沈陽武, 宋興榮, 羅紫韌, 沈非凡, 黃 晟
(1. 國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院,長沙 410000;2. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082)
在“碳達(dá)峰、碳中和”國家戰(zhàn)略的引領(lǐng)下,我國新能源領(lǐng)域發(fā)展迅速,其中,以風(fēng)力發(fā)電(以下簡稱風(fēng)電)發(fā)展尤為突出.《2020年中國風(fēng)電行業(yè)深度報告》數(shù)據(jù)顯示,至2020年底我國風(fēng)電累計裝機(jī) 2.81×108kW.傳統(tǒng)常規(guī)電源依靠旋轉(zhuǎn)發(fā)電機(jī)提供慣量支撐和一次調(diào)頻功能,而新能源發(fā)電以電力電子設(shè)備為主,缺乏頻率和慣量支撐.隨著風(fēng)力發(fā)電滲透率越來越高,電力系統(tǒng)的慣量正逐步降低,電網(wǎng)頻率擾動抵抗性下降,極端條件下可能造成電網(wǎng)頻率崩潰等事故.近年來,風(fēng)力發(fā)電滲透率升高而引起的系統(tǒng)頻率穩(wěn)定問題引起了學(xué)界廣泛關(guān)注.
為解決風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)造成的頻率穩(wěn)定問題,有學(xué)者提出風(fēng)機(jī)的慣性控制策略[1-3].慣性控制是指系統(tǒng)受到擾動導(dǎo)致頻率跌落后,通過釋放風(fēng)機(jī)儲存在其轉(zhuǎn)子及其傳動機(jī)構(gòu)中的動能來增加有功功率的輸出,以支撐系統(tǒng)頻率恢復(fù).風(fēng)機(jī)采用慣性控制策略對電力系統(tǒng)運(yùn)行的影響得到了廣泛研究,文獻(xiàn)[1]指出風(fēng)機(jī)采用虛擬慣性有功控制策略可以提高電網(wǎng)的抗擾動能力.同時,風(fēng)電慣性控制對電力系統(tǒng)的等效慣性時間常數(shù)會產(chǎn)生定量影響.文獻(xiàn)[4]中為確保風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行,提出了慣性控制參數(shù)實(shí)時調(diào)整方法.文獻(xiàn)[5]提出慣性控制有助于電力系統(tǒng)在受到干擾后快速恢復(fù)頻率.文獻(xiàn)[6]提出分級綜合慣性控制方法,將綜合慣性響應(yīng)的控制分為不同級別,包括發(fā)電機(jī)級、風(fēng)電場級和系統(tǒng)級.
然而,風(fēng)機(jī)慣性控制也存在一些缺點(diǎn).在慣性控制的方式下,風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速可能下降到最低限值.為防止轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速繼續(xù)下降,風(fēng)機(jī)必須終止慣性控制并切換回正常工作模式,將轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速恢復(fù)至正常水平.當(dāng)風(fēng)機(jī)退出慣性控制時,風(fēng)機(jī)的輸出功率將有較大程度的下降.因此,在風(fēng)機(jī)單獨(dú)參與系統(tǒng)調(diào)頻時,其慣性控制能力較弱,且在退出慣性控制時影響系統(tǒng)頻率穩(wěn)定.儲能系統(tǒng)具有控制靈活和響應(yīng)快速的特點(diǎn),可以通過儲能提供有功備用來增強(qiáng)風(fēng)機(jī)參與系統(tǒng)調(diào)頻的能力.綜上所述,風(fēng)儲系統(tǒng)聯(lián)合頻率控制方法成為新的研究熱點(diǎn).
近幾年,很多學(xué)者對風(fēng)儲系統(tǒng)聯(lián)合頻率控制開展了研究[7-13].與傳統(tǒng)不配置儲能的風(fēng)電場相比,配置儲能的風(fēng)電場可以獲得更好的頻率控制性能.文獻(xiàn)[7]利用儲能的柔性控制特點(diǎn),建立了風(fēng)儲聯(lián)合的電力系統(tǒng)調(diào)頻特性模型.文獻(xiàn)[8]針對集中式儲能型風(fēng)電場提出了一種慣性控制方法,所提方法能有效降低成本并提高風(fēng)能利用率.文獻(xiàn)[9]基于電池儲能系統(tǒng)(BESS)的充放電特性,提出一種基于風(fēng)儲聯(lián)合運(yùn)行的風(fēng)電波動抑制方法,此方法有助于提高風(fēng)機(jī)的慣性控制性能.文獻(xiàn)[10]為減小風(fēng)機(jī)的功率振蕩,設(shè)計了一種自抗擾模糊控制環(huán)節(jié),用于控制風(fēng)電場參與系統(tǒng)頻率的調(diào)節(jié).文獻(xiàn)[11]提出一種風(fēng)儲聯(lián)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制方案,其利用儲能快速、準(zhǔn)確的有功功率控制能力,加速慣性控制后風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的恢復(fù).
