雙饋風電場AVC系統協調優化控制策略研究

楊 森，郭權利，李勝輝，楊宇昕，趙化鋒

(1.沈陽工程學院，遼寧 沈陽 110136；2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院，遼寧 沈陽 110006)

專論

雙饋風電場AVC系統協調優化控制策略研究

楊 森1，郭權利1，李勝輝2，楊宇昕1，趙化鋒1

(1.沈陽工程學院，遼寧 沈陽 110136；2.國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院，遼寧 沈陽 110006)

針對當前風電場AVC系統無功出力分配算法功能單一，無法實現風電場電壓調節成本最低這一問題，提出了風電場AVC系統協調優化控制策略。該策略通過二階震蕩粒子群法對帶有罰函數的風電場無功優化模型進行求解以降低風電場有功損耗，并通過調整無功源的工作方式實現電網電壓的穩定。以遼寧地區某風電場為例，建立了該風電場的優化計算模型和包含所提控制策略的仿真模型。仿真結果表明，該策略可在保證風電場并網點電壓穩定的同時，有效減小風電場穩態運行過程中的有功損耗，并在電網發生故障時為電網提供一定的無功支撐。

風電場AVC系統；罰函數；二階震蕩粒子群法

風電場自動電壓控制(automatic voltage control，AVC)系統是風電場加強自身運行安全性及電壓穩定性的關鍵技術[1]。其控制目標是通過調節成本最小的方式使公共連接點(PCC)電壓穩定在要求范圍。目前國內外學者關于AVC系統控制策略的研究多集中于穩定風電場PCC點電壓。如文獻[2]中推導出了適用于風電場AVC系統的分區圖簡化策略，為風電場無功設備的協調優化提供了一種實用化的方法；文獻[3]提出的風電系統無功功率實時協調控制策略，可在穩態運行時有效抑制風電場的無功功率波動，提高風電場PCC點電壓穩定性；文獻[4]在風電場AVC系統中引入了風功率預測信息，并在此基礎上建立了包含風電場計劃、在線、緊急模式的多層動靜態電壓協調控制模型。

在實際運行中，AVC系統在我國風電場中的應用尚未成熟，缺乏統一的設計規范，不同地區的控制策略不盡相同[5-7]。如遼寧地區的風電場AVC系統控制策略采用等功率因數分配策略分配各風電機組的無功出力值，當機組無功出力不足投入動態無功補償裝置進行快速調節。此種控制策略雖能保證風電場PCC點的電壓穩定在要求范圍內，但無法保證風電場處于最經濟的運行狀態。

結合當前AVC系統存在的問題以及目前的研究現狀，本文提出了風電場AVC系統的協調優化控制策略。

1 無功協調優化控制策略

1.1 風電場主要無功源

目前我國雙饋風電場中主要的無功源有SVC、SVG和雙饋風力發電機(DFIG)。SVC和SVG具有響應速度快且無功容量較大的特點，故在風電場中常作為動態無功補償裝置使用，但由于其損耗較大，多用于暫態調節或作為無功備用。DFIG本身具有較大的無功容量且能夠自由調節，其無功出力受AVC系統的控制。但由于AVC系統需要在通信過程中花費較多時間，因此DFIG的無功調節速度較慢，一般為秒級，而電網的暫態過程為毫秒級。所以DFIG只能用于穩態調節，而無法用于暫態調節。

1.2 穩態控制模式

為了保證風電場經濟運行，同時為了避免多個無功源在完成同一補償任務時出現相互沖突的情況，當風電場穩態運行時，以AVC系統為主控系統，協調控制風電場內所有具有無功能力的DFIG及動態無功補償裝置。

當電網下達風電場PCC點電壓要求時，AVC系統根據PCC點電壓、電流、功率因數的測量值以及PCC點功率因數角參考值等按式(1)計算出當前風電場的無功出力參考值，若此時風電場內DFIG無功出力上限大于該值，則AVC系統令風電場內具有無功能力的DFIG中無功裕度最大的1臺(假設為第m臺)工作于恒電壓模式(電壓參考值設定為UN)，其余DFIG工作于恒無功模式，由AVC系統經優化計算得到無功出力值(無功出力約束由式(2)計算得到)。若DFIG無功出力總上限小于該值，則先將DFIG切換至恒無功模式，AVC系統對所有具有無功能力DFIG下達最大無功出力命令，之后投入動態無功補償裝置并使其工作于恒電壓模式。具體控制邏輯如圖1所示。

