风能作为我国重要的清洁能源之一,其资源十分丰富,且具备较大的开发利用价值,由于政府的政策鼓励与风力发电技术的日益成熟,在最近几年我国风电产业已经取得飞跃发展.目前,风力发电机大多通过电力电子设备接入电网,在最大功率追踪(MPPT)控制模式下运行,造成风机有功功率与电网频率不再相互联系,风机转子无法感应电网频率变化,因此常规风电机组不能参与系统惯量响应,表现出的有效惯量为0.而传统火电机组由于风电渗透,装机与发电量逐年递减,电力系统中转动惯量对于频率响应的能力将不断降低.因此,国家能源局在2020年规定[1 ] ,常规燃煤机组和在非供热期的热电联产机组的基本调峰能力为其额定容量的50%(火电机组实施增容改造者,基本调峰下限为初始额定容量的50%,基本调峰上限为增容后的核定铭牌功率),燃气机组基本调峰能力为其额定容量的100%,水电机组、生物质、综合利用机组按实际能力提供基本调峰.要求30 MW及以上风电场在电网安全受到影响时必须具备一次调频功能,并规定并网发电厂有义务提供辅助服务.风机的频率响应主要通过虚拟惯量控制,下垂控制以及一次调频等技术实现.随着风电场一次调频技术的推广应用,风电机组能通过电力电子设备实现与火电机组等效的惯量支撑能力.然而,风电场与传统火电机组不同,风速存在明显的波动性,且风速与风机转子、转速间亦存在不确定性,所以风电场可用虚拟惯量的准确估计方法仍显欠缺.风电场可用惯量的准确估计能根据各区域内可用惯量储备为系统进行调度,为设置区内机组的调频控制策略提供理论支撑.
国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差.
释放转子动能的控制方式以提升风电场频率最低点为目标,对双馈风机转子控制器内额外置入惯量控制回路,实现双馈风机在不同转速区间内的转子动能释放[5 ] .文献[6 ]分析了风机转子动能的惯量支撑能力,并提出基于转子动能和储能装置的调频控制策略,使风机实现类似于同步发电机组的惯量特性和下垂特性.文献[7 ]提出了低惯量电力系统中双馈风机参与短时一次调频的控制方案,硬件在环仿真结果表明,对于小规模的暂态扰动,释放转子物理动能可以降低定子频率的波动幅度.然而,对于大规模扰动,释放单一风机的转子动能无法弥补所需的功率差额,必须在更大规模进行可用惯量估计与储配.
在风电场虚拟惯量估计方面,文献[8 ]采用递推最小二乘辨识求解算法,通过测量风电场公共连接点的有功功率和频率扰动,实现风电场等效虚拟惯量的快速估计.为了求解惯量的时空分布,基于差值计算法的系统分区惯量评估方法被提出[9 ] ,通过对系统进行分区并确定主导机组,利用差值计算法对各区域惯量进行评估,该方法所需测量的数据较少.根据国内外对于风电场虚拟惯量估计的现状,本文提出了计及风速随机性与惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计算法.首先,通过谱聚类算法对风电场内个体机组根据风速概率分布进行聚类,通过降维实现算法的计算效率提升;其次,采用Copula函数描述各聚类后机群的风速相关性,并选取各机群内中心机组;最后,基于各中心机组的风速概率分布,采用极限学习机估计风电场内可用惯量分布及其置信区间.算例仿真中选取国内某风场的实际机组及风速数据,验证了本文所提算法的有效性与优越性.
1 风速相关性分析及数据处理
风电场可用惯量取决于该时刻的场内风速分布,各位置机组的风速存在随机性,但相邻机组间的风速又存在相关性.对于符合正态分布多维随机变量,联合分布函数能反映变量间的相关特性.但对于非正态的随机变量,其联合分布函数的表达式求解困难.在某些情况下,因变量的相关性不仅限于线性关系,即使这些变量的边际密度分布已知,其联合分布也可能未知.在复杂情况下,即使存在这样的多元分布,也无法保证联合分布是已知边际分布的多元等价.因此,引入Copula函数描述随机变量间复杂的相关性结构以及将其与单个函数的边缘分布进行联系[10 ] .
1.1 风速相关性分析
Copula函数主要分为椭圆Copula函数和阿基米德Copula函数,前者包括Normal-Copula和t -Copula;后者包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula.对于多维随机变量,根据Sklar定理,设F (x 1 , x 2 , …, xn )为n 维随机变量x 1 , x 2 , …, xn 的联合分布函数,随机变量的边缘分布函数分别为f 1 (x 1 ), f 2 (x 2 ), …, fn (xn ).如果边缘分布函数连续,则存在唯一的Copula函数C (·)使随机变量x 1 , x 2 , …, xn 满足下式[11 ] :
(1) F (x 1 , x 2 , …, xn )=C (f 1 (x 1 ), f 2 (x 2 ), …, fn (xn ))
风电场内区间风速相关性的Copula函数构建步骤如下:①根据风速历史数据,利用核密度估计法确定各随机变量的边缘分布;②建立多种Copula函数以及经验Copula函数描述区间风速之间的相关关系;③采用极大似然法对各种Copula函数相关参数进行估计;④输出与经验Copula函数具有最小欧氏距离的最优Copula函数用于后续可用惯量评估.
