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含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略

赵熙临 陈绪荣 张乘承 武鹏麒

赵熙临, 陈绪荣, 张乘承, 等. 含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略[J]. 现代电力, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
引用本文: 赵熙临, 陈绪荣, 张乘承, 等. 含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略[J]. 现代电力, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
ZHAO Xilin, CHEN Xurong, ZHANG Chengcheng, etc. Adaptive SPMC Frequency Modulation Strategy for AC/DC Interconnected Grid Including Wind Power[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
Citation: ZHAO Xilin, CHEN Xurong, ZHANG Chengcheng, etc. Adaptive SPMC Frequency Modulation Strategy for AC/DC Interconnected Grid Including Wind Power[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152

含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略

doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61603127)
详细信息
    作者简介:

    赵熙临(1969),男,教授,博士,研究方向为可再生能源发电、电力系统运行与控制,E-mail:zhaoxl@mail.hbut.edu.cn

    陈绪荣(1996),男,硕士研究生,研究方向为电力系统分析、可再生能源发电,E-mail:2434776219@qq.com

    张乘承(2000),男,本科生,研究方向为电气工程

    武鹏麒(2000),男,本科生,研究方向为电气工程

  • 中图分类号: TM71

Adaptive SPMC Frequency Modulation Strategy for AC/DC Interconnected Grid Including Wind Power

Funds: Project Supported by the National Natural Science Foundation of China (61603127)
  • 摘要: 大规模风电接入交直流互联电网,对自动发电控制(automatic generation control, AGC)的控制性能及调频能力提出了更高的要求。在风电参与电力系统调频的基础上,提出基于功率调制控制器(supplementary power modulation controller,SPMC)的区域间功率补偿策略。首先,考虑到高压直流输电(high voltage direct current, HVDC)环节过载率变化的弹性特征,提出一种同时考虑功率与频率变化的自适应动态SPMC策略,使其在参与系统调频时,能有效提升HVDC中功率调整的快速性;其次,在HVDC链路主动参与系统调频的基础上,考虑风电的不确定性,利用综合惯性控制改变风电输出功率,以进一步提升系统调频性能指标。仿真结果表明,所提策略的动态功率调制特性可以有效提升区域间功率传输的针对性,并提高电网调频效果。
  • 图  1  含SPMC的两区域交直流混联AGC系统示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of two-region AC/DC hybrid AGC system with SPMC

    图  2  自适应SPMC控制策略

    Figure  2.  Control strategy of adaptive SPMC

    图  3  增益系数变化特性图

    Figure  3.  Gain coefficient variation characteristic diagram

    图  4  双馈风机惯性控制模型

    Figure  4.  Inertial control model of doubly-fed wind turbine

    图  5  风电参与的自适应SPMC交直流混联AGC系统框图

    Figure  5.  Block diagram of wind power-participated AC/DC hybrid AGC system including adaptive SPMC

    图  6  两区域负荷扰动对比

    Figure  6.  Comparison of two-regional load disturbance

    图  7  不同控制方式区域间HVDC功率信号对比

    Figure  7.  Comparison of of inter-regional HVDC power signal under different control modes

    图  8  不同控制方式区域间HVDC功率流对比

    Figure  8.  Comparison of inter-regional HVDC power flow between regions under different control modes

    图  9  不同控制方式两区域频率波动对比

    Figure  9.  Comparison of two-regional frequency fluctuation under different control modes

    图  10  随机扰动下两区域负荷扰动对比

    Figure  10.  Comparison of two-regional load disturbances under stochastic disturbance

    图  11  随机扰动下不同控制方式区域间HVDC功率信号对比

    Figure  11.  Comparison of inter-regional HVDC power signals in different control modes under stochastic disturbance

    图  12  随机扰动下不同控制方式区域间HVDC功率流对比

    Figure  12.  Comparison of inter-regional HVDC power flow in different control modes under stochastic disturbance

    图  13  随机扰动下不同控制方式两区域频率波动对比

    Figure  13.  Comparison of two-regional frequency fluctuation in different control modes under stochastic disturbance

    图  14  随机风速波动图

    Figure  14.  Random wind speed fluctuation diagram

    图  15  随机扰动下风电机组参与的两区域负荷扰动对比

    Figure  15.  Comparison of wind turbine generator units participated two-regional load disturbances under stochastic disturbance

    图  16  风电机组输出变化

    Figure  16.  Wind power output change

    图  17  随机扰动下风电机组参与的区域间HVDC功率信号对比

    Figure  17.  Comparison of wind turbine generator units participated inter-regional HVDC power signals under stochastic disturbance

    图  18  随机扰动下风电机组参与的区域间HVDC功率流对比

    Figure  18.  Comparison of wind turbine generator units participated inter-regional HVDC power flow under stochastic disturbance