Qref=UsIscosφstanφref

(1)

式中：Us為PCC點電壓測量值；Is為PCC點電流測量值；cosφs為PCC點功率因數測量值；φref為PCC點功率因數角參考值，此值由給定的功率因數參考值cosφref求得。

Qw1+Qw2+…+Qw(m-1)+Qw(m+1)+…+Qwn

(2)

式中：Qwi(i=1，2,…，m-1,m+1,…，n)為第i臺DFIG的無功出力參考值；Qwm max為無功裕度最大的DFIG的無功出力上限；Qref為根據式(1)計算得到的風電場無功出力參考值。

1.3 暫態控制模式

根據上文的論述可知，動態無功補償裝置是暫態過程中風電場內唯一可調的無功源。因此，當檢測到風電場PCC點電壓越限時，置脫離AVC系統控制，并切換至恒電壓模式，通過場內閉環控制模式控制PCC點電壓。當檢測到PCC點電壓恢復到正常范圍時，動態無功補償裝置保持當前狀態，并準備接收AVC系統指令，AVC系統則根據當前電網調度指令按穩態模式運行。控制策略具體如圖2所示。

動態無功補償裝

圖2 暫態控制策略邏輯框圖

2 計及動態無功補償裝置的風電場無功優化模型

2.1 無功優化模型的建立

a.目標函數

為達到在滿足電網無功需求的前提下降低風電場損耗的目的，本文將以風電場有功損耗最小作為目標函數。計算風電場有功損耗時，計及DFIG損耗、線路損耗、變壓器損耗以及動態無功補償裝置的損耗。目標函數：

min∑PG+PT+PL+Ploss

(3)

式中：PG為風電場全部處于運行狀態的DFIG有功損耗；PT為風電場所有運行中變壓器的有功損耗；PL為風電場輸電線路的有功損耗；Ploss為動態無功補償裝置的有功損耗。

b.約束條件

潮流約束條件：

(4)

式中：PGi、QGi分別為節點i的有功、無功發電功率；PLi、QLi分別為節點i的有功、無功負荷功率；Ui、Uj為節點i、j的電壓幅值；Gij、Bij、δij分別為支路ij的電導、電納和節點i、j之間的相角差。

不等式約束條件：

(5)

式中：PG、QG為機組的有功和無功出力；UPCC為風電場PCC點電壓；C為并聯電容器投切容量；T為有載調壓變壓器分接頭位置；cosφ為DFIG的功率因數。

風電場無功出力等式約束條件：等式約束條件如式(2)所示。

c.增廣目標函數

為了提高優化模型的運算效率，本文將以罰函數的形式對目標函數和無功出力等式約束條件進行處理，處理后的增廣目標函數：

(6)

式中：rk為罰因子，c為縮小系數。

2.2 無功優化模型的求解

標準粒子群優化(PSO)算法易陷入局部最優解，為了改善算法的局部收斂性，本文采用二階震蕩粒子群算法對無功優化模型進行求解。

算法流程如下。

步驟1：輸入DFIG、線路、變壓器、動態無功補償裝置的相關參數，當前處于運行狀態的DFIG的運行數據，測得的實時風電場潮流數據。

步驟2：設置收斂條件及最大迭代次數。

步驟3：對粒子群維數、位置、速度、個體最優解和全局最優解進行初始化。

步驟4：由式(6)計算每一粒子的適應度值。

步驟5：將每一粒子的適應度值與該粒子當前的個體最優解進行比較，若適應度值小于個體最優解，則將該粒子的適應度值賦值給個體最優解。

步驟6：從整個粒子群中找到最小的個體最優解，將該個體最優解同群體最優解進行比較，若個體最優解小于群體最優解，則將個體最優解的值賦值給群體最優解，反之則保持不變。

步驟7：按式(7)和式(8)更新每一粒子的速度與位置。在更新完成后檢查粒子位置是否越限，若越限則將越限的粒子位置用其最大(最小)約束值代替。

vi,j(t+1)=ωvi,j(t)+c1r1[pi,j-(1+ξ1)xi,j(t)+ξ1xi,j(t-1)]+c2r2[pg,j-(1+ξ2)xi,j(t)+ξ2xi,j(t-1)]

(7)

xi,j(t+1)=xi,j(t)+vi,j(t+1)

(8)

其中，若當前進化代數小于最大進化代數的一半時，取：

(9)