1.2 机组风速数据处理
可用惯量中的转子动能与机组风速相关,对于风电场机组的历史风速数据必须经过一定的数据处理才能符合实际惯量估计应用的需求.位于不同高相关性区域的风电机组,其风速相关性较小,但高相关性区域内风电机组间的风速具有较强的相关性.根据历史风速数据,采用双尺度谱聚类算法对各机组风速日变化曲线进行聚类,实现场内机组的分区.具体处理步骤如图1 所示,其中:N 为机组个数.
图1
图1
机组风速数据处理
Fig.1
Data processing of turbine wind speed
首先,对于N 个机组的风速日变化曲线,分段聚合近似是处理复杂数列的常用方法[3 ] ,使用低维度数据近似表示高维度数据的基本形态,实现风速数据的降维处理.对于长度为l 的风速数列Y = y 1 , y 2 , … , y l ,使用长度为m 的风速数列 Y - = y - 1 , y - 2 , … , y - m 对其分段聚合近似表示,其中 m <l 且m 能被l 整除.则 Y - 中的第g 个元素由下式计算:
(2) y - g = m l ∑ h = l m ( g - 1 ) + 1 l m g yh , g ∈{1, m }, h ∈{1, l }
其次,对于N 个机组的典型日风速数据进行归一化处理.对于归一化处理后的风速日变化曲线便可进行曲线聚类,聚类算法采用双尺度谱聚类算法(DSSCA).谱聚类算法由图论演化而来,算法将数据样本视为空间中的分布点,将样本相似性表示为点与点之间带权重的边.谱聚类对空间内点与加权边构成的无向权重图进行切图,从而实现聚类的划分,对数据分布的适应性较强.
曲线聚类主要依据曲线之间的相似性将大量无序无规则的风速变化曲线样本划分为多个类簇.因此,选取合适风速数据的相似性度量方式是曲线聚类是否准确的关键环节之一.本文采用基于距离和形态特征的相似性度量构建机组的相似度矩阵,距离特征根据风速日变化曲线间的欧氏距离,形态特征根据信息熵指标,两者定义如下式所示:
(3) ai , j = ∑ k = 1 L ( r i , k - r j , k ) 2 , i ,j =1, 2, …, M
(4) H s ( P 1 , P 2 , … , P s ) = - ∑ i = 1 s P i ln P i 0 < P i < 1 , ∑ i = 1 s P i = 1
式中:M 为风速日变化曲线的数量;ri 、rj 为两条风速日变化曲线;L 为风速日变化曲线长度;ri , k 、rj , k 为风速日变化曲线ri 、rj 在长度为k 时的对应值;一时间段内的风速日变化曲线ri 有s 种可能值{r 1 , r 2 , …, rs },Pi 为第i 种可能值的概率,展开到s 种可能值,则{P 1 , P 2 , …, Ps }为每个可能值的概率;ai , j 为ri ,rj 间欧氏距离;Hs 为ri 的信息熵指标.
2 风电场可用惯量估计
根据前文所述理论,对风电场内机组的风速日变化曲线进行聚类建模;分析机群内中心机组风速与测风塔风速的相关性,选取合适的Copula函数进行描述;考虑风速-惯量间的不确定性关系,推导风电场内可用惯量的分布与其置信区间.
2.1 风速概率分布特性
现有研究常采用概率分布衡量风能资源的随机分布特性,通过分析历史风速数据,常用Weibull分布模型拟合风速频率分布.但是,处于不同地区的机组风速往往呈现不同的概率分布特性,确定参数的分布模型不能体现不同地区机组风速的差异,并且对于具有多峰特性的风速分布,Weibull分布的拟合效果较差.因此,本文采用非参数核密度估计确定机组风速随机概率分布模型,该算法能减小模型误差,且对于多峰特性的风速分布具有较好的拟合效果[12 ] .核密度估计 (KDE)法是一种非参数估计方法.设{zt |t =1, 2, …, T }为随机变量z 的样本空间,z 的概率密度为u (z ),则u (z )的核密度估计为
(5) u (z )= 1 T W w ∑ t = 1 T K z - z t l
(6) K (δ )= 1 2 π e - δ 2 2
式中:zt 为样本点t 的数据;W w 为窗宽;K (δ )为高斯核函数;δ 为核函数自变量.
2.2 机组聚类及中心机组选取
基于1.2节所提机组风速曲线处理及聚类算法,通过以下步骤实现风电场内机组聚类及选取机群内距离聚类中心最近的中心机组:① 输入归一化处理后的典型日风速数据;② 设定高斯核函数宽度参数,构架对应的相似度矩阵;③ 计算相似度矩阵的拉普拉斯矩阵并确定最优分类数S ,求解前S 个最大特征值所对应的特征向量;④ 根据所选特征向量构建特征矩阵;⑤ 对特征矩阵进行K -means聚类;⑥ 输出典型日风速变化曲线聚类结果;⑦ 选取距离聚类中心最近机组为机群的中心机组.
