考慮儲能自適應調節(jié)的雙饋感應發(fā)電機一次調頻控制策略

顏湘武 崔 森 常文斐

（河北省分布式儲能與微網重點實驗室（華北電力大學） 保定 071003）

0 引言

雙饋感應發(fā)電機（Double-Fed Induction Generator,DFIG）裝機容量約占90%的市場份額，是當今的主流機型[1-2]。由于傳統DFIG采用最大功率跟蹤運行方式，機組的轉速與電網頻率無關，即機組的出力不響應電網頻率的波動。

為了提高風力發(fā)電系統的慣量支撐和頻率響應能力，文獻[3]在最大功率點跟蹤的基礎上附加虛擬慣性控制和下垂控制，有效增加了系統等效慣量和阻尼，但下垂控制依然無法實現風電機組捕獲機械功率的作用，可能引起頻率二次跌落現象。文獻[4]提出了基于選擇函數的風電機組新型虛擬慣量綜合控制方法，避免了傳統控制所造成的功率二次跌落。文獻[5-7]提出超速減載運行控制的方法，使得風電機組預先留有功率裕度來參與電網調頻。文獻[8-10]提出通過槳距角控制來預留備用容量，通過調節(jié)槳距角改變機組出力，參與系統調頻，但槳距角調整速度較慢，其機械部件的頻繁動作增加了維修風險和維護成本。文獻[11]在上述兩種常規(guī)方法的基礎上提出超速與變槳結合的協調控制方案，雖然在一定程度上改善風電機組整體性能和一次調頻特性，但以上方法均未考慮DFIG自身發(fā)電效益，降低了風能利用率，故如何配置風電機組的調節(jié)機制來緩解發(fā)電效益和系統穩(wěn)定性之間的關系是目前亟待解決的問題。

儲能裝置已廣泛應用于風電場，在基于儲能參與電網一次調頻控制方面，文獻[12]分析了具有快速響應的儲能技術對高滲透率情況下的風電場頻率響應的應用場景；文獻[13]提出一種在儲能技術的依托下對風電場的虛擬慣量進行補償的策略；文獻[14]分析風電出力特點，提出一種儲能電源參與含風電電網的優(yōu)化下垂控制策略，可有效平抑風電功率波動。倘若僅采用虛擬下垂控制，即使減小了穩(wěn)態(tài)頻率偏差，也無法減緩頻率下降速度和降低最大頻率偏差變化量。然而僅采用單一虛擬慣性控制，則只能在頻率變化過程中起作用，無法降低穩(wěn)態(tài)頻率偏差。因此文獻[15]給出了合理協調兩者之間關系的方法，但儲能電源循環(huán)周期壽命短，且不考慮儲能SOC變化，大大增加了維護成本。

在基于儲能的風電場參與電網一次調頻配置方面，文獻[16]論述了風電場集中儲能承擔一次調頻的方案。但是，風電機組本身不具備自主運行參與系統調頻的能力，終究是不完善的，應用的范圍也將受到外部條件限制。文獻[17]分別探索了在雙饋感應發(fā)電機背靠背功率變流器的直流母線并聯配置電池儲能和超級電容器組儲能單元，平抑風速變化，平滑功率輸出；文獻[18]探索了在直流母線上并聯配置超導儲能單元，改善雙饋感應發(fā)電機組應對低壓事件的動態(tài)性能。所以，針對儲能裝置參與風電場一次調頻策略研究中，大多采用風電場集中式儲能方案，其安全可靠性風險往往大于分布式模式[19-20]，而目前風力發(fā)電集中并網點高壓側普遍出現頻率、電壓波動幅度增大現象，其中風電場內部或并網點變壓器中低壓側的頻率波動幅度更大，超過一次調頻動作閾值（0.033Hz）的情形頻繁出現[21]；故提高單臺風電機組的致穩(wěn)性和抗擾性，使其具備一次調頻能力顯得尤為重要[22]。超級電容器目前僅應用于配合低電壓穿越和平滑功率波動方面，由于具有功率密度大的優(yōu)點，可瞬時大功率輸出，故可為系統提供慣量支撐和一次頻率調節(jié)[23]。

