提高雙饋風(fēng)電機(jī)組動態(tài)無功協(xié)調(diào)控制能力的實(shí)驗(yàn)研究

崔 森，顏湘武，李銳博

提高雙饋風(fēng)電機(jī)組動態(tài)無功協(xié)調(diào)控制能力的實(shí)驗(yàn)研究

崔 森，顏湘武，李銳博

(河北省分布式儲能與微網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，河北 保定 071003)

隨著風(fēng)電場規(guī)模不斷增加，風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)對電網(wǎng)的影響逐漸增大，故充分挖掘風(fēng)電機(jī)組的無功電壓調(diào)節(jié)能力和提高機(jī)組的無功響應(yīng)速度對增強(qiáng)電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性具有重要作用。定量分析了蒙西電網(wǎng)某風(fēng)電場單臺雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)(Doubly Fed Induction Generator, DFIG)的無功電壓調(diào)節(jié)能力及限制因素，根據(jù)其單臺機(jī)組的無功調(diào)節(jié)機(jī)理制定動態(tài)無功補(bǔ)償協(xié)調(diào)控制策略。若系統(tǒng)無功需求超過DFIG無功出力極限時(shí)，在保證機(jī)組最大發(fā)電效益的基礎(chǔ)上，提出基于無功差值的雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組有功附加控制。并且通過改進(jìn)的遺傳控制算法辨識得到附加控制器參數(shù)，該控制在降低機(jī)組最小出力的同時(shí)確保提高機(jī)組無功出力極限，進(jìn)而滿足系統(tǒng)無功需求。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的雙饋風(fēng)電機(jī)組動態(tài)無功協(xié)調(diào)控制的可行性和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了機(jī)組的電壓穩(wěn)定能力。

雙饋風(fēng)電機(jī)組；電壓穩(wěn)定；動態(tài)無功控制；改進(jìn)遺傳算法

0 引言

目前雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組(DFIG)的裝機(jī)容量約占90%的市場份額，是主流機(jī)型之一[1-5]。但隨之而來的大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)所帶來的電網(wǎng)電壓安全穩(wěn)定問題亟待解決[6-10]。

目前風(fēng)電場無功補(bǔ)償主要有投入額外無功補(bǔ)償裝置[11-14]和開發(fā)挖掘機(jī)組本身無功補(bǔ)償能力[15-19]兩種方式。在風(fēng)電場內(nèi)部無功補(bǔ)償裝置協(xié)調(diào)控制方面，文獻(xiàn)[11-12]提出了風(fēng)電場與動態(tài)無功補(bǔ)償裝置STATCOM間的無功電壓協(xié)調(diào)控制策略，抑制風(fēng)電場內(nèi)無功功率波動。文獻(xiàn)[13-14]提出DFIG和靜止無功補(bǔ)償器的協(xié)調(diào)控制策略，均衡饋線上各風(fēng)電機(jī)組的機(jī)端電壓裕度。以上措施在大中型集中式風(fēng)電場并網(wǎng)點(diǎn)處配置相應(yīng)裝置，無法適應(yīng)分散式風(fēng)電機(jī)組隨機(jī)、靈活的分布特點(diǎn)，且系統(tǒng)運(yùn)行受隨機(jī)風(fēng)速影響較大，其外部裝置的投切很難快速響應(yīng)風(fēng)速對電網(wǎng)的影響，無法實(shí)時(shí)響應(yīng)動態(tài)無功補(bǔ)償，加入電力電子器件將會增加安裝成本。因?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組大多沒有運(yùn)行在滿發(fā)工況，具備一定的無功輸出能力，故挖掘DFIG定子和網(wǎng)側(cè)變流器無功調(diào)節(jié)能力，制定相應(yīng)的協(xié)調(diào)控制策略具有重要意義。

