面向新型电力系统的风电调频技术分析

2022-07-29苏剑涛姚禹歌唐庆宏吴玉新岳光溪

热力发电 2022年7期

唐坚，苏剑涛，姚禹歌，唐庆宏，吴玉新，岳光溪

（1.清华大学能源与动力工程系，北京 100084； 2.龙源（北京）风电工程技术有限公司，北京 100034）

受风速固有特征的影响，风电机组的运行状态呈现随机性。为了高效地捕获风能、增强发电能力，风力发电机一般采用最大功率跟踪控制（maximum power point tracking，MPPT），即由风况决定输出功率。MPPT控制下的输出功率与电力系统频率呈复杂的非线性关系，将削弱电力系统抵御波动的能力，为电网频率的稳定带来挑战。频率是电力系统电能质量的重要指标。电网频率的不稳定，尤其是频率的跌落会严重威胁电网的稳定和电力设备的安全，这也是制约风电等新能源发电发展的关键性问题。

传统电力系统内，风电主要提供高效的电能变化，风电机组装机容量和发电量较低，不承担电网调频的任务；而在“高比例新能源”、“高比例电力电子化”的新型电力系统中，风电将作为主要成员，其装机容量和发电量均会大幅提升。因此，在新型电力系统中，风电将承担重要的电网调频任务，主动协同新能源发电，保障电力系统安全、可靠和稳定地运行[1-2]。

实现风电与其他新型电力系统成员进行互动调频，对于未来我国能源转型有重要意义，也是目前的研究热点之一。因此，本文将从风电机组调频技术、风电场调频技术及风电建模及验证研究等3个方面进行综述，并对基于未来新型发系统的风电调频发展进行展望。

1 风电机组参与电力系统调频技术

目前，风电机组参与电力系统调频的运行控制手段主要有转子动能控制、功率备用控制和转子动能与功率备用联合控制。

1.1 转子动能控制

转子动能控制利用机组转子内储存的动能，通过控制转速实现机组与电网的有功交换，从而参与电力系统调频[3-4]。风电机组转子动能控制是电磁响应过程，可提供毫秒级的响应时间。额定转速下运行的风电机组通过转子动能控制可在52 s内，为外部系统提供额定容量10%的功率输出[5]。

由于风电机组的运行与电网的频率变化解耦，因此风电机组需要进行虚拟惯性控制，即模拟同步机组的惯性响应过程，以响应电网频率变化。通过在控制回路中引入和频率变化有关的控制环节，利用频率的偏差计算有用功的变化，代入转子动能控制的调频环节[6-8]。

然而，受转子存储动能的限制，转子动能控制无法应对较大的负荷变化。同时，转子动能的有功交换会使风机偏离MPPT运行，而且风机在退出调频状态时需吸纳部分风能提升转子转速，进一步降低了发电能力，可能引发系统频率的二次跌落[9]。

1.2 功率备用控制

同步机组在转子动能耗尽后，可利用锅炉蓄热等能量并配合燃料的投入，为电网提供持续的调频功率输出。同样地，当面对较大的负荷变化时，风电机组也可利用减载运行的风电机组所预留的功率容量持续参与系统调频，也即风电机组的功率备用控制。然而，该控制方法需要机组长时间减载运行，偏离MPPT，降低了发电能力，影响运营收益，且风力资源的不确定使得减载量难以确定[10-11]。

功率备用控制的具体方法主要包括转子转速控制、桨距角控制和桨距角与转子转速协调控制。转子转速控制与转子动能控制相似，具有响应速度快的优势，然而一般只适用于中低风速。变桨距角控制适用的风况条件较广，但是该控制方法属于机械响应，需要较长的响应时间，并且频繁变桨引发疲劳载荷问题，会加剧设备机械损耗[12-13]。二者的协调控制由风况决定，中低风速下优先采用转子转速控制，高风速下采用桨距角控制，避免频繁变桨操作[14]。