然而,上述研究主要針對儲能以集中式模式配置的風(fēng)電場,對于以分布式模式配置儲能的風(fēng)電場的慣性控制為研究對象的研究較少.儲能分布式配置模式是指在風(fēng)電場中每臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)組(以下簡稱風(fēng)電機(jī)組)的直流側(cè)配備一個儲能裝置.同時現(xiàn)有的研究未考慮慣性控制過程中的儲能充放電損耗成本與風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的均衡變化.此外,現(xiàn)有研究方法忽略了慣性控制過程中風(fēng)速的變化,難以實(shí)現(xiàn)風(fēng)速快速波動場景下的最優(yōu)慣性控制[14-16].綜上,亟需提出一種計及儲能充放電損耗、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子均衡變化和風(fēng)速動態(tài)變化的分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組(儲能系統(tǒng)單元并聯(lián)在永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電直流電容兩端)構(gòu)成的風(fēng)電場慣性控制方法.為此,本文提出了一種基于模型預(yù)測控制(MPC)的分布式儲能型風(fēng)電場的慣性控制策略.結(jié)合MPC方法,考慮風(fēng)電機(jī)組和直流側(cè)儲能單元運(yùn)行條件的差異和變化,建立分布式儲能型風(fēng)電場慣性控制MPC模型,利用風(fēng)電機(jī)組和儲能單元的有功功率協(xié)調(diào)控制,實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場慣量控制過程中各風(fēng)電機(jī)組轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的均衡變化.
主要創(chuàng)新點(diǎn)如下:①針對分布式儲能型風(fēng)電場慣性控制研究,提出一種基于MPC的風(fēng)電場慣性控制框架,該控制框架考慮了風(fēng)機(jī)和儲能的動態(tài)變化因素;②考慮轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速均衡變化和儲能充放電損耗,建立分布式儲能型風(fēng)電場慣性控制MPC優(yōu)化模型和控制策略,該控制策略能降低儲能損耗成本,并使各風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速變化差異最小,避免風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速過度下降,保證風(fēng)機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性.
分布式儲能型風(fēng)電場結(jié)構(gòu)如圖1所示.圖1風(fēng)電場中每臺風(fēng)機(jī)的直流側(cè)都配置儲能單元:AC為交流,DC為直流.基于MPC的分布式儲能型風(fēng)電場慣性控制框架如圖2所示.其中,L為儲能充放電損耗成本,i、j和n分別為第i、j和n臺風(fēng)機(jī).在MPC控制框架中,考慮到各臺風(fēng)機(jī)在實(shí)際風(fēng)電場中的運(yùn)行狀態(tài)各不相同,分別對每臺風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、有功功率和風(fēng)速等進(jìn)行單獨(dú)分析和建模.
圖1 分布式儲能風(fēng)電場配置方案Fig.1 Structure of distributed energy storage wind farm
圖2 慣性控制框架設(shè)計Fig.2 Design of inertial control framework
在慣量控制過程中,由于風(fēng)機(jī)有功功率控制系統(tǒng)的快速跟蹤能力,風(fēng)機(jī)輸出有功功率可以快速跟蹤有功功率變化參考ΔPref,同時在一個控制階段Tc內(nèi),有功功率變化率可以假定為恒定,即
(1)
對于每臺風(fēng)機(jī),其預(yù)測模型可以表述為
(2)
(3)
式中:Δωr,i為第i個風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速增量;ωr0,i為第i個風(fēng)機(jī)的初始轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速;ΔPe,i為第i個風(fēng)機(jī)的有功功率增量;Pe0,i為第i個風(fēng)機(jī)初始有功功率;Pm0,i為第i個風(fēng)機(jī)初始機(jī)械能;Ht為風(fēng)機(jī)的慣性常數(shù).