目前，在雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)的無功控制方面，文獻(xiàn)[15-16]提出DFIG機(jī)組無功極限能力的計(jì)算方法，文獻(xiàn)[17-18]提出關(guān)于機(jī)組無功控制和無功分配策略研究，其中文獻(xiàn)[17]對定子和網(wǎng)側(cè)變流器控制進(jìn)行對比，得到相對網(wǎng)側(cè)變流器的無功控制對系統(tǒng)功率波動的影響較大，確定DFIG定子側(cè)無功控制的優(yōu)先級要高于網(wǎng)側(cè)變流器。文獻(xiàn)[18]采用網(wǎng)側(cè)變流器無功電壓下垂控制，實(shí)現(xiàn)電壓頻率協(xié)調(diào)控制，文獻(xiàn)[19]利用DFIG定子側(cè)和網(wǎng)側(cè)變流器無功協(xié)調(diào)控制，提出一種動態(tài)無功支撐系統(tǒng)，提高其機(jī)組無功調(diào)節(jié)能力。在風(fēng)電機(jī)組無功控制優(yōu)化方面，文獻(xiàn)[20-21]在保證機(jī)組最大發(fā)電效益的基礎(chǔ)上以風(fēng)電場的最小有功網(wǎng)損為目標(biāo)，采用粒子群算法優(yōu)化風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的無功出力，文獻(xiàn)[22]利用等微增率法對風(fēng)電場內(nèi)的有功網(wǎng)損求最優(yōu)值，實(shí)踐表明該無功優(yōu)化方案提高了電壓合格率。但以上研究均為DFIG在滿足系統(tǒng)無功需求下進(jìn)行的正?？刂疲坏┫到y(tǒng)無功需求增大，風(fēng)電機(jī)組的無功補(bǔ)給不足，此時(shí)風(fēng)電場接入電網(wǎng)的連接點(diǎn)電壓不穩(wěn)，嚴(yán)重影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定。文獻(xiàn)[23]以雙饋風(fēng)電場調(diào)度部門下發(fā)功率指令限制條件，通過分配機(jī)組的有功功率輸出得出雙饋風(fēng)電場最優(yōu)無功控制策略來提高無功極限滿足系統(tǒng)無功需求，但響應(yīng)速度較慢，且風(fēng)電機(jī)組本身并不具備協(xié)調(diào)控制來提高無功極限能力，終究是不完善的，文獻(xiàn)[24]提出一種短暫降低風(fēng)能利用率的雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組變轉(zhuǎn)速模式控制策略，以能達(dá)到機(jī)組最大無功出力下其轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速最優(yōu)為控制目標(biāo)來制定DFIG變轉(zhuǎn)速模式控制策略，但控制過程相對復(fù)雜，在工程應(yīng)用上受到限制。文獻(xiàn)[25]提出了一種基于雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)組的無功功率動態(tài)協(xié)調(diào)控制策略，在電網(wǎng)電壓故障下，雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)利用PV下垂特性曲線來控制轉(zhuǎn)子側(cè)變流器降低機(jī)組定子有功功率輸出，進(jìn)而提高機(jī)組無功極限能力，雖然在一定程度上提高了DFIG機(jī)組的無功極限能力，但沒有考慮到機(jī)組的發(fā)電效益，無功控制需要進(jìn)一步優(yōu)化。且上述無功協(xié)調(diào)控制方法均沒有得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，DFIG的實(shí)際無功輸出能力急需得到評估。

針對上述研究所存在的問題，本文研究了蒙西電網(wǎng)某風(fēng)電場1.5 MW雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)組的無功調(diào)節(jié)能力及相關(guān)限制因素，根據(jù)DFIG定子和網(wǎng)側(cè)變流器的調(diào)節(jié)能力確定兩者的無功分配方案，在保證發(fā)電效益的基礎(chǔ)上，即最小限度減小有功出力的同時(shí)提高機(jī)組無功出力極限，從而滿足系統(tǒng)無功需求，提出基于無功差值的雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功附加控制，其中通過改進(jìn)的遺傳控制算法辨識得到控制器參數(shù)，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的正確性。

1 DFIG系統(tǒng)的無功調(diào)節(jié)能力

1.1 DFIG定子側(cè)的無功功率調(diào)節(jié)能力

DFIG定子電流s和轉(zhuǎn)子電流r分別可表示為[26]

在定子電流最大值s.max的約束下，通過式(1)得到DFIG定子側(cè)無功功率s的約束范圍為

在轉(zhuǎn)子側(cè)電流最大值r.max的約束下，通過式(2)得到DFIG定子側(cè)無功功率s的約束范圍為

DIFG定子側(cè)無功功率s同時(shí)受到式(3)和式(4)的約束。本文以蒙西電網(wǎng)某風(fēng)場1.5 MW的DFIG為例，得到該機(jī)組在機(jī)端電壓0.9～1.1 p.u.下定子側(cè)無功功率運(yùn)行范圍，如圖1所示。在額定電壓下DFIG定子側(cè)最大無功輸出能力范圍在0～1.0 Mvar(定子側(cè)額定容量0～77%)，其最大吸收無功能力范圍在0～1.3 Mvar(定子側(cè)額定容量0～100%)。隨著機(jī)端電壓由1.1 p.u.減小至0.9 p.u.時(shí)，DFIG定子側(cè)吸收或發(fā)出無功功率的可運(yùn)行范圍也隨之減小。

圖1 DFIG定子側(cè)有功和無功功率的運(yùn)行范圍

1.2 DFIG網(wǎng)側(cè)變流器的無功功率調(diào)節(jié)能力

DFIG的網(wǎng)側(cè)變流器電流g可表示為

式中，g、g分別為網(wǎng)側(cè)變流器輸出有功功率和無功功率。網(wǎng)側(cè)變流器無功功率g的約束范圍為

仍以上述蒙西電網(wǎng)某風(fēng)場1.5 MW的DFIG為例，通過式(6)計(jì)算得到本文所提出的機(jī)組網(wǎng)側(cè)變流器在機(jī)端電壓為0.9～1.1 p.u.時(shí)的無功調(diào)節(jié)能力范圍如圖2所示。其最大無功運(yùn)行范圍呈對稱分布，如機(jī)組在額定電壓下，網(wǎng)側(cè)變流器無功功率無論是吸收還是輸出的范圍均在0～0.49 Mvar(網(wǎng)側(cè)變流器額定容量0～100%)。并與其定子側(cè)的相關(guān)規(guī)律一致，機(jī)端電壓越低，其無功功率運(yùn)行范圍越小。

圖2 網(wǎng)側(cè)變流器有功和無功功率的運(yùn)行范圍

1.3 DFIG系統(tǒng)的總無功功率調(diào)節(jié)能力

綜合圖1和圖2得到縱坐標(biāo)為DFIG系統(tǒng)總的有功輸出，橫坐標(biāo)為機(jī)組總的無功功率運(yùn)行范圍曲線，如圖3所示。如在額定電壓下，DFIG系統(tǒng)隨著有功功率變化，其總無功輸出能力調(diào)節(jié)范圍在0.58～1.51 Mvar，系統(tǒng)總無功吸收能力調(diào)節(jié)范圍在0.78～1.78 Mvar。同樣得到DFIG系統(tǒng)總的無功調(diào)節(jié)能力隨機(jī)端電壓的增大而增強(qiáng)。