2.3 风速与可用惯量的转化关系
风电场可用惯量指能够参与虚拟惯量响应的能量,其中包括转子动能以及机组减载所预留的能量,当频率发生波动时,虚拟惯量响应释放可用惯量,抑制频率的快速变化.首先讨论转子的物理动能,设转子的转动惯量为I 、角速度为ω r ,旋转动能为E = 1 2 I ω r 2 . 惯量响应频率变化过程中,转子存在最低转速限制,ω min 为风机转子的最低转速,此处取标幺值,ω ba 为转速基准值,本文ω min =0.75 (p.u.)[13 ] , ω ba = 12 r/min.风机可用动能惯量Ej 如下式所示:
(7) Ej = 1 2 I ω j 2 - 1 2 I ω min 2
当风机通过超速控制或变桨距角等方式偏离最大功率点,从而预留备用功率.此时,风机可用减载惯量将划分为低风速、中风速、高风速3个区间.低风速区间内采取超速控制,风速区间为[v cut-in , v w1 ];中风速区间采取转速与桨距角控制,风速区间为(v w1 , v w2 );高速区间采取变桨控制;风速区间为[v w2 , v cut-out ],风机转速与出力关系如图2 所示.其中:P 为风机的出力;P max 为风机的最大输出功率;ω 0 为风机开始工作的初始转速;ω max 为风机运行于恒转速区时的转速;不同曲线表示在该风速下风机转子转速与输出功率间的关系;曲线顶点为在该风速下的最大功率输出运行点,所有顶点构成MPPT曲线;v cut-in 为风机的切入风速;v w1 为利用超速控制实现d %减载率的上限风速;v w2 为可采用超速控制的上限风速;v cut-out 为风机的切出风速.除前文所提3个风速区外,在启动区、风速低于切入风速或风速高于切出风速时:受风速状况限制,风机无法正常并网运行或无转速下降能力,因此,风电机组在上述情况下不参与电力系统频率响应,无可用惯量.
图2
图2
风机转速与出力关系
Fig.2
Rotation speed versus output power
在低风速区,依据空气动力学相关理论,当风电机组运行于MPPT工作模式时,其捕获的机械功率可由下式表示:
(8) P opt = 1 2 ρ πξP max (λ , β )R 2 v w 3
式中:ρ 为空气密度;ξP max 为该风速下对应的最大风能捕获系数;λ 为叶尖速比;β 为桨距角;R 为风机叶片半径;v w 为风速.其中,风能捕获系数ξ 与叶尖速比λ 和桨距角β 相关:
(9) ξ (λ , β )=0.22 116 λ - 0.4 β - 5 e - 12.5 λ
(10) λ = Rω Gη v w
式中:η 为发电机的极对数;ω 为转速;G 为齿轮箱极对数.当减载率为d %时,功率值为
(11) P de =(1-d %)P opt = 1 2 ρ π ξ P de ( λ , β )R 2 v w 3
(12) ξ P de =(1-d %)ξP max
采用二分法求得在减载率为d %时的叶尖速比.通过叶尖速比的定义,得到减载率为d %时的风机转速与风速关系:
(13) ω =Gω = Gλη v w R
当风机运行于中风速转速恒定区时,风速达到上限,超速控制不能继续作用,此时风机转子转速不随风速发生明显变化,但是通过变桨控制,风机捕获的功率不断提高,可将该部分转速方程近似线性化,得到转速与风速的关系式为
(14) ω = ω max - ω s v rat - v ws ( v w -v rat )+ω max
式中:ω s 为进入转速恒定区时的初始转速;v ws 为进入恒转速区的初始风速;v rat 为额定风速;ω max 为恒定最高转速.当风机风速达到高风速功率恒定区时,风机转速达到恒定最高转速ω max ,如风机进行减载d %运行,只需将参考功率P ref 切换为(1-d %)P n (P n 为额定功率),而转速不会发生变化.
3 算例仿真
仿真以甘肃某风场为算例,选取测风塔70 m高度的风速数据,风机型号为GW82,风机及风电场参数如表1 和 2所示.
3.1 机组风速日变化曲线聚类
聚类数目根据类内平均距离与类间平均距离的比值(D 值)确定为4,采用双尺度谱聚类算法对33台风机的风速日变化曲线进行聚类,曲线聚类结果及机群位置分布如图3 所示.由图3 中(a)可见,各机群中心机组风速在典型日内存在相似的变化趋势,但在各个时间点又存在一定的差异性,影响风电场内可用惯量的估计.聚类算法既体现了风电场内风速的分布特征,又通过降维减少了后续计算量与计算复杂度,使可用惯量估计结果更具时效性.
图3
图3
机组聚类结果及中心机组风速日变化曲线
Fig.3
Clustering results and daily wind speed curves of central unit
3.2 机组风速日变化曲线聚类
机群1主机组及测风塔测得的历史风速数据存在多峰特性,常用的正态分布、t 分布、Weibull分布等拟合效果较差.因此,本文采用非参数核密度估计法确定测风塔与机群1中心机组的风速边缘分布以及累积分布,两者的分布直方图及拟合概率密度函数如图4 所示.其中:v wi-to 为风塔处风速,v ce1 为机群1中心机组风速,f (v )为风速对应的边缘分布函数值.