1.3 转子动能与功率备用联合控制

转子动能控制可快速响应系统频率变化，功率备用控制能够提供持续的有功容量，两者联合控制能够有效避免单一控制模式的不足，进一步提高风电机组的响应特性[15-16]。联合控制中需要合理的控制策略，避免转速恢复过程中的功率跌落[17-19]，实现风电机组对系统频率的快速稳定响应[20-21]，优化电机转速[22]。

在某些特定工况下，风电机组相比于火电机组将具备更强的频率调节能力[23]，但联合控制会增大控制的复杂程度和协调难度。

2 风电场参与电力系统调频技术

“联片开发，集中送出”是我国风电开发的特有模式。大型风电场通常集中安装数十到数百台风电机组，其所输出的功率通过共同节点集中并入电网。因此，风电机组对电网频率的影响更多体现在风电场整体对电网的影响。

2.1 风电场调频控制

在电网发生频率偏移时，风电场的功率响应需要分配到不同的风电机组；同时，在发生调节动作时不同的风电机组需要协同配合，实现最佳调频效果。

风电场依据风场信息分配调频功率的方法通常以风速作为调频功率分配的指标，风速与机组所承担调频任务的功率大小成正相关[24-26]。但风电机组所处位置的风速通常变化频繁，且同机组功率输出值与风速不是一一对应关系，因此该调频策略的工程应用仍需进一步研究。风电场中的风电机组也可以通过实时感知自身及周边风机的状态，自主实现功率分配[27-30]。

风电调频是风电场内风电机组调频功率输出的叠加。这一过程要求众多风电机组协同运行，同步投入调频动作，最大化调频效果，在调频过程中或退出调频时，处于不同工况的机组有序动作，避免或缓解二次跌落等问题的发生[31-33]。受所在地区风况的影响，风电机组的运行状态是秒级变化，不同机组间的协同需要感知周围机组的变化，产生大量的信息交换，这将大幅增加风场信息系统的通讯负担。

2.2 储能等辅助设备实现风电调频

储能系统具有响应速度快，短时功率吞吐能力强，易改变调节方向等技术优势。多种不同类型的储能系统均可在1 s内完成自动发电控制（AGC）调度指令，是传统火电机组响应速度的数十倍。因此，可将储能系统与风电机组相结合，以风-储联合系统的形式参与系统频率调节。储能系统可赋予低惯性的风电机组更强的频率响应能力，实现优势互补。虽然，目前已经有多种风-储联合系统参与电力系统调频的控制策略，但是储能设备参与风电调频的经济性亟需提高[34-40]。技术层面上，考虑到风速变化和频率越限的随机性，储能设备种类的选取和容量的配置仍需进一步研究。

随着风电调频经验的积累和技术的进步，一些新的调频方法和控制算法被提出，为风电调频控制引入了新的思路，但是这些方法和算法显著增大了风电调频控制的复杂程度，需要进一步验证其适用性[41-42]。

3 风电模型及验证

风电参与电网调频依托于相关模型的建立，模型的准确性与适用性对于风电参与电网调频至关重要。风电调频控制策略的制定需要借助风电机组模型、风电场系统模型和风电并网系统调频模型。

3.1 风电机组与风电场系统模型

风力发电机的主要部件包括风轮、发电机、变流器和控制器。风电机组的建模思路是通过设定风机功率特性曲线来描述风轮转速、风速、风机输出功率之间的关系，通过设定传动链的机械特性来描述风轮机械特性，形成完整的风机动力学模型。模型中应将描述电机特性的关键参数（如电阻、电感等）作为变量，进而构建风速与风电机组功率输出的关系。

目前，风力发电机的建模已较为成熟，双馈感应风机的机械、发电机、变流器的建模过程在文献[43-45]中详细叙述，其中涉及的建模方法沿用至今。在此基础上，封装好的风机模型也已经完整嵌入到MATLAB/Simulink和PSASP等主流仿真软件中。

3.2 风电场系统等值模型

实际的电力系统非常复杂，1个风电场往往拥有几十甚至上百台风电机组。风电机组往往分布较广，因此同一时刻在同一风场中的不同风机会面临不同的风况。此外，分期建设的风场可能会采购不同容量、不同品牌的风机，这些都会造成风电机组间的功率差异。若针对风电场中每台机组的控制系统建立详细的仿真模型，会面临极大的计算规模，计算效率极低，因此有必要对风电场进行等值建模分析研究[46]。

