基于風機理論功率的全場功率優化控制策略研究

劉宏勇 李明 任巍曦 張文煜 田云峰 王德偉 劉漢民

摘要 風電場有功功率控制策略對跟蹤電網AGC指令和控制風電機組的發電運行起著關鍵作用，為進一步優化風電場有功功率控制策略，對在運行風電機組建立功率曲線模型。本文使用風電機組機艙風速法計算風機理論功率，基于風機理論功率提出風電場有功功率控制策略模型，合理分配風機有功功率，減少風機頻繁啟停，提升有功功率控制響應速率，保證不同類型風電機組有功功率的合理分配。提出基于風電機組理論功率在限功率平穩運行時段內，進行風電機組功率置換，可以有效平衡不同類型風機功率分配，提升整場功率控制速率，提高風機運行效率。最后，在冀北電網某風電場對所提控制策略和模型進行了驗證，證明了模型的正確性和控制策略的有效性。

關 鍵 詞 風電場;功率曲線;理論功率;有功功率控制;功率分配

中圖分類號 TM614? ? ?文獻標志碼 A

Abstract Using the active power control strategy of wind farm plays a key role in tracking the AGC command of power grid and controlling the generation operation of wind turbines. In order to further optimize the active power control strategy of wind farm， a power curve model is established for running wind turbines. In this paper， wind turbine cabin wind speed method is used to calculate the theoretical power of wind turbines. Based on the theoretical power of wind turbines， a wind farm active power control strategy model is proposed， which can reasonably distribute the active power of wind turbines， reduce the frequent start and stop of wind turbines， improve the response rate of active power control， and ensure the rational distribution of active power of different types of wind turbines. Based on the theoretical power of wind turbine， the power replacement of wind turbine can effectively balance the power distribution of different types of wind turbines， improve the power control rate of the whole field and the operation efficiency of wind turbines. Finally， the proposed control strategy and model are verified in a wind farm of Hebei North Power Grid， which has proved the correctness of the model and the effectiveness of the control strategy.

Key words wind farm; power curve; theoretical power; active power control; power allocation

0 引言

近年來，以風力發電機為主的清潔能源得到大規模開發利用，截至2019年底，全國風電機組累計并網裝機容量達到2.1億kW[1]，由于風力發電具有隨機性、間歇性和波動性，且高度集中在“三北地區”，遠離負荷中心，高比例的新能源接入給電網調度帶來了一系列問題，在風電大發期間，為保證電網的安全穩定運行，會對風電有功功率進行一定程度的限制，因此場站端有功功率的快速響應、精準控制尤為關鍵。

目前場站端多采用有功變化量平均分配和有功變化量等比例分配方式，按照設定好的周期，風機將實時功率上傳至監控系統，功率控制軟件再依據調度下發的AGC總指令循環分配到每臺風機。由于部分風電場存在多種類型、多種運行狀態的風機，該種控制方法未考慮不同類型風機的功率調節特性，導致功率分配不均衡，執行率較好的風機將長時間被限制在低功率運行狀態，對風機造成損害，且在AGC總指令較低時，響應速率較慢。因此優化風電場有功功率控制策略，將調度的有功功率指令合理地分配到每臺風電機組格外重要[2]。文獻[3]提出了一種基于機艙風速法計算風機理論功率的方法。文獻[4]對各種風機理論功率計算方法進行了比對。文獻[5]提出了一種結合功率預測優化有功功率控制的方法。文獻[6]使用熵權法修正的層次分析法和模糊理論相結合的綜合評價方法，建立風機的調控評分序列。文獻[7]提出功率優化策略模型，并提出了風機有功功率控制的3層控制系統模型，以及其在調度調峰、調頻中的應用。文獻[8]引入統計思想計算風電場理論功率，采用非參數回歸方法對無完整調度控制指令和風機運行記錄進行擬合，計算理論輸出功率并采用相關系數加權進行修正。文獻[9]提出了基于風電機組功率調節能力分配風電場有功功率的策略，將風電機組的運行狀態分為啟動區、最大風能跟蹤區、恒轉速區、恒功率區進行功率計算分配。文獻[10]提出雙閉環控制的風電場有功功率分配策略，通過外環風速預測與期望功率優化和內環自適應控制算法，實現風電場有功功率輸出更加平滑。

經過對比，機艙風速法對風電機組理論功率計算的準確率相對較高，本文使用風電機組機艙風速法計算風機理論功率，基于風機理論功率并充分考慮各種風機的運行工況提出風電場有功功率控制策略模型，合理分配風機有功功率，減少風機頻繁啟停，提升有功功率控制響應速率，保證不同類型風電機組有功功率的合理分配。

