• 头条华电、川大学者提出用于风电小干扰稳定性检验的降阶模式计算方法
    2021-10-21 作者:董文凯 杜文娟 王海风  |  来源:《电工技术学报》  |  点击率:
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    导语考虑到在大型风电场规划阶段,如果对所有方案采用全阶模型进行小干扰稳定性检验,会导致工作量大、效率低,不利于寻求最优方案。对此,新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)、四川大学电气工程学院的研究人员董文凯、杜文娟、王海风,在2021年第7期《电工技术学报》上撰文,提出一种降阶模式计算方法,可有效降低规划阶段风电场模式分析的计算量,且所得结果准确。

    随着风力发电技术的发展与广泛应用,大型风电场内可具有数百台风电机组(Wind Turbine Generator, WTG),WTG之间互联后产生的动态交互作用可能会对风电场小干扰稳定性产生显著影响。因此,有必要在规划阶段,对风电场小干扰稳定性进行检验。

    而由于风电场规模的扩大,如果直接对所有WTG采用详细模型,所建立的风电场模型阶数高,求解计算量大、效率低。因此,目前常采用风电场动态等效模型对风电场进行小干扰稳定性检验。建立风电场动态等效模型的常用方法可分为单机等效法和多机等效法两类。

    单机等效法以一台等效WTG代表风电场内所有WTG,并将风电场内部的集电网络等效为一个外部阻抗。集电网络等效常采用恒功率损耗法。等效WTG容量为风电场额定容量,参数常采用容量加权平均法(Capacity Mean Value Method)或参数辨识法(Parameter Identification)确定。

    容量加权平均法以风电场内各WTG的额定容量与风电场额定容量的比值作为权重,计算所有WTG参数的加权平均值作为等效WTG的参数。采用容量加权平均法建立风电场单机等效模型,计算量低;但是将等效模型用于风电场小干扰稳定性检验,所得结果的准确性仍有待证明。

    参数辨识法将等效WTG参数的计算转换为一个优化问题,目标函数为:相同工况或外部扰动下,等效WTG与风电场在输出功率等动态响应上的误差最小;待求量为等效WTG的参数。由于参数辨识法涉及非线性优化问题的求解,一般需采用智能优化算法,如粒子群算法、遗传算法,以及基于它们提出的改进算法等。因此,参数辨识法在提高风电场单机等效模型准确度的同时,也增加了等效模型参数求解的计算量。

    而在风电场规划阶段,典型工况或外部扰动下,风电场输出功率等动态响应难以实测获取,需进行非线性仿真。在多种场景下对风电场动态响应进行仿真分析,并将仿真结果用于参数辨识,可在一定程度上提高等效模型的准确度,但也会导致工作量的增加。

    多机等效法首先根据运行状态对WTG进行聚类,将风电场划分为几个由运行状态相似的WTG构成的风电机群,聚类分析常采用k均值聚类、c均值聚类和支持向量机等方法,聚类指标一般选用各WTG转子转速、端电压或输入风速等能够反映WTG运行状态的数据。然后,再对各风电机群作单机等效,等效方法常采用容量加权平均法,也有少量研究中采用参数辨识法。

    由于考虑了各WTG运行状态的差异,多机等效法提高了等效准确度;但是对WTG进行聚类时,需要WTG的运行数据作为聚类指标。而在风电场规划阶段,若要获取这些数据,需进行非线性仿真。

    综上所述,容量加权平均法用于风电场小干扰稳定性检验,所得结果的准确性仍有待进一步探讨。参数辨识法或多机等效法则需要风电场或WTG的实测或仿真数据的支持,才可建立风电场动态等效模型,用于风电场规划阶段进行小干扰稳定性检验也存在一定的局限性。

    华北电力大学、四川大学的研究人员针对风电场规划中的小干扰稳定性检验,提出了一种降阶模式计算方法。

    首先,建立风电场全阶线性化状态空间模型。然后,考虑风电场规划阶段,可对所选型号的风电机组(WTG)采用典型模型和参数,认为各WTG动态特性近似相同。通过对风电场线性化模型中的变量做等效变换,将N台WTG构成的风电场等效为N个相互独立的等效子系统。各等效子系统由一台并网WTG构成。根据等效子系统线性化状态空间模型的构建方式,提出一种用于风电场小干扰稳定性检验的降阶模式计算方法,可有效降低规划阶段风电场模式分析的计算量,且所得结果准确。最后,通过仿真算例,验证了所提方法的有效性。

    本文编自2021年第7期《电工技术学报》,论文标题为“用于风电场小干扰稳定性检验的降阶模式计算方法”,作者为董文凯、杜文娟、王海风。