圖3 DFIG系統(tǒng)總有功和無功功率運(yùn)行范圍

2 DFIG系統(tǒng)的無功改進(jìn)控制策略

2.1 正常無功運(yùn)行控制策略

圖4 DFIG定子無功控制

圖5 網(wǎng)側(cè)變流器無功控制

2.2 無功缺額下的有功功率附加控制

圖6 有功功率附加控制

綜上所述，本文所提出的雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的新型動態(tài)無功協(xié)調(diào)控制策略系統(tǒng)框圖如圖7所示，紅色、藍(lán)色和綠色框圖分別為定子無功控制、網(wǎng)側(cè)無功控制和有功功率附加控制。

圖7 雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)控制框圖

文獻(xiàn)[27]提出了采用遺傳控制算法優(yōu)化雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的暫態(tài)控制器、電磁轉(zhuǎn)矩帶阻尼控制器和無功帶阻尼控制器參數(shù)，改善了電力系統(tǒng)暫態(tài)和動態(tài)穩(wěn)定性能，為本文精確得到PI控制器參數(shù)提供了參考，但傳統(tǒng)遺傳控制算法存在全局搜索能力差，容易陷入局部最優(yōu)解的問題。本文針對此問題提出采用改進(jìn)遺傳算法，在辨識過程中以PI控制參數(shù)作為改進(jìn)遺傳算法的自變量，以式(7)的最小值作為改進(jìn)遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)，其中式(7)的前者保證DFIG總無功輸出極限值與系統(tǒng)無功需求相等，后者保證機(jī)組發(fā)電效益最大，使得其有功減小值Δs最小。

式中：積分下限0為系統(tǒng)無功需求G大于DFIG無功極限值max的時(shí)刻；積分上限1為系統(tǒng)無功需求G小于等于機(jī)組無功極限值max的時(shí)刻。

基于改進(jìn)遺傳算法的雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組無功缺額的有功功率附加控制器參數(shù)具體流程如圖8所示。在辨識過程中以雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功附加控制器PI參數(shù)為改進(jìn)遺傳算法的自變量，假定以風(fēng)機(jī)初始風(fēng)速由11.4 m/s逐漸升至13 m/s，電網(wǎng)系統(tǒng)初始無功需求由0.2 Mvar突增至0.7 Mvar為系統(tǒng)激勵(lì)，根據(jù)上述目標(biāo)函數(shù)不斷修正自變量的值，實(shí)現(xiàn)對自變量的準(zhǔn)確辨識。

圖8 基于改進(jìn)遺傳算法的控制參數(shù)辨識流程

1) 編碼。首先導(dǎo)入風(fēng)電場實(shí)測數(shù)據(jù)R，對其種群進(jìn)行初始化，即將雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功功率附加控制器PI參數(shù)值表示為基因編碼的形式，為更精準(zhǔn)地得到該參數(shù)值，將該P(yáng)I參數(shù)值設(shè)置為連續(xù)變量，采用浮點(diǎn)編碼方式。

3) 遺傳操作。將最優(yōu)保存法和輪盤法結(jié)合使用，即通過輪盤賭法作為選擇算子，根據(jù)最優(yōu)保存法將每次遺傳的最優(yōu)個(gè)體直接復(fù)制到下一代。已知傳統(tǒng)遺傳算法交叉率和變異率為固定值，為使得算法計(jì)算效率更高且防止算法陷入局部收斂，本文在已有自適應(yīng)交叉變異率[29]的基礎(chǔ)上，提出

通過上述遺傳變異操作不斷修正上述自變量參數(shù)，使目標(biāo)函數(shù)最小，從而保證滿足機(jī)組無功極限與無功需求相等的前提下機(jī)組有功減小值最低，進(jìn)而辨識出最佳風(fēng)機(jī)的無功缺額有功附加控制器PI參數(shù)值。改進(jìn)遺傳控制算法的收斂速度可采用測試函數(shù)Rastrigin Function如圖9所示，其中計(jì)算公式為

通過對單純形法[30-31]、傳統(tǒng)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行測試，結(jié)果如表1所示，可知單純形法全局尋優(yōu)速度較快，但全局收斂性不強(qiáng)，容易出現(xiàn)“早熟”問題。而本文所提出的改進(jìn)遺傳算法的全局搜索能力較強(qiáng)，可相對迅速準(zhǔn)確地找到全局最優(yōu)點(diǎn)。

經(jīng)過仿真運(yùn)算后得出該自變量在單純形法、傳統(tǒng)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法下的辨識結(jié)果，如圖10所示。從圖10中可以看出，采用單純形法在種群第14代時(shí)其目標(biāo)函數(shù)值達(dá)到最小值，收斂速度較快，但僅尋到局部最優(yōu)解，其辨識結(jié)果如表2所示。采用傳統(tǒng)遺傳控制算法在其種群第55代時(shí)達(dá)到目標(biāo)函數(shù)最小值。而本文所提出的改進(jìn)遺傳算法控制下種群在第19/20代時(shí)其自變量所對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)值即保證提高機(jī)組無功極限來滿足系統(tǒng)無功需求的前提下使得機(jī)組有功減小值最小，個(gè)體適應(yīng)度最優(yōu)，說明此時(shí)所進(jìn)化出的個(gè)體(風(fēng)機(jī)的無功缺額有功功率附加控制器PI參數(shù))是采用改進(jìn)遺傳算法所尋求出的全局最優(yōu)解，此時(shí)系統(tǒng)參數(shù)辨識結(jié)果如表2所示。

