无储能风电微网系统的下垂控制策略

芦思晨 潘再平



无储能风电微网系统的下垂控制策略

芦思晨 潘再平

（浙江大学电气工程学院 杭州 310027）

包含分布式风力发电系统的微网孤岛运行时，常采用下垂控制策略。由于风能的随机性，微网中风力发电单元发电功率与下垂控制输出功率不等，需要利用储能装置来均衡功率，维持直流电压恒定。对此，提出了一种改进下垂控制策略。通过检测直流电压，动态平移下垂特性曲线，改变下垂控制平衡工作点，调节下垂控制输出功率，以促进功率均衡，减小直流侧储能装置容量。仿真及实验结果验证了改进下垂控制策略的有效性。

分布式风力发电 下垂控制 储能装置 微网

0 引言

随着环境污染的日益严重和化石燃料的逐渐枯竭，新能源以其无污染、可持续的优点受到了各国的重视，成为新的研究热点[1-4]。未来新能源将越来越多地以分布式发电单元的形式组成微网，为负荷供电[5-8]。微网有两种运行模式[9]：正常运行时，与大电网互联，实现并网运行；大电网故障时，微网能够孤岛运行，独立为本地负荷供电，提升供电的可靠性和灵活性[10,11]。

微网孤岛运行时，为实现对等控制和“即插即用”，逆变器通常采用下垂控制。系统中，每个分布式发电单元根据下垂系数承担一定比例的负荷功率，参与微网电压和频率的调节。但风能是间歇性能源，有不确定性，在风能不足时，微网中的风力发电单元很难按原比例持续输出原计划功率。对于永磁直驱风力发电单元，将造成直流电压下降、逆变失败等问题；对于微网，这会造成微网电压和频率振荡，甚至崩溃[12]。因此，如何改进风力发电单元，使其最大限度地参与微网频率和电压支撑是亟待解决的问题。对此，文献[13]提出利用微网中的小型燃气轮机、燃料电池、储能装置等单元对风电单元功率波动进行补偿，但并没有说明风电单元的控制方法。文 献[14-16]提出在永磁直驱风力发电系统直流母线处加装蓄电池等储能装置来平衡功率的方法，在一定程度上解决了风电单元功率不稳定的问题，但加装大容量储能装置会提升硬件成本，降低系统可靠性。

在此研究基础上，本文结合永磁直驱风力发电单元运行特性及下垂控制的特点，提出一种改进的下垂控制策略。通过检测直流电压，动态平移下垂特性曲线，改变风电单元逆变器的输出功率，从而减弱发电功率与输出功率的不平衡性，保证了直流电压的稳定，有效减小了直流侧储能装置的容量。

1 永磁风力发电单元改进下垂控制策略

典型的双机微网结构如图1所示。其中，发电单元1为分布式永磁直驱风力发电单元；发电单元2为常规能源发电单元，为简化分析，以直流电压源代替。两个发电单元经过网侧变换器及LC滤波器后并联，共同为负载供电。线路阻抗分别为1、2。

图1 微网结构

风力发电单元中，机侧变换器将风力发电机发出的电能传输到直流侧，而网侧变换器则将直流侧电能输出供给负载。只有机侧、网侧变换器功率平衡，系统才能稳定运行。

微网孤岛运行时，风力发电单元网侧变换器采用下垂控制策略，其输出功率由负荷总功率及下垂系数决定；机侧变换器输出功率取决于风能[17]。由于风能的不确定性，机侧逆变器提供的功率与网侧逆变器输出的功率不等，直流侧需要安装储能装置来平衡功率，保持直流电压稳定。储能装置的存在会增加系统成本，降低系统效率。因此，对现有算法进行改进，尽量减少储能装置的容量就显得尤为重要。

为了减少直流母线储能装置的容量，可以改进现有下垂控制方法，根据功率不平衡引起的直流电压变化，动态平移网侧变换器下垂特性曲线，调节网侧变换器输出功率，从而使两个变换器之间功率达到平衡。为了实现有功功率下垂特性曲线的平移，需要在传统下垂特性公式中添加变量dc，即

式中，为实际角频率；N为额定角频率；k为有功功率下垂系数；为逆变器输出功率。变量dc由直流电压控制模块计算得到。直流电压控制模块框图如图2所示。

图2 直流电压控制模块框图

直流电压控制模块由比例和积分环节组成，这两部分的输入由控制变量1、2决定。其中1采用开关控制，其计算式为

式中，为功率平衡时直流电压波动最大值。当直流电压偏差小于时，功率平衡，比例环节输入为0，以防止下垂特性曲线误动作；当直流电压偏差大于时，功率不平衡程度小，比例环节发挥作用，允许直流电压有偏差，控制下垂特性曲线小幅平移，以调节输出功率，保持功率平衡，同时防止瞬时功率不平衡造成的积分误累积。若直流母线上并联多个发电单元，还可以组成直流微网，采用dc下垂控制，合理分配发电功率[18]。

