现混合储能系统对风功率波动的平衡及提供一次调频的功率。针对电网频率变化进行了仿真分析，验证了该控制方法的有效性。

关键词：混合储能；DFIG；风电场；一次调频

Project Supported by the National Nature Science Foundation （51377046）；the National Basic Research Programof China（973program）（2013CB228204）.

随着风力发电技术的快速发展，风电已大规模并网运行[1-2]。大量风电电源接入电网，将增加电力系统频率调节的难度，主要表现在2个方面：首先，由于风电场输出功率具有一定的波动性，当接入的风电场容量达到一定比例后，风电场的功率波动将会给电力系统的频率稳定带来不利影响[3]。若风功率波动较大致使电网频率产生较大波动，虽然此时电力系统可以通过（automatic generation contorl，AGC）调用机组备用实现频率调节，然而，这种调频方式将要求系统有更多的备用容量，即一部分用来常规调频，另一部分用来平衡风功率波动造成的频率变化，这显然是不利的。其次，对于目前流行的DFIG风电机组，其转子通过换流器与电网连接，造成转子转速与系统频率之间没有耦合，无法给系统提供惯量[4]，从而无法像常规火电机组一样，直接参与系统的调频。此外，大规模变速风力发电接入将降低传统发电机组的运行比例，从而降低系统的总惯量和频率控制能力，这也意味着由于功率不平衡所造成的系统频率偏移将更大。所以，随着风电容量所占系统装机容量的比例日益增大，必须考虑风电在电网中的功率平衡问题，减小电力系统调频负担。

储能作为一种可调度资源，是解决风电波动性和随机性对系统的影响的一种途径[5]。目前，有关风电场的储能技术研究主要集中在如何采用单一类型的储能装置进行风电场输出平滑控制，而针对混合储能的研究还很少。研究表明，超级电容和蓄电池是2种发展相对成熟的储能方式。超级电容功率密度高，能量密度低，使用寿命长，充放电时间为数毫秒到数十秒，蓄电池正好相反[6-7]。由于自身的缺陷，单一储能并不能充分发挥其应有的作用。因此，当前的研究提出采用混合储能替代单一储能的方式。这样，既弥补了单一储能方式带来的不足，又可大幅度提高储能系统的功率、能量控制能力。

在风电场配置储能系统，通过风电场与储能系统的相互配合，能有效地平衡风电功率波动，使风电场注入到电网的功率根据指令值稳定输出，满足电力系统的运行要求。由于储能系统能够提供短时的调节能力，因而将电网频率信号引入相应控制系统，在实现功率平衡的基础上，还可以响应电网频率变化，使风电机组参与一次调频。

本文研究了基于混合储能系统的风电机组附加一次调频控制方法。以常见的DIFG机组为例，研究了附加一次调频下的机组及混合储能系统的控制方法，在抑制风电场输出功率波动的前提下，使风电场具有类似常规火电机组或水电机组参与电网一次调频的能力。

1系统配置与系统模型

1.1系统配置

目前，能够在风力发电系统中应用的储能技术主要包括抽水蓄能、超导储能、飞轮储能、超级电容储能和电池类储能[8]。相对于单一的储能，多个储能装置相互配合能够取长补短，将单个储能的缺点最小化，而把优势最大化。电池储能技术具备最高的能量密度，功率密度却很低。超级电容器储能技术具备最高的功率密度，但是能量密度却也很低，而超导储能和飞轮储能不论是功率密度还是能量密度都处于中间水平，没有任何一种储能技术同时具备高的功率和能量密度，单一的储能系统难以满足要求。因此，利用2种或多种储能系统组成混合储能系统，是满足风力发电系统要求的有效途径。从理论上分析，超级电容和蓄电池构成混合储能系统能够实现两者的优势互补，同时具有很高的高能量密度和高功率密度、响应时间短的优点。

在风电场中，储能系统通过双向DC/DC变换器与风电场连接，可以装设在3个地点，机组侧的直流母线上、风电机组的输出母线和风电场的并网出口母线。混合储能系统可以集中配置，也可以分布配置。本文采用单台风电机组侧配置混合储能系统，如图1所示。

