基于虚拟同步机控制参数自适应调节的储能系统调频方法
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A Frequency Regulation Method of Energy Storage System Based on Adaptive Adjustment of Virtual Synchronous Generator Control Parameters
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收稿日期: 2023-11-22 修回日期: 2024-03-01
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Received: 2023-11-22 Revised: 2024-03-01
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目的 风电的大规模渗透一定程度上降低了电力系统的调频能力,储能作为一种相对成熟、行之有效的技术手段,被广泛用于电网调频。为此,研究了储能系统在虚拟同步机控制下参与电网调频的响应过程及优化配置。 方法 基于DIgSILENT/PowerFactory仿真软件搭建储能控制模型与电力系统,对系统投入储能前后的频率响应特性进行分析。进一步,考虑风电机组在不同出力模式下的备用容量,通过风速区间的划分与风电机组功率预留系数的确定,优化储能系统的配置结果,实现储能系统调频系数的自适应调整。 结果 储能的投入能够有效改善系统频率响应、减少弃风。通过合理预留风电机组自身调频容量,储能系统可以为电网提供可靠的功率支撑。 结论 基于风机风速与输出功率的储能系统调频系数自适应调整方法,能够在满足系统调频需求的同时有效减小储能系统的超调量和输出功率,延长储能工作时间。
关键词:
Objectives The large-scale penetration of wind power has reduced the frequency regulation capability of the power system to a certain extent.As a relatively mature and effective technical means, the energy storage system is widely used in power grid frequency regulation. Therefore, the response process and optimal configuration of energy storage system (ESS) participating in power grid frequency regulation under the control of virtual synchronous generator were studied. Methods Based on the simulation software DIgSILENT/PowerFactory, an ESS control model and typical power system were constructed to analyze the frequency response characteristics of the grid before and after the ESS participation. Furthermore, considering the reserve capacity of wind turbines under different output modes, the configuration results of the ESS were optimized by dividing the wind speed range and determining the wind turbine power reserve coefficient, so as to realize the adaptive adjustment of the frequency regulation coefficient of the ESS. Results The investment of the ESS can effectively improve the frequency response and reduce wind curtailment of the system. By reserving the frequency regulation capacity of wind turbines reasonably, the ESS can provide reliable power support for the power grid. Conclusions The self-adaptive adjustment method of the frequency regulation coefficient of the ESS based on the wind speed and the output power of fans can effectively reduce the overshoot and the output power of the ESS while meeting the frequency regulation requirements, thereby extending the working time.
Keywords:
本文引用格式
张崇, 李博, 李笑宇, 刘洪波, 刘永发.
ZHANG Chong, LI Bo, LI Xiaoyu, LIU Hongbo, LIU Yongfa.
0 引言