变量2采用滞环控制，其计算式为

式中，为直流电压偏差极限值。当直流电压偏差大于时，功率严重不平衡，比例积分环节同时发挥作用，此时直流电压控制模块相当于PI调节器，大幅平移下垂特性曲线，调节功率平衡，促使直流电压恢复至参考值。当直流电压偏差小于时，比例积分环节输入变为0，输出不变，下垂特性曲线平移至新的位置。

比例环节长时间发挥作用，相当于细调；积分环节仅在功率严重不平衡时发挥作用，作用时间短，相当于粗调。二者结合，能够保持功率平衡，维持直流电压在合理范围内，同时保证网侧变换器下垂控制特性，最大限度参与微网频率调节。

2 改进下垂控制的小信号稳定性

为探究采用改进下垂控制策略微网系统的稳定性，以图1所示含有两个分布式发电单元的微网为例，对其进行小信号分析。系统中发电单元1为风力发电单元，采用第1节所述改进下垂控制系统，直流侧无储能装置；发电单元2采用传统下垂控制。对图1所示微网系统进行简化，得到如图3所示的微网简化模型。

图3 微网简化模型

由图3可知

令U=di+jqi，I=di+jqi（=1,2）可得

式中，=[d1q1d2q2]；=[d1q1d2q2]；是由线路及负载阻抗组成的常系数矩阵。结合式（5）及功率计算式

可得两个逆变器输出功率小信号为

式中，Δ=[Δ1Δ1Δ2Δ2]；Δ=[Δd1Δq1Δd2Δq2]；为系数矩阵，其第行列元素为h。

分析直流电压控制模块可知，其积分环节仅在功率不平衡度非常大时引入，作用时间很短，在进行小信号分析时，可以只考虑直流电压控制模块中的比例环节，不考虑积分环节。以逆变器1输出电压矢量为公共坐标d轴，可得逆变器1下垂控制小信号为

考虑实际功率经低通滤波后才参与计算，低通滤波器截止频率为c，可得

式中，D1、D1分别为滤波前、后的有功功率；D1、D1分别为滤波前、后的无功功率。

将式（9）代入式（8），可得

设机侧变换器及储能装置输出直流电流为in，网侧变换器直流电流为out，直流侧电容为，如图1所示，则

其小信号模型为

稳态时，可认为in=out；另外，风力发电机机械惯性很大，其时间常数远大于网侧逆变器时间常数，瞬态各电流电压分量变化很慢。因此，在分析小信号稳定性时，可以认为发电机发电功率不变，即Din=0。于是式（12）可简化为

将式（7）、式（13）代入式（10）可得到逆变器1小信号模型。

对于逆变器2，设其输出相电压幅值为2，电压矢量与公共坐标d轴夹角为2，则

由式（14）可得逆变器2的小信号模型为

式中

逆变器2下垂特性小信号为

联立式（7）、式（15）和式（16）可得逆变器2小信号模型。

综合以上结果，得到系统小信号模型为

式中，Δ=[Δ1Δd1Δ2Δd2Δq2Δdc]；为状态矩阵，即

表1列出了图1所示微网模型具体参数，将相关参数代入状态矩阵，可以计算得到系统特征值，见表2。

表1 系统参数

Tab.1 System parameters

表2 系统状态矩阵特征值

Tab.2 Eigenvalues of state matrix

由表2可知，特征值实部均为负值，系统稳定。主导极点是一对共轭极点，系统动态过程会出现周期约为0.36s的振荡，但其实部较大，衰减很快，虚部小，频率低，周期长，不会破坏系统的稳定性。

3 仿真和实验

为了检验改进下垂控制方法在风能、负荷功率发生变化时的控制效果，本文针对风能扰动和负荷扰动两种情况，对图1所示的微网进行建模仿真及实验分析。系统参数见表1。其中永磁直驱风力发电机采用d=0控制，动态调节q即可改变发电功率；网侧变换器1采用本文所述改进下垂控制策略，直流侧无储能装置，直流电压有波动；发电单元2直流侧为稳压电源，直流电压恒定，网侧变换器2采用传统下垂控制方法。