針對上述問題，本文兼顧 DFIG運行的經濟性和系統一次頻率調節(jié)需求，結合實際運行場景和DFIG網側變流器的控制特性，提出了計及超級電容儲能SOC控制DFIG的慣量與一次調頻自適應控制策略。結合慣性與下垂控制模式各自優(yōu)勢，采用一種確定兩種調頻模式參與調頻的比例系數模型，實現兩種調頻模式平滑切換。在此基礎上綜合考慮自身儲能SOC實時修正虛擬慣性與下垂系數，其慣量支撐和一次頻率調節(jié)都由超級電容儲能模塊擴展功能實現，無需修改或增加原風電機組的結構和控制方案，從而使風電機組的升級改造變得簡單容易，提高了單臺風電機組的致穩(wěn)性和抗擾性。在系統穩(wěn)定或發(fā)電需求增加（減小）期間風電機組始終運行在最大功率跟蹤模式以達到最大發(fā)電效益。當發(fā)電需求減小或增大時，通過控制超級電容器充電與放電來參與系統頻率調節(jié)，實現 DFIG在全工況運行下具有一次調頻能力。最后基于Matlab/Simulink搭建含 DFIG的四機兩區(qū)域仿真模型，驗證所提方案有效性。

1 基于超級電容器儲能裝置的慣量支撐與一次調頻自適應控制策略

1.1 總體控制思想及儲能類型

為提高單臺風電機組的致穩(wěn)性和抗擾性，本文對單臺風電機組配置儲能裝置，其優(yōu)勢在于控制靈活，功能模塊化，在風機需要拓展慣量與一次調頻功能時，不需要改變原風電機組控制系統的任何結構或邏輯，直接通過控制儲能裝置參與系統慣量與一次頻率調節(jié)作用，使得單臺風電機組具有良好的魯棒性和兼容性，尤其適合現場已投運機組的升級改造。在儲能裝置選取方面，楊裕生院士從儲能裝置的性能指標和運行經濟指標出發(fā)，推導出“規(guī)模儲能裝置的經濟效益指數”YCC為

式中，Rout和Rin分別為儲能裝置的電能進價和出價，元/(kW·h)；η為能量轉換效率；C為1kW·h電能輸出的初始投資，元/(kW·h)；C0為輸出1kW·h電能的運行成本，元/(kW·h)；DOD為儲能裝置的充放電深度；L為相應DOD下的循環(huán)壽命（次）。由式（1）得到“儲能裝置的直接經濟效益”即利潤率Pm為

當計算得到YCC＞1時，則Pm＞0，表示儲能可盈利。根據相關數據，得到不同化學電源的經濟效益評估[24-27]見表1。

表1 不同化學儲能技術的性能及經濟效益Tab.1 Performance and economic benefits of different chemical energy storage technologies

由表 1可知，超級電容器一方面可循環(huán)次數較多，滿足頻繁充放電的需求，在經濟性評估方面占有絕對優(yōu)勢，利潤率Pm高達247%；另一方面功率密度大，可瞬時大功率輸出，符合電網一次調頻需求。綜上，本文選取超級電容儲能系統輔助DFIG風電機組參與調頻。基于超級電容儲能裝置控制的DFIG慣量與一次調頻配置如圖1所示。

圖1 DFIG的儲能配置Fig.1 DFIG energy storage configuration

超級電容器經過雙向DC-DC變換器與DFIG的直流側母線電容相連接。本文結合 DFIG網側變流器的控制特性，即網側變流器的作用為維持直流母線電容電壓的穩(wěn)定，故超級電容儲能裝置的充放電功率通過網側變流器直接流向負荷側。結合實際，考慮網側變流器輸出功率的限制，分析超級電容儲能裝置最大放電時不會超過目前現有網側變流器額定輸出功率，為本文提出的方案提供了可行性。

1.2 基于超級電容器儲能裝置的自適應調頻控制策略的設計與實現

1.2.1 控制系統模型

已知基于超級電容器儲能裝置控制的 DFIG機組參與電網一次調頻控制方式主要分為虛擬慣性控制和虛擬下垂控制。基于對兩種控制策略的研究，本文采用一種基于頻率偏差和頻率偏差變化率的自適應控制策略。在系統處于慣性響應階段時，采用虛擬慣性為主，虛擬下垂為輔的控制方式來實現對超級電容器的控制；在系統處于一次調頻階段時，則采用虛擬下垂為主，虛擬慣性為輔的控制方式。故可得到上述自適應控制方式下超級電容器的出力為