    图  19  随机扰动下风机参与的两区域AGC系统仿真效果图

    Figure  19.  Simulation effect of wind turbine generator units participated two-regional AGC system under stochastic disturbanc

    表  1  两区域AGC系统参数取值

    Table  1.   Take value for parameters of two-regional AGC system

    参数区域1数值区域2数值
    频率转换系数Kpi/(rad/pu)0.360.37
    区域时间常数Tpi/s3.814.36
    直流链路时间常数TDC/s0.25980.5196
    调速器时间常数Tgi/s0.10.08
    发电机再热系数Kri/s0.250.375
    发电机再热时间常数Tri/s 108
    气容时间常数Tti/s 0.20.3
    SPMC控制增益系数βi/ pu3.8−3.6
    SPMC交流控制增益系数βAC / pu0.9
    交流链路时间常数T12/s0.087
    锁相环时间常数TPLL/s0.02
    功率比例因子Kd/ pu0.09
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    表  2  系统仿真结果

    Table  2.   System simulation results

    控制方式区域1区域2
    Δf1,max /puΔf1,min /puΔf2,max /puΔf2,min /pu
    传统SPMC0.003148−0.0058150.0005575−0.001984
    自适应SPMC0.002344−0.0054690.0005534−0.001814
    下载: 导出CSV
  • [1] 杨超, 姚伟, 文劲宇. 基于事件驱动的含风电互联电网负荷频率鲁棒控制[J]. 电力系统自动化, 2018, 42(16): 57−64.

    YANG Chao, YAO Wei, WEN Jingyu. Event triggering based robust control of load frequency for interconnected power grid with wind power[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(16): 57−64(in Chinese).
    [2] MOHANDES B, MOURSI M S E, HATZIARGYRIOU N, et al. A review of power system flexibility with high penetration of renewables[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2019, 34(4): 3140−3155.
    [3] 马为民, 吴方劼, 杨一鸣, 等. 柔性直流输电技术的现状及应用前景分析[J]. 高电压技术, 2014, 40(8): 2429−2439.

    MA Weimin, WU Fangjie, YANG Yiming, et al. Flexible HVDC transmission technology’s today and tomorrow[J]. High Voltage Engineering, 2014, 40(8): 2429−2439(in Chinese).
    [4] FLOURENTZOU N, AGELIDIS V G, DEMETRIADES G D. VSC-based HVDC power transmission systems: An overview[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2009, 24(3): 592−602.
    [5] 贺之渊, 陆晶晶, 刘天琪. 柔性直流电网故障电流抑制关键技术与展望[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(2): 173−183.

    HE Zhiyuan, LU Jingjing, LIU Tianqi. Key technologies and prospect of fault current suppression in flexible DC power grid[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(2): 173−183(in Chinese).
    [6] 蔡静, 董新洲. 高压直流输电线路故障清除及恢复策略研究综述[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(11): 181−190.

    CAI Jing, DONG Xinzhou. Overview on research of fault clearing and recovery strategy for HVDC transmission lines[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(11): 181−190(in Chinese).
    [7] 徐政, 薛英林, 张哲任. 大容量架空线柔性直流输电关键技术及前景展望[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(29): 5051−5062.

    XU Zheng, XUE Yinglin, ZHANG Zheren. VSC-HVDC technology suitable for bulk power overhead line transmission[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(29): 5051−5062(in Chinese).
    [8] RAKHSHANI E, LUNA A, ROUZBEHI K, et al. Effect of VSC-HVDC on load frequency control in multi-area power system[C]// Energy Conversion Congress & Exposition. IEEE, 2012: 4432−4436
    [9] 鲍正杰, 李生虎. 基于VSC-HVDC有功支援和自适应低频减载的区域电网频率控制[J]. 电力系统保护与控制, 2014, 42(20): 32−37.

    BAO Zhengjie, LI Shenghu. Frequency control for regional system based on active power support from VSC-HVDC and adaptive under-frequency load shedding[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(20): 32−37(in Chinese).
    [10] 姚为正, 杨美娟, 张海龙. VSC-HVDC受端换流器参与电网调频的VSG控制及其改进算法[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(2): 525−534.

    YAO Weizheng, YANG Meijuan, ZHANG Hailong. VSC control and its modified algorithm for VSC-HVDC inverter participating grid’s frequency regulation[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37(2): 525−534(in Chinese).
    [11] ATTYA A B, DOMINGUEZ-GARCIA J L, ANAYA-LARA O. A review on frequency support provision by wind power plants: current and future challenges[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018, 81: 2071−2087. doi:  10.1016/j.rser.2017.06.016
    [12] ABDULHAMEED A, AHMAD B, HASSAN E. Primary frequency response enhancement for future low inertia power systems using hybrid control technique[J]. Energies, 2018, 11(4): 699−719.
    [13] 李军徽, 冯喜超, 严干贵. 高风电渗透率下的电力系统调频研究综述[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(2): 163−170.

