高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频策略

2018-08-09边晓燕李东东

电力系统自动化 2018年15期

边晓燕, 姜莹, 赵耀，李东东

(1. 上海电力学院电气工程学院, 上海市 200090; 2. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院, 浙江省杭州市 310014)

0 引言

随着风电发展水平的不断提高,微电网中可再生能源渗透率不断增加,对微电网调频问题的影响也越来越明显。双馈感应发电机(DFIG)作为风力发电机中的主流机型,其有功、无功解耦控制的特点,导致系统频率与转子转速解耦,风机无法响应系统频率变化。需求侧可控负荷过度参与调频则会影响微电网的供电可靠性。因此,亟须合理协调常规能源、可再生能源及需求侧共同参与微电网调频。

国内外关于风机参与电网调频的控制方法主要有3类:通过释放转子动能的虚拟惯量控制[1-5],可快速调节频率微小波动,但持续时间较短;通过风机减载留有一定备用容量的超速控制[6-7]和桨距角控制[8-9],虽响应速度较慢,但可长时间参与调频;多种控制方式组合[10-17]可以适应多种不同的运行模式。需求侧参与电网调频通常针对供电要求不高的可控负荷,如电热水器、电冰箱、空调等温控类负荷及电动汽车等充电类负荷[18-24],可提高电网频率稳定性。文献[25-26]利用温控和充电负荷来调节系统频率,响应系统频率变化的同时提高经济效益。网源共同参与调频效果往往会更加显著,文献[27]利用风火需求侧共同参与系统调频,虽提高了系统频率稳定性但需要过多负荷参与调频,影响了供电可靠性。上述文献虽研究了各种控制方式以提高系统的频率稳定性,但未针对含有高渗透率可再生能源的微电网系统,且增加了负荷的调频压力。

高渗透率可再生能源对电力系统调频控制的影响较大。文献[28]通过对调频指标进行定量分析,证明高比例风电接入后对独立系统的惯性及一次调频影响较大,存在较大概率使得最大频率偏差和静态频率偏差超出安全允许范围;同时文献[29]指出，在3.8 MW微电网系统中,可再生能源装机容量达到75%时最大频率变化率可达0.26 Hz/s。微电网作为电力系统的重要组成部分,特别是可再生能源渗透率不断提高,更需要协调各调频微源与可控负荷之间的调频需求。

本文针对高渗透率可再生能源微电网,分析了参与微电网调频微源的频率控制方法,并建立了风柴荷联合参与微电网调频控制模型;推导了含高渗透率风电的微电网各调频微源的协调调频特性,提出一种高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频策略;对比分析了不同运行工况下微电网的频率特性,协调风机、柴油机和可控负荷的调频参数,使微电网既能充分利用风柴备用资源,又能减轻可控负荷调频压力。最后,通过仿真验证了所提调频策略的有效性。

1 DFIG参与微电网调频控制方法

1.1 虚拟惯量控制

虚拟惯量控制在电网频率发生变化时通过短时释放风机转子中储存的动能,使风机响应电网频率变化,从而把风机中隐藏的惯量显现出来。DFIG的转速范围通常为0.67～1.2(标幺值),转子中储存着大量的旋转动能,当电网中风电渗透率较高时其贡献的惯量值不容小觑。

参考传统同步机惯性控制原理,风机转子中储存的动能为:

(1)

式中:Jv为风机的转动惯量;ω为风机的转子转速。

若电网的频率从f1跌落至f2,转子转速对应从ω1变化至ω2,则风机转子可以释放的动能为:

(2)

风机输出的电磁功率为:

(3)

风机惯性时间常数为:

(4)

式中:SB为风机额定功率;ω0为风机额定转速。

将式(4)代入式(3)中,并将等式标幺化得:

(5)

(6)

式中:Kv为虚拟惯量控制系数,为等效比例系数。

1.2 超速控制

根据空气动力学知识,风力机输出的机械功率为:

(7)

式中:ρ为空气密度;Sw为风力机叶片迎风扫掠面积;v为进入风力机扫掠面之前的空气流速;Cp为风能利用系数。

其中,Cp与风速、叶片转速、风轮直径和桨距角均有关。在某一固定的风速v和桨距角β下,Cp会随着风力机转速的变化而变化,从而使风力机输出的机械功率发生变化。根据式(7)可导出不同风速下定桨距风机输出功率和转速的关系,将功率—转速曲线上的最大功率点Popt连线则为最大功率点跟踪(MPPT)曲线,如附录A图A2所示。