图4
图4
测风塔与机群1中心机组风速分布直方图及拟合概率密度函数
Fig.4
Wind speed distribution histogram and fitting probability density function of wind tower and the central unit of Cluster 1
核密度估计所得累积概率函数与经验分布函数的对比如图5 所示.其中:F (v )为该风速对应的概率分布函数值.经验分布函数是实际分布函数的逼近,可与其对比判断估计的精度.仿真结果表明测风塔风速与机群1中心机组的核分布估计结果与经验分布函数比较接近,误差较小.
图5
图5
核分布估计概率分布与经验分布函数对比
Fig.5
Comparison of kernel distribution estimation of probability distribution with empirical distribution function
确定测风塔风速的边缘分布U =f (x )和机群1中心机组的边缘分布V =g (x )后,二元频率直方图(U , V )如图6 所示.其中:测风塔风速与机群1中心机组风速经过归一化处理.由于(U , V )的联合密度函数具有不对称的尾部,所以选择阿基米德Copula函数描述测风塔与机群1中心机组的相关性结构.
图6
图6
测风塔-机群1中心机组二元频率直方图
Fig.6
Binary frequency histogram of wind tower-central unit of Cluster 1
根据风电场中测风塔和机群1中心机组的历史风速数据,用极大似然估计法估计Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数的相关参数,3类Copula函数的密度及分布函数如图7 所示,其中:c (u 1 , u 2 )、C (u 1 , u 2 )分别为二元联合概率密度函数和二元联合分布函数;u 1 和u 2 为测风塔处风速变量v wi-to 和机群1中心机组风速变量v ce1 .
图7
图7
3类阿基米德Copula函数密度及分布函数
Fig.7
Density and distribution functions of three types of Archimedean Copula functions
为量化评价3种阿基米德Copula函数的准确性,引入经验Copula函数的概念及相应评价指标.设随机变量X 、Y 的经验分布函数分别为和f em (x )和h em (y ),其经验Copula函数定义为C EM (u 1 , u 2 ):
(15) C EM (u 1 , u 2 )= 1 n ∑ i = 1 n I [ f em ( x i ) ≤ u 1 ] I [ h em ( y i ) ≤ u 2 ] u 1 , u 2 ∈[0, 1]
式中:当f em (xi )≤u 1 时, I [ f em ( x i ) ≤ u 1 ] =1,否则为0. I [ h em ( y i ) ≤ u 2 ] 的取值同理.
a TH 2 为理论Copula函数与经验Copula函数间的欧氏距离平方,计算公式如下:
(16) a TH 2 = ∑ i = 1 n C EM ( u 1 , u 2 ) - C TH ( u 1 , u 2 ) 2
式中:C TH (u 1 , u 2 )为理论Copula函数,本文中主要为3类阿基米德Copula函数; a TH 2 值最小的Copula函数为最优Copula函数.3类阿基米德Copula函数的Kendall系数,Speaman系数及欧氏距离如表3 所示.仿真结果表明,Gumbel-Copula函数与经验Copula函数的欧氏距离最小,为 0.0380.因此,确定Gumbel-Copula函数为拟合测风塔与机群1中心机组间风速相关性的最优选.
3.3 风速-惯量不确定性关系拟合
对于风电机组风速与实际转速间的关系,现有研究基本通过定性的公式进行推导,忽略了实际运行中风机运行状态以及转速控制策略的影响,并且风机转速具有连续性,转子具有惯性,转速不能突变.甘肃某风电场典型日风速及转速关系如图8 所示,测量间隔为10 min.由图8 可见,机组风速与转速并不完全为确定关系,主要体现在低风速区间内,存在风速较高时,实际转速为0的数据点,亦存在风速几乎为0时,风机转速并不为0,但仍能提供虚拟惯量支撑.
图8
图8
风电场风速-实际转速关系
Fig.8
Wind speed in wind farm versus actual speed
风机的转速具有一定的延时性,无法立刻对外界风速的变化产生反应,即当前时刻风速数据的记录值无法准确对应风机的瞬时转速.风机的转速值不仅受当前风速影响,还受到前几个时间点风速的影响,因此相关参数的延迟时间成为影响建模精度的重要因素.考虑到风速历史时刻序列与各风机转速的非线性相关程度,基于最大信息系数(MIC)计算非线性相关程度最大的历史时刻,从而求得相关参数的延迟时间.首先,使用最大信息系数分析数据之间非线性相关性,确定相关参数的延迟时间,对实际数据进行重构;之后,利用变分模态分解提取原信号深层时域信息,最后建立基于极限学习机预测模型,并对模型进行误差修正,实现对风机转速的高精度预测.
以风电场典型日0:00~24:00的风速历史数据进行可用惯量评估,本文方法所得的可用惯量分布与基于实测值的可用惯量分布如图9 所示.对比结果表明,所提方法较好地捕捉了风电场内可用惯量的变化趋势,对于可用惯量的准确估计有一定的参考价值.
图9
图9
风电场可用惯量分布图
Fig.9
Distributions of available inertia of wind farm
4 结论
随着以新能源为主体的新型电力系统建设的持续高速推进,风电场必须承担一定的惯量响应任务,风电场可用惯量的准确估计问题亟需解决.本文针对这一对于系统调度具有时效性的应用型问题,提出了计及风速相关性及惯量转化不确定性的可用惯量估计方法.