表1 測試結(jié)果

圖10 目標(biāo)函數(shù)仿真曲線

表2 實(shí)際系統(tǒng)參數(shù)辨識結(jié)果

3 算例分析

仿真模型如圖11所示，仿真參數(shù)如表3所示。設(shè)置工況如下：風(fēng)速在5.5 s之前為11.4 m/s，在5.5～12 s風(fēng)速逐漸升至13 m/s。整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)無功

圖11 DFIG并網(wǎng)系統(tǒng)圖

需求在16 s前均為0.2 Mvar，在16 s時(shí)系統(tǒng)無功需求突增至0.7 Mvar。

表3 DFIG仿真參數(shù)

注：電網(wǎng)等效阻抗以100 MVA、230 kV為基準(zhǔn)。

該機(jī)組風(fēng)速和系統(tǒng)無功需求具體公式分別如式(12)和式(13)所示，其風(fēng)速模擬曲線和電網(wǎng)無功需求曲線見圖12和圖13所示。

圖12 風(fēng)速曲線

圖13 電網(wǎng)系統(tǒng)無功需求曲線

為進(jìn)一步體現(xiàn)本文所提出的基于改進(jìn)遺傳算法的DFIG動態(tài)無功控制策略的優(yōu)勢，在上述工況下將單純形法優(yōu)化附加控制參數(shù)后的仿真進(jìn)行對比研究。圖14所示為上述全工況下兩種不同方法所對應(yīng)的雙饋風(fēng)電機(jī)組定子有功功率輸出曲線圖，很明顯可以看出，在相同無功缺額情況下采用本文所提方法的機(jī)組有功功率的減小量較低。在= 16 s時(shí)，機(jī)組已無法滿足系統(tǒng)的無功需求，此時(shí)基于無功缺額的有功附加控制器啟動，采用本文所提方法的機(jī)組定子有功出力由1.29 MW降低至1.22 MW，而采用單純形法辨識得到的有功附加控制器參數(shù)全局收斂性不強(qiáng)，僅找到了局部最優(yōu)解，故使得相同無功缺額下的機(jī)組定子有功功率降低至1.2 MW，有功功率減小量相對高出22.2%，嚴(yán)重影響了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電效益。

圖14 雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組定子有功功率輸出曲線

圖15(a)和圖16(a)所示分別為單純形法優(yōu)化附加控制器參數(shù)后得到的DFIG定子和網(wǎng)側(cè)變流器輸出無功功率曲線圖，圖15(b)和圖16(b)所示分別為本文所提出的基于改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化控制器參數(shù)得到的雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)定子無功功率曲線圖和網(wǎng)側(cè)變流器輸出無功功率曲線圖。

表4為上述工況下兩種不同方法得到有功附加控制器參數(shù)的機(jī)組定子有功輸出功率、定子側(cè)無功極限及無功實(shí)際出力值和網(wǎng)側(cè)變流器無功極限及無功實(shí)際出力值。由于在5.5～12 s風(fēng)速為變化階段，不在本文研究范圍內(nèi)，故省略該階段數(shù)據(jù)，僅對系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

圖15 雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)定子側(cè)輸出無功功率曲線圖

圖16 雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)網(wǎng)側(cè)輸出無功功率曲線圖

表4 不同方法下系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行階段各變量數(shù)值

已知在5.5～12 s，風(fēng)速由11.4 m/s增加至13 m/s，此時(shí)DFIG機(jī)組處于超同步運(yùn)行狀態(tài)，隨著機(jī)組有功功率的增加，其定子側(cè)和網(wǎng)側(cè)變流器的無功功率極限值均逐漸較小，本文研究規(guī)定機(jī)組定子側(cè)無功控制的優(yōu)先級高于網(wǎng)側(cè)變流器控制，當(dāng)系統(tǒng)無功需求尚未達(dá)到機(jī)組定子無功極限值時(shí)，DFIG網(wǎng)側(cè)變流器不發(fā)出無功，定子側(cè)將提供系統(tǒng)所需無功功率。在單純形法優(yōu)化有功附加控制參數(shù)下可由表4、圖15(a)和圖16(a)所示，當(dāng)時(shí)間小于5.5 s時(shí)，電網(wǎng)系統(tǒng)無功需求為0.2 Mvar，尚未達(dá)到定子無功極限值(0.42 Mvar)，故定子無功輸出為0.2 Mvar，網(wǎng)側(cè)變流器不發(fā)出無功。當(dāng)系統(tǒng)無功需求大于機(jī)組定子無功極限值時(shí)，則定子按照其無功極限值發(fā)出無功，其無功缺額由網(wǎng)側(cè)變流器提供，故在5.5～12 s，由于風(fēng)速增長，定子有功功率由1.12 MW增加至1.29 MW，定子側(cè)無功功率極限值由0.42 Mvar迅速降低，在10 s時(shí)，電網(wǎng)無功需求值已超過定子無功極限值，此時(shí)額外無功差額由網(wǎng)側(cè)變流器提供。