图4为风能减小时两个发电单元输出功率波形及发电单元1直流电压波形。0.1s时发电单元开始工作，总负载750W、250var。发电单元1输出有功功率为单元2的两倍，输出无功功率与单元2相同。1s时风能突然下降，直流电压下降，但并未超过极限值。改进下垂控制策略中比例模块发挥作用，向下平移下垂特性曲线，促使发电单元1输出功率减小，负荷所需功率由发电单元2补偿。3s时风能再次减小，直流电压下降超过极限值，比例积分模块共同作用，使发电单元1输出功率再次减小。同时直流电压回升，待其稳定至额定值250V附近后，比例积分模块退出调节，系统达到新的工作平衡点。风能不断变化，则重复上述调节过程，从而保证直流电压在合理范围内，同时不破坏网侧变化器的下垂控制特性。风能增大时调节过程类似，不再详述。图5为风能扰动时的实验波形，风能减小量实验值与仿真值略有不同，功率波形稍有差异。

图4 风能扰动仿真波形

图5 风能扰动实验波形

图6为负载扰动时两个发电单元输出功率波形及发电单元1直流电压波形。整个过程中风能保持不变。1s时突然减小125W负载，3s时负载再次减小125W。在改进下垂控制策略的作用下，发电单元1直流电压先上升，然后又回落至额定值，系统达到新平衡工作点。发电单元1输出功率始终保持不变，发电单元2输出功率随负载减小而减小。负载不断变化，则重复上述过程。但要注意负载总功率应大于风力发电单元发电功率，以避免出现发电功率为负的情况。图7为负载扰动时的实验波形，实验参数与仿真参数相同，实验结果与仿真结果基本一致。

图6 负载扰动仿真波形

图7 负载扰动实验波形

图8为在1s负载减小时风力发电单元网侧变换器A相电流。观察电流波形可知，负载减小时，风力发电单元电流瞬间减小，随后振荡增加，最终恢复至负载减小之前的初值。振荡周期约为0.36s，衰减很快，与小信号分析结果相符。图9为负载扰动时风力发电单元实验波形。实验中电流波动更明显，周期约为0.36s，与仿真结果一致。

图8 负载扰动时风力发电单元仿真电流波形

图9 负载扰动时风力发电单元实验电流波形

综合以上实验结果可以得到结论：在永磁直驱风力发电单元直流侧无储能装置时，本文所述改进下垂控制策略能够在风能变化、负载扰动等情况下，动态平移下垂特性曲线，调节输出功率，以维持功率平衡，保证直流电压稳定在规定范围内。

4 结论

针对微网中永磁直驱风力发电单元发电功率随风能变化、下垂控制所需功率不等的问题，提出了一种改进下垂控制策略，并对其进行了小信号建模稳定性分析、仿真及实验验证。仿真分析及实验结果表明，在永磁直驱风力发电单元直流侧无储能装置的情况下，无论是风能扰动还是负载变换，该控制策略都能维持功率平衡及直流电压稳定，控制效果良好，有效减小了储能装置容量。

参考文献

[1] 吕志鹏, 罗安, 蒋雯倩, 等. 多逆变器环境微网换流控制新方法[J]. 电工技术学报, 2012, 27(1): 40-47.

Lü Zhipeng, Luo An, Jiang Wenqian, et al. New circulation control method for micro-grid with multi- inverter micro-sources[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2012, 27(1): 40-47.

[2] 王成山, 李鹏. 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战[J]. 电力系统自动化, 2010, 34(2): 10-16.

Wang Chengshan, Li Peng. Development and challenges of distributed generation, the micro-grid and smart distribution system[J]. Automation of Elec- tric Power Systems, 2010, 34(2): 10-16.

[3] 张庆海, 彭楚武, 陈燕东, 等. 一种微电网多逆变器并联运行控制策略[J]. 中国电机工程学报, 2012, 32(25): 126-132.

Zhang Qinghai, Peng Chuwu, Chen Yandong, et al. A control strategy for parallel operation of multi- inverters in microgrid[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(25): 126-132.

[4] Guerrero J M, Hang Lijun, Unceda J, et al. Control of distributed uninterruptible power supply system[J]. IEEE Transactions on Industrial Applications, 2008, 55(8): 2845-2858.

[5] 王成山, 武震, 李鹏. 微电网关键技术研究[J]. 电工技术学报, 2014, 29(2): 1-12.

Wang Chengshan, Wu Zhen, Li Peng. Research on key technologies of microgrid[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(2): 1-12.

[6] Liu Haoming, Chen Yi, Li Shanshan. Improved droop control of isolated microgrid with virtual impe- dance[C]//IEEE Power and Energy Society General Meeting, Vancouver, 2013: 1-5.

[7] 王成山, 肖朝霞, 王守相. 微网中分布式电源逆变器的多环反馈控制策略[J]. 电工技术学报, 2009, 24(2): 100-107.