式中，c1、c2分別為虛擬慣性模式和虛擬下垂模式的比例系數；KH、Kscss分別為超級電容器的虛擬慣性系數和下垂系數。

1.2.2 超級電容器參與一次調頻控制的比例系數

1）慣性響應階段的比例系數

結合慣性響應階段的頻率偏差變化率和頻率偏差量的變化特點，得到此階段下系數比例公式為

式中，0≥Δf≥ln0.5/n。

圖2和圖3分別為式（4）所對應的系數分配隨頻率偏差和頻率偏差變化率的曲線圖。由圖可得，在初始慣性響應階段，|dΔf/dt|較大，|Δf|較小，虛擬慣性控制優(yōu)勢可得到充分發(fā)揮，可以在一定程度上減小頻率偏差變化率的最大值，降低頻率偏差的變化速度。在后期慣性響應階段，|Δf|較大，|dΔf/dt|較小，可充分發(fā)揮虛擬下垂控制的優(yōu)勢，頻率偏差最大值得到明顯減小。

圖2 頻率偏差曲線（慣性響應階段）Fig.2 Frequency deviation curve（inertial response phase）

圖3 頻率偏差變化率曲線（慣性響應階段）Fig.3 Frequency deviation change rate curve（inertial response phase）

由圖2和圖3可知，比例系數c1和c2的漸變曲線與在整個慣性響應階段中頻率的變化特性相匹配，其具體取值和速度變化與式（4）中的n有關。不同n的值下系統頻率偏差曲線和超級電容器出力曲線如附圖1和附圖2所示。若n過小，則即使|Δf|明顯增大且|dΔf/dt|明顯減小，c1和c2的變化也較小，則慣性響應能力和下垂響應能力均不能得到充分發(fā)揮，最大頻率偏差（Δfmax）過大，導致超級電容器的最大輸出功率增大。同理，若n過大，則只要|Δf|略有增大或|dΔf/dt|略有減小，都將使c1急劇減小而c2急劇增大，此時難以充分發(fā)揮其下垂響應能力，且無法充分利用慣性響應的優(yōu)勢，對有效抑制頻率偏差變化率產生不利影響。

2）一次調頻階段的系數比例

本節(jié)控制方式應以虛擬下垂為主，虛擬慣性為輔。故可得到此階段的系數比例公式為

圖4 頻率偏差曲線（一次調頻階段）Fig.4 Frequency deviation curve（primary frequency modulation stage）

圖5 頻率偏差變化率曲線（一次調頻階段）Fig.5 Frequency deviation change rate curve（primary frequency modulation stage）

一次調頻階段全過程中，存在c1＜c2，c1+c2=1，其中比例系數c1和c2的漸變曲線與在整個慣性響應階段中頻率的變化特性相匹配，其中一次調頻階段的系數比例數值及變化速度同樣與式（5）中的參數n有關。當n取值太小時，存在c1=c2=0.5，此時的比例系數會導致慣性響應功率降低，且嚴重阻礙了下垂響應能力的發(fā)揮。當n取值太大時，|Δf |的細微變動會致使c1、c2劇烈變化，影響下垂響應能力發(fā)揮，導致超級電容器出力增大，未能優(yōu)化利用超級電容器的容量。

綜上所述，參數n過大或過小都會影響調頻效果和儲能裝置的優(yōu)化。故綜合考慮上述因素，選擇n為10。

1.2.3 計及SOC反饋的自適應控制

由于 DFIG所配置的超級電容器的容量有限，若一直采用最大下垂系數充放電，則超級電容器的荷電狀態(tài)SOC易越線。為避免此問題，本文考慮在超級電容器SOC過高（充電）或過低（放電）時動態(tài)調整虛擬慣性和虛擬下垂系數，以此來減小該儲能裝置的出力。不僅可有效避免儲能裝置的過充放問題，提高使用壽命，而且還可減少SOC越限時對電網系統所造成的不利影響。

