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风电机组有功功率集散优化控制系统研究

2019-01-02张中泉刘晓光钟天宇

发电技术 2018年6期
关键词:机群风电场控制策略

张中泉,刘晓光,钟天宇

(华电电力科学研究院有限公司,浙江省 杭州市 310030)

0 引言

随着风电技术的逐渐成熟,风电产业规模不断扩大,其间歇性、波动性及随机性的特征将会给电网的安全稳定性带来一定的冲击。如何主动对风电场有功出力进行控制,改变现有风电场负荷控制模式,优化利用风能资源,是电网和风电场调度人员都十分关心的课题[1-2]。

目前,同一风电场内可能存在多个厂家、多种型号的风电机组,为了实现风电机组有功功率控制,各风电机组均配置自行开发的有功集成控制平台。但是,由于现有的有功集成控制平台存在通讯协议等融合度差的问题,风电场难以根据不同设备技术参数、不同风况下风电机组出力和设备稳定性差异合理调配风电机组出力。同时,不同投产时间的风电场也存在上网电价不同的情况,在接收调度发电计划指令时,常见的风机机群控制策略并未考虑电价差异问题[3]。因此,为了使得风电企业经济效益最大化,需要对风电机组有功功率控制策略进行改进与优化。

文献[4-7]针对风电机组本身的有功功率控制策略进行了相关研究,这些研究大大提高了风电机组自动控制有功功率出力的能力及自动化水平,为风电场以机群的模式对风电机组出力进行控制提供了基础条件。同时,有学者研究了基于风功率预测的风电场出力调度方法,该方法根据风功率预测结果优化风电场出力调度指令[8-9]。也有学者开展了风电机群有功功率控制的相关研究,该控制策略中,将风电机组按集群方式进行分组,便于统一控制[10],以上这些研究为风电机组有功功率集散优化控制系统的开发提供了借鉴及参考。

本文从实际应用的层面出发,对风电机组有功功率集散优化控制方法进行了研究,设计了一套风电机组有功功率集散优化控制系统开发方案,该方案在不改变风电机组能量管理平台以及自动发电控制系统(automatic generation control,AGC)的前提下,以尽量简单便捷的手段对风电机组有功功率进行优化控制,以最大限度地利用上网电价较高、稳定性较好的设备,提高风电场收益。

1 优化控制系统搭建

为了应用于实际风电场,实现风电机组有功功率集散优化控制,需要开发一套相应的控制系统,该系统应考虑如下的几个设计要求:

1)尽量减少风电场现有的其他自动化系统的改动,缩减其他系统配合的工作量。

2)尽量减少对风电场现有系统运行的影响,并为后续的技术扩充留有一定空间。

3)提供控制策略评价功能,使用户能够通过分析获得风电场投入风电机组有功功率集散优化控制系统前后的差别。

4)具备扩展功能,针对不同的需求,即可以根据实际风电场的风电机组分组情况,开发相应的优化控制算法,对多组风机进行功率优化控制。

1.1 系统框架

目前,风电场常见的有功功率控制方式如图1所示。风电场的AGC系统接收电网调度下达有功功率目标值,经 AGC系统计算后下达有功功率分配指令给风电机组机群的能量管理系统(energy management system,EMS),而AGC系统在进行指令分配计算时,通常是根据各机群的有功功率可调上限(有功功率上限与实时有功功率的差值),按比例进行分配,与此同时,AGC系统收集来自于各机群 EMS的实时信息并传至电网调度中心,供其下达有功目标指令时参考。

该种有功功率分配方式较为简单,仅仅考虑风电机组机群有功功率可调上限,而未考虑风机机群上网电价差异、设备稳定性、发电能力及寿命等因素。因此,为实现风电机组有功功率集散优化控制,提出一种简单的系统搭建方式,如图2所示。

图1 风电场常见的有功功率控制方式示意图Fig. 1 Diagram of common controlling method of active power of wind turbine generators

图2 风电机组有功功率集散优化控制系统框架示意图Fig. 2 Diagram of optimal distributed control system frame of active power of wind turbine generators

本系统由协调控制算法服务器、执行终端、维护工作站、通信接口设备组成(图 2中虚线框内),系统直接架设于风电场原有硬件AGC系统和风电机机群EMS系统之间,不改变AGC系统与风机能量管理系统的网络结构,由风机能量管理系统单独向“风电机组有功功率集散优化控制系统”进行数据上传和命令接收。该系统通过风电机组有功功率集散优化控制策略,在综合考虑风机机群电价差异、设备稳定性、发电能力及寿命等因素的情况下,经计算后,替代原有的AGC系统下达有功功率分配指令。