    LI Junhui, FENG Xichao, YAN Gangui. Survey on frequency regulation technology in high wind penetration power system[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(2): 163−170(in Chinese).
    [14] 赵熙临, 林震宇, 付波. 基于风机运行边界分析的电网频率控制方法[J]. 电网技术, 2020, 44(9): 3450−3457.

    ZHAO Xilin, LIN Zhenyu, FU Bo. Frequency control method in grid based on boundary analysis of wing turbine operation[J]. Power System Technology, 2020, 44(9): 3450−3457(in Chinese).
    [15] 王晨曦, 朱建全, 夏云睿. 多区域电力系统实时分散鲁棒调度的求解方法[J]. 电网技术, 2019, 43(12): 4478−4485.

    WANG Chenxi, ZHU Jianquan, XIA Yunrui. A real-time decentralized robust dispatch approach of multi-area power system[J]. Power System Technology, 2019, 43(12): 4478−4485(in Chinese).
    [16] 廖小兵, 刘开培, 汪宁渤. 含风电的交直流互联电网AGC两级分层模型预测控制[J]. 电力系统自动化, 2018, 42(8): 45−50,73.

    LIAO Xiaobing, LIU Kaipei, WANG Ningbo. Two-level hierarchical model predictive control for AGC of AC /DC interconnected power grid with integration of wind power[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(8): 45−50,73(in Chinese).
    [17] PATHAK N, VERMA A, BHATTI T S, et al. Modeling of HVDC tie-links and their utilization in AGC/LFC operations of multi-area power systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, PP(3): 1−1.
    [18] RAKHSHANI E, RODRIGUEZ P. Active power and frequency control considering large-scale RES[M]. Large Scale Renewable Power Generation. Springer Singapore, 2014.
    [19] DELILLE G, FRANCOIS B, MALARANGE G. Dynamic frequency control support by energy storage to reduce the impact of wind and solar generation on isolated power system's inertia[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2012, 3(4): 931−939.
    [20] 周蓉, 陈雯, 谭文. 双馈风机的两种负荷频率控制方法分析与比较[J]. 计算机仿真, 2015, 32(12): 81−84,283.

    ZHOU Rong, CHEN Wen, TAN Wen. Comparison of two frequency control strategies by DFIGs[J]. Computer Simulation, 2015, 32(12): 81−84,283(in Chinese).
  • [1] 李至峪, 李欢, 魏伟, 刘崇茹.  考虑电压动态过程的含电网换相换流器的高压直流输电小信号建模方法 . 现代电力, 2022, 39(3): 262-269. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0116
    [2] 关佳欣, 边竞, 李国庆, 王鹤.  计及风功率波动的交直流系统区间最优潮流计算及直流潮流控制器的配置 . 现代电力, 2020, 37(6): 613-621. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2019.1072
    [3] 赵熙临, 林震宇, 付波, 何莉, 方娜.  考虑风机虚拟惯性的预测优化PIDD2自动发电控制方法 . 现代电力, 2020, 37(1): 66-73. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2018.1332
    [4] 张虹, 孔冠荀, 杨杨, 葛得初, 代宝鑫.  柔性直流输电系统显式模型预测低复杂度控制技术 . 现代电力, 2020, 37(1): 90-97. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2019.0232
    [5] 陈梅森, 刘文彬, 王良缘, 王颖帆, 江岳文.  挂牌交易模式下考虑合约和日前收益的风电商灵活合约制定策略 . 现代电力, 2019, 36(1): 1-7.
    [6] 叶有名, 朱清代, 滕予非, 焦在滨, 李小鹏.  基于特高压直流输电无功调制的直流近区交流过电压优化控制策略 . 现代电力, 2018, 35(6): 25-32.
    [7] 孙 洪, 胡剑宇, 颜 勇, 郑权国, 晁岱旭, 周任军.  基于风电-碳捕集虚拟电厂的环保经济调度 . 现代电力, 2017, 34(4): 21-26.
    [8] 李翠萍, 余芳芳, 李军徽, 丛海洋.  基于MMC的多端高压直流输电系统研究综述 . 现代电力, 2017, 34(1): 62-68.
    [9] 闫风光, 赵晓丽.  基于环境外部性的风电经济性评价 . 现代电力, 2016, 33(4): 79-86.
    [10] 颜海俊, 邓长虹, 赵维兴, 黄文伟, 张 达.  适于多种电源接入的分散协调AGC控制方法 . 现代电力, 2016, 33(1): 20-26.
    [11] 王利利, 蒋小亮, 全少理, 关朝杰, 刘文霞, 凌云頔.  基于改进和声算法的配电网风电机组选址定容方法 . 现代电力, 2016, 33(5): 7-11.
    [12] 吉 程, 文 俊, 刘宝宏, 刘婷婷, 符茜茜, 韩民晓.  青藏直流联网工程直流谐波保护研究 . 现代电力, 2016, 33(1): 74-79.
    [13] 王小立, 罗美玲, 麦国浩, 刘金平, 李海锋.  计及直流控制特性的多送出直流电网故障分析方法 . 现代电力, 2016, 33(1): 54-59.
    [14] 刘建平, 王旭斌, 吴岩, 王忠为, 张洪力, 刘文.  含风电和储能的电力系统安全约束机组组合问题研究 . 现代电力, 2015, 32(5): 48-55.
    [15] 谷俊和, 刘建平, 江浩.  风电接入对系统频率影响及风电调频技术综述 . 现代电力, 2015, 32(1): 46-51.
    [16] 王栋, 阮江军, 杜志叶, 谢伟, 蒲兵舰.  基于三维自适应有限元的阀厅全模型电场分布并行计算 . 现代电力, 2014, 31(6): 81-85.
    [17] 王晓晖, 张粒子, 程世军, 刘苏云.  基于关联节点的含风电系统改进多场景随机机组组合模型 . 现代电力, 2014, 31(3): 1-6.
    [18] 刘同同.  基于超定线性方程组模型的HVDC地电流计算方法研究 . 现代电力, 2011, 28(3): 47-50.
    [19] 于同泽, 于 晶, 李 婷, 刘志凯, 林毅斌, 张 钊.  基于场路结合思想的风电机组接地网冲击特性研究 . 现代电力, 2010, 27(6): 58-61.
    [20] 王建东, 汪宁渤, 马彦宏, 丁 坤, 陟 晶, 赵 龙.  风电接入费用分摊机制综述及机理探讨 . 现代电力, 2010, 27(4): 35-39.
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-10
  • 网络出版日期:  2022-07-27
  • 刊出日期:  2022-07-27

