基于双馈感应风机的虚拟惯量控制研究Word格式.docx
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文献[11]在2006年第一次提出了风电机组通过模拟同步发电机的转动惯量特性来参与系统频率控制的概念。
虚拟惯量控制主要是通过风机转子中存储的动能来给电力系统频率提供支撑作用,具有暂时性和快速性的特点。
但是,在目前已存在的虚拟惯量控制中,由频率响应之后的转速恢复所导致的功率二次下跌的问题普遍存在[12]。
为此需要探究一种方法来实现DFIG机组对电力系统频率的支撑作用。
本文介绍了DFIG机组性能、并网系统及其所包含的控制技术,对系统所存在的控制机理进行分析,并在MATLAB/Simulink软件中进行模型搭建,然后在此基础上,提出一种DFIG机组对电力系统频率支撑的方法,最后对这种频率支撑方法进行了分析和仿真验证。
1DFIG机组发电系统及其通常所含调频技术
1.1DFIG机组发电系统
DFIG机组发电系统由风力机、齿轮箱、发电机、变流器、变压器、断路器及电网组成,如图1所示。
DFIG机组参与电力系统频率控制是一个多台机组相互配合的复杂过程,需要DFIG机组具有参与系统调频能力的同时,也需要协调各个机组的控制策略[13]。
一般地,风速分为4个阶段:
低风速区、中风速区、额定风速区、高风速区。
因此,根据不同的风况,DFIG机组也相应地分为启动阶段、最大风能追踪阶段、恒转速阶段以及恒功率阶段4个不同阶段来运行。
风电机组根据不同的风速区运行于不同工作状态,在不同的工况下,风电机组参与调频的难易程度和技术特点也各不相同。
而对于单一的频率控制策略,一般只能使得风电机组在较小风速范围内参与系统频率调整,因此要实现风电机组在不同风速区的不同工况下均具有较好的调频能力,必须将不同的控制策略进行协调控制,尽可能地为电力系统频率提供支撑作用。
1.2DFIG机组发电系统通常含有的调频技术
在DFIG发电系统中通常存在两类频率控制系统,一是空气动力学部分控制系统,该部分存在于风力机中,通常通过控制风力机的桨距角来实现;
二是电气部分控制系统,通过控制电磁转矩来实现,比如广泛使用的最大功率追踪控制(MaximumPowerPointTracking,MPPT)。
DFIG机组发电系统控制框图如图2所示。
图中:
Pw为风机输出功率;
ωw为风机转速;
ωg为发电机转速;
ωg_pu为发电机转速标幺值;
Tw为风机转矩;
Tw_HS为高速轴侧风机转矩;
Tg为发电机转矩;
Pe_pu为MPPT控制输出电磁功率标幺值。
1.2.1桨距角控制
风机的机械功率和风机桨距角之间关系为
式中:
ρ为空气密度;
A为转子扫风面积;
U为风速;
CP为风能利用效率;
λ为叶尖速比;
θ为桨距角。
由式
(1)可知,通过调整桨距角可以控制输出功率。
通过控制风机桨距角,改变桨叶迎风角度,可以使风机运行于最大功率点以下,从而留出一定备用容量。
在风况一定的情况下,随着桨距角的增大,机组所留有的有功备用也相应增大。
本文所采用的桨距角控制由抗积分饱和PI控制实现,其控制框图如图3所示。
ωgn为发电机转速额定值;
e为偏差值;
KP,Ti为PI控制参数,KP=2,Ti=2.2;
θref为桨距角参考值,θmin=0°
,θmax=30°
;
Ts为等效时间常数,Ts=0.3s。
1.2.2MPPT控制
风能的捕获与风机特性及其控制策略有关。
为了充分利用风能,须要捕获风电系统的最大功率点。
根据式
(1)可得:
N为齿轮箱变比;
R为风机桨叶半径。
将式
(2)代入式
(1),得到:
CP_max为风能利用效率最大值为对应能利用效率最大值CP_max的风机捕获功率;
λCP_max为对应风能利用效率最大值CP_max的叶尖速比。
式(3)中除了ωg以外的参数全都为常数,则式
(2)可以简化为
C为常数,即
假设Pg=Pw,则有:
式中为对应CP_max的发电机功率。
本文采用的MPPT曲线如图4所示。
图中,MPPT曲线由曲线①,②,③分段组合得到,其曲线方程分别为
k为曲线③的斜率值;
Pg_pu为发电机功率的标幺值;
ωg_pu为发电机转速标幺值为C′点处发电机的转速。