等值建模中最简单的方法是用1台特定风机代表1个风场的单机等值建模法。这种方法过度简化了模型，其仿真结果与真实运行状态相差较远[47-48]。为提升仿真的效果，可以采用多机等值的方法，根据风电场内各机组的特征将其分群聚类，对不同的聚类子群分别建模。对风电场内不同机组有效分群聚类是多机等值建模的关键。传统研究中多采用知识驱动的方式，即依据来流风速大小[49]、机组地理位置[50]、桨距角动作情况[51]等单一条件特征划分机组。知识驱动的方法虽然克服了单机等值的缺点，但采用单一指标对风电机组聚类，无法全面反应机组运行状态之间的差异，效果不甚理想。近年来，一些研究将数据驱动和知识驱动的方法结合，利用数据聚类算法，根据风机组的多维特征数据进行聚类，从而提升多机等值的效果。文献[48]提出了基于改进K-means算法的等值建模方法，以风电机组的风速、输出功率及转差率作为聚类指标划分机组。文献[52]提出了基于Fuzzy C-means算法的多机等值建模方法，并进一步在聚类中综合考虑了风速的权值以及场内各机组的位置、运行特性、控制延迟等差异。除此之外，DBSCAN算法[53]、层次聚类算法[54]等聚类算法也都曾被用在风电场等值建模中。已有文献应用聚类算法进行等值建模时都对经典的聚类模型做了不同程度的改进，这些改进主要分为2类：一类是改进聚类的指标，除根据电机机理来筛选风速、运行状态参量等特征指标外，也有研究用主成分分析法（principal component analysis，PCA）对特征指标进行预处理，降低数据的冗余性同时提升聚类的效果[55]；另一类是改进聚类模型的参数，通过修改特征的距离度量方法[56]或特征权重[52]等算法参数，达到提升等值建模效果。

3.3 风电系统调频模型

目前，关于风电一次调频的研究多为针对风机控制策略方面的理论研究，通过仿真验证判断策略的有效性。

文献[57]研究了转子动能控制的策略优化，使用的仿真系统包含1台同步发电机、1台风力发电机和1个负荷。系统中风机发电功率占比20%，系统遭受的功率缺额扰动为总发电功率的10%。该研究通过对比加入控制策略前后的频率波动，验证了研究结论的有效性。

文献[58]研究了调频控制参数对调频的影响，使用的仿真系统包含1台同步发电机、1台风力发电机和1个负荷。系统中风机发电功率占比21.08%，负荷波动为10%。该研究通过比较不同调频控制参数在一次调频中的效果，验证了文中关于调频参数取值范围的理论推导。

文献[59]从一次调频以及频率约束角度讨论风电占比极值。该研究采用IEEE经典9节点模型，系统包含3台同步发电机、1台风机和3组负荷，仿真过程中风速恒定为9 m/s。文章通过设计不同风机一次调频控制系数场景仿真、不同负荷变化水平场景仿真、不同风机减载比例场景仿真，来验证文章关于风电占比极限理论推导的正确性。

文献[60]对已有模型进行了风况方面的改进，将某风电场24 h风况的实测数据输入模型中对风电机组参与调频进行仿真，使用的仿真系统包含 1台同步发电机、1台风力发电机和1个负荷，系统中风机容量占比为1/7。仿真结果表明在长周期持续频率扰动中，具备调频能力的风电机组可以有效改变系统的频率稳定性。

不同于大多数研究所采用的纯数字系统，文献[5]搭建了能够反映风电机组气动、机械和发电机电磁暂态特性的Bladed和MATLAB联合仿真系统。在Bladed仿真系统中搭建了包括风电机组风轮、传动链等在内的气动、机械部分的仿真模型，能够准确反映调频过程中风轮气动特性及惯性储能；在MATLAB/Simulink软件中建立能够反映变流器、发电机及电网电气部分的电磁暂态仿真模型。该研究不仅利用仿真来验证调频策略，还对仿真结果进行了与现场试验验证。