(1) 双尺度谱聚类算法能有效实现大量机组风速日变化曲线的聚类降维,提高后续算法的计算效率.
(2) 阿基米德Copula函数能较好的描述测风塔与机群中心机组间的风速相关性.
(3) 计及惯量转化不确定性的算法与传统等值机法在低风速区间能更准确的判别可用惯量的置信区间.
总体而言,本文所提算法与现有方法相比,在低风速区间及有限机组风速信息等应用场景具有一定的优越性,为风电场的可用惯量准确及快速估计提供了一定的理论支撑.
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[J]. 中国电机工程学报 , 2017 , 37 (8 ): 2242 -2253 .
[本文引用: 1]
LIN Shunfu , TIAN Erwei , FU Yang , et al . Power load classification method based on information entropy piecewise aggregate approximation and spectral clustering
[J]. Proceedings of the Chinese Society for Electrical Engineering , 2017 , 37 (8 ): 2242 -2253 .
[本文引用: 1]
[12]
徐玉琴 , 王莉莉 , 张龙 . 采用藤Copula构建风电场风速相依模型
[J]. 电力系统及其自动化学报 , 2015 , 27 (5 ): 62 -66 .
[本文引用: 1]
XU Yuqin , WANG Lili , ZHANG Long . Modeling multiple wind speed dependency structure by vine-Copula in wind farm
[J]. Proceedings of the Chinese Society of Universities for Electric Power System and Its Automation , 2015 , 27 (5 ): 62 -66 .
[本文引用: 1]
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邓兆顺 , 朱介北 , 俞露杰 , 等 . 实现转子转速保护的双馈异步发电机有功输出速降新方案
[J]. 电力系统保护与控制 , 2021 , 49 (10 ): 113 -122 .
[本文引用: 1]
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 .
[本文引用: 1]
华东电网一次调频能力量化评估及运行控制策略
1
2021
... 风能作为我国重要的清洁能源之一,其资源十分丰富,且具备较大的开发利用价值,由于政府的政策鼓励与风力发电技术的日益成熟,在最近几年我国风电产业已经取得飞跃发展.目前,风力发电机大多通过电力电子设备接入电网,在最大功率追踪(MPPT)控制模式下运行,造成风机有功功率与电网频率不再相互联系,风机转子无法感应电网频率变化,因此常规风电机组不能参与系统惯量响应,表现出的有效惯量为0.而传统火电机组由于风电渗透,装机与发电量逐年递减,电力系统中转动惯量对于频率响应的能力将不断降低.因此,国家能源局在2020年规定[1 ] ,常规燃煤机组和在非供热期的热电联产机组的基本调峰能力为其额定容量的50%(火电机组实施增容改造者,基本调峰下限为初始额定容量的50%,基本调峰上限为增容后的核定铭牌功率),燃气机组基本调峰能力为其额定容量的100%,水电机组、生物质、综合利用机组按实际能力提供基本调峰.要求30 MW及以上风电场在电网安全受到影响时必须具备一次调频功能,并规定并网发电厂有义务提供辅助服务.风机的频率响应主要通过虚拟惯量控制,下垂控制以及一次调频等技术实现.随着风电场一次调频技术的推广应用,风电机组能通过电力电子设备实现与火电机组等效的惯量支撑能力.然而,风电场与传统火电机组不同,风速存在明显的波动性,且风速与风机转子、转速间亦存在不确定性,所以风电场可用虚拟惯量的准确估计方法仍显欠缺.风电场可用惯量的准确估计能根据各区域内可用惯量储备为系统进行调度,为设置区内机组的调频控制策略提供理论支撑. ...
华东电网一次调频能力量化评估及运行控制策略
1
2021
... 风能作为我国重要的清洁能源之一,其资源十分丰富,且具备较大的开发利用价值,由于政府的政策鼓励与风力发电技术的日益成熟,在最近几年我国风电产业已经取得飞跃发展.目前,风力发电机大多通过电力电子设备接入电网,在最大功率追踪(MPPT)控制模式下运行,造成风机有功功率与电网频率不再相互联系,风机转子无法感应电网频率变化,因此常规风电机组不能参与系统惯量响应,表现出的有效惯量为0.而传统火电机组由于风电渗透,装机与发电量逐年递减,电力系统中转动惯量对于频率响应的能力将不断降低.因此,国家能源局在2020年规定[1 ] ,常规燃煤机组和在非供热期的热电联产机组的基本调峰能力为其额定容量的50%(火电机组实施增容改造者,基本调峰下限为初始额定容量的50%,基本调峰上限为增容后的核定铭牌功率),燃气机组基本调峰能力为其额定容量的100%,水电机组、生物质、综合利用机组按实际能力提供基本调峰.要求30 MW及以上风电场在电网安全受到影响时必须具备一次调频功能,并规定并网发电厂有义务提供辅助服务.风机的频率响应主要通过虚拟惯量控制,下垂控制以及一次调频等技术实现.随着风电场一次调频技术的推广应用,风电机组能通过电力电子设备实现与火电机组等效的惯量支撑能力.然而,风电场与传统火电机组不同,风速存在明显的波动性,且风速与风机转子、转速间亦存在不确定性,所以风电场可用虚拟惯量的准确估计方法仍显欠缺.风电场可用惯量的准确估计能根据各区域内可用惯量储备为系统进行调度,为设置区内机组的调频控制策略提供理论支撑. ...