为应对新能源机组不稳定的发电形式、提高系统频率支撑能力,具备削峰填谷及频率调控能力的储能系统(energy storage system,ESS)有望在能源结构改革中发挥重要作用 [ 9- 10]。随着储能技术的快速发展,储能电站将具备更快速的爬坡速率与更宽广的运行范围,配合并网逆变器的控制方案,能实现与系统功率的灵活交互 [ 11]。其中,文献[ 12- 13]提出一种根据系统频率偏差与储能荷电保持率调整ESS出力的自适应控制方法,明确了储能参与系统一次调频的有效性与可行性;文献[ 14]在ESS的积分控制环节追加了瞬时功率补偿模块,使ESS的爬坡速率得到明显提高;文献[ 15]提出了基于同步电机三阶模型的虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)控制策略,在平滑储能虚拟功角的同时能进一步改善ESS的支撑能力。
2020年国家能源局监管局发文,要求30 MW及以上的风电场必须具备一次调频容量 [ 20]。因此在高风电渗透率的系统中,充分考虑并挖掘风机自身的频率调节能力十分必要。其中,文献[ 21]提出基于虚拟惯性与下垂控制的风储联合调频控制策略,显著提升了双馈风机的惯性与一次调频容量。文献[ 22- 23]分别通过风机转矩控制与变桨控制对系统频率进行短期支撑,并采用ESS提高风机转子的恢复能力。文献[ 24]参考ESS的工作状态,实现了风机变桨、ESS以及传统机组在系统频率调节工作中的选择性响应。虽然上述研究预留了风电机组调频容量,但ESS多作为避免系统频率二次跌落的目的使用,缺少ESS参数配置在不同风机工况下的深层分析。由于当前风机主要通过转子超速控制与虚拟惯量控制等手段响应系统的调频过程 [ 21- 24],支撑时间有限,且预留功率较大时会产生严重的弃风现象,因此,对于高风电渗透系统,仍可考虑以ESS作为补充频率支撑的首选。
本文搭建风机转子超速控制以及ESS的VSG控制模型,以描述系统投入储能前后的频率响应特性。在此基础上,基于风电机组风速区间的划分,确定功率预留系数,以高风电渗透率系统在最大不平衡功率下的频率响应为限制条件,实现VSG控制下ESS控制参数的自适应调整。最后,通过仿真实验验证所提ESS调频方法的有效性。
1 系统频率响应过程与需求
系统产生不平衡功率Δ Psys后的稳定性主要由初始频率变化率d f/d t和一次调频偏差Δ f评判,二者可分别通过式(
式中: Ssys为系统装机容量; f0为初始频率; Hsys为系统的等效惯性,其值为调频机组惯性常数之和; Ksys为系统的单位调节功率,其值为调频机组调频系数之和 [ 12]。
通常,为保证系统的可靠运行、维持系统稳定性,频率变化率与频率偏差分别选取为0.5 Hz/s与0.2 Hz [ 18]。然而,随着风电等新能源机组容量的增大, Hsys与 Ksys不断降低,配置ESS作为能量缓冲器是解决这一问题的主流方向。由于相关研究经常会忽略风电等新能源机组的调节作用,因此本文以高风电渗透率为背景,对风机转子超速控制下的风储联合调频配置进行研究。
2 风机与储能控制结构建模
2.1 双馈风机控制模型
以当前应用最为广泛的双馈风机为例,其输出功率 Pwpp表示为
式中: S为风机叶轮旋转平面面积; Cp为风能利用系数; ρ为气体密度; v为风速。风速固定时,风机的输出功率由 Cp决定, Cp的大小取决于风速 v、风轮转速 ω、风轮半径 R以及桨距角 β。
通常将风轮转速 ω与风速 v之比定义为叶尖速比 λ,则风能利用系数 Cp与叶尖速比 λ、桨距角 β的非线性关系如 图1所示。
图1
图2
图2中: ωwpp为风机转速; ωn为风机额定转速; ωopt、 Popt分别为风机在最大工作模式下的转速和有功功率; ωre、 Pre分别为风机在转子超速控制下功率预留后的转速和有功功率; v1、 v2为实时风速。随着转子转速的增加,风机输出功率降低,有功功率得以预留,风机功率预留系数可表示为
由于风机在风速过高时的转速接近于额定转速,因此无法预留足够的功率;风速较低时,风电机组的输出功率较低,也不适合预留功率。因此,参考现有研究,实验中风机的调频风速选为7~11 m/s [ 24],风电机组在一次调频过程中的功率输出关系如下:
式中: Kwpp为风机虚拟调频系数; fref为频率参考值; fmea为频率实测值。
由此构建风机转子超速控制结构如 图3所示,其中: Pmea为风机功率实测值; Hwpp为风机等值的虚拟惯量系数。基于风电机组设置的功率预留系数 dwpp,一方面,应用转子超速控制预留部分风机有功备用,将测量功率 Pmea与当前风速下预留功率做差,并经过PI控制器形成功率参考值d P1;另一方面,在电网发生功率波动时,系统频率偏差Δ f通过控制中的比例及积分环节计算得到功率参考值d P2。
图3
2.2 储能虚拟同步机控制模型
为了使ESS自动参与系统的频率调节工作,补充电力系统的惯性与一次调频容量,ESS的控制方案应具备与同步机组相似的转子及调速器特性,由此可采用虚拟同步机控制。
设Δ PESS为储能虚拟同步机所需提供的支撑功率,则可构建VSG的二阶转子运动方程:
式中: HESS为虚拟惯性常数; DESS为虚拟阻尼系数;Δ ω为角速度偏差; θ为虚拟功角; PESS为ESS实际发出的功率; ω0为电机额定角速度。
在此基础上,补充有功功率与频率的下垂关系,即可实现ESS与同步机组间Δ PESS的自动分摊,表示为
式中 KESS为ESS的虚拟调频系数。
同时,基于
式中: E为感应电动势幅值; Qref为ESS无功参考值; G为调压下垂系数; Udref为ESS并网点 d轴电压参考值; Ud 为ESS并网点 d轴电压。
综上,可得到储能并网逆变器的VSG控制结构如 图4所示。
图4
3 基于系统频率响应需求的储能配置
3.1 算例系统搭建
为描述高风电渗透率系统投入储能前后的频率响应特性,本文采用DIgSILENT/PowerFactory仿真软件搭建了多区域12节点电力系统。其中,同步机和风机的装机容量为1 124 MW,总负荷为1 450 MW,最大不平衡功率为总负荷的10%,系统拓扑结构和实验条件下的初始功率(单位为MW)分配情况如 图5所示。
图5
图5