含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略

doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(61603127)
    作者简介:

    赵熙临(1969),男,教授,博士,研究方向为可再生能源发电、电力系统运行与控制,E-mail:zhaoxl@mail.hbut.edu.cn

    陈绪荣(1996),男,硕士研究生,研究方向为电力系统分析、可再生能源发电,E-mail:2434776219@qq.com

    张乘承(2000),男,本科生,研究方向为电气工程

    武鹏麒(2000),男,本科生,研究方向为电气工程

  • 中图分类号: TM71

摘要: 大规模风电接入交直流互联电网,对自动发电控制(automatic generation control, AGC)的控制性能及调频能力提出了更高的要求。在风电参与电力系统调频的基础上,提出基于功率调制控制器(supplementary power modulation controller,SPMC)的区域间功率补偿策略。首先,考虑到高压直流输电(high voltage direct current, HVDC)环节过载率变化的弹性特征,提出一种同时考虑功率与频率变化的自适应动态SPMC策略,使其在参与系统调频时,能有效提升HVDC中功率调整的快速性;其次,在HVDC链路主动参与系统调频的基础上,考虑风电的不确定性,利用综合惯性控制改变风电输出功率,以进一步提升系统调频性能指标。仿真结果表明,所提策略的动态功率调制特性可以有效提升区域间功率传输的针对性,并提高电网调频效果。

English Abstract

赵熙临, 陈绪荣, 张乘承, 等. 含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略[J]. 现代电力, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
引用本文: 赵熙临, 陈绪荣, 张乘承, 等. 含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略[J]. 现代电力, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
ZHAO Xilin, CHEN Xurong, ZHANG Chengcheng, etc. Adaptive SPMC Frequency Modulation Strategy for AC/DC Interconnected Grid Including Wind Power[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
Citation: ZHAO Xilin, CHEN Xurong, ZHANG Chengcheng, etc. Adaptive SPMC Frequency Modulation Strategy for AC/DC Interconnected Grid Including Wind Power[J]. Modern Electric Power, 2022, 39(4): 414-421. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0152
    • 近年来,可再生能源渗透率的提高,使得电网惯性及相对备用容量降低,给电网系统的安全稳定运行带来了新的挑战[1-2]。同时,由于我国电能资源分布不均,使区域间输电效能的提高变得重要。基于电压源换流器(voltage source converter, VSC)的柔性直流输电具有无需电网换向电压、有功无功功率灵活可控以及过载率调整范围大等优点,被广泛运用于区域间电能传输[3-7]。这些特性也使得VSC-高压直流输电(high voltage direct current, HVDC)具有平衡区域间负荷、调整系统频率的能力。因此,充分挖掘HVDC环节自身功率的调节能力,对于提升交直流互联自动发电控制(automatic generation control, AGC)系统的频率控制性能具有重要研究价值。