若當前進化代數大于最大進化代數的一半時，取

(10)

步驟8：當迭代結果滿足誤差要求或循環次數達到最大時終止計算，否則調回步驟4。

3 算例分析

為了驗證優化算法是否能夠降低風電場有功損耗提高運行經濟性，根據上文所述的風電場建模方法及遼寧地區某風電場相關設備的數據，在MATLAB中編寫了帶有罰函數的二階震蕩粒子群法的風電場無功優化程序。并編寫了等功率因數分配DFIG無功出力的風電場損耗計算程序與之進行對比。程序中風電場內的所有DFIG的有功出力均設為額定值，功率因數取±0.95。計算結果如圖3所示。

圖3 優化前后風電場有功損耗

從圖3中可以看出，當風電場無功出力低于75%時，優化后的損耗較未優化時的損耗小很多，而當無功出力大于75%時，優化效果則并不明顯，但也小于未進行優化的結果。

為了驗證本文所提控制策略能夠保證風電場的穩定運行，本文以遼寧地區某風電場為例，在SIMULINK中搭建了該風電場的離散仿真模型。風電場由31臺1.5 MW的DFIG及1臺5 Mvar的SVG組成，接入66 kV電網中。風速設為12±1 m/s，66 kV系統短路容量設為1 050 MVA。將本文所提控制策略加入仿真模型中。風電場PCC點電壓有效值的仿真波形如圖4所示。

通過圖4的電壓波形可以看出，在穩態運行過程中說明本文所提的穩態控制策略可以保證風電場的正常運行。結合上文所述的優化算法仿真結果，可以證明本文所提的穩態優化控制策略的有效性。

通過設置66 kV電網電壓三相電壓跌落至85%來模擬電網故障，故障時間設為300 ms。電壓跌落時風電場PCC點電壓有效值(pu)仿真波形如圖5所示。圖5中，虛線為未使用本文所提暫態控制策略時風電場PCC點電壓波形，實線為使用本文所提暫態控制策略后的電壓波形。從圖5中可以看出，當電網由于故障出現電壓跌落時，系統電壓的最低值由之前86%上升至88%，說明本文所提的暫態控制策略可以在暫態過程中為電網提供一定的電壓支撐，能夠在一定程度內減輕暫態過程對電網穩定的危害。

圖4 風電場PCC點電壓仿真波形

4 結論

根據風電場內不同無功源的響應速度及現場實際情況提出了風電場AVC系統的協調優化控制策略，在策略中建立了包含罰函數的無功優化模型，并利用二階震蕩粒子群法對其進行了求解。仿真結果表明，本文提出的優化控制策略可以在保證風電場正常運行的前提下 有效降低風電場穩態運行過程中的有功損耗，并在電網發生故障時對電網進行無功支撐，提升了暫態過程的PCC點電壓，降低了暫態過程對風電場及電網的危害。

[1] 喬 穎，陳惠粉，魯宗相，等.雙饋風電場自動電壓控制系統設計及應用[J].電力系統自動化，2013，37(5)：15-22.

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[3] 王成福.風電場并入電網的調控理論研究[D].濟南：山東大學，2012.

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[6] 陳 蕊，夏安邦，馬玉龍.電力系統無功優化算法綜述[J].東北電力技術，2006，27(6)：38-41.

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Research on Coordinating Control Strategy of AVC System in DFIG Based Wind Farm

YANG Sen1,GUO Quanli1,LI Shenghui2,YANG Yuxin1,ZHAO Huafeng1

(1.Shenyang Institute of Engineering,Shenyang,Liaoning 110136,China;2.Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co.,Ltd.,Shenyang,Liaoning 110006,China)

The function of distributing reactive power algorithm is single.The AVC system of wind farm can’t reduce the cost of regulating voltage.To rich arithmetic functions,this paper presents a coordinating control strategy.This strategy uses the second-order oscillation particle swarm optimization to solve theoptimization model with penalty function which can reduce the loss of wind farm.Steady voltage is realized by adjusting the work methods of reactive power sources.Given wind farm in Liaoning is taken as the research object in this study,optimization and simulation model with the strategy is established.The simulation results show that this streategy can reduce the active loss and decrease the damage to the power grid.

wind farm AVC system;penalty function;second-order oscillation particle swarm

TM614

A

1004-7913(2017)01-0001-04

楊 森(1992)，男，在讀碩士，研究方向為風電場無功優化。

2016-09-30)