基于变参数减载控制的风电场一次调频策略
1
2021
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
基于变参数减载控制的风电场一次调频策略
1
2021
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
基于减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略
2
2020
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
... 首先,对于N 个机组的风速日变化曲线,分段聚合近似是处理复杂数列的常用方法[3 ] ,使用低维度数据近似表示高维度数据的基本形态,实现风速数据的降维处理.对于长度为l 的风速数列Y = y 1 , y 2 , … , y l ,使用长度为m 的风速数列 Y - = y - 1 , y - 2 , … , y - m 对其分段聚合近似表示,其中 m <l 且m 能被l 整除.则 Y - 中的第g 个元素由下式计算: ...
基于减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略
2
2020
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
... 首先,对于N 个机组的风速日变化曲线,分段聚合近似是处理复杂数列的常用方法[3 ] ,使用低维度数据近似表示高维度数据的基本形态,实现风速数据的降维处理.对于长度为l 的风速数列Y = y 1 , y 2 , … , y l ,使用长度为m 的风速数列 Y - = y - 1 , y - 2 , … , y - m 对其分段聚合近似表示,其中 m <l 且m 能被l 整除.则 Y - 中的第g 个元素由下式计算: ...
考虑风电减载调频的高比例风电电力系统优化调度方法
1
2021
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
考虑风电减载调频的高比例风电电力系统优化调度方法
1
2021
... 国内外针对风电场可用虚拟惯量估计问题,根据虚拟惯量的控制实现方法主要分为两类,运行于MPPT方式之外实现降速减载与通过释放转子动能提供虚拟惯量支撑.降速减载的控制方式通过设置减载率,人为降低了风机出力效率.文献[2 ]提出了变调频系数的虚拟惯量控制策略以及下垂系数的整定方法,实现了风机减载功率的充分释放,但是所提方法的频率响应改善效果仅在平均风速较低时比较明显.文献[3 ]提出了一种根据减载功率跟踪曲线切换的风电机组调频策略.对风速区间进行划分,采用不同的减载控制策略,使得减载策略能灵活响应减载指令,但是其未涉及出力减载率的确定.对此,文献[4 ]提出了基于变速风电机组动态减载调频的高比例风电系统优化模型,推导了最大可减载率及最大正、负调频容量,但是降速减载的方式本质上造成了风能的浪费,经济性较差. ...
Releasable kinetic energy-based inertial control of a DFIG wind power plant
1
2016
... 释放转子动能的控制方式以提升风电场频率最低点为目标,对双馈风机转子控制器内额外置入惯量控制回路,实现双馈风机在不同转速区间内的转子动能释放[5 ] .文献[6 ]分析了风机转子动能的惯量支撑能力,并提出基于转子动能和储能装置的调频控制策略,使风机实现类似于同步发电机组的惯量特性和下垂特性.文献[7 ]提出了低惯量电力系统中双馈风机参与短时一次调频的控制方案,硬件在环仿真结果表明,对于小规模的暂态扰动,释放转子物理动能可以降低定子频率的波动幅度.然而,对于大规模扰动,释放单一风机的转子动能无法弥补所需的功率差额,必须在更大规模进行可用惯量估计与储配. ...
基于转子动能与超级电容器储能的双馈风电机组惯量和一次调频改进控制策略
1
2021
... 释放转子动能的控制方式以提升风电场频率最低点为目标,对双馈风机转子控制器内额外置入惯量控制回路,实现双馈风机在不同转速区间内的转子动能释放[5 ] .文献[6 ]分析了风机转子动能的惯量支撑能力,并提出基于转子动能和储能装置的调频控制策略,使风机实现类似于同步发电机组的惯量特性和下垂特性.文献[7 ]提出了低惯量电力系统中双馈风机参与短时一次调频的控制方案,硬件在环仿真结果表明,对于小规模的暂态扰动,释放转子物理动能可以降低定子频率的波动幅度.然而,对于大规模扰动,释放单一风机的转子动能无法弥补所需的功率差额,必须在更大规模进行可用惯量估计与储配. ...
基于转子动能与超级电容器储能的双馈风电机组惯量和一次调频改进控制策略
1
2021
... 释放转子动能的控制方式以提升风电场频率最低点为目标,对双馈风机转子控制器内额外置入惯量控制回路,实现双馈风机在不同转速区间内的转子动能释放[5 ] .文献[6 ]分析了风机转子动能的惯量支撑能力,并提出基于转子动能和储能装置的调频控制策略,使风机实现类似于同步发电机组的惯量特性和下垂特性.文献[7 ]提出了低惯量电力系统中双馈风机参与短时一次调频的控制方案,硬件在环仿真结果表明,对于小规模的暂态扰动,释放转子物理动能可以降低定子频率的波动幅度.然而,对于大规模扰动,释放单一风机的转子动能无法弥补所需的功率差额,必须在更大规模进行可用惯量估计与储配. ...