在16 s時(shí)，系統(tǒng)無功需求增加至0.7 Mvar，電網(wǎng)無功需求已超過機(jī)組總無功極限值，此時(shí)通過啟動有功附加控制器來降低風(fēng)電機(jī)組有功功率至1.2 MW，從而提高機(jī)組的無功輸出能力，其中定子側(cè)無功輸出為0.268 Mvar(極限值為0.268 Mvar)，網(wǎng)側(cè)無功輸出為0.432 Mvar(極限值為0.437 Mvar)。而采用本文所提方法的動態(tài)無功控制時(shí)，由表4及圖15(b)和圖16(b)可知，在16 s時(shí)系統(tǒng)無功缺額下機(jī)組有功功率僅降低至1.22 MW，定子側(cè)無功輸出為0.265 Mvar(極限值為0.265 Mvar)，網(wǎng)側(cè)無功輸出為0.435 Mvar(極限值為0.435 Mvar)，可最小限度地降低機(jī)組有功出力，使得定子和網(wǎng)側(cè)變流器無功輸出功率均處在極限值，驗(yàn)證了該優(yōu)化算法下的目標(biāo)函數(shù)值最小，適應(yīng)度最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)全局最優(yōu)化和嚴(yán)格收斂。

目前DFIG大多處于單位功率因數(shù)運(yùn)行，僅通過投切外部無功補(bǔ)償裝置忽略了機(jī)組自身的無功調(diào)節(jié)能力，無法快速實(shí)時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)無功需求。上述仿真結(jié)果同樣也驗(yàn)證了DFIG定子側(cè)和網(wǎng)側(cè)變流器無功協(xié)調(diào)控制及附加控制器的準(zhǔn)確性。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文基于10 kW雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。該平臺由一臺15 kW異步電機(jī)作為原動機(jī)，通過聯(lián)軸器拖動一臺10 kW雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)，DFIG母線接入電網(wǎng)模擬器并網(wǎng)發(fā)電。原動異步電機(jī)采用矢量控制，經(jīng)變頻器接入市電作為拖動電源，其變頻器程序可以實(shí)現(xiàn)對風(fēng)速、風(fēng)輪、槳距角、齒輪箱等部件的模擬。轉(zhuǎn)子側(cè)和網(wǎng)側(cè)變流器通過快速原型控制器(Rapid Control Prototype, RCP)實(shí)時(shí)控制。DFIG實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如圖17所示，其運(yùn)行參數(shù)如表5所示。

圖17 10 kW DFIG實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

表5 10 kW DFIG實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)

為驗(yàn)證本文所提方法的有效性，與仿真工況類似，設(shè)置實(shí)驗(yàn)工況如下：如圖18所示為DFIG的風(fēng)速曲線，在15 s以內(nèi)，風(fēng)速恒定為10.5 m/s，機(jī)組定子側(cè)輸出有功功率為7 500 W，隨后開始增加風(fēng)速，在21 s時(shí)，風(fēng)速增加至10.8 m/s，風(fēng)電機(jī)組定子側(cè)輸出有功功率為8 600 W，如圖19所示。系統(tǒng)無功需求在27 s以內(nèi)時(shí)均為1 300 var，在28 s時(shí)，系統(tǒng)無功需求增加至4 400 var，如圖20所示。

圖19為DFIG定子有功功率輸出曲線，在28 s時(shí)，系統(tǒng)無功需求大于機(jī)組無功極限值，此時(shí)為滿足系統(tǒng)無功需求，采用本文所提方法后的系統(tǒng)定子有功功率僅降低至8 000 W，而采用單純形法辨識有功附加控制器參數(shù)后的風(fēng)電機(jī)組定子有功功率降低至7 800 W，故本文所提方法相比于單純形法辨識得到有功附加控制器參數(shù)后的有功功率減小量降低25%，大大提高了機(jī)組的發(fā)電效益。

圖18 雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的風(fēng)速曲線

圖19 雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組定子有功功率輸出曲線

圖20 系統(tǒng)無功需求曲線

圖21—圖23分別為上述工況下采用上述兩種方法優(yōu)化有功附加控制器參數(shù)后的雙饋風(fēng)電機(jī)組動態(tài)無功控制的定子電壓、定子電流、網(wǎng)側(cè)電流的實(shí)際輸出曲線，由圖可知本文所提方法相比于單純形法的定子電流有所增加，網(wǎng)側(cè)電流相對減小。圖24(a)所示為單純形法下風(fēng)電機(jī)組的定子側(cè)無功輸出功率曲線圖，黃色曲線為定子無功極限值，藍(lán)色曲線為定子無功功率實(shí)際輸出值，已知風(fēng)速由10.5 m/s增加至10.8 m/s時(shí)，定子無功極限值(2 600 var)隨著有功功率的增加隨之減小至700 var，在時(shí)間小于18 s時(shí)，系統(tǒng)無功需求1 300 var均由定子側(cè)優(yōu)先承擔(dān)，但隨著定子無功極限值減小，定子只能按照無功極限值提供無功，其無功的缺額(600 var)則由網(wǎng)側(cè)變流器承擔(dān)，如圖25(a)所示。在時(shí)間大于27 s后，系統(tǒng)無功需求增加至4 400 var，此時(shí)機(jī)組總的無功極限值小于電網(wǎng)需求，故降低機(jī)組定子有功出力至7 800 W，利用單純形法得到的附加控制器參數(shù)，由于僅尋到局部最優(yōu)解，故使得定子發(fā)出無功2 300 var(極限值為2 300 var)，網(wǎng)側(cè)變流器發(fā)出無功2 100 var(極限值為2 600 var)。而采用本文所提改進(jìn)遺傳控制算法得到的附加控制器參數(shù)，可最小限度降低機(jī)組定子出力至8 000 W，并使得定子發(fā)出無功2 000 var，網(wǎng)側(cè)變流器發(fā)出無功2 400 var，均處在無功極限值(圖24(b)和圖25(b))。另外，由實(shí)驗(yàn)可得本文所提無功協(xié)調(diào)控制方法的響應(yīng)時(shí)間在50 ms以內(nèi)，相對于額外配置無功補(bǔ)償裝置，大大提高了機(jī)組動態(tài)無功響應(yīng)能力。