      关于HVDC主动参与系统调频,文献[8]通过在HVDC中添加功率调制控制器(supplementary power modulation controller,SPMC)环节,调整直流联络线中的功率传输值,辅助抑制多区域互联电力系统中的频率振荡;文献[9]考虑到HVDC系统参与系统调频所需功率的变化,使用增量法估计区域所需有功缺额,通过直流链路对区域间负荷平衡提供支持,同时辅以自适应低频减载算法,以更有效地维持系统频率稳定;文献[10]通过引入虚拟旋转惯量,模拟电力系统惯性响应以及同步发电机的有功-频率下垂特性,使得换流器具有可控的输出功率调节能力,并将其应用于HVDC系统的一次调频。随着风电渗透率的提高,在为传统负荷频率控制带来困难的同时,也为传统SPMC模式的实施提供了新的途径[11-12]

      当考虑风电介入AGC系统调频时[13]。文献[14]通过在风机动能提取的惯性控制过程中引入系统频率的二阶微分,提高了惯性响应的快速性。并通过风机边界运行分析,调整桨距角优化触发机制,有效地减少其调整的频次和幅度;文献[15]针对风电的不确定性以及各区域调度独立性要求,将鲁棒优化与动态规划理论相结合,形成一种新的分散鲁棒优化方法,给多区域电力系统分散鲁棒调度问题提供了新的解决方案;文献[16]在含风电的交直流互联电网中,使用基于两级分层模型预测的AGC策略,在上层、下层分别使用动态协调控制与分散式模型预测控制,具有较好的频率控制效果。上述分析表明,风电输出的主动调整能够有效地支持系统负荷频率控制的实施。而考虑风电与SPMC共同参与多区域交直流互联电网调频时,风电表现出的更高的不确定性又会导致系统模型的动态变化,因此如何使SPMC环节自适应地跟随系统的动态变化过程,以有效提升AGC系统控制性能,还待进一步深入研究。

      基于此,本文提出一种含风电的交直流互联电网自适应SPMC调频策略,旨在有效提高区域间功率传输能效,提升区域间功率传输的针对性;同时,考虑风电机组参与AGC调频,探究自适应SPMC在含风电的交直流互联系统中的适用性。

    • 传统SPMC环节是一种通过区域间频率变化以及区域间交流功率的变化对直流链路功率值进行调制的控制器,可在负载变化期间辅助改善电力系统的性能。

      由于目前广泛采用的一阶惯性环节无法精确反映直流链路运行特性,因此参考文献[17]以精确模型来进行直流链路的等效。图1给出了含SPMC的两区域交直流互联AGC模型[18-19]

      图  1  含SPMC的两区域交直流混联AGC系统示意图

      Figure 1.  Schematic diagram of two-region AC/DC hybrid AGC system with SPMC

      图中:Δfi,Δfj分别是区域ij频率;ΔPij是两区域间净功率变化(ΔPij=−ΔPji);KfiKfjKac是控制增益系数。区域间DC链路的传递函数如式(1)所示。

      $$ \Delta {P_{{\text{DC}}}} = {T_{{\text{eqv}}}}\frac{{2{\rm{\pi}}}}{s}\Delta {x_{{\text{DC}}}} $$ (1)

      式中:Teqv=Tij,DCTji,DC/(Tij,DC+Tji,DC),表示直流链路等效时间常数;ΔPDC是交直流系统中的DC功率;ΔxDC是直流母线的控制信号,即所需的直流功率参考值。

      区域间AC的传递函数如式(2)所示。

      $$ \Delta {P_{\text{t}}}_{{\text{ie,AC}}} = 2{\rm{\pi}}\frac{{{T_i}_j}}{s}(\Delta {f_i} - \Delta {f_j}) $$ (2)

      式中:ΔPtie,AC为交直流系统中的AC功率;Tij为交流联络线同步系数。

      SPMC环节的频率输入端使用了锁相环,其传递函数如式(3)所示。

      $$ \Delta {f_{{\text{PLL}}}} = \frac{1}{{1 + s{T_{{\text{PLL}}}}}}\Delta f $$ (3)

      式中:TPLL为锁相环时间常数。

      SPMC控制信号调制方式如式(4)所示。

      $$ \Delta {x_{{\text{DC}}}} = {K_{fi}}\Delta {f_i} + {K_{{\text{AC}}}}\Delta {P_{{\text{tie,AC}}}} + {K_{fj}}\Delta {f_j} $$ (4)