图1混合储能配置Fig. 1 Configuration of the hybrid energy storage system

该方案中，以单台机组为目标，配备储能系统，储能系统的容量要求较低，易于实现，也便于将储能系统和风电机组物理上和电气上嵌入设计，便于集成。同时，不必每台机组都要配置储能系统，根据实际情况需要，对有需要的机组配置即可，设计较为灵活。

1.2系统模型

电力系统调度中心根据精度较高的超短期风速预测和负荷预测，实时更新风电场出力计划，每隔一段时间向风电场发送一次实时调度指令。风电场控制层接到指令后再按照风电场最大风能跟踪控制发电原则，下达风力发电系统在该时段的出力计划，从而得到储能系统在该时段的出力。

图2中Pwind*为预测风电场输出风功率；Pref为调度中心下发的实时调度指令；SOCref为储能系统在下一时段末的预计荷电状态；SOC为储能系统当前荷电状态，P1，P2，…，Pn为各储能单元需吸收或释放的功率；SOC1，SOC2，…，SOCn为各储能单元的当前荷电状态；P_1，P_2，…，P_n为当储能装置剩余容量不足以使各风电机组单元按最大风能捕获输出功率时，场级控制器指定各机组单元输出的功率。风电场场级控制器根据Pref、Pwind*以及SOC，经过计算可得到再经过一个时段后的SOCref，场级控制器在将此值回馈给调度中心的同时，也将其下发给储能控制单元，储能控制单元通过SOC和SOCref可计算出储能系统的出力Ps，并将Ps分解为各储能单元的出力P1，P2，…，Pn。

风电场中有数十台甚至上百台风机，为了便于分析和仿真，将风电场中风电机组作简化处理，忽略风电机组所在区域风速差异，假定全部风电机组处于理想情况下，工作条件完全一致。因而，可以将全部风电机机组有功输出等效为单台机组有功输出：

式中：PW为等效后风电场输出有功功率；PWi为单台风机输出有功功率；i为第i台风电机组，i=1，2，3，…。

同样，风电场内同类储能也可以等效为单个储能装置，即：

式中：PSC和PB分别为等效后超级电容和蓄电池输出有功功率；j为第j台风电机组，j=1，2，3，…。

超级电容有非线性模型和线性模型。一阶线性RC模型是最简单也是工程应用最多的等效模型如图3所示，其由理想电容器C、等效串联电阻Res和等效并联电阻Rep构成。等效串联电阻Res为超级电容器的总串联内阻，值比较小，模拟充放电过程中由电容材料和电解液等引起的能量损耗，等效并联电阻Rep值比较大，模拟超级电容器的漏电情况。

本文采用超级电容器的一阶线性RC模型，由于本文所研究的混合储能结构中超级电容器始终处于快速的充放电转换状态下，而等效并联电阻Rep反映的是超级电容器较长时间内的静态变化，在本文研究过程中没有体现。因此，可以忽略，从而等效模型可以进一步简化为只有理想电容器与等效串联电阻的串联，其结构如图4所示。

实际的理想电容值和等效串联电阻的阻值决定于超级电容器端电压、充电电流以及温度等因素，但在电容的工作区域内，固定值电容和等效串联电阻可以准确地模拟真实的超级电容，所以本文研究中认为二者在工作范围内为定值，保持不变。从而当超级电容的端电压从U1变化到U2时，其释放或者吸收的能量可用式（1）表示：

由于单体超级电容的电压较低，在实际应用时，为了满足储能系统的容量要求，超级电容采取多个电容串并联形成超级电容阵列使用，假设串联个数为ns、并联个数为np，则等效内阻Rs和等效电容Cs可以分别表示为：

蓄电池作为储能元件，在电力系统已经有了比较广泛的应用，其等效模型较多，有内阻模型，铅酸原理模型和神经网络模型等。但究其建模方法，基本上都采用2种方式。一种是用电池通用交流阻抗等效电路及其简化电路来建立模型；另一种是从充放电过程的损耗角度出发来建立电池的等效模型。前者，建模过程比较简单，易于搭建模型，但该方法建立的模型无法反应充放电过程中参数的动态特性；后者

图2含储能风电场调度模型Fig. 2 Dispatching model containing the wind farm with the HESS configured