Physical rotor inertia of DFIG wind turbines for short-term frequency regulation in low-inertia grids
1
2017
... 释放转子动能的控制方式以提升风电场频率最低点为目标,对双馈风机转子控制器内额外置入惯量控制回路,实现双馈风机在不同转速区间内的转子动能释放[5 ] .文献[6 ]分析了风机转子动能的惯量支撑能力,并提出基于转子动能和储能装置的调频控制策略,使风机实现类似于同步发电机组的惯量特性和下垂特性.文献[7 ]提出了低惯量电力系统中双馈风机参与短时一次调频的控制方案,硬件在环仿真结果表明,对于小规模的暂态扰动,释放转子物理动能可以降低定子频率的波动幅度.然而,对于大规模扰动,释放单一风机的转子动能无法弥补所需的功率差额,必须在更大规模进行可用惯量估计与储配. ...
风电场等效虚拟惯量快速估计方法
1
2021
... 在风电场虚拟惯量估计方面,文献[8 ]采用递推最小二乘辨识求解算法,通过测量风电场公共连接点的有功功率和频率扰动,实现风电场等效虚拟惯量的快速估计.为了求解惯量的时空分布,基于差值计算法的系统分区惯量评估方法被提出[9 ] ,通过对系统进行分区并确定主导机组,利用差值计算法对各区域惯量进行评估,该方法所需测量的数据较少.根据国内外对于风电场虚拟惯量估计的现状,本文提出了计及风速随机性与惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计算法.首先,通过谱聚类算法对风电场内个体机组根据风速概率分布进行聚类,通过降维实现算法的计算效率提升;其次,采用Copula函数描述各聚类后机群的风速相关性,并选取各机群内中心机组;最后,基于各中心机组的风速概率分布,采用极限学习机估计风电场内可用惯量分布及其置信区间.算例仿真中选取国内某风场的实际机组及风速数据,验证了本文所提算法的有效性与优越性. ...
风电场等效虚拟惯量快速估计方法
1
2021
... 在风电场虚拟惯量估计方面,文献[8 ]采用递推最小二乘辨识求解算法,通过测量风电场公共连接点的有功功率和频率扰动,实现风电场等效虚拟惯量的快速估计.为了求解惯量的时空分布,基于差值计算法的系统分区惯量评估方法被提出[9 ] ,通过对系统进行分区并确定主导机组,利用差值计算法对各区域惯量进行评估,该方法所需测量的数据较少.根据国内外对于风电场虚拟惯量估计的现状,本文提出了计及风速随机性与惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计算法.首先,通过谱聚类算法对风电场内个体机组根据风速概率分布进行聚类,通过降维实现算法的计算效率提升;其次,采用Copula函数描述各聚类后机群的风速相关性,并选取各机群内中心机组;最后,基于各中心机组的风速概率分布,采用极限学习机估计风电场内可用惯量分布及其置信区间.算例仿真中选取国内某风场的实际机组及风速数据,验证了本文所提算法的有效性与优越性. ...
基于差值计算法的系统分区惯量评估方法
1
2020
... 在风电场虚拟惯量估计方面,文献[8 ]采用递推最小二乘辨识求解算法,通过测量风电场公共连接点的有功功率和频率扰动,实现风电场等效虚拟惯量的快速估计.为了求解惯量的时空分布,基于差值计算法的系统分区惯量评估方法被提出[9 ] ,通过对系统进行分区并确定主导机组,利用差值计算法对各区域惯量进行评估,该方法所需测量的数据较少.根据国内外对于风电场虚拟惯量估计的现状,本文提出了计及风速随机性与惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计算法.首先,通过谱聚类算法对风电场内个体机组根据风速概率分布进行聚类,通过降维实现算法的计算效率提升;其次,采用Copula函数描述各聚类后机群的风速相关性,并选取各机群内中心机组;最后,基于各中心机组的风速概率分布,采用极限学习机估计风电场内可用惯量分布及其置信区间.算例仿真中选取国内某风场的实际机组及风速数据,验证了本文所提算法的有效性与优越性. ...
基于差值计算法的系统分区惯量评估方法
1
2020
... 在风电场虚拟惯量估计方面,文献[8 ]采用递推最小二乘辨识求解算法,通过测量风电场公共连接点的有功功率和频率扰动,实现风电场等效虚拟惯量的快速估计.为了求解惯量的时空分布,基于差值计算法的系统分区惯量评估方法被提出[9 ] ,通过对系统进行分区并确定主导机组,利用差值计算法对各区域惯量进行评估,该方法所需测量的数据较少.根据国内外对于风电场虚拟惯量估计的现状,本文提出了计及风速随机性与惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计算法.首先,通过谱聚类算法对风电场内个体机组根据风速概率分布进行聚类,通过降维实现算法的计算效率提升;其次,采用Copula函数描述各聚类后机群的风速相关性,并选取各机群内中心机组;最后,基于各中心机组的风速概率分布,采用极限学习机估计风电场内可用惯量分布及其置信区间.算例仿真中选取国内某风场的实际机组及风速数据,验证了本文所提算法的有效性与优越性. ...