      考虑到SPMC中的HVDC参考信号ΔxDC由互联区域的频率偏差和AC链路功率偏差产生,而其控制增益系数通常是一个由经验获取的定值,导致其控制信号ΔxDC对两区域间相互流动的功率ΔPDC的调节能力有局限性。当系统频率越过最低点,开始回稳的过程中,SPMC的控制信号ΔxDC持续存在,致使区域2的功率输送不断进行,冗余的功率流动会使区域1的功率补偿频过量,从而使频率出现较高的超调量。

      同时,由于输出的功率增多,区域2的负担也会随之增加,造成不必要的频率跌落。即在传统SPMC策略控制增益系数固定的情况下,功率补给量ΔPDC无法快速适应功率补偿的实际需要。为解决该问题,需要提升区域间功率流动的动态性能,使功率的补给量与需求量精准匹配。

    • 考虑到由频率触发的传统SPMC环节具有延时性,无法满足功率的快速补偿,在SPMC环节执行过程中,首先引入负荷扰动进行SPMC环节的触发,直至频率变化越过最大值。此环节的设计目的,是希望当区域电网受到负荷扰动的冲击时,在造成的频率跌落传导至调频系统前,即开始执行调频操作时,此阶段中使用负荷变化信号来控制直流链路中的传输功率变化量,如式(5)所示。

      $$ \Delta {P_{{\text{DC}}}}{\text{ = }}{T_{{\text{eqv}}}}\frac{{2{\rm{\pi}}}}{s}{K_{{\rm{d}}}}\Delta {P_{{\rm{d}}}} $$ (5)

      式中:Kd为恒信号传输的功率比例因子;ΔPd为负荷功率扰动。

      系统调频初期,快而强的SPMC调频信号可以充分挖掘HVDC功率传输能力,为有功缺额区域提供及时的功率补充。而当区域电网频率变化越过最大值后,需进行电网频率的准确调整,此时自适应SPMC基于逻辑回归函数曲线(sigmoid function curve,SFC)设定,对其参数进行自适应调整,控制直流链路功率逐渐减小并退出有功传输。通过SFC调节函数将频率控制增益系数ΔKfi与电网频率变化率进行耦合,将AC控制增益系数ΔKAC与两区域频率偏差的变化率进行耦合,使其具有随着区域电网频率渐进稳定而逐步减小控制增益系数的能力。据此,有SPMC总体控制框图如图2所示。

      图  2  自适应SPMC控制策略

      Figure 2.  Control strategy of adaptive SPMC

      图中:ΔxAC,Δxi和Δxj为自适应SPMC各区域环节产生的控制信号;S为不同阶段中判断机制产生的取值。自适应SPMC控制策略的控制信号表达式为

      $$ \Delta {K_{fi}}{\text{ = }}\frac{1}{{{\beta _i}}}\frac{1}{{1{\text{ + }}{{\exp }^{ - {k_{{\text{map}}}}\left[ {\left( {\tfrac{{{\text{d}}f}}{{{\text{d}}t}}} \right) - {k_{{\text{pan}}}}} \right]}}}}\Delta {f_i} $$ (6)
      $$ \Delta {K_{{\text{AC}}}}{\text{ = }}\frac{1}{{{\beta _{{\text{AC}}}}}}\frac{1}{{1{\text{ + }}{{\exp }^{ - {k_{{\text{map}}}}\left[ {\tfrac{{{\text{d}}\left( {{f_i} - {f_j}} \right)}}{{{\text{d}}t}} - {k_{{\text{pan}}}}} \right]}}}}\Delta {f_{{\text{AC}}}} $$ (7)

      式中:β为自适应SPMC的基础控制增益系数;kmapkpan为SFC的映射因子和平移因子。β值与区域电网容量相关,为保证严谨性,各区域 β的取值需保证SFC函数整体不大于传统SPMC控制增益系数;kmapkpan则会影响SFC函数的平滑程度与函数中心点位置,影响SPMC调频效果,通过SFC函数期望状态的表现,其取值控制在1700与0.0025左右,可以达到频率变化降低时控制增益系数快速平滑减小的效果。其辅助增益系数调节特性如图3所示。

      图  3  增益系数变化特性图

      Figure 3.  Gain coefficient variation characteristic diagram

      当负荷突增,频率产生较大波动时,直流链路充分挖掘直流链路功率传输能力,缓解区域电网有功缺额;当频率回稳后,切入SFC有功控制模式,控制增益系数则会平滑降低,削弱其控制信号。

      例如,在两区域AC/DC互联电网中,当区域1受到扰动时,自适应SPMC受负荷扰动的驱动,产生控制信号,控制区域2通过直流链路对区域1进行功率快速补充,抑制频率跌落;当区域1频率越过极值点后,自适应SPMC根据SFC函数设定,随着区域间频率趋于稳定,动态减小增益系数,降低区域间的功率传输量,直至系统恢复稳定。