本文將超級電容器SOC劃分為五個區(qū)間，如圖6所示，Km為雙饋風力發(fā)電機組的下垂系數，設定最小值QSOC_min=0.1，較低值QSOC_low=0.45，較高值QSOC_high=0.55和最大值QSOC_max=0.9。值得注意的是，以上取值并不是唯一的，取決于不同型號超級電容器的自身SOC特性。為了定量分析超級電容器SOC越限下的極限工況，本文將 SOC的最小值設置為 0.1。

圖6 超級電容器單位調節(jié)功率與SOC 的關系Fig.6 Relationship between unit regulation power of super capacitor energy storage and SOC

計及 SOC反饋的超級電容器虛擬慣性系數KH(QSOC)和虛擬下垂控制系數Kscss(QSOC)分別為

式中，Kc、Kd分別為超級電容器下垂控制過程中的充、放電系數；α為虛擬慣性系數與虛擬下垂系數之間的比例系數，本文取為0.3。為防止SOC越限所帶來的問題，采用線性分段函數來設置充放電曲線，既可以實現平滑出力，還能避免復雜函數所帶來的控制難題，更利于工程的實際應用。Kc和Kd分別為

1.2.4 自適應控制策略的流程

本文所提出基于綜合考慮 SOC反饋的超級電容儲能裝置 DFIG一次調頻自適應控制策略流程如圖7所示。調頻控制分為兩大控制模式：①虛擬慣性為主、虛擬下垂為輔；②虛擬下垂為主、虛擬慣性為輔。

圖7 一次調頻自適應控制策略流程Fig.7 The flow chart of self-adaptation control strategy in primary frequency regulation

1）將調頻死區(qū)設定為|Δf|≤0.03Hz，此時可近似判定為系統無擾動，風電機組不參與慣性調節(jié)和一次頻率調節(jié)。當電網頻率f偏離電網額定頻率時，Δf＞0.03Hz時，系統負荷減小，超級電容器充電；Δf＜-0.03Hz時，系統負荷增加，超級電容器充電。當存在負荷擾動時，為防止過充或過放，需要判定超級電容儲能系統當前 SOC狀態(tài)是否分別滿足放電約束和充電約束條件。滿足SOC約束后，可根據以下步驟進行充放電控制。

2）超級電容器首先在虛擬慣性為主，虛擬下垂為輔的控制模式下工作。首次設定虛擬慣性調頻模式的分配系數c1=1，虛擬下垂調頻模式的分配系數c2=0，并根據式（3）計算超級電容器的出力情況。

3）在慣性響應階段內，根據式（4），對慣量支撐與下垂響應模式中的系數進行分配，在具體分配過程中滿足虛擬慣性調頻模式的分配系數c1≥0.5，虛擬下垂的調頻模式的分配系數c2≤0.5的前提條件。

4）在電網頻率處于最大頻率偏差Δfmax時，超級電容器的控制模式自動切換為虛擬下垂為主，虛擬慣性為輔，此時的分配系數c1=0.5，c2=0.5。

5）在下垂響應階段內，根據式（5）對系數進行分配，取虛擬慣性調頻模式的分配系數c1≤0.5，虛擬下垂的調頻模式的分配系數c2≥0.5。

6）當電網頻率達到穩(wěn)態(tài)頻率偏差值時，基于超級電容器儲能的DFIG機組參與一次調頻結束。

綜上分析可知，虛擬下垂和虛擬慣性控制決定了超級電容器的出力模式，而根據式（6）～式（9）的 SOC反饋自適應控制規(guī)律決定了下垂系數和慣性系數的大小，上述兩種相輔相成共同決定了超級電容器的實際出力大小及方向。

2 超級電容器儲能裝置的容量及配置

中國電力科學研究院于 2016年牽頭制定的風機虛擬同步發(fā)電機（Virtual Synchronous Generator,VSG）技術標準——《風電機組虛擬同步機技術要求和試驗方法》[28]中提出“虛擬同步發(fā)電機若能調節(jié)有功輸出參與電網一次調頻，當系統頻率下降時，其有功出力可增加量的最大值至少為10%Pn且一次調頻調節(jié)時間應不大于30s”，故本文所采用的超級電容器儲能裝置的能量設置為150kW×30s，圖8為超級電容器充放電的原理圖。其中，超級電容器內阻為R，充電功率為Pc，放電功率為Pd，電容兩端電壓為UC，超級電容器儲能裝置兩端電壓為U，充放電深度為d=1-γ，γ=Umin/Umax為電壓比率，超級電容最低工作電壓為Umin，最高工作電壓為Umax。