12节点电力系统
Bus1—Bus12为母线;G1—G4为同步机组;N1—N4为风电机组;L1—L6为负荷;C4、C5为补偿电容。
Fig. 5
12-node power system
在风机采用最大功率跟踪控制(即不考虑风机参与系统调频)的条件下,分别对初始系统产生最大功率增量/缺额后的动态行为进行模拟,继而对ESS的频率响应特性与弃风情况进行分析。
3.2 初始系统的频率响应与弃风
在仿真中设置系统在 t=10 s时产生145 MW的功率增量,得到系统频率响应波形和同步机组G1有功出力( PG1)波形如 图6所示。可见,风电渗透率为50%的系统产生最大功率增量时,系统中的不平衡功率由同步机组独自承担,初始频率变化率与一次调频偏差均超出了电网要求的临界值。
图6
图6
系统产生最大功率增量后的仿真波形
Fig. 6
Simulation waveform of the system after the maximum power increment
图7
图7
系统产生最大功率缺额后的仿真波形
Fig. 7
Simulation waveform of the system after the maximum power shortage
3.3 储能对系统频率响应与弃风的改善情况
图8
图8
系统配置储能后在最大功率增量下的仿真波形
Fig. 8
Simulation waveform of the system with ESS after the maximum power increment
由 图8(a)可见,配置储能后的系统产生最大功率增量时,初始频率变化率与一次调频偏差均降至电网的限值范围内。一次调频过后,ESS输出功率达到稳定。
图9
图9
系统配置储能后在最大功率缺额下的仿真波形
Fig. 9
Simulation waveform of the system with ESS after the maximum power shortage
相比于风机在不同风速下频率支撑能力的不确定性,ESS具备双向调频、功率输出稳定等特点。但考虑到ESS荷电状态的饱和以及系统中风机比例的持续增长,充分挖掘风场自身的调频能力仍具有现实意义。
4 考虑风机参与调频的储能配置
4.1 考虑风机参与调频的初始系统频率响应
为分析风机参与调频对储能配置结果的影响,假设风速为9 m/s,基于转子超速控制,将50%的风机预留5%的有功功率作为调频备用,得到最大功率增量下的系统频率响应波形、ESS有功出力波形、风电机组有功出力波形以及同步机组G1有功出力波形,如 图10所示。
图10
图10
考虑风机参与调频后的系统仿真波形
Fig. 10
Simulation waveform of the system after considering the participation of wind turbines in frequency regulation
由 图10可知,转子超速控制下的风电机组能响应系统的频率调节过程。相较于风机参与调频前,考虑风机参与调频后的系统频率变化率和一次调频偏差进一步降低,这也意味着降低了ESS和系统同步机组的调整功率。
4.2 考虑风机参与调频的储能参数优化配置
由于系统受扰后的频率变化率受扰动发生位置、阻尼等多因素影响,惯量配置过程相对复杂,且文献[ 18]已经对此进行了详细研究,因此本文主要在考虑风机参与调频的背景下对ESS的虚拟调频系数 KESS进行优化,在保证系统频率需求的基础上减小ESS在频率支撑过程的调频功率与超调量。
初始储能配置方案中,ESS刚好在系统产生最大功率增量后满发(即输出储能配置的全部功率),此时对应0.2 Hz的稳态频率偏差,ESS调频系数 KESS表示为
当风速在7~11 m/s时,如果风机也在Δ f为0.2 Hz时满发,则风场的调频系数 Kwpp表示为
将
基于
图11
图11
VSG控制参数优化后的频率-有功环
Fig. 11
Frequency-active loop after optimizing VSG control parameters
为进一步验证所提出的ESS调频系数自适应调整方法的有效性,模拟得到VSG控制参数优化前后的系统仿真波形并进行对比,如 图12所示。
图12
图12
VSG控制参数优化前后的系统仿真波形
Fig. 12
System simulation waveform before and after VSG control parameter optimization
相较于优化前的仿真结果,优化后系统在最大功率增量下的频率变化率和一次调频偏差仍在要求的限制范围内。通过对比ESS、风电机组以及同步机组出力波形可知,优化后,风电机组和同步机组的调频功率增大,ESS的调频功率减小。虽然优化结果在一定程度上降低了系统整体的频率支撑能力,但仍可以为系统提供所需的功率支撑,保证频率调节效果的可靠性与准确性。与此同时,ESS超调量和输出功率的减小可以延长自身的工作时间,这也与风机参与系统频率响应工作的先行地位相符 [ 20]。
5 结论
搭建了双馈风机转子超速控制与储能VSG控制模型,用于描述系统投入储能前后的频率响应特性。通过风速区间的划分与风电机组功率预留系数的确定,构建了ESS虚拟调频系数关于风速和风电功率的自适应调节关系。具体结论如下:
1)风电机组需以弃风为代价预留有功功率,另外,考虑其出力的不确定性,风机参与系统调频还需协调风速环境、同步机配置等诸多因素。
2)虽然储能可双向调频、功率输出稳定,但由于ESS荷电状态的饱和以及系统中风机比例的持续增长,仍需充分挖掘风场自身的调频能力。
3)基于风机风速与输出功率进行ESS调频系数的自适应调整,能有效减小ESS超调量和输出功率,继而延长自身工作时间。
4)随着储能形式的多样化发展与控制手段的进步,ESS必将在电网调频中发挥积极作用。然而,由于风机、储能、同步机组的源端特性不同,响应及支撑时间存在差异,因此实际应用中如何调配各单位的调频尺度值得关注。
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