根據(jù)本文第1節(jié)分析可同樣得到本臺實(shí)驗(yàn)機(jī)組隨有功出力變化的總無功運(yùn)行范圍如圖26所示。已知該風(fēng)電機(jī)組在21 s時(shí)，風(fēng)速增加至10.8 m/s，風(fēng)電機(jī)組定子輸出有功功率為8 600 W，處于超同步運(yùn)行，此時(shí)轉(zhuǎn)差率為-0.07，故機(jī)組輸出總的有功功率為9 202 W，根據(jù)圖26所示在該有功功率輸出下最大無功輸出為2 950 var，在27 s時(shí)，系統(tǒng)無功需求增加至4 400 var，超過機(jī)組所能提供的無功極限，故此時(shí)采用本文所提方法，將風(fēng)電機(jī)組總有功功率輸出降至8 570 MW，此時(shí)由圖26可知系統(tǒng)可提供最大無功功率提高至4 400 var，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了采用本文所提方法后的閉環(huán)控制系統(tǒng)穩(wěn)定域得到了改進(jìn)。

圖26 DFIG 系統(tǒng)總有功和無功功率運(yùn)行范圍

5 結(jié)語

本文挖掘了DFIG機(jī)組的自身無功調(diào)節(jié)能力，提出該機(jī)組新型無功協(xié)調(diào)控制方式，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述控制理論的正確性，對雙饋風(fēng)電機(jī)組的無功控制的升級改造具有借鑒意義。

1) 以蒙西電網(wǎng)某風(fēng)場容量為1.5 MW的雙饋風(fēng)電機(jī)組為例，定量分析了該機(jī)組無功調(diào)節(jié)能力范圍，提出其定子側(cè)和網(wǎng)側(cè)變流器的無功協(xié)調(diào)控制方法，可為該機(jī)組的無功控制技術(shù)升級改造提供理論基礎(chǔ)。

2) 當(dāng)系統(tǒng)無功需求高于風(fēng)電機(jī)組無功輸出極限時(shí)，本文采用基于無功缺額的有功功率附加控制方法，并采用改進(jìn)的遺傳控制算法辨識附加控制器參數(shù)，實(shí)現(xiàn)在最低減小有功出力的同時(shí)滿足系統(tǒng)無功需求，即在保證發(fā)電效益的前提下維護(hù)電網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定安全運(yùn)行。

3) 通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提控制策略的準(zhǔn)確性，得到其無功響應(yīng)時(shí)間在50 ms以內(nèi)，相比于傳統(tǒng)無功補(bǔ)償裝置，大大提高了系統(tǒng)無功調(diào)節(jié)響應(yīng)速度。

[1] 王同森, 程雪坤.計(jì)及轉(zhuǎn)速限值的雙饋風(fēng)機(jī)變下垂系數(shù)控制策略[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(9): 29-36.

WANG Tongsen, CHENG Xuekun.Variable droop coefficient control strategy of doubly-fed fan considering speed limit[J].Power System Protection and Control, 2021, 49(9): 29-36.

[2] 顏湘武, 崔森, 常文斐.考慮儲能自適應(yīng)調(diào)節(jié)的雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)一次調(diào)頻控制策略[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2021, 36(5): 1027-1039.

YAN Xiangwu, CUI Sen, CHANG Wenfei.Primary frequency modulation control strategy of doubly-fed induction generator considering adaptive regulation of energy storage[J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(5): 1027-1039.

[3] 鄧兆順, 朱介北, 俞露杰, 等.實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速保護(hù)的雙饋異步發(fā)電機(jī)有功輸出速降新方案[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(10): 113-122.

DENG Zhaoshun, ZHU Jiebei, YU Lujie, et al.A novel fast active power output reduction scheme of a DFIG for rotor speed security[J].Power System Protection and Control, 2021, 49(10): 113-122.

[4] 顏湘武, 崔森, 宋子君, 等.基于超級電容儲能控制的雙饋風(fēng)電機(jī)組慣量與一次調(diào)頻策略[J].電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(14): 111-120.

YAN Xiangwu, CUI Sen, SONG Zijun, et al.Inertia and primary frequency regulation strategy of doubly-fed wind turbine based on super-capacitor energy storage control[J].Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(14): 111-120.

[5] 趙鵬程, 王劍釗.雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組軸系扭振特性研究[J].熱力發(fā)電, 2020, 49(7): 35-40.

ZHAO Pengcheng, WANG Jianzhao.Torsional vibration characteristics of double-feed wind turbine shafting[J].Thermal Power Generation, 2020, 49(7): 35-40.

[6] 姚駿, 余夢婷, 陳知前, 等.電網(wǎng)對稱故障下含DFIG和PMSG的混合風(fēng)電場群的協(xié)同控制策略[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2015, 30(15): 26-36.