圖8 超級電容器充放電的原理Fig.8 Supercapacitor charging and discharge schematic

已知該超級電容儲能裝置充放電效率[28]為

若儲能裝置由m組超級電容模組串聯，n組超級電容模組并聯，且確保超級電容器達到最小電壓時所輸出的功率狀態(tài)為滿功率輸出，由此需要滿足

該超級電容器儲能容量W滿足

本文結合目前實際超級電容器規(guī)格，采用144V×55F 的超級電容模組，綜合式（10）～式（12），可以得到表2所示超級電容器不同組合方式下的工作電壓和效率及圖9所示的儲能裝置效率曲線。

表2 超級電容器不同組合方式下的工作電壓和效率Tab.2 Operating voltage and efficiency in different combinations of supercapacitors

當超級電容器的充放電效率為97.54%時，其最高工作電壓為864V，故為使超級電容器充放電效率大于97%，該工作電壓必須高于864V，因此選為超級電容儲能裝置最高工作電壓。經計算可得，需采用144V×55F（型號：MCP0055C0-0144R0SHB）超級電容模組6串3并共 18組組成該雙饋風電機組的儲能裝置。已知該型號的超級電容器能量密度為1.9W·h/kg，計算可得單臺風電機組配置的超級電容器模組總重量為 658kg，質量體積大小可接受，可將該儲能柜放置于風機塔筒的變流器支架下，且接線方案可行。

圖9 超級電容儲能裝置的效率曲線Fig.9 Efficiency curve of super capacitor energy storage device

其次在超級電容儲能模組的連接方式有如圖10所示的兩種方式。圖10a所示m個超級電容器先進行串聯，再對其進行n對并聯組成儲能陣列；圖10b所示先將n個超級電容器并聯，然后再將這m個并聯模塊串聯起來組成儲能陣列。以上不同的連接方式可對超級電容陣列的可靠性和容量分散度產生不同的影響。

圖10 超級電容器不同陣列模式Fig.10 Different array modes of supercapacitors

假定每個單體超級電容器的可靠性為a(0＜a＜1)，且相互獨立無影響，經計算可得，采用圖10a中所示的超級電容器儲能陣列的可靠性為P1=1-(1-am)n，采用圖 10b所示的超級電容器儲能陣列的可靠性為P2=[1-(1-a)n]m。由此可知，m與n的數值越大，后者的連接方式越可靠。

在同一串聯支路中同時出現容量最大和容量最小的超級電容時，此支路上超級電容的電壓差達到最大，故對電壓均衡電路提出了新的挑戰(zhàn)。假設超級電容的額定電容為C，電容存在的分散度為d，d的范圍為-10%～20%。單體超級電容器的容量分散度用d1,d2, …,dmn表示，且d1＜d2＜…＜dmn，則所有超級電容中容量最小值為Cmin=C(1+d1)，容量最大值為Cmax=C(1+dmn)。

在圖 10a所示的先串聯后并聯方式中，Cmin和Cmax出現在同一個串聯支路的概率為

在圖10b所示的先并聯后串聯方式中，超級電容陣列可認為由m個模塊串聯構成，每個模塊的容量可表示為

這m個模塊中最小的容量為

最大的容量為

由式（15）和式（16）可知，超級電容的電容分散度范圍為

與連接之前的分散度（d1,dn）相比范圍明顯減小，并且分散度范圍隨著并聯支數增大而不斷減小，在該種連接方式下，C1min和C1max連接在同一串聯支路中概率為

由式（17）得，隨著并聯支數n的增加，先并聯后串聯方式下的最大電容量和最小電容量在同一條串聯支路上的概率遠遠小于先串聯后并聯方式。綜上所述，采用如圖10b所示的連接方式可靠性高，容量分散度較小，故此陣列對均壓電路平衡能力要求較低。