在正常情况下,风机实现最大风能追踪。当微电网中风电渗透率较高时,需要风机脱离MPPT曲线,通过超速或减速两种控制方法给微电网提供一定的调频备用容量,但是减速控制会引起静态不稳定问题所以不予考虑[30]。超速减载控制的原理如附录A图A2所示,Popt为MPPT曲线,Popt′为减载d(百分比)后的功率曲线。以风速v2为例,当实现最大风能追踪时风机运行于C点,而采用超速控制追踪Popt′曲线时风机运行于A点,即采用超速控制后风机预留了ΔP的有功功率用来参与微电网调频,如式(8)所示。

ΔP=Poptd

(8)

采用超速控制不仅为风机预留了一部分备用容量,同时增加转子转速也为风机储存了更多的转子动能,提高了风机的调频能力。

当系统频率下降时,DFIG转子侧附加的功率控制环节将响应系统频率变化,增大风机有功功率参考值,风机的电磁转矩也随之增大,由于机械转矩无法发生突变,风机转速将会降低,运行点由A点向B点移动,输出有功功率增加,并且转子动能也会得到释放。随着机械转矩的增加,电磁转矩与机械转矩将会在某一点达到平衡,如若在C点达到平衡则表示风机已将备用容量全部释放,回到MPPT状态。为了避免转子转速超过转速上限值,该控制方法只适用于中低风速。文献[31]指出风机输出的有功功率达到额定功率80%及以上的概率少于10%,因此超速控制在绝大部分时间内均能使用。

2 可控负荷参与微网调频控制方法

需求侧负荷中含有电热水器、电冰箱、空调等温控类负荷及电动汽车等充电类负荷,其温度或充电速率的短时微小变化并不会影响用户的使用舒适度,称此类负荷为可控负荷。当微电网可再生能源渗透率较高时,该类负荷可以用来参与微电网调频。在欧洲,可控负荷约占据所有电力消耗的30%,具有容量大、响应速度快等优势[25],且文献[32]中指出可控负荷相比发电机下垂特性具有更快的响应速度,证明可控负荷参与电网频率响应,其时效性均可以得到满足。

温控类负荷参与微电网调频可以通过一个死区DZ和最大频率调节量Δfmax来实现,如式(9)所示。其中,死区DZ为风机和柴油机所能提供的最大频率调节量;Δfmax为触发全部可用温控类负荷所能提供的最大频率调节量。

(9)

式中:T′为改变后的温度设定值;ΔTmax为温控类负荷可以允许的最大温度变化量;T为原始的温度设定值;Δf为微电网频率偏差。

充电类负荷的功率可以取零与额定值之间的任意数值,因此充电类负荷参与微电网调频在一定程度上类似于下垂控制,其实现方式如式(10)所示。

(10)

可控负荷参与微电网调频控制框图如附录A图A3所示,其中ΔPTCL和ΔPCL分别为温控类负荷和充电类负荷的功率变化量。

3 风柴荷协调调频

微电网中主要包含有柴油机、风机、光伏、负荷等元件,且微电网中风电渗透率较高,柴油机比例较低,造成调频困难,因此需要研究风柴荷协调调频改善高渗透率微电网的频率调节问题。

3.1 风柴荷协调调频特性

柴油机的静态调差系数为:

(11)

式中:KG为柴油机单位调节功率;ΔPG为柴油机输出有功功率变化量。

当负荷波动引起微电网频率变化时,柴油机的转速发生变化,但变化范围较小(0.95～1.0(标幺值)),且高渗透率微电网中柴油机比例较低,因此其惯量特性不明显[12],因此在此处可用稳态特性确定功率输出量。若微电网中风电渗透率为η,且仅柴油机参与调频,则整个系统的单位调节功率为:

KS*=(1-η)KG

(12)

由式(12)可知,微电网中风电渗透率越高,整个系统的单位调节功率越低,将会严重影响微电网的功频静态特性及频率稳定性。

若风机和可控负荷均参与调频,则静态调差系数分别为:

(13)

(14)

式中:KW和KD分别为风机和可控负荷的单位调节功率;ΔPW和ΔPD分别为风机和可控负荷的有功功率变化量。

此时整个系统的单位调节功率为:

Ks*′=(1-η)KG+ηKW+KD

(15)

由式(11)至式(15)可得:

(16)

式中:ΔP为微电网负荷突变量;Keq为等效发电机单位调节功率。

当电网频率发生变化时,风柴荷参与微电网协调的调频特性如图1所示。

图1 风柴荷协调调频特性Fig.1 Coordinated frequency regulation characteristics of wind power, diesel generator and load

负荷突增ΔP,导致电网频率跌落Δf,此时发电机增发功率ΔPeq,可控负荷减载功率ΔPD来减缓频率跌落。发电机增发功率大小取决于Keq,可控负荷减载功率大小取决于KD。由此可见,通过改变Keq和KD的大小可以调整发电机和可控负荷的功率分配,达到协调调频的目的。