虽然，上述研究采用了高效的仿真模型，并均通过仿真结果验证了研究结论，但是在所使用的模型中，多利用小容量同步机代替电网，通过调整同步机与风机的容量比来改变系统中风电的比例，通过负载波动来制造1个0.3～0.6 Hz的频率扰动。上述简化方法虽然有利于模型的建立与求解，但是与实际的大型风电场有较大差异，无法体现出大型风电场中的运行复杂性，不利于风电调频策略的制定，因此无法确定上述模型能否适用于实际的电力系统中。

4 风电调频技术面临的关键问题

国内外关于风电参与电力系统调频已有了大量的讨论，设计了不同的风电调频控制策略，并进行了技术验证与效果分析。但风电参与调频在实际生产过程中的实践相对较少，与规模化应用还有一定的距离，还有以下3个方面的诸多问题需要进一步研究。

4.1 风电机组运行稳定性低

相比于传统的火电机组，风电机组运行稳定性相对较低，其运行频率也具有较高的不确定性。图1中机组为额定功率为1 500 kW的双馈机组，在同一风速下功率的波动范围可超过1 000 kW，因此其运行频率与风况也绝非是简单的对应关系。风电机组自身频率的大幅波动，使得风电系统参与电网调频的控制过程更加复杂。同时，在风电机组的转子动能控制、功率备用控制或二者联合控制的调频过程中均要频繁地偏离MPPT运行方式，这将降低机组运行的安全裕度，增加设备运行中的安全风险。

因此，风电机组运行稳定性和单机组调频安全性的提升将是风电调频技术应用于实际工业中的基础。

4.2 风电场中机组间运行工况差异大

风电参与电力系统调频的本质是风电机组群对电网的整体效应。图1为某风电机组运行功率的散点图，图2为该风场134台风电机组4个时刻的功率分布。然而如图2所示，同一风场的134台风电机组虽然均为额定功率1 500 kW的双馈机组，但是其工作状态在时间和空间上存在较大的差异，甚至可能同时存在0功率运行和额定功率运行的机组。并且考虑到风电机组运行的风况是秒级变化的，因此风电场中各个风电机组的运行信息不易实现实时追踪与交互。因此，在工程实践中，不易获得风电场中最佳的功率分配，也难以通过风场控制技术实现最佳调频效果。而虽然采用储能等电力电子辅助设备参于调频可增强调节效果，但是其经济性有待进一步分析。

4.3 现有风电调频模型与策略的局限性

未来我国风电装机比例将持续提高，因此需要进一步高效且准确地评估风电生产对整个电力系统的影响，相关模型的优化对于风电机组调频技术的发展至关重要。

风电机组调频控制策略的研究多基于风电机组动力学特性建立风速功率的对应关系，同实际工况有一定的差异，调频效果有待实践验证。而风电场并网系统模型及其调频模型的运算效率和准确度往往呈负相关关系，如何将二者兼顾一直以来都是建模过程中的一大难题。目前风电系统中应用的模型多采用了大量的等值简化处理，模型中复杂的风电场可化简为相同参数机组运行的简单叠加。虽然这样的简化模型可以有效地节约计算资源，但是与实际情况相距甚远，对于复杂的电网系统可能会造成仿真结果的较大误差，不利于调频策略的确定。通过该简化模型验证的风电调频技术，其在实际调频过程中的适用性需要进一步分析。

受到风能间歇性的影响，风电机组在环境无风时不具备参与电网调频的能力。而在相关研究中，当风电不参与调频时，仿真系统仍能出现扰动并导致频率超限，偏离实际运行情况。为突出相关策略的调频效果，模型中设置的扰动大多能造成5%以上的功率缺额或超过0.05 Hz以上的频率变化。然而我国实际发生的大高频率扰动事件多发生在经济较发达的东部地区，在这些地区风电装机比例相对较小，风电参与调频对于电网的影响较小。这些都体现出了现有模型与实际工业生产中的差异，依托于模型得到的策略与结论的工程意义有待进一步验证。因此相关模型的进一步发展对于风电调频技术至关重要。