3 仿真驗證

3.1 仿真模型

本文在 Matlab/Simulink平臺中搭建了四機兩區(qū)域模型，并基于超級電容器儲能調頻控制策略對該模型進行控制仿真分析，其仿真模型如圖 11所示。其中，G1～G3為容量900MW的火電廠，均配備了勵磁調節(jié)器和調速器；G4為雙饋風電場，含300臺1.5MW的雙饋風機，每臺超級電容器組為27.5F，容量為 150kW×30s，風機額定風速為 10m/s。負荷Load1和Load2分別為880MW和950MW的恒定有功負荷，Load3為隨機波動負荷，C1和C2為無功補償裝置。

圖11 含雙饋風電場的4機2區(qū)域系統Fig.11 4-machine 2-area system with doubly-fed wind farm

3.2 系統負荷隨機波動時DFIG機組仿真分析

為了充分驗證所提策略的有效性，在風速恒定為10m/s且負荷隨機波動場景下進行仿真。首先，系統負荷在20s時突增145MW，圖12所示為基于超級電容器儲能的虛擬下垂與虛擬慣性直接切換控制、慣性與下垂自適應分配系數控制以及計及SOC的虛擬慣性與下垂自適應控制的超級電容器儲能裝置的輸出功率曲線對比圖。其中前兩種控制方法的慣性系數KH和下垂系數Kscss恒定不變，故也稱為定K法。在上述工況下，由圖12可得定K-慣性與下垂自適應控制和定K-直接切換法相比，在配置超級電容器儲能裝置額定功率方面減少20%，并且超級電容器的出力曲線較為平滑。但由于超級電容器本身容量限制問題，在時間為60s時，能量釋放結束且不再發(fā)揮作用，此時采用上述兩種控制方法則會再次產生一個頻率較大跌落的過程。針對上述問題，本文則在虛擬慣性與下垂系數自適應分配的基礎上考慮了超級電容器SOC狀態(tài)值，根據式（6）～式（9）實時改變其慣量與下垂系數，由圖12可知本文所提方法相對上述兩種方法短時間內輸出功率較小，但可防止頻率出現突變情況，避免超級電容器過充過放的現象發(fā)生，提高其使用壽命。

圖12 負荷突增145MW下超級電容器輸出功率的曲線Fig.12 The curves of super capacitor output power at 145MW load surge

為方便分析，本工況下超級電容器初始SOC設置為60%，初始工作電壓Usc為670V，由圖13可知，在持續(xù)放電工況下，不考慮SOC狀態(tài)的慣性與下垂自適應控制在時間為60s時，SOC達到下限值10%，其工作電壓Usc達到最低放電電壓270V。而本文所提方法的超級電容器SOC的維持效果較佳，相比上述控制的SOC提高13.5%。

圖13 負荷突增145MW下超級電容器參數Fig.13 The value of super capacitor parameter under a sudden load increase of 145MW

圖 14為上述工況下采用三種不同控制策略所對應的頻率偏差曲線，其中定K-自適應控制在t0～tm時間段內的控制方式以虛擬慣性為主，虛擬下垂為輔，可抑制最大頻率偏差變化率的同時降低最大頻率偏差量。tm時刻過后，控制模式以虛擬下垂為主，虛擬慣性為輔。與定K-直接切換法相比，其頻率最大偏差量減小10%。實現了平滑切換，避免直接切換對電網造成的沖擊。當超級電容器能量一旦完全釋放，系統頻率會再次跌落0.015Hz。而本文所提方法在減小頻率最大偏差量的基礎上，系統頻率整體相對穩(wěn)定，不會出現頻率突變的現象。

圖14 固定參數與自適應參數下系統頻率偏差對比（負荷突增145MW）Fig.14 Comparison chart of system frequency deviation under fixed parameters and adaptive parameters（the load increased by 145MW）

為驗證本文所提出的計及SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發(fā)電機組慣量與一次調頻自適應控制策略相較于常規(guī)調頻控制的優(yōu)勢，圖 15所示為上述同樣工況下不同調頻方式所對應的頻率偏差曲線。雙饋風力發(fā)電機在超速減載 10%的一次調頻控制下，穩(wěn)態(tài)頻率偏差約為 0.09Hz，但在本文所提出的調頻控制策略下穩(wěn)態(tài)頻率偏差為 0.075Hz，相比于常規(guī)的 DFIG超速減載一次調頻控制策略，其一次頻率調節(jié)能力提高22.2%，提升效果顯著。