Wind turbine condition assessment through power curve copula modeling
1
2012
... 风电场可用惯量取决于该时刻的场内风速分布,各位置机组的风速存在随机性,但相邻机组间的风速又存在相关性.对于符合正态分布多维随机变量,联合分布函数能反映变量间的相关特性.但对于非正态的随机变量,其联合分布函数的表达式求解困难.在某些情况下,因变量的相关性不仅限于线性关系,即使这些变量的边际密度分布已知,其联合分布也可能未知.在复杂情况下,即使存在这样的多元分布,也无法保证联合分布是已知边际分布的多元等价.因此,引入Copula函数描述随机变量间复杂的相关性结构以及将其与单个函数的边缘分布进行联系[10 ] . ...
基于信息熵分段聚合近似和谱聚类的负荷分类方法
1
2017
... Copula函数主要分为椭圆Copula函数和阿基米德Copula函数,前者包括Normal-Copula和t -Copula;后者包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula.对于多维随机变量,根据Sklar定理,设F (x 1 , x 2 , …, xn )为n 维随机变量x 1 , x 2 , …, xn 的联合分布函数,随机变量的边缘分布函数分别为f 1 (x 1 ), f 2 (x 2 ), …, fn (xn ).如果边缘分布函数连续,则存在唯一的Copula函数C (·)使随机变量x 1 , x 2 , …, xn 满足下式[11 ] : ...
基于信息熵分段聚合近似和谱聚类的负荷分类方法
1
2017
... Copula函数主要分为椭圆Copula函数和阿基米德Copula函数,前者包括Normal-Copula和t -Copula;后者包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula.对于多维随机变量,根据Sklar定理,设F (x 1 , x 2 , …, xn )为n 维随机变量x 1 , x 2 , …, xn 的联合分布函数,随机变量的边缘分布函数分别为f 1 (x 1 ), f 2 (x 2 ), …, fn (xn ).如果边缘分布函数连续,则存在唯一的Copula函数C (·)使随机变量x 1 , x 2 , …, xn 满足下式[11 ] : ...
采用藤Copula构建风电场风速相依模型
1
2015
... 现有研究常采用概率分布衡量风能资源的随机分布特性,通过分析历史风速数据,常用Weibull分布模型拟合风速频率分布.但是,处于不同地区的机组风速往往呈现不同的概率分布特性,确定参数的分布模型不能体现不同地区机组风速的差异,并且对于具有多峰特性的风速分布,Weibull分布的拟合效果较差.因此,本文采用非参数核密度估计确定机组风速随机概率分布模型,该算法能减小模型误差,且对于多峰特性的风速分布具有较好的拟合效果[12 ] .核密度估计 (KDE)法是一种非参数估计方法.设{zt |t =1, 2, …, T }为随机变量z 的样本空间,z 的概率密度为u (z ),则u (z )的核密度估计为 ...
采用藤Copula构建风电场风速相依模型
1
2015
... 现有研究常采用概率分布衡量风能资源的随机分布特性,通过分析历史风速数据,常用Weibull分布模型拟合风速频率分布.但是,处于不同地区的机组风速往往呈现不同的概率分布特性,确定参数的分布模型不能体现不同地区机组风速的差异,并且对于具有多峰特性的风速分布,Weibull分布的拟合效果较差.因此,本文采用非参数核密度估计确定机组风速随机概率分布模型,该算法能减小模型误差,且对于多峰特性的风速分布具有较好的拟合效果[12 ] .核密度估计 (KDE)法是一种非参数估计方法.设{zt |t =1, 2, …, T }为随机变量z 的样本空间,z 的概率密度为u (z ),则u (z )的核密度估计为 ...
实现转子转速保护的双馈异步发电机有功输出速降新方案
1
2021
... 风电场可用惯量指能够参与虚拟惯量响应的能量,其中包括转子动能以及机组减载所预留的能量,当频率发生波动时,虚拟惯量响应释放可用惯量,抑制频率的快速变化.首先讨论转子的物理动能,设转子的转动惯量为I 、角速度为ω r ,旋转动能为E = 1 2 I ω r 2 . 惯量响应频率变化过程中,转子存在最低转速限制,ω min 为风机转子的最低转速,此处取标幺值,ω ba 为转速基准值,本文ω min =0.75 (p.u.)[13 ] , ω ba = 12 r/min.风机可用动能惯量Ej 如下式所示: ...
实现转子转速保护的双馈异步发电机有功输出速降新方案
1
2021
... 风电场可用惯量指能够参与虚拟惯量响应的能量,其中包括转子动能以及机组减载所预留的能量,当频率发生波动时,虚拟惯量响应释放可用惯量,抑制频率的快速变化.首先讨论转子的物理动能,设转子的转动惯量为I 、角速度为ω r ,旋转动能为E = 1 2 I ω r 2 . 惯量响应频率变化过程中,转子存在最低转速限制,ω min 为风机转子的最低转速,此处取标幺值,ω ba 为转速基准值,本文ω min =0.75 (p.u.)[13 ] , ω ba = 12 r/min.风机可用动能惯量Ej 如下式所示: ...