1 風機理論功率計算

機艙風速法是基于機艙風速計測量的風速來計算每臺風機的理論功率的，由于風機尾流波動，空氣密度不同，以及不同類型風機性能的區別，對理論功率的計算存在影響。本文采集風機正常運行情況下的數據，采用比恩法[11]，將0.1 m/s風速劃分為1比恩，對每臺非標桿風機建立模型，然后對每一比恩中的風速、功率分別求平均值，得到每臺非標桿風機風速[Vi]和理論有功功率[Pli]的對應關系，并得到限功率運行狀態下的風機理論有功功率，計算流程如圖1所示。

2 有功功率控制系統

風電場有功功率控制系統（AGC）對整個風電場所有風機任一時刻的有功功率進行統一控制，因此需要采集風機的風速、功率、運行狀態等實時運行數據，根據電網調度指令，按照功率控制策略計算出每臺風機的功率設定值[12]。

AGC控制系統配合場站的數據采集與監視系統（SCADA）和理論功率計算系統完成所有風機的有功功率分配和控制。SCADA系統采集每臺風機的實時運行數據，理論功率計算服務器負責計算限功率情況下的理論功率，并將風機實時數據及理論功率傳輸至AGC服務器。AGC服務器負責接收調度AGC指令，并按照調度指令和每臺風機的理論功率按照設定好的控制策略計算每臺風機的功率指令并分配至每臺風機，進而控制風機的有功功率，實現風電場全場的有功功率控制，系統結構如圖2所示。

3 功率分配算法

當站端AGC服務器接收到調度下發的功率調節指令后，AGC服務器按照2個階段進行功率調節，分別是功率調節階段和功率平衡階段。功率調節階段AGC服務器接收到調度指令，結合風機實時數據及每臺風機的實時理論功率，剔除標桿風機、故障風機和通信中斷風機，并充分考慮各個風機運行功率的上下限，計算每臺風機的調節功率，目的是快速響應調度指令，在調度規定時間內將有功功率控制在規定范圍內。功率平衡階段是當風電場全場有功功率達到調度要求的范圍并平穩運行時，進行風電機組功率置換，平衡不同類型風機功率分配來優化風機間的出力，保護風機機械特性，并置換出調節速率較快風機的功率調節余量，為下一次調節做準備，提升整場功率控制速率。

3.1 功率調節階段

AGC服務器接收到調度下發的功率調節指令后，首先判定調度指令與場站實時功率差值ΔP的正負性，當ΔP為負數時，執行降功率策略，當ΔP為正數時，執行升功率策略。直至實發有功功率與調度有功功率指令偏差δ小于0.75%，執行功率平衡階段。當系統檢測實發有功功率與調度有功功率指令偏差δ大于等于1%時，執行功率調節階段，功率分配流程如圖3所示。

3.1.1 降功率階段

降功率階段，AGC服務器按照式（5）～式（7）計算每臺非標桿運行風機的功率控制指令，通過剔除標桿風機、故障風機和通信中斷風機，只向可以進行功率調節的風機分配調節指令，將功率指令分配至每臺風機，并實時監測風機的調節情況，每隔5 s循環執行一次功率指令計算及功率指令分配，實現了全場有功功率的快速調節，確保全場功率在調度規定時間內調節到位。

式中：[Pk]為風電場可控有功功率;[Pbi]為第i臺標桿風機有功功率;[Pxi]為第i臺非標桿運行風機有功功率控制下限;α為風機有功功率調節比例;[Pli]為第i臺非標桿運行風機有功功率控制指令;[Pi]為第i臺非標桿運行風機實時有功功率。

3.1.2 升功率階段

升功率階段，AGC服務器按照式（8）、式（9）計算每臺非標桿運行風機的功率控制指令，通過剔除標桿風機、故障風機和通信中斷風機，只向可以進行功率調節的風機分配調節指令，將功率指令分配至每臺風機，并實時監測風機的調節情況，每隔5 s循環執行一次功率指令計算及功率指令分配，實現了全場有功功率的快速調節，確保全場功率在調度規定時間內調節到位。

式中：n為非標桿運行風機臺數;[Pei]為第i臺風機的有功功率上限。

3.2 功率平衡階段

功率平衡階段，AGC服務器接收理論功率計算服務器提供的風電機組理論功率，根據每臺可調節風機的理論功率，按照式（10）、式（11）計算每臺非標桿運行風機的功率控制指令，將功率指令分配至每臺風機，并實時監測風機的調節情況，每隔5 s循環執行一次功率指令計算及功率指令分配，實現不同廠家、不同類型之間風機的協調控制，將功率調節速度慢的風機功率調節余量置換至功率調節速度快的風機上，保證每臺風機的功率輸出更加均衡。