圖15 傳統控制與本文控制下系統頻率偏差對比（負荷突增145MW）Fig.15 Comparison chart of system frequency deviation under traditional control and text control（the load increased by 145MW）

在本文所提控制策略下風機保持最大功率輸出，風能利用系數和轉速保持最優(yōu)值，其動態(tài)響應對比如圖16和表3所示。由表3可知，當出現系統負荷增大 145MW 的擾動時，計及超級電容器儲能SOC參與DFIG慣量支撐和一次調頻自適應控制與超速減載10%調頻控制相比，風能利用率提高3.2%，輸出功率增大 31.4%。故本文所提出的計及超級電容儲能 SOC為系統提供慣量支撐與一次調頻自適應控制在負荷增大擾動下提高了一次頻率調節(jié)能力，并且在一定程度上提高了發(fā)電效益。

圖16 負荷突增145MW下風電機組響應對比Fig.16 Comparison of response of wind turbines under load increase of 145MW

同樣，針對上述仿真模型，負荷在20s時突減180MW，如圖17所示為定K-直接切換控制、定K-自適應分配系數控制以及計及 SOC的虛擬慣性與下垂自適應控制的超級電容器儲能裝置的吸收功率曲線對比圖。由圖 17可知，在定K-直接切換控制下系統進行一次調頻時，在系統頻率偏差達到最大值時才進行調頻模式切換會導致超級電容器產生較大的功率超調量；在定K-自適應分配系數控制下的系統則不會出現這樣的較大超調量，根據儲能裝置在各時間點的動作深度來配置儲能電池的額定功率PE。針對此工況下定K-自適應分配系數控制法與定K-直接切換法相比，其儲能裝置的額定功率相較于直接切換控制下所配置的儲能裝置額定功率減小12.5%，可在有效減小超級電容器的額定功率配置裕量的同時實現超級電容儲能裝置的出力曲線平滑穩(wěn)定。但同樣存在上述問題，在55s時，超級電容器吸收能量達到極限值且不再發(fā)揮作用，此時采用上述兩種控制方法則會再次產生一個頻率較大抬升過程，影響系統穩(wěn)定性。

表3 負荷突增145MW時響應性能指標Tab.3 Response indices When load is increased by 145MW

圖17 超級電容器吸收功率的曲線Fig.17 Curve of super capacitor output power

已知本文所提方法相對定K-直接切換法與定K-自適應控制在短時間內吸收功率較小，但由圖18可知，在此工況下超級電容器初始SOC設置為40%，初始工作電壓Usc為545V，在持續(xù)充電工況下，不考慮SOC狀態(tài)的慣性與下垂自適應控制，在時間為 55s時，SOC達到上限值 90%，其工作電壓Usc達到最低放電電壓 870V。而本文所提方法的超級電容器SOC的維持效果較佳。相比上述控制SOC可降低15%，可具備更多的容量參與系統一次調頻。

圖18 負荷突減180MW下超級電容器參數Fig.18 The value of super capacitor parameter under sudden load reduction of 180MW

圖 19為負荷減小 180MW 下，采用上述三種控制策略所對應的頻率偏差曲線。可以明顯得到在直接切換控制方式下，頻率最大偏差達到50.1Hz，而采用定K-自適應控制策略的頻率最大偏差僅為50.08Hz，其頻率最大偏差量相較于直接切換控制方式減小 20%。當超級電容器不斷吸收能量，其SOC達到極限值，系統頻率會出現再次抬高 0.025Hz；而本文所提方法在減小頻率最大偏差量的基礎上，維持了整個系統頻率的相對穩(wěn)定。

圖19 固定參數與自適應參數下系統頻率偏差對比（負荷突減180MW）Fig.19 Comparison chart of system frequency deviation under fixed parameters and adaptive parameters（the load dropped by 180MW）