图3一阶线性RC模型Fig. 3 One order linear RC model

图4简化后一阶线性RC模型Fig. 4 Simplified one order linear RC model

模型相对精确，但是建模过程比较复杂。常用的内阻模型如图5所示。

图5蓄电池内阻模型Fig. 5 Resistance model of the battery

内阻模型包括一个理想等效直流电压源E和等效内阻R，假定电池可以提供无限的能量，不考虑电池荷电状态（state of charge，SOC）对蓄电池电动势的影响。

2系统功率控制

2.1储能出力及其控制

由于超级电容功率密度大，能量密度低，考虑将超级电容作为功率平滑和提供一次调频功率的首要响应设备。超级电容的充放电控制主要是调节其电流isc，其控制系统包括功率外环和电流内环，吸收（释放）功率的期望值Psc_ref与电压实际值Usc相除后得到期望的电流值isc_ref，其与超级电容电流实际值isc比较所得差值经过PI环节获得控制信号，驱动变换器Chopper-SC开关动作。双向DC/DC变换器的控制框图如图6所示。

图6超级电容侧变换器控制框图Fig. 6 Controller block on the super capacitor side

蓄电池作为超级电容的备用储能，其根据超级电容的储能率k进行通断控制，k定义为当前存储能量Esc与最大存储能量Escmax的比值，即k=Esc×100%。

Escmax具体控制方法如图7和图8所示。

超级电容处于充电状态时，若k≥90%接通蓄电池，给蓄电池充电，此时K1=K2=1。返回时，k≤85%，断开蓄电池，蓄电池退出运行，此时K1=0，K2=1。

超级电容处于放电状态时，若k≤10%接通蓄电池，蓄电池给超级电容充电，同时提供风机所需功率，此时K1=K2=0。返回时，当k≥15%，断开蓄电池，蓄电池退出运行，此时K1=1，K2=0。蓄电池运行状态如图9所示。

图7蓄电池通断控制策略Fig. 7 Control strategy of the battery

图8蓄电池侧变换器控制框图Fig. 8 Controller block on the battery side

图9蓄电池运行状态示意图Fig. 9 Diagram of battery operation status

2.2系统有功功率控制

风电机组内部功率流向和参数方向如图10所示（直流变换器未画出）。其中：Pw为输入风机的功率，其随风速变化波动；PRSC为转子从换流器吸收的功率；PGSC为定子侧换流器功率；Ps为风机定子注入电网功率；Pg为整台风机输出功率，风机参与调频时，Pg=P′g+ΔPf；ΔPf为参与一次调频的功率。

GSC交流侧的有功功率为：

GSC直流侧有功功率为：

根据能量守恒：

所以有：

图10混合储能系统DFIG风机拓扑结构及内部功率流向Fig. 10 Topology and power flow of the DFIG unitwith the hybrid energy storage system

可见，对于GSC有功功率PGSC的控制可以转化为对直流侧电流Idc的控制，其控制框图如图11所示。

图11 GSC有功功率控制框图Fig. 11 Block diagram of control of GSC’s active power

将GSC有功功率转化为对直流侧电流的控制，直流侧电流实际值与参考值比较后得到ΔIdc，加上预估计量id0，可以得到d轴电流参考值idref。其中，id0为通过稳态逆模型得到的d轴电流预估量，其可以通过公式（11）计算得到。

下面推导PGSC_ref的计算方法。由图10可得：

从而可以得到换流器功率参考值的表达式为：

风电机组的能量管理如图12所示，电网控制根据发电计划给出功率输出指令，风电场场级控制器结合不同机组实际情况，分配给各个机组。其中，P*ref和Pg_ref分别为风电场和单台风机输出有功功率参考值，ΔPf为单台风机参与一次调频所需功率差额，f和fref分别为频率实际值和参考值，K为调差系数。

2.3系统无功功率控制

通过无功功率控制可获得q轴电流参考值iqref，其控制框图如图13所示。其中，QGSC和QGSC_ref分别为换流器的无功功率实际值和参考值。主要考虑有功功率变化，所以设定QGSC_ref为0。