3.2 风柴荷协调调频策略

本文所提出的风柴荷协调调频策略针对含高渗透率风电的微电网系统,风机装机容量远大于柴油机,因此风机和柴油机始终优先参与调频,可控负荷只有在负荷突变量大于风柴备用容量时参与调频,且调频容量有限,同时可控负荷调频系数根据频率波动大小而发生改变,以尽量满足用户用电需求。温控和充电类负荷虽为三类负荷,但在确保电网安全稳定的前提下,仍需保证需求侧用电的可靠性。GB/T 15945—1995《电能质量电力系统频率允许偏差》规定电力系统正常频率偏差允许值为0.2 Hz,因此在确定可控负荷下垂系数KD时分为频率偏差大于0.2 Hz和小于0.2 Hz两种情况以提高用户侧用电可靠性。

具体调频流程如图2所示,其中ΔPres为风机和柴油机可以提供的最大调频备用容量。

图2 风柴荷参与微电网调频协调策略流程Fig.2 Flow chart of coordinated strategy of wind power, diesel generator and controllable load participating in microgrid frequency regulation

负荷突变ΔP,测量微电网频率并计算实时频率偏差Δf,风机和柴油机始终优先参与调频。通常同步机调差系数为0.03～0.05,由于微电网中柴油机占比较低,因此设定调差系数为0.03,即KG=33,根据式(11)得到柴油机的调频功率ΔPG。由文献[13]可知虚拟惯量控制系数KW的取值范围为0～40,下垂控制系数Kv的取值范围为10～40,通过下文仿真分析取KW=15,Kv=10,根据式(6)和式(13)得到风机的调频功率ΔPW。若此时ΔP<ΔPres,即负荷突变量小于风柴调频备用容量,可控负荷不参与调频,总调频功率为ΔPΣ=ΔPG+ΔPW;若ΔP>ΔPres,即负荷突变量超出风柴调频能力范围,则需求侧可控负荷加入调频。且负荷单位调节功率KD的取值范围为0～3[33],通过仿真分析得到在Δf>0.2 Hz时取KD=2,在Δf<0.2 Hz时取KD=1,根据式(14)得到可控负荷的调频功率ΔPD,总调频功率为ΔPΣ=ΔPG+ΔPW+ΔPD。

风机单位调节功率KW,即下垂控制系数,风机下垂控制实际上是模拟同步发电机功频特性实现风机调频控制,风机超速控制本质上为一种减载备用控制,需与下垂控制共同作用才能实现对微电网的频率调节;风机虚拟惯量控制实际上是为模拟同步发电机的惯量特性,在微电网频率发生波动的短暂时间内,调速器来不及动作,发电机机械功率不发生突变,转子转速会发生变化,此时电磁功率会随转速的变化来阻尼频率变化[13]。

风柴荷参与微电网协调调频的总控制框图如图3所示。

图3 风柴荷参与微电网协调调频的总控制框图Fig.3 Overall block diagram of coordinated controlstrategy of wind power, diesel generator and controllable load participating in microgrid frequency regulation

风机调频控制包括超速控制模块、虚拟惯量控制模块、下垂控制模块和转速保护模块;柴油机通过调速器参与微电网一次调频;可控负荷仅在负荷突变量大于风柴调频容量时参与调频,且单位调节功率KD的取值根据频率偏差大小而改变,在负荷突变量小于风柴调频备用容量时,可控负荷不参与调频,此时取KD=0;若负荷突变量超出风柴调频能力范围,则需求侧可控负荷加入调频,且在Δf>0.2 Hz时取KD=2,在Δf<0.2 Hz时取KD=1。

4 仿真分析

本文搭建了可再生能源渗透率为79%(风电渗透率为72%)的微电网模型来验证所提出风柴荷协调调频策略的有效性,如图4所示,其中可再生能源仅为风能和光伏,不包括柴油机发电。

图4 微电网模型Fig.4 Microgrid model

该微电网系统由等值额定功率为3×1 000 kW的柴油机、家庭光伏及小型光伏电站(共1 MW)和小型风力发电站(共10 MW)组成,固定负荷(负荷2,3,4)总和为4 MW、可变负荷(负荷1)总和为1.2 MW。其中,柴油机由同步机等效替代,并配有调速器和自动电压调节器,系统额定频率为50 Hz,风速为8 m/s。柴油机及DFIG在频率控制中的主要参数取值如附录A表A1所示。