為了進一步驗證本文所提出的計及 SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發(fā)電機組慣量與一次調頻自適應控制策略相較于常規(guī)調頻控制的優(yōu)勢，得到負荷減小 180MW時不同調頻控制方式對應的頻率偏差曲線，如圖20所示。由圖20可以看出雙饋風力發(fā)電機在超速減10%的調頻控制下其穩(wěn)態(tài)頻率偏差約為 0.085Hz，動態(tài)響應最大頻率偏差量為0.084Hz，而在基于超級電容儲能參與DFIG慣量支撐和一次調頻控制策略下穩(wěn)態(tài)頻率偏差為0.07Hz，動態(tài)響應最大偏差量為0.08Hz，其動靜態(tài)響應效果都優(yōu)于常規(guī)的 DFIG超速減載一次調頻控制策略，且頻率調節(jié)能力相比于常規(guī)超速減載一次調頻策略提高約17.7%，提升效果顯著。

圖20 傳統控制與本文控制下系統頻率偏差對比（負荷突減180MW）Fig.20 Comparison chart of system frequency deviation under traditional control and text control（the load dropped by 180MW）

在計及 SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發(fā)電機組慣量與一次調頻自適應控制策略時，轉速和風能利用系數依然保持最優(yōu)值，其風能利用系數、輸出功率、轉速和槳距角動態(tài)響應對比如圖21所示。

圖21 負荷減小180MW下風電機組響應對比Fig.21 Comparison of the response of wind turbines under 180MW load reduction

由表4可知，當出現系統負荷減小180MW的較大擾動時，本文所提控制策略和超速減載10%調頻控制相比，風能利用率提高23.07%，風機輸出功率增大22.6%。因此本文所提控制策略能夠在提高發(fā)電效益的基礎上提升一次頻率調節(jié)能力。

表4 負荷突減180MW時響應性能指標Tab.4 Response indices when load is reduced by 180MW

4 結論

本文提出的計及超級電容器儲能 SOC狀態(tài)參與DFIG慣量支撐與一次調頻自適應控制策略結合虛擬慣性與虛擬下垂兩種控制策略的優(yōu)勢，在不損失風電機組發(fā)電效益的前提下，參與系統慣量支撐和一次頻率調節(jié)，通過理論與仿真分析，得到以下結論：

1）相較于傳統的集中式儲能參與系統調頻，本文所提出的超級電容器控制策略使得單臺風電機組具備一次頻率調節(jié)能力，其慣量支撐和一次頻率調節(jié)都由超級電容儲能模塊擴展功能實現，無需修改或增加原風電機組的結構和控制方案，使得單臺風電機組具有良好的魯棒性和兼容性，提高其單臺風機的致穩(wěn)性和抗擾性。尤其適合現場已投運機組的升級改造，為單臺風機的改造和控制提出了新思路和新方向。

2）綜合考慮超級電容SOC即時狀態(tài)控制選擇合適慣性和下垂系數進行出力來避免其儲能裝置的過充過放問題，且有效發(fā)揮了虛擬慣性和虛擬下垂對于頻率偏差及其變化率的感知反應能力，實現平滑超級電容器更加高效的出力，減小其充放電深度，提高使用壽命。在頻率下降階段后期，虛擬下垂填補了虛擬慣性出力不足的問題，使得超級電容器的功率配置有了更大的考慮空間，其容量利用率得到了顯著提升。

3）本文所提方法是在風機最大功率跟蹤控制的基礎上實現的，相比于常規(guī)的超速減載調頻控制，既兼顧了發(fā)電效益，同時又大大提高了風機的慣量支撐和一次頻率調節(jié)能力，繼而超速減載調頻控制的減載率越大，其轉速和功率的實際可調節(jié)深度越小，風能利用率和輸出功率越低，體現本文所提出的一次調頻控制優(yōu)越性。

4）本文接下來將對雙饋風力發(fā)電機組參與系統一次調頻的整個階段進行更深入的分析，對分配系數曲線進行優(yōu)化，以達到更好的調頻效果與儲能裝置的優(yōu)化問題。

附 錄

為了分析不同n取值下對系統頻率和超級電容器產生的影響，以本文四機兩區(qū)域模型為基礎模型，工況為負荷突增 145MW 為例，分別繪制了不同取值n下的頻率偏差曲線和超級電容器出力曲線如附圖1、附圖2所示。

附圖1 系統頻率偏差App.Fig.1 System frequency deviation diagram

附圖2 超級電容器輸出功率曲線App.Fig.2 Supercapacitor output power curves