图12风机有功功率控制框图Fig. 12 Block diagram of control of unit’s active power

图13 GSC无功功率控制框图Fig. 13 Block diagram of control of GSC’s reactive power

3仿真分析

基于Matlab/Simulink仿真平台，搭建了如图14所示的仿真模型，验证了混合储能及其控制策略的有效性。仿真参数如下:系统容量PSys.=20 MW；注入系统的功率参考值Pg_ref=20 MW；负荷参考值PL_ref= 40 MW；蓄电池功率PB=1 MW，容量为100 MW·h；超级电容功率Pc=10 MW，容量为1 MW·h；系统的频率调节效应系数Ks=30 MW/Hz、Kw=20 MW/Hz。

图14仿真系统模型Fig. 14 Simulation model of the whole system

如图15所示，负荷自50 s开始，由40 MW缓慢增至72 MW。在此情况下，系统频率在不同储能配置情况下的变化如图17和图19所示。

图15负荷增长趋势图Fig. 15 Diagram of the gradual augment of the load

图16风电功率变化Fig. 16 Variation of the wind power

图17无储能时系统频率变化Fig. 17 Frequency variation without the HESS

图18配置混合储能时风电场注入系统的功率Fig. 18 DFIG’s power injected into the system with the HESS configured

图19机组测配置混合储能时系统频率变化Fig. 19 Frequency variation with the HESSconfigured on the unit’s side

由图15和图17可以看出，无储能时，由于不考虑火电厂二次调频，系统的频率随着负荷的增长而跌落。图18是机组侧配置储能后，风电机组注入系统的功率，可以看到，在大约200 s后，风电机组注入系统功率呈上升趋势，这是由于负荷在增长，系统需要更多的功率支持，混合储能系统将为系统提供更多的功率；锯齿状的变化轨迹是由蓄电池的通断控制策略造成的，代表着电容器的充放电，同时还可以看到，随着时间的增加，这种锯齿状变化的频率会增大，这是由于，随着负荷的增长，混合储能系统的功率水平也随之抬升，致使电容器的充放电周期不断减小。相应的系统频率变化如图19所示，可以看到无储能时系统频率短时跌到49.6 Hz左右，而配置混合储能系统后，系统的频率能够短时保持在49.9 Hz附近。

4　结语

本文采用机组侧配置混合储能的系统作为研究对象，研究了附加一次调频下的机组和混合储能系统的控制方法。在仿真平台上搭建了简化仿真模型，仿真结果表明，本文所采用的控制策略有效，利用超级电容和蓄电池的优势互补，在机组侧配置混合储能系统，能够使DFIG风机响应电网频率波动，参与电力系统短期频率控制，具有类似常规火电机组或水电机组的参与电网的一次调频的能力。然而，由于一方面难以获得实际系统数据，且设计的仿真系统较简单；另一方面，本文采用了比较理想化的假设，即电容功率不受限，电池能量不受限，因此，实际的风电场对系统频率的影响有待进一步探讨。

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孙鹏（1973—），男，硕士，高级工程师，研究方向电力系统自动化。

（编辑董小兵）

Wind Farms’Primary Frequency Regulation Control Based on the Hybrid Energy Storage System

SUN Peng1，CAI Yong1，WAN Li1，SHU Xin1，JI Xiaopeng2，HUANG Lei3
（1. State Grid Hubei Electric Power Company，Wuhan 430077，Hubei，China；2. Nanjing Sifang E-Power Automation Co.，Ltd.，Nanjing 211111，Jiangsu，China；3. College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University，Nanjing 211100，Jiangsu，China）

ABSTRACT：Based on the hybrid energy storage system （HESS）configured of the generator units，a methodology is proposed in this paper for wind farm’s frequency regulation. Focusing on DFIG units，this paper proposes an analysis on the approach to the power control of the grid side converter，and designs a controller of the HESS. The HESS is able to smooth the power of the wind farm and provide power for the primary frequency regulation. Simulations on fluctuations of both wind power and the grid frequency are studied. The effectiveness of the control methods proposed in the paper is verified.

KEY WORDS：hybrid energy storage system；DFIG；wind farm；primary frequency regulation

作者简介：

收稿日期：2015-09-02。

基金项目：国家自然科学基金项目（51377046）；国家重点基础研究发展计划（973计划）（2013CB228204）。

文章编号：1674- 3814（2016）02- 0133- 07

中图分类号：TM761

文献标志码：A