1.2 系统数据流

本文提出的风电机组有功功率集散优化控制系统数据流如图3所示。风电场原有的 AGC系统不再对风电机组直接下达控制指令,而是将接收到电网调度的总有功功率目标直接转发给风电机组有功功率集散优化控制系统中的协调控制算法服务器。算法服务器不仅接收调度有功目标指令,同时获取实时风机运行信息,并根据风电场内机群数量、调度总有功目标、各机群有功上限、各机群有功下限、各机群实时有功、电价信息、实时风机运行信息、控制模式等数据,对风机机群总有功指令进行分析及功率分配计算,转化为功率控制指令传送给执行终端。执行终端将已计算好的有功功率指令分散下达给各风电机组机群的 EMS,与此同时,风电机组机群的 EMS仍旧向风电场 AGC系统上传风机运行信息,供AGC系统上传至电网调度中心。

图3 风电机组有功功率集散优化控制系统数据流Fig. 3 Data flow of optimal distributed control system frame of active power of wind turbine generators

2 系统功能设计

有功功率优化控制功能为本系统的核心,在系统功能设计时,设计如下3种有功功率分配功能:

1)最优化分配。不需要人工干预,根据风电机组机群的情况进行有功功率分配。在满足调度指令实时性的前提下,该方法综合考虑风机机群电价差异、设备稳定性、发电能力及寿命等因素,通过收集风电场站有功功率可调容量/出力上限、有功功率可调容量/出力下限、有功功率损耗、实时开机容量、有功功率允许上升/下降调节速率等实时信息,根据各种输入参数,计算得出各风电机组机群的有功功率分配指令,以实现风电机组机群有功功率的优化控制。

2)用户指定机群分配比例。实际应用中,用户可对风电场风机出力性能进行评估[11],在此基础上人为指定各风机出力,由用户在界面中输入对各风电机组机群的分配比例,则系统就按照用户指定的比例进行负荷指令的分配。

3)AGC分配。该系统支持手动投入或切出,手动投入时可实现最优化分配或指定机群分配功能。而手动切出时,风电场的 AGC系统自动投入,则有功功率分配方式仍旧按照 AGC系统的分配指令执行。

为了增加系统的灵活性和安全性,系统支持本系统的手动投入或切出,当本系统切出时,风电场的AGC系统自动投入;而当本系统投入时,支持系统自动最优分配以及用户指定比例分配 2种控制模式的切换。为实现上述功能,系统支持在线定值参数的修改、下装、召唤功能,可以方便地根据实际情况进行策略模型的参数调整。

同时,系统具备优化结果评价功能,将风电机组机群在本系统控制下的有功功率曲线与风电场 AGC系统控制指令执行曲线进行数据比对,对风电场运行情况进行分析评价。为了更清晰地展现系统参与风电场控制后风电机组运行情况,本系统设计对比分析功能,提供各种维度的对比分析,便于用户比较直观对最优化协调控制系统的控制策略进行评价。

本系统各种有功功率控制模式均应满足电网规定的风电场/光伏站有功功率变化约束条件,包括1 min有功功率变化和10 min有功功率变化,在风电场并网及风速增长过程中,风电场有功功率变化应当满足电力系统安全稳定运行的要求,其限值应根据所接入电力系统的频率调节特性,由电网调度机构确定。

3 有功功率集散优化控制策略

3.1 机群运行信息收集

该风电机机群功率控制策略,利用风电机机群 EMS系统中的机群运行信息进行计算。所需机群运行数据包括:机群数量、总有功目标值、各机群实时有功功率、各机群有功功率上限、各机群有功功率下限等。

假设风电机组可分的机群数量为 n,总有功目标值为P总,各机群有功上限分别为各机群有功下限分别为各机群的实时有功分别为P1、P2、各机群的可增有功P可增分别为各机群的可降有功P可降分别为 P1-Pm1in、P2-Pm2in、P3-P3、…、Pn-Pn。

此外,定义一个函数 f(x),为机群的有功功率分配顺序函数,该函数可根据需求进行定义、判断、排序,如x可以为风机机群上网电价、设备稳定性、发电能力、寿命等单个参数,也可以是综合考虑某几个因素的参数。各机群的有功功率分配顺序函数分别为 f(x1)、f(x2)、f(x3)、…、f(xn)。

3.2 有功控制策略

根据所收集的风电机机群运行数据,在每次功率分配前首先进行情景判断。

1)若 P总>P1+ P2+ P3+…+Pn,那么执行增有功策略。

在增有功策略时,将各机群有功功率分配顺序函数f(x)进行排序,并按f(x)由大到小的顺序,依次增大各机群的有功功率,具体表示如下:

假设机群有功功率分配顺序函数 f(x)排序为f(x1)>f(x2)>f(x3)> …>f(xn),那么增有功排序为机群1、2、3、…、n,若2机群有功功率分配顺序函数相同,即 f(xi)=f(xj)(i,j≤n),则排序时对比 2机群的可增有功值P可增,若>,则将机群i的增有功排序排在机群j之前。