YAO Jun, YU Mengting, CHEN Zhiqian, et al.Cooperative control strategy of hybrid wind farm group containing DFIG and PMSG under symmetrical grid fault[J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(15): 26-36.

[7] 詹錦, 陳波, 熊永新, 等.利用調(diào)相機(jī)提升送端雙饋風(fēng)機(jī)高電壓穿越能力的協(xié)調(diào)控制[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(18): 59-68.

ZHAN Jin, CHEN Bo, XIONG Yongxin, et al.Coordinated control for improving the HVRT capability of a DFIG wind farm using a synchronous condenser[J].Power System Protection and Control, 2020, 48(18): 59-68.

[8] 趙紅陽, 葉榮, 王秀麗, 等.計(jì)及風(fēng)電匯集系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的網(wǎng)儲聯(lián)合規(guī)劃[J].智慧電力, 2021, 49(5): 15-20.

ZHAO Hongyang, YE Rong, WANG Xiuli, et al.Coordinated planning of transmission network and energy storage systems considering static voltage stability of wind integration system[J].Smart Power, 2021, 49(5): 15-20.

[9] 孫曉艷, 高陽, 彭力.計(jì)及損耗的雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)高電壓穿越控制策略[J].智慧電力, 2020, 48(12): 33-39.

SUN Xiaoyan, GAO Yang, PENG Li.High voltage ride through control strategy for doubly-fed induction generator considering loss[J].Smart Power, 2020, 48(12): 33-39.

[10]張雪娟, 束洪春, 孫士云, 等.雙饋風(fēng)機(jī)參與系統(tǒng)調(diào)頻對系統(tǒng)暫態(tài)功角穩(wěn)定性的影響分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(2): 18-29.

ZHANG Xuejuan, SHU Hongchun, SUN Shiyun, et al.Effect analysis of a doubly-fed induction generator participating in system frequency modulation on system transient power angle stability[J].Power System Protection and Control, 2021, 49(2): 18-29.

[11]劉其輝, 毛未, 高瑜.提升無功調(diào)節(jié)能力的雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速變模式控制策略[J].電力自動化設(shè)備, 2018, 38(9): 85-92.

LIU Qihui, MAO Wei, GAO Yu.Speed change mode control strategy of doubly-fed wind turbine to improve reactive power regulation ability[J].Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(9): 85-92.

[12] GUCHHAIT P K, BANERJEE A.Stability enhancement of wind energy integrated hybrid system with the help of static synchronous compensator and symbiosis organisms search algorithm[J].Protection and Control of Modern Power Systems, 2020, 5(2): 138-150.

[13]栗然, 唐凡, 劉英培, 等.雙饋風(fēng)電場新型無功補(bǔ)償與電壓控制方案[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2012, 32(19): 16-23.

LI Ran, TANG Fan, LIU Yingpei, et al.New reactive power compensation and voltage control scheme for doubly-fed wind farms[J].Proceedings of the CSEE, 2012, 32(19): 16-23.

[14]楊碩, 王偉勝, 劉純, 等.雙饋風(fēng)電場無功電壓協(xié)調(diào)控制策略[J].電力系統(tǒng)自動化, 2013, 37(12): 1-6.

YANG Shuo, WANG Weisheng, LIU Chun, et al.Coordinated control strategy of reactive power and voltage for doubly-fed wind farms[J].Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(12): 1-6.

[15] SANTOS-MARTIN D, ARNALTES S, RODRIGUEZ AMENEDO J L.Reactive power capability of doubly fed asynchronous generators[J].Electric Power Systems Resources, 2008, 78(11): 1837-1840.

[16]郎永強(qiáng), 張學(xué)廣, 徐殿國, 等.雙饋電機(jī)風(fēng)電場無功功率分析及控制策略[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2007, 27(9): 77-82.

LANG Yongqiang, ZHANG Xueguang, XU Dianguo, et al.Reactive power analysis and control strategy of doubly-fed wind farm[J].Proceedings of the CSEE, 2007, 27(9): 77-82.

[17] XU Dianguo, LI Rui, LIU Yichang, et al.Reactive power analysis and control of doubly fed induction generator wind farm[C] // 13th European Conference on Power Electronics and Application, 2009, Barcelona, Spain: 1-10.

[18]趙晶晶, 徐成斯, 洪婉莎, 等.變風(fēng)速下雙饋異步風(fēng)機(jī)在微電網(wǎng)中的電壓頻率協(xié)調(diào)控制[J].可再生能源, 2017, 35(8): 1195-1202.

ZHAO Jingjing, XU Chengsi, HONG Wansha, et al.Voltage and frequency coordinated control of doubly-fed asynchronous fan in microgrid under variable wind speed[J].Renewable Energy, 2017, 35(8): 1195-1202.

[19]黃弘揚(yáng), 王波, 黃曉明, 等.基于雙饋風(fēng)電機(jī)組的分布式動態(tài)無功支撐系統(tǒng)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2016, 44(24): 140-147.

HUANG Hongyang, WANG Bo, HUANG Xiaoming, et al.Distributed dynamic reactive power support system based on doubly-fed wind turbine[J].Power System Protection and Control, 2016, 44(24): 140-147.

[20] 符楊, 潘翔龍, 黃玲玲.考慮雙饋機(jī)組無功調(diào)節(jié)能力的海上風(fēng)電場無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù), 2014, 38(8): 2168-2173.

FU Yang, PAN Xianglong, HUANG Lingling.Reactive power optimization of offshore wind farms considering the reactive power regulation capability of doubly-fed units[J].Power System Technology, 2014, 38(8): 2168-2173.