4.1 负荷突变小于风柴备用

当微电网扰动小于风柴调频备用时,仅风机和柴油机参与调频,取KD=0。在5 s时投入0.5 MW临时负荷(负荷1),仿真时长共50 s,比较不同Kv和KW取值情况下,微电网频率、DFIG有功功率、柴油机有功功率、DFIG转速和负荷功率变化情况,分别如图5和附录B图B1所示,其中研究Kv取值时,暂取KW=15。

图5中,虚拟惯量控制系数Kv取值越大,风机释放的有功功率越多,风机转子转速越低。但从图5(a)中可以看出,微电网的频率跌落并没有因为Kv取值增大而呈逐渐降低的趋势,反而在Kv=10时频率跌落最小。因为在Kv取值不断增大的过程中,风机转子中的动能得到释放,转子转速不断降低,当Kv过大时,风机反而需要从电网中吸收有功功率以恢复转子转速。因此,风机的虚拟惯量控制系数取为Kv=10。

附录B图B1中,研究KW取值时,取Kv=10,KD=0。风机下垂控制系数取值越大,微电网频率跌落越小,风机释放的有功功率越多,柴油机释放的有功功率越少,风机转子转速越低。但从附录B图B1(a)可以看出,当KW取值分别为15和20时,频率跌落所差无几,附录B图B1(b),(c),(d)中风机、柴油机有功功率和风机转子转速也基本一致,这是因为超速控制所能释放的有功功率是有限的,若所有备用有功功率都已经完全释放,则再增大下垂系数也无法提升风机调频效果。因此,风机下垂控制系数取为KW=15。

图5 不同Kv取值下的仿真波形Fig.5 Simulation waveforms with different values of Kv

4.2 负荷突变大于风柴备用

4.2.1频率偏差小于0.2 Hz

当负荷突变超过风机和柴油机的调频备用时,需要可控负荷参与微电网调频。在5 s时投入1 MW临时负荷(负荷1),仿真时长共50 s,比较不同KD取值情况下,微电网频率、DFIG有功功率、柴油机有功功率、DFIG转速和负荷有功功率变化情况,如附录B图B2所示,其中取KW=15,Kv=10。

附录B图B2中,可控负荷下垂控制系数取值越大,频率跌落越小,风机和柴油机释放的有功功率越少,参与调频的可控负荷越多。从附录B图B2(a)可以看出,当KD取值为0时,微电网频率发生了二次跌落,这是由于当负荷突变量大于风柴调频备用时,风机转子转速低于最低转速,风机转速保护模块强制使风机退出调频,造成频率二次跌落。需求侧温控和充电类负荷虽属于三类负荷,但在保证电网安全稳定运行的前提下应尽量保证充足供电,因此KD的取值应当能避免微电网频率二次跌落即可,即可控负荷下垂控制系数取为KD=1。

4.2.2频率偏差大于0.2 Hz

在5 s时投入1.2 MW临时负荷(负荷1),仿真时长共50 s,比较不同KD取值情况下,微电网频率、DFIG有功功率、柴油机有功功率、DFIG转速和负荷有功功率变化情况,如附录B图B3所示,其中取KW=15,Kv=10。

附录B图B3中,随着KD取值的增大,微电网频率跌落减小,风机和柴油机释放的有功功率减小,参与调频的可控负荷增多。同时可以看出,在KD取值为0和1时,微电网频率同样发生了二次跌落,为了在尽量保证用户侧用电可靠的情况下避免电网频率二次跌落,将可控负荷下垂控制系数取为KD=2。其中此节内容主要分析频率偏差大于0.2 Hz时不同KD取值情况对微电网调频效果的影响,并最终确定该情况下可控负荷下垂控制系数的取值,因此在分析该节内容时KD均取为一固定值，并未随频率变化动态调整。

4.3 风柴荷协调调频策略的有效性验证

负荷发生动态变化,验证所提出的协调调频策略的有效性。在5 s时投入0.7 MW临时负荷,35 s时切除1.2 MW临时负荷,65 s时恢复正常,仿真时长共95 s。比较未采取负荷控制、KD=2和KD=1及本文所提风柴荷协调调频策略4种情况下,微电网频率、DFIG有功功率、柴油机有功功率和负荷有功功率变化情况,如附录B图B4所示。从该图中可看出,当负荷发生动态变化而可控负荷未参与调频时,微电网频率偏差较大;当可控负荷控制系数采用固定参数或采用风柴荷协调调频策略时,微电网的频率变化明显减小;但当可控负荷取值过大时,如KD=2情况下,需要过多的可控负荷参与调频,降低了需求侧的供电可靠性;若可控取值过小,如KD=1情况下,则微电网的频率稳定性无法得到有效改善;采用风柴荷协调调频策略既有效地提高了微电网的频率稳定性,又可以尽可能减少需求侧参与调频的压力,保证供电可靠性,从而验证了本文所提调频策略的有效性。