為方便構(gòu)建電池儲能系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型,引入狀態(tài)函數(shù)ΔPint為
(4)
BESS狀態(tài)空間模型的矩陣形式為
(5)
(6)
式中: Δ為每臺儲能的荷電狀態(tài)變化量;ΔiD為儲能直流電流增量;Qc為電池儲能容量;UD為儲能直流電壓;Tfd為儲能控制回路的時間常數(shù);Tid為有功功率控制回路的時間常數(shù);kpd為儲能直流電流控制回路PI控制器的比例增益;kid為儲能直流電流控制回路PI控制器的積分增益;ΔfSOC為每臺儲能的荷電狀態(tài)變化量.
儲能系統(tǒng)具有快速充放電能力,并且可對風(fēng)電退出調(diào)頻時的功率跌落進(jìn)行補(bǔ)償,儲能釋放的能量填補(bǔ)了此時系統(tǒng)的功率缺失,從而減少甚至避免二次頻率跌落問題的發(fā)生.因此,考慮風(fēng)儲系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)行是提高風(fēng)機(jī)參與系統(tǒng)頻率調(diào)節(jié)性能的有效手段.本節(jié)對儲能系統(tǒng)預(yù)測模型進(jìn)行建模.若儲能系統(tǒng)集中式接入風(fēng)電場,在風(fēng)電場預(yù)測模型中僅含有一個儲能模型;若儲能以分布式形式接入風(fēng)機(jī)直流側(cè),在風(fēng)電場的預(yù)測模型中則包含多個儲能模型.
基于風(fēng)機(jī)和儲能的模型,配置有儲能的風(fēng)電場的連續(xù)狀態(tài)空間模型可以表述為
(7)
式中:在分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組群連續(xù)狀態(tài)空間模型中,Δy為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的變量增量;Δx為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的狀態(tài)變量增量;A為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的系數(shù)矩陣;B為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的控制矩陣;E為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的初始測量矩陣;C為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)的輸出狀態(tài)系數(shù)矩陣;u為連續(xù)狀態(tài)空間模型公式中的輸入變量,并且有
(8)
式中:Nc為分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組的組數(shù).
基于連續(xù)模型,帶采樣時間的離散狀態(tài)空間模型ΔTp可表示為
(9)
式中:Δx(k)為離散狀態(tài)空間模型k時刻狀態(tài)變量增量;u(k)為風(fēng)電場離散狀態(tài)空間模型中的控制變量;Δy(k+1)為以u為控制變量的風(fēng)電場離散狀態(tài)空間模型的k+1時刻輸出變量增量;G為風(fēng)電場離散狀態(tài)空間模型的輸出狀態(tài)系數(shù)矩陣;H為風(fēng)電場離散狀態(tài)空間模型的控制矩陣;且
(10)
由于每個風(fēng)機(jī)的風(fēng)速不同,其轉(zhuǎn)速隨風(fēng)速變化的情況不同,可釋放的轉(zhuǎn)子動能也不同.若每臺風(fēng)機(jī)均按照同樣的慣性控制方式參與系統(tǒng)調(diào)頻,則可能在調(diào)頻過程中由于部分風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速過低而終止調(diào)頻.此外,儲能在參與調(diào)頻過程中的充放電成本過高,也是限制風(fēng)儲聯(lián)合系統(tǒng)調(diào)頻能力的因素[17-18].為此,本文策略考慮兩個控制目標(biāo),第一個目標(biāo)是減少轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的差異,確保風(fēng)電場內(nèi)各機(jī)組的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速穩(wěn)定;第二個目標(biāo)是降低儲能的充放電損耗成本.
因此,總成本函數(shù)即目標(biāo)函數(shù)表示為
(11)
Obj1為第一個目標(biāo),即減小轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的差異;Obj2為第二個目標(biāo),即降低儲能的充放電損耗成本.由于風(fēng)電場內(nèi)風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定性比風(fēng)電場參與調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)成本更重要,本文優(yōu)先級排序是Obj1>Obj2.可以選擇加權(quán)系數(shù),即
(12)
在控制過程中,儲能型風(fēng)電機(jī)組的有功功率約束為
(13)
i=1, 2, …,Nw
儲能可在充放電模式下運(yùn)行,其輸出功率應(yīng)遵循充放電功率限制,即
(14)
在慣量響應(yīng)的模型預(yù)測控制下,風(fēng)電場的總有功功率參考值增量ΔPref由慣性控制器計算得到
(15)
式中:Kp為模型的比例增益;Kd為模型的積分增益.
模型預(yù)測控制問題可以轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的二次規(guī)劃(QP)問題[20],可以通過商業(yè)求解器對其快速求解.