      动态响应负荷与频率变化率的自适应SPMC改良了传统SPMC对于区域间功率流的控制,一方面,所提策略充分利用直流联络线功率传输过载率的弹性,将2区域间的功率流与有功缺额进行更精准匹配,提升功率转移的准确性与时效性;另一方面,由于区域间实际功率传输值动态调整,直接降低了有功输出区域的频率振荡,电网整体的稳定性得以提高。

    • 当考虑风电机组参与AGC系统调频时,风电渗透率提高,AGC系统整体复杂度提升,此时的电网系统会表现出更多的不确定性。当风电机组以虚拟惯性参与系统调频时,其控制框图如图4所示[20]

      图  4  双馈风机惯性控制模型

      Figure 4.  Inertial control model of doubly-fed wind turbine

      图中,风机调频功率信号为ΔPf。同时,基于风速,风机控制器提供一个功率调节信号ΔPω,使发电机的转速控制在最佳转速,以产生最大功率。调频功率控制信号ΔPf和功率参考点ΔPω可以表示为

      $$ \Delta {P_{{\rm{\omega}} }}{\text{ = }}{K_{{{\rm{wp}}}}}\left( {{\omega ^ * } - \omega } \right) + {K_{{{\rm{wi}}}}}\int {\left( {{\omega ^ * } - \omega } \right)} {\text{d}}t $$ (8)
      $$ \Delta {P_f}{\text{ = }}\frac{{\Delta {X_2}}}{R} $$ (9)

      式中:KwpKwi为比例积分(proportional integral,PI)控制器参数;ΔX1为双馈感应发电机组(double fed induction generator,DFIG)经传感器后的频率增量变化;ΔX2为DFIG经滤波器后的频率增量变化;R为下降速率系数。图4中:Tr为频率传感器时间常数;Tw为DFIGwashout滤波器的时间常数;He为风机等价惯性时间常数;Ta为风机时间常数。

      当两区域交直流互联电网采用自适应SPMC策略,并考虑风电机组参与AGC系统调频时,系统结构如图5所示。

      图  5  风电参与的自适应SPMC交直流混联AGC系统框图

      Figure 5.  Block diagram of wind power-participated AC/DC hybrid AGC system including adaptive SPMC

      当ΔPd作为功率扰动进入电力系统时,自适应SPMC立即开启控制环节。两区域AGC系统的频率偏差Δf作为输入信号进入风电机组的惯性控制环节和火电机组频率控制环节;Δf1和Δf2注入交流联络线形成两区域间交流联络线功率偏差;频率变化越过极值点后,Δf1和Δf2以及ΔPtie,AC则作为自适应SPMC的输入信号,共同控制VSC-HVDC中的功率流动。

    • 在Matlab/Simulink环境下对所提方法进行仿真验证。搭建含风机虚拟惯性控制以及自适应SPMC的两区域再热互联电力系统的AGC模型。在给定的随机扰动下对其进行验证仿真,仿真时间T=100 s。区域1装机容量为2000 MW,区域2装机容量为1500 MW。模型其他参数详见表1

      表 1  两区域AGC系统参数取值

      Table 1.  Take value for parameters of two-regional AGC system

      参数区域1数值区域2数值
      频率转换系数Kpi/(rad/pu)0.360.37
      区域时间常数Tpi/s3.814.36
      直流链路时间常数TDC/s0.25980.5196
      调速器时间常数Tgi/s0.10.08
      发电机再热系数Kri/s0.250.375
      发电机再热时间常数Tri/s 108
      气容时间常数Tti/s 0.20.3
      SPMC控制增益系数βi/ pu3.8−3.6
      SPMC交流控制增益系数βAC / pu0.9
      交流链路时间常数T12/s0.087
      锁相环时间常数TPLL/s0.02
      功率比例因子Kd/ pu0.09

      1)自适应SPMC动态调频效果探究。

      为验证自适应SPMC的可行性,将风电机组暂时退出AGC调频。在10 s时刻对两区域交直流混联系统中的区域1施加0.1 pu负荷扰动,如图6。两区域AGC系统仿真结果如图79所示。

      图  6  两区域负荷扰动对比

      Figure 6.  Comparison of two-regional load disturbance

      图  7  不同控制方式区域间HVDC功率信号对比

      Figure 7.  Comparison of of inter-regional HVDC power signal under different control modes

      图  8  不同控制方式区域间HVDC功率流对比

      Figure 8.  Comparison of inter-regional HVDC power flow between regions under different control modes

      图  9  不同控制方式两区域频率波动对比

      Figure 9.  Comparison of two-regional frequency fluctuation under different control modes