Wang Chengshan, Xiao Zhaoxia, Wang Shouxiang. Multiple feedback loop control scheme for inverters of the micro source in microgrids[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(2): 100- 107.

[8] 黄杏, 金新民. 微网用分布式电源变流器下垂特性控制策略[J]. 电工技术学报, 2012, 27(8): 93-100.

Huang Xing, Jin Xinmin. A voltage and frequency droop control method for microsources[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2012, 27(8): 93-100.

[9] 邱麟, 许烈, 郑泽东, 等. 微电网运行模式平滑切换的控制策略[J]. 电工技术学报, 2014, 29(2): 171-176.

Qiu Lin, Xu Lie, Zheng Zedong, et al. Control method of microgrid seamless switching[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(2): 171-176.

[10] Jia Yaoqin, Liu Dingkun, Pan Shengkui. Improved droop control of parallel inverter system in standalone microgrid[C]//International Conference on Power Electronics-ECCE Asia, Shilla Jeju, Korea, 2011: 1506-1513.

[11] 郭思琪, 袁越, 张新松, 等. 多时间尺度协调控制的独立微网能量管理策略[J]. 电工技术学报, 2014, 29(2): 122-129.

Guo Siqi, Yuan Yue, Zhang Xinsong, et al. Energy management strategy of isolated microgrid based on multi-time scale coordinated control[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(2): 122- 129.

[12] 邓卫, 唐西胜, 裴玮, 等. 含风电微型电网电压稳定性分析及控制技术[J]. 电工技术学报, 2012, 27(1): 56-62.

Deng Wei, Tang Xisheng, Pei Wei, et al. Voltage stability and control technologies of micro-grid with wind power[J]. Transactions of China Electro- technical Society, 2012, 27(1): 56-62.

[13] 王帅, 李鹏, 崔红芬. 风电以微网形式并入智能电网的研究[J]. 电气技术, 2010, 11(8): 38-42.

Wang Shuai, Li Peng, Cui Hongfen. Research of integrating wind turbine generator into smart grid by the form of microgrid[J]. Electrical Engineering, 2010, 11(8): 38-42.

[14] 张坤, 毛承雄, 陆继明, 等. 基于储能的直驱风力发电系统的功率控制[J]. 电工技术学报, 2011, 26(7): 7-17.

Zhang Kun, Mao Chengxiong, Lu Jiming, et al. Power control strategy of directly driven wind turbine with energy storage system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2011, 26(7): 7-17.

[15] 王文亮, 葛宝明, 毕大强. 储能型直驱永磁同步风力发电系统[J]. 电力系统保护与控制, 2010, 38(14): 43-48.

Wang Wenliang, Ge Baoming, Bi Daqiang. Energy storage based direct-drive permanent magnet synchronous wind power control system[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(14): 43-48.

[16] Lee C T, Chu C C, Cheng P T. A new droop control method for the autonomous operation of distributed energy resource interface converters[C]//Energy Con- version Congress and Exposition (ECCE), Atlanta, 2010: 1980-1993.

[17] 赵仁德, 王永军, 张加胜. 直驱式永磁同步风力发电系统最大功率追踪控制[J]. 中国电机工程学报, 2009, 29(27): 106-111.

Zhao Rende, Wang Yongjun, Zhang Jiasheng. Maximum power point tracking control of the wind energy generation system with direct-driven permanent magnet synchronous generators[J]. Proceedings of the CSEE, 2009, 29(27): 106-111.

[18] Luo F, Lai Y M, Loo K H, et al. A generalized droop control scheme for decentralized control of inverter interfaced microgrids[C]//IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Beijing, 2013: 1320-1323.

Droop Control Strategy of Wind Power Microgrid System without Energy Storage Device

（College of Electrical Engineering Zhejiang University Hangzhou 310027 China）

Droop control is used when microgrid including distributed wind power generation system operates in island mode. Duo to the intermittency of wind energy, output power of the inverter with droop control in microgrid is not equal to the generation power. So energy storage devices such as the battery are needed to balance the power and keep the DC bus voltage constant. An improved droop control strategy is proposed to reduce the capacity of the energy storage device. A series of steps are carried out to adjust the output power and match the generation power, including the measurement of DC bus voltage, translation of the droop control characteristic curve and change of droop control operating point. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the improved droop control strategy.

Distributed wind power generation, droop control, energy storage device, microgrid

TM46

芦思晨 男，1989年生，硕士研究生，研究方向为微网下垂控制策略。

E-mail: lsc0702@zju.edu.cn

潘再平 男，1957年生，教授，研究方向为电机及其控制技术、风力发电技术。

E-mail: panzaiping@zju.edu.cn（通信作者）

2014-09-16 改稿日期 2014-10-08

国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2011AA050204）。