本文基于文獻(xiàn)[21]自定義IEEE-39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析.自定義IEEE-39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示,其中G1~G10為風(fēng)機(jī).系統(tǒng)中的同步發(fā)電機(jī)組均具有一次調(diào)頻能力,可參與系統(tǒng)頻率調(diào)節(jié).本文利用DIgSILENT/PowerFactory軟件對風(fēng)電場的傳統(tǒng)慣性控制方法(下文統(tǒng)稱為傳統(tǒng)方法,其未考慮儲能系統(tǒng)及MPC控制)和所提MPC慣性控制方法(下文統(tǒng)稱為改進(jìn)方法)進(jìn)行仿真對比分析.在該軟件中搭建電力系統(tǒng)仿真模型,在MATLAB中實(shí)現(xiàn)MPC模型建模與求解.
圖3 系統(tǒng)模型圖Fig.3 Configuration of system
DIgSILENT/PowerFactory與MATLAB的聯(lián)合仿真框架如圖4所示.在每個控制周期內(nèi):首先,DIgSILENT/PowerFactory中的分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組將各自當(dāng)前轉(zhuǎn)速、風(fēng)速和有功功率等數(shù)據(jù)通過聯(lián)合仿真接口輸出到MATLAB;其次,MATLAB 完成對MPC優(yōu)化控制問題的求解,并將求解結(jié)果通過聯(lián)合仿真接口發(fā)送到DIgSILENT/PowerFactory中的有功控制模型中,包括各個儲能型風(fēng)電機(jī)組的有功參考值變化指令;最后,在DIgSILENT/PowerFactory中各儲能型風(fēng)電機(jī)組根據(jù)指令參考值調(diào)整自身的有功出力,實(shí)現(xiàn)慣性控制.
圖4 PowerFactory與MATLAB的聯(lián)合仿真框架Fig.4 Co-simulation framework between PowerFactory and MATLAB
仿真部分的關(guān)鍵參數(shù)如下:發(fā)電機(jī)的額定功率S=5 000 kV·A,Ht=12.04,kpd=2,kid=5,Qc=80 MW,Tc=0.5 s,Tp=2.5 s.預(yù)測時域的長度為5個控制周期,仿真總時間為40 s.在t= 20 s時,負(fù)荷4的有功功率由500 MW增加到750 MW,電力系統(tǒng)出現(xiàn)頻率跌落現(xiàn)象.
圖5和圖6所示分別為傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法下的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速變化圖.可知,在擾動之前,風(fēng)機(jī)運(yùn)行在最大功率模式下,風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子速度因風(fēng)速變化而波動.在T= 20 s時,出現(xiàn)擾動,當(dāng)采用傳統(tǒng)慣性控制方法時,所有風(fēng)機(jī)開始減速.但是,由圖6可知,在T=20 s后,當(dāng)采用MPC慣性控制時,部分風(fēng)機(jī)開始減速,部分風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子在低風(fēng)速條件下開始加速,所有風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速在調(diào)頻的后期趨于均衡.
圖5 傳統(tǒng)慣量響應(yīng)法的風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Fig.5 Rotor speed of WTs based on conventional method
圖6 基于MPC的風(fēng)儲系統(tǒng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Fig.6 Rotor speed of WTs based on MPC
圖7所示為傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法下的風(fēng)機(jī)最小轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速.由圖7可知,系統(tǒng)出現(xiàn)擾動后,在控制過程中,改進(jìn)方法下的風(fēng)機(jī)最小轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速與傳統(tǒng)方法相比有顯著增加.可知,采用改進(jìn)方法可以提高風(fēng)機(jī)最低轉(zhuǎn)速,減小由于風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速過低而退出調(diào)頻的可能性,有利于增強(qiáng)風(fēng)電場的調(diào)頻能力.
圖7 傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法的風(fēng)機(jī)最小的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Fig.7 Minimum rotor speed among all WTs with conventional method and with MPC
圖8和圖9所示分別為傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法下各風(fēng)機(jī)有功功率參考值.由于風(fēng)機(jī)和儲能的輸出功率是通過求解MPC模型得到的,所以其參考功率互不相同,而且在每個控制周期均更新迭代一次.對比圖8和圖9可知,本文提出的改進(jìn)控制方法對提高整個風(fēng)電場的功率增量和頻率支撐能力都有較好的效果.