式中：β為非標桿運行風機實際功率占理論功率比例;[γi]為第i臺風機實際功率占理論功率比例。

4 控制效果

本文在冀北電網某風電場選取5臺2.5 MW的風機和5臺3 MW的風機進行了功率控制策略優化的有效性驗證，該風電場目前采用有功變化量平均分配方式進行有功控制。選取10臺風機近半年的運行數據，其中并建立模型得出每臺風機的理論功率曲線，如圖4所示，其中#1至#5為2.5 MW風機，#6至#10為3 MW風機。

測試的目的是為了驗證AGC總指令較低時整場的控制速率和穩定運行階段的不同類型風機的功率分配情況，及全場有功功率響應調度指令的執行情況。因此此次測試主要進行了降功率測試。測試期間風機風速在8 m/s至10 m/s區間，該10臺風機總出力為20 MW左右。為避免風速波動影響，首先將總功率調整至18 MW進行測試，按照每3 min下調2 MW，連續下調4次，測試結果如圖5所示。

對功率策略優化前后進行對比，優化前調節平均速率1.74 MW/min，優化后調節平均速率2.32 MW/min，在功率控制較低時，優化后的調節速率明顯優于優化前。

通過對比優化前后測試期間風機的有功功率曲線可以得到，優化后#1到#5風機有功功率降幅增大，#6到#10風機有功功率降幅減小，整體運行更加平穩。為進一步反映功率優化后的分配策略對風機有功功率控制的影響，對比優化前后10臺風機測試期間實時功率的偏差σ。

式中，[Pti]為第i臺風機t時刻的實時有功功率。

由表1可以得出，優化后#1到#5風機有功功率偏差σ明顯增大，#6到#10風機有功功率偏差σ明顯減小，整體偏差σ相較優化前更為集中，因此優化后不同類型風機功率分配更加合理。

5 結論

本文針對風電場有功功率控制策略優化展開研究，提出了基于單臺風機理論功率調節整場風機有功功率的控制方法，建立了風電機組理論功率計算模型，并在風電場驗證了本文方法的有效性。主要結論如下。

1）利用機艙風速法，結合風機運行歷史數據，可以準確繪制出現場實際運行過程中單臺風機的功率曲線，并有效地計算出風機限功率運行時段內的理論功率。

2）在功率控制階段，分配功率時剔除掉標桿風機、故障風機和通信中斷風機，并考慮各個風機運行功率的上下限，可以精準地將功率調節指令分配至可調節的風機控制系統中，進一步提升全場功率控制響應速度和精度。

3）本文提出的基于風電機組理論功率在限功率平穩運行時段內，進行風電機組功率置換，可以平衡不同類型風機功率分配，有效解決不同廠家、不同型號風機功率調節響應不一致的問題，提升整場功率控制速率，提高風機運行效率，增加風機運行壽命。

參考文獻：

[1]? ? 國家能源局.2019年風電并網運行情況[EB/OL].（2020-02-28/2020-03-31）. http：//www.nea.gov.cn/2020-02/28/c_138827910.htm.

[2]? ? GUO W T，LIU F，SI J，et al.Approximate dynamic programming based supplementary reactive power control for DFIG wind farm to enhance power system stability[J].Neurocomputing，2015，170： 417-427.

[3]? ? 姜文玲，馮雙磊，孫勇，等.基于機艙風速數據的風電場棄風電量計算方法研究[J].電網技術，2014，38（3）： 647-652.

[4]? ? 郭海思，何慧，包大恩.風電機組理論發電功率計算及對比優化[J].電力與能源，2019，40（3）： 339-343.

[5]? ? 劉濤，廖宏，董華莉.風場有功功率控制策略與應用[J].東方汽輪機，2013（4）： 26-29.

[6]? ? 孫釩，張建華.風電場場站級降功率控制策略優化研究[J].現代電力，2016，33（5）： 12-17.

[7]? ? 喬穎，魯宗相.考慮電網約束的風電場自動有功控制[J].電力系統自動化，2009，33（22）： 88-93.

[8]? ? 王錚，劉純，馮雙磊，等.基于非參數回歸的風電場理論功率計算方法[J].電網技術，2015，39（8）： 2148-2153.

[9]? ? 劉軍，趙婷，張彬彬.考慮功率調節能力的風電場有功功率分配研究[J].電氣傳動，2019，49（12）： 38-43.

[10]? GUO Y，WANG W，TANG C Y，et al.Model predictive and adaptive wind farm power control[C]//2013 American Control Conference.June 17-19，2013，Washington，DC，USA. IEEE，2013：2890-2897.

[11]? 劉楠，劉瑾，李珂，等.風力發電機組功率曲線獲取方法[J].船舶工程，2019，41（S1）： 291-294.

[12]? 武曉冬，朱燕芳，田慕琴.風電場層AGC常用分配策略的對比研究[J].電力系統保護與控制，2019，47（16）： 173-179.