排序之后,依据排序顺序依次增加P1、P2、P3、…、Pn,当i机群的有功值达到有功上限时,即Pi=Pi(i ≤ n)时,则继续增加Pi+1,直至P=max总P1+P2+P3+…+Pn。

2)若 P总=P1+ P2+ P3+…+Pn,那么执行降有功策略。

在降有功策略时,同样将各机群有功功率分配顺序函数f(x)进行排序,并按f(x)由小到大的顺序,依次降低各机群的有功功率,具体表示如下:

假设机群有功功率分配顺序函数 f(x)排序为f(x1)<f(x2)<f(x3)< …<f(xn),那么降有功排序为机群1、2、3、…、n。若2机群有功功率分配顺序函数相同,即 f(xi)=f(xj)(i,j≤n),则排序时对比 2机群的可降有功值则将机群i的降有功排序排在机群j之前。

排序之后,依据排序顺序依次降低P1、P2、P3、…、Pn,当i机群的有功值达到有功下限时,即Pi= Pi(i ≤n)时,则继续降低Pi+1,直至P=min总P1+P2+P3+…+Pn。

3.3 特殊情景

特殊情景分为2类:

4 系统应用及评价

为验证风电机组机群有功功率集散优化控制系统开发方案及控制策略的可行性,在河北某风电场进行了系统的试点实施。该风电场装机容量250.5 MW,将风电机组分为 3个机群:机群 1(100.5 MW)、机群2(100.5 MW)及机群 3(49.5 MW)。其中,机群 1上网电价 0.50元/(kW⋅h),机群 2上网电价 0.54元/(kW⋅h),机群 3上网电价 0.54元/(kW⋅h)。

根据风电场实际情况及需求,定义机群有功功率分配顺序函数f(x)=Prin,即以3个机群的电价作为机群有功功率分配顺序函数。因此:f(x2)=f(x3)>f(x1)。

将系统投运前,首先进行系统控制指令响应测试,对有功功率调节过程中有功调节全过程有功功率目标值和有功功率实际值的对比曲线如图4所示,有功功率目标值和有功功率实际值的偏差曲线如图5所示。

通过对系统进行两升两降有功功率调节测试,可以看出无论有功功率上升或下降过程中,有功的变化速率均控制在了全场装机容量的10%(25.05 MW/min)以内,且本次测试过程共计1112 s,其中每一次新的目标值下发,至系统第一次调整至死区内,共计用时247 s,有功功率稳定的时间为 865 s。在有功功率稳定的时间内共记录了 46个测点,其中45个测点数值均控制在了1 MW波动范围以内。对比原有的 AGC系统,该系统的控制精度有所提高,可以满足电网对风电场有功调节速率的要求。

同时,对系统进行了定斜率测试,即每隔一个控制周期得到一个等差值增大或减小的目标值来调节有功功率,以考察系统的响应能力,功率下降及上升过程的测试曲线如图6所示。通过有功功率定斜率调节测试,可见从下发目标值至调整到1 MW波动范围以内耗时均在1 min以内,不论上升或下降过程中有功功率的变化速度均控制在了全场装机容量的10%(25.05 MW/min)以内。

实际应用时,系统以风电机组机群实际有功功率值进行发电量计算,并根据电价计算获得实际的发电收益,同时模拟 AGC系统控制下的风电机组有功功率值,计算得到 AGC系统控制下风电机组的发电收益,进而得到两者的发电收益差异。图7为该试点风电场使用本系统使用后的收益统计曲线。

图4 测试过程中有功功率目标值和有功功率实际值的对比曲线Fig. 4 Comparison curves of target and actual value of active power during the testing procedure

图5 有功功率测试数据偏差值曲线Fig. 5 Curves of deviation value of active power testing data

图6 有功功率定斜率调节测试曲线Fig. 6 Testing curves of active power during the controlling with slope constant

图7 系统使用后的收益统计曲线Fig. 7 Calculated curves of income by using the optimal control system

可见,系统投入并经过20日的试用,风电场的收益增加66.198万元,据此估算,每年将为该风电场增加约1200万元的收益,针对该风电场容量(250.5 MW),相当于每年提高约90个等效利用小时。

需要指出的是,由于该试点风电场根据3个机群电价不同进行有功功率的优化控制,因此,相比于原AGC系统,在风电场未限电的情况下,本系统与原AGC系统的有功功率分配指令一样;而仅在风电场限电的情况下,本系统才会为风电场增加收益。

5 结论

本文提出了一种简洁的风电机组有功功率集散优化控制策略,可以将风电场风电机组有功功率进行分组优化控制,并设计了一套相应的系统开发方案,该方案在不改变风电场原有 AGC及EMS框架的情况下,实现风电机组有功功率集散优化控制。

同时,针对试点风电场风电机组3个机群电价不同的情况,建设开发了风电机组有功功率集散优化控制系统,通过测试及应用,该系统满足电网对风电场有功调节速率的要求,并且在风电场限电的情况下,提高了风电场的经济效益。

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