      图7图8中可以看出,调频初期负荷变化的输入使得自适应SPMC信号更快地达到极值,导致自适应SPMC系统中HVDC更早地开始区域间功率的传输,进入调频状态。快速的功率补偿可以将区域1频率最低点向上拔升。而区域1频率越过最低点后,由于自适应SPMC将功率流与频率变化率耦合,其功率输出会随着频率的变化迅速地降低。

      同时,从图9(a)中可以明显看出,由于自适应SPMC系统及时地退出区域间功率传输,区域1频率回稳后的超调量大大降低。最后,从图9(b)中可以发现,由于区域2减小向外的功率输送,其本身的频率波动也得到了一定的抑制,整体两区域AGC系统的稳定性得到明显改善。其具体仿真数值如表2所示。

      表 2  系统仿真结果

      Table 2.  System simulation results

      控制方式区域1区域2
      Δf1,max /puΔf1,min /puΔf2,max /puΔf2,min /pu
      传统SPMC0.003148−0.0058150.0005575−0.001984
      自适应SPMC0.002344−0.0054690.0005534−0.001814

      为探究随机扰动下自适应SPMC的适用性,在区域1中施加如图10的随机扰动,仿真时间100 s,其仿真结果如图1113所示。

      图  10  随机扰动下两区域负荷扰动对比

      Figure 10.  Comparison of two-regional load disturbances under stochastic disturbance

      图  11  随机扰动下不同控制方式区域间HVDC功率信号对比

      Figure 11.  Comparison of inter-regional HVDC power signals in different control modes under stochastic disturbance

      图  12  随机扰动下不同控制方式区域间HVDC功率流对比

      Figure 12.  Comparison of inter-regional HVDC power flow in different control modes under stochastic disturbance

      图  13  随机扰动下不同控制方式两区域频率波动对比

      Figure 13.  Comparison of two-regional frequency fluctuation in different control modes under stochastic disturbance

      图11图12图13中可以看出,自适应SPMC相较于传统的SPMC可以更好地抑制随机扰动对整个两区域AGC系统造成的频率波动,其频率调整值与阶跃扰动类似。由此可以得出,自适应SPMC在AGC系统受到随机扰动的情况下仍然具有优秀的阻尼效果。

      2)风电参与AGC调频效果探究。

      风电的加入会提升AGC系统的复杂性,影响AGC调频效果。在SPMC正常工作的基础上,为验证风电机组参与系统调频后自适应SPMC的系统适应性,现将风电机组加入AGC系统调频,区域1共有320台1.5 MW风机,渗透率24%,区域2共有200台1.5 MW风机,渗透率20%。为使风机运行工况更接近于实际状态,风速和负荷均采用随机信号,其波动图如图14图15所示。

      图  14  随机风速波动图

      Figure 14.  Random wind speed fluctuation diagram

      图  15  随机扰动下风电机组参与的两区域负荷扰动对比

      Figure 15.  Comparison of wind turbine generator units participated two-regional load disturbances under stochastic disturbance

      当风电机组运行于如图14图15所示工况,其输出以及AGC系统运行仿真结果如图1619所示。

      图  16  风电机组输出变化

      Figure 16.  Wind power output change

      图  17  随机扰动下风电机组参与的区域间HVDC功率信号对比

      Figure 17.  Comparison of wind turbine generator units participated inter-regional HVDC power signals under stochastic disturbance

      图  18  随机扰动下风电机组参与的区域间HVDC功率流对比

      Figure 18.  Comparison of wind turbine generator units participated inter-regional HVDC power flow under stochastic disturbance

      图  19  随机扰动下风机参与的两区域AGC系统仿真效果图

      Figure 19.  Simulation effect of wind turbine generator units participated two-regional AGC system under stochastic disturbanc

      如上所示,风速变化可以等效为区域电网产生了负荷扰动。从图17图18可以看出,风速变化与区域电网受到负荷扰动均会触发SPMC,控制直流链路会更早地进行区域间功率传输,且自适应SPMC信号更为精准。从图19可以看出,精准的功率传输会提升区域电网的频率抑制效果。总体来看,自适应SPMC可以更好地抑制由于风速变化引起的区域电网频率跌落,同时配合风电机组产生更优系统频率调节效果,提升了AGC系统稳定性。使AGC系统具有高复杂度的情况下也可以提供优良的阻尼控制效果。

    • 1)所提自适应动态SPMC策略通过在调频初期使用负荷触发,而后耦合控制增益系数与频率变化率,对区域间功率的流动进行了精准把控,对于两区域互联电网而言,能降低区域1超调量的同时抑制区域2的频率波动。

      2)考虑风电参与的交直流混联AGC系统一次调频时,自适应SPMC可在风速产生变化与区域电网产生负荷扰动时,为AGC系统提供优良的调频效果,具有良好的系统适用性。

参考文献 (20)

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