风电场有功调度与频率支撑优化控制研究

随着化石能源枯竭和地球气候变化等问题的日益凸显,人类亟需破解能源危机和环境污染问题的有效手段。在这一背景下,以风电为代表的可再生能源在近二十年来实现了巨大的技术进步并在全球范围内被广泛使用。然而,受风能等自然资源特性的影响,可再生能源较传统能源普遍具有更强的随机性和波动性。随着风电在电力系统中渗透率的逐渐提高,系统中作为调峰调频主力的同步机组的占比进一步降低,这一改变对电力系统的安全稳定运行带来了挑战。因此,电网迫切需要风电场具有有效的有功控制能力,参与系统调峰调频的辅助服务,进一步提升风电的电网友好性。本文建立了大型风电场在电网指导下进行有功控制的框架。从日常限功率运行时的场内优化调度和电网发生故障时进行频率支撑两个方面入手,提出并验证了相关优化算法和控制策略。主要工作有以下几点:1、在风电机组机理模型的基础上,探讨了机组限功率运行的几种不同实现方案。同时,通过对风电机组中主要的疲劳结构的分析,介绍了机组等效疲劳载荷的计算方法,结合不同限功率策略中转子转速、桨距角的变化特性,仿真计算并对比了各限功率策略下的风电机组疲劳载荷,确定了后面章节中风电场优化调度算法中使用的风电机组限功率策略。2、在风电机组限功率运行的前提下,设计了风电场的功率优化调度算法,优化目标为场内风电机组的疲劳载荷。在单机疲劳载荷理论计算方法的基础上,利用查表法得到风电机组运行状态与疲劳载荷的对应关系。通过经验模态分解策略对各台风电机组的风速数据进行预处理,再采用快速粒子群算法对不同风速下的风电机组出力进行寻优求解。同传统策略对比结果显示,该策略可在完成风电场有功目标的同时实现风电机组疲劳载荷的优化分配。3、结合单台机组疲劳载荷特性的分析,本文设计了一种风电场动态分组算法,实现单机调度指令的平滑。考虑设备的智能化发展趋势,本文引入了一种基于无领导多智能体系统的完全分布式的有功调度策略。为满足动态分组的需求,本文对所提多智能体算法进行改进,提出了参数虚拟更新的分段一致性算法。仿真实验结果表明本文所提算法可以在完全分布式的功率分配框架下完成调度对风电场的有功指令,同时实现机组有功功率的平滑。4、通过对自由发电模式下的风电机组参与系统调频的机理模型进行分析,在小信号分析法的基础上实现了风电机组调频动态响应的线性化表达。进一步地,对不同风况下风电机组调频模型之间的间隙度进行计算,合并相似模型,建立风电场参与调频的等值模型。与高阶非线性模型的对比实验证实本文所提风电场等值线性化调频模型具有较好的有效性和准确性。5、将风电场等值线性化调频模型与传统同步机组调频模型结合,搭建含风电、火电的多区域混合能源电力系统的调频模型。基于模型预测控制算法设计了一种针对多区域混合能源的优化调频控制器。通过仿真实验与传统控制策略进行了对比,实验结果证明了本文所提优化控制算法的优越性。