2虚拟惯量控制
本文通过一个频率控制器将DFIG机组连接到传统电力系统中,并将频率控制器的输出量△Pe_pu与MPPT的功率输出值△Pe_MPPT叠加,其叠加量△Pe_ref作为风力发电机的功率参考值,使得△Pe_ref能够根据系统频率的偏移量来进行调整。
同时,再将电磁功率参考值△Pe_ref连接到传统发电机负荷参考上,来实现DFIG机组对常规电力系统频率的支撑作用。
DFIG机组连接传统电力系统的框图如图5所示。
图中,频率控制器用来衡量电力系统频率的变化,能够使得DFIG机组感应电力系统频率的偏移,通常由虚拟惯量控制来实现此功能[14]~[16]。
本文所采用的虚拟惯量控制框图如图6所示。
虚拟惯量控制能够测量系统频率,并为DFIG机组模拟综合惯量。
其实质就是在系统频率突然变化时,释放存储在风机转子的动能来对电力系统频率提供支撑作用。
这就意味着系统频率下降时,存储的动能被释放,DFIG机组功率参考值根据电力系统频率变化进行调整。
由图6可知:
△Pe_ref为DFIG电磁功率参考值变化量的标幺值;
△Pe_MPPT为MPPT输出电磁功率变化量的标幺值;
△Pe_pu为频率控制器输出电磁功率变化量的标幺值,其与电网频率变化率关系为
k1为虚拟惯量因数;
Hpu为虚拟惯量控制的惯性时间常数的标幺值,反映了存储在转子中的动能,其表达式为
I为转动惯量;
ωn为转子转速;
Pn为额定功率。
3DFIG系统仿真验证
本文在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真主要参数:
电网频率f为50Hz;
转子半径R为40m;
叶尖速度λ为70m/s;
风速U为14m/s;
发电机极对数p为2;
空气密度ρ为1.225kg/m3;
转子惯量Ir为8600000kg·
m2;
发电机惯量Ig为150kg·
PI参数Kp为2;
PI参数Ki为0.02;
惯性时间常数Tch为5s;
齿轮箱变比N为96;
调差系数σ为4%;
DFIG;
额定功率RN为2MW,结构如图7所示。
当常规发电机组中,一台机组发生故障脱离系统时,在有无风机虚拟惯量控制参与的两种情况下,对此含DFIG机组电力系统频率响应进行模拟仿真。
在不同k值(如k=0,2,5)下,电网频率、风机出力、转子转速和桨距角分别对应时间的曲线。
最后,分析并验证所提出的这种由DFIG机组来给电力系统频率提供支撑方法的可行性及有效性。
3个不同k值下,频率、DFIG出力、转子速度和桨距角分别与时间的曲线,如图8所示。
由图8可以看出,在t=10s时,即常规发电机组中一台机组发生故障而脱离系统时,系统频率下降,在k=0的情况下,虚拟惯量控制不动作,则DFIG无法感应系统频率的变化,DFIG出力、转子转速以及桨距角都不会发生变化;
对比k=2和k=5这两种情况,在t=10s时,虚拟惯量控制动作,DFIG机组通过减小转子速度来增加有功出力,桨距角减小,虚拟惯量控制会改变扰动后频率的变化率,并且可以看出,虚拟惯量因子k值越大,频率变化率越小。
这是因为DFIG机组能够给电力系统提供额外的惯量,从而对系统频率起到支撑作用,使得系统频率变化的幅值和速率都相应地减小。
4结束语
本文对DFIG机组发电控制系统进行了理论分析和仿真验证,分析了系统所采用的桨距角控制、MPPT控制以及虚拟惯量控制3种控制方法,在不同虚拟惯量因数k情况下,对系统进行了仿真分析和验证,得到如下结论:
将DFIG机组通过虚拟惯量控制连接到常规电力系统中,把虚拟惯量控制的输出量与MPPT的功率输出值进行叠加,并作为风力发电机的功率参考值,同时,将电磁功率参考值附加到传统同步发电机负荷参考上,这使得DFIG机组能够提供较为充分的频率支撑来配合常规机组调频,这种频率支撑作用不仅使系统频率下降幅度和变化率都得到了明显改善,并且在避免系统频率出现超调现象的同时,也解决了系统频率的二次下跌问题。
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基金项目:
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