圖8 傳統(tǒng)方法的各風(fēng)機(jī)有功功率參考值Fig.8 Incremental active power references for WTs with conventional method
圖9 改進(jìn)方法的風(fēng)儲系統(tǒng)風(fēng)機(jī)有功功率參考值Fig.9 Incremental active power references for WTs with MPC
圖10所示為改進(jìn)方法下的儲能輸出功率曲線圖.在系統(tǒng)出現(xiàn)擾動后的前幾秒內(nèi),采用改進(jìn)方法時,儲能輸出功率隨系統(tǒng)所需調(diào)頻功率的升高而升高,然后快速下降.
圖10 改進(jìn)方法的風(fēng)儲系統(tǒng)儲能有功功率參考值Fig.10 Incremental active power references for BESS with MPC
圖11所示為兩種方法下全風(fēng)電場調(diào)頻功率對比圖.可知,傳統(tǒng)方法的調(diào)頻功率最大值為0.12 kW,改進(jìn)方法的調(diào)頻功率最大值為0.22 kW.傳統(tǒng)方法的調(diào)頻功率最大值顯著低于改進(jìn)方法的最大值.同時,改進(jìn)方法下的調(diào)頻功率最小值比傳統(tǒng)方法下的調(diào)頻功率最小值高0.02 kW.從以上曲線可知,改進(jìn)方法由于附加了分布式儲能輔助參與調(diào)頻,所以風(fēng)電場調(diào)頻能力得到顯著提升.
圖11 傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法下全風(fēng)場調(diào)頻功率對比Fig.11 Incremental active power references with conventional method and with MPC
圖12所示為不同權(quán)重下儲能的充放電損耗成本對比圖.圖中比較了儲能損耗成本目標(biāo)權(quán)重為1和權(quán)重為10時的儲能充放電損耗成本.仿真結(jié)果表明,增大儲能損耗成本的目標(biāo)權(quán)重能夠有效減小儲能的充放電損耗成本.因此,MPC慣性控制優(yōu)化模型和策略可有效降低儲能的充放電損耗成本.
圖12 儲能充放電損耗成本比較Fig.12 Cost comparison of charge and discharge loss of BESS
圖13所示為傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法下系統(tǒng)頻率響應(yīng)對比圖.當(dāng)采用傳統(tǒng)方法時,系統(tǒng)頻率最低值為59.72 Hz,改進(jìn)方法最低值為59.75 Hz,二者相差0.03 Hz.改進(jìn)方法的頻率最低值更高的原因是由于其采用儲能系統(tǒng),風(fēng)電場的調(diào)頻能力更強(qiáng),對系統(tǒng)頻率的改善作用更強(qiáng).
圖13 傳統(tǒng)方法與改進(jìn)方法的系統(tǒng)頻率響應(yīng)比較Fig.13 System frequency responses with conventional method and with MPC
綜上可知,在風(fēng)電場總有功功率輸出量以及系統(tǒng)的頻率響應(yīng)與傳統(tǒng)方法相同的情況下,采用MPC慣性控制優(yōu)化模型和策略的改進(jìn)方法可以顯著提高慣性控制過程中風(fēng)機(jī)的最低轉(zhuǎn)速,減小儲能充放電損耗成本.
隨著風(fēng)電滲透率越來越高,系統(tǒng)等效轉(zhuǎn)動慣量下降,系統(tǒng)頻率失穩(wěn)風(fēng)險上升.分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組是提升風(fēng)電主動支撐電網(wǎng)頻率調(diào)控的有效手段.針對由分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組(儲能系統(tǒng)單元并聯(lián)在永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電直流電容兩端)構(gòu)成的風(fēng)電場,提出一種改善風(fēng)電場主動支撐電網(wǎng)頻率穩(wěn)定的慣量控制方法.該方法在建立分布式儲能型風(fēng)電場的線性化模型基礎(chǔ)上,結(jié)合MPC控制框架,設(shè)計考慮儲能損耗成本和風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速均衡變化的MPC慣性控制優(yōu)化模型和策略.與傳統(tǒng)慣性控制方法相比,在風(fēng)電場慣性控制過程中,所提控制策略不僅能實(shí)現(xiàn)分布式儲能型風(fēng)電機(jī)組中風(fēng)力發(fā)電單元和儲能系統(tǒng)單元的有功功率協(xié)調(diào)控制,還能降低儲能系統(tǒng)的充放電損耗成本,并保證風(fēng)電場內(nèi)所有風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的穩(wěn)定,避免由于風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速下降過度而導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組退出調(diào)頻.采用基于模型預(yù)測控制的分布式儲能型風(fēng)電場慣性控制策略有利于提高電網(wǎng)頻率穩(wěn)定性,對保障電網(wǎng)的安全運(yùn)行具有重要意義.