[21]甄真.包頭地區(qū)含風(fēng)電場電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化研究[D].北京: 華北電力大學(xué), 2015.

ZHEN Zhen.Research on reactive power optimization of power system containing wind farms in Baotou area[D].Beijing: North China Electric Power University, 2015.

[22]劉志武.分散式風(fēng)電場提高電壓合格率的無功控制方法研究[D].沈陽: 沈陽工業(yè)大學(xué), 2015.

LIU Zhiwu.Research on reactive power control method for decentralized wind farms to improve voltage qualification rate[D].Shenyang: Shenyang University of Technology, 2015.

[23]程曉磊.基于風(fēng)機(jī)無功支持能力的風(fēng)電場無功控制策略研究[D].天津: 河北工業(yè)大學(xué), 2018.

CHEN Xiaolei.Research on wind farm reactive power control strategy based on wind turbine reactive power support capability[D].Tianjin: Hebei University of Technology, 2018.

[24] OUYANG J, TANG T, YAO J, et al.Active voltage control for DFIG-based wind farm integrated power system by coordinating active and reactive powers under wind speed variations[J].IEEE Transactions on Energy Conversion, 2019, 34(3): 1504-1511.

[25] GHOSH S, ISBEIH Y J, BHATTARAI R, et al.A dynamic coordination control architecture for reactive power capability enhancement of the DFIG-based wind power generation[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35(4): 3051-3064.

[26]曹軍, 張榕林, 林國慶, 等.變速恒頻雙饋電機(jī)風(fēng)電場電壓控制策略[J].電力系統(tǒng)自動化, 2009, 33(4): 87-91.

CAO Jun, ZHANG Ronglin, LIN Guoqing, et al.Variable-speed constant-frequency doubly-fed wind farm voltage control strategy[J].Automation of Electric Power Systems, 2009, 33(4): 87-91.

[27] ESHKAFTAKI A A, RABIEE A, KARGAR A, et al.An applicable method to improve transient and dynamic performance of power system equipped with DFIG-based wind turbines[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35(3): 2351-2361.

[28]張金龍.雙饋風(fēng)電機(jī)組模型參數(shù)辨識與模型驗(yàn)證[D].濟(jì)南: 山東大學(xué), 2012.

ZHANG Jinlong.Model parameter identification and model verification of doubly-fed wind turbines[D].Jinan: Shandong University, 2012.

[29]王小平, 曹立明.遺傳算法: 理論、應(yīng)用及軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安: 西安交通大學(xué)出版社, 2002.

[30]王佳榮.自抗擾控制器的參數(shù)優(yōu)化及其應(yīng)用研究[D].北京: 華北電力大學(xué), 2016.

WANG Jiarong.Research on parameter optimization and application of active disturbance rejection controller[D].Beijing: North China Electric Power University, 2016.

[31] 劉振國, 胡亞平, 陳炯聰, 等.基于雙層優(yōu)化的微電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(8): 124-133.

LIU Zhenguo, HU Yaping, CHEN Jiongcong, et al.A planning and design method for microgrid based on two-stage optimization[J].Power System Protection and Control, 2015, 43(8): 124-133.

Experimental research on improving the dynamic reactive power coordinated control capability of doubly-fed induction wind turbine

CUI Sen, YAN Xiangwu, LI Ruibo

(Hebei Provincial Key Laboratory of Distributed Energy Storage and Microgrid (North China Electric Power University), Baoding 071003, China)

As the scale of wind farms continues to increase, the impact on the grid of wind turbines connected to the grid is gradually increasing.Therefore, fully exploiting the reactive power and voltage regulation capability of wind turbines and improving their reactive power response speed plays an important role in enhancing the voltage stability of the power system.This paper quantitatively analyzes the reactive voltage regulation capability and limiting factors of a single doubly-fed induction wind turbine in a wind farm in the West Mengxi Power Grid.It formulates a dynamic reactive power compensation coordinated control strategy based on the reactive power regulation mechanism of a single unit.If the system reactive power demand exceeds the DFIG reactive power output limit, on the basis of ensuring the maximum power generation benefit of the unit, an additional active power control based on the reactive power difference is proposed.In addition, the parameters of the additional controller are obtained through an improved genetic control algorithm identification.This control reduces the minimum output of the unit while ensuring the increase of the reactive power limit of the unit.This in turn meets the reactive power demand of the system.Finally, the experiment verifies the feasibility and accuracy of the proposed dynamic reactive power coordinated control of the doubly-fed wind turbines, and it enhances the voltage stability of the generators.

doubly-fed wind turbine; voltage stability; dynamic reactive power control; improved genetic algorithm

10.19783/j.cnki.pspc.210722

2021-06-17；

2021-07-31

崔 森(1992—)，男，博士研究生，研究方向?yàn)樾履茉措娏ψ儞Q技術(shù)；E-mail: cuisen@ncepu.edu.cn

顏湘武(1965—)，男，通信作者，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾履茉措娏ο到y(tǒng)分析與控制、現(xiàn)代電力變換、新型儲能與節(jié)能等技術(shù)；E-mail: xiangwuy@ ncepu.edu.cn

李銳博(1997—)，男，博士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組控制技術(shù)。E-mail: liruibo@ncepu.edu.cn

北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(3212037)

This work is supported by the Beijing Natural Science Foundation (No.3212037).

(編輯 周金梅)