風光儲發電系統多級無功補償協調控制策略研究

摘 要：風能和光伏發電技術不斷改進和成熟，隨著發電效率的提高，裝機容量逐漸增大，有效減少了碳排放量。然而，風能和光伏發電存在波動性和間歇性，給電網的安全穩定運行帶來了考驗。風光儲發電系統以其互補互濟、發電靈活的特點成為未來能源系統的重要組成部分，因此其無功補償問題的研究具有重要的理論和實踐意義。基于電壓穩定性考慮，提出一種多級無功補償協調控制策略，采用儲能、風機、光伏與SVG的協調控制策略，實現風光儲發電系統中有功、無功聯合調壓，保障電網運行穩定，改善系統的電能質量。

關鍵詞：風光儲發電系統；無功補償；變流器

中圖分類號：TM734" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2024）23-0055-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.23.012

0" " 引言

風能和太陽能等分布式新能源發電具有間歇性和波動性等特點，并入電網會影響電網的電能質量，產生電壓波動。儲能裝置充放電的雙向特性能夠有效平抑電壓波動，將風機系統、光伏系統和儲能系統進行協調控制，通過儲能的充放電控制，可以大大減少風電和光伏并網帶來的電壓波動，有效提高系統的穩定性。傳統風光儲發電系統可以通過并聯電容器或投切無功補償裝置進行無功補償[1]，針對風機系統和光伏系統無功特性的利用，不少學者進行了大量研究。文獻[2]針對光伏并入電網提出了一種計及光伏的配電網四級無功調節策略，充分利用了光伏電站的有功、無功調節能力，有效減少了電容器補償裝置的動作次數，并改善了配電網的電壓水平。文獻[3]對永磁直驅風機及儲能系統的無功調節能力進行分析，確定了風儲發電系統能通過變流器控制參與無功調節，并提出了一種聯合無功控制策略。文獻[4]在保證光伏發電系統和風力發電機實現最大功率追蹤的狀態下，根據光伏出力、風機出力和并網需求關系，實時控制蓄電池的充放電功率，維持并網電壓的穩定。

風機系統和光伏發電系統在某些條件下可作為連續無功源發出無功功率穩定電壓[5]，儲能系統以變流器作為并網接口實現能量在電池和電網之間的雙向流動，不僅能配合風電、光伏的有功功率調度，也可以利用儲能的無功調節能力進行電壓控制。因此風光儲發電系統可以通過合理的無功補償方案設計，充分利用風力系統、光伏系統和儲能系統的無功調節能力，有效提高并網點電壓的穩定性。

1" " 風光儲發電系統控制模型

風光儲發電系統的工作原理是將風能和光能轉換為電能，通過儲能裝置進行儲存，再根據電網需求進行輸出調節[6]。風光儲發電系統根據是否并入電網分為并網型和離網型[7]，并網型風光儲發電系統的拓撲結構如圖1所示。

1.1" " 風電機組模型與控制

由雙饋發電機組構成的風機系統能為電網提供一定的電壓支撐，其能夠輸出的無功功率主要受變流器的容量限制。變流器負責機組與電網的電氣連接即功率變換，雙饋風機的定子直接與電網相連，轉子經過背靠背變流器連接電網。背靠背變流器可以分為轉子側變流器和電網側變流器。轉子側變流器與發電機轉子繞組連接，為轉子提供交流勵磁，控制發電機變速，實現發電機定子側的有功功率和無功功率控制；網側變流器與電網連接，實現與電網側的能量交互，同時控制直流側母線電壓的穩定。風電機組的控制結構示意圖如圖2所示。

1.1.1" " 轉子側變流器控制

轉子側變流器采用功率外環、電流內環的雙閉環控制策略，控制框圖如圖3所示，控制器的有功功率參考值Pref由系統MPPT控制部分給出，無功功率參考值Qref由無功指令分配計算求得。將有功功率參考值Pref與實際有功功率值PW的差值、無功功率參考值Qref與實際無功功率QW的差值分別經PI調節得到電流內環控制器的給定值Idref和Iqref，輸入至PI調節器后經坐標變換作為PWM調制信號實現有功功率和無功功率的控制。

1.1.2" " 電網側變流器控制

電網側變流器采用如圖4所示的雙閉環控制。直流母線電壓參考值Udcref與實際電壓Udc的差值經PI生成d軸的電流分量參考值I*dref，無功功率參考值Q*ref與實際值Q*的差值經PI生成q軸的電流分量參考值I*qref，最后經坐標變換成PWM調制信號。

1.2" " 光伏發電系統模型與控制

光伏發電系統的控制部分分為MPPT控制和并網逆變器控制，MPPT控制部分提供并網逆變器的有功功率參考值Pref，無功功率參考值按系統控制要求給定。將這兩個量與網側有功功率和無功功率的實測值進行比較，經外環功率控制器得到電流內環控制的參考值Idref、Iqref，經內環控制器得到光伏逆變器的輸入量Pd、Pq，最終結合鎖相環實現逆變器的有功、無功解耦控制。控制示意圖如圖5所示。

1.3" " 儲能系統模型與控制

儲能系統的功率輸出受儲能荷電狀態（SOC）影響，其充放電可以通過控制變換器實現。儲能系統在SOC允許期間內功率輸出與變流器一致，儲能系統的控制示意圖如圖6所示。

儲能系統的無功功率輸出受變流器的剩余容量限制，其無功功率的約束范圍為：-≤QS≤。其中，SS為儲能系統的視在功率，PS為儲能系統發出的有功功率，QS為儲能系統發出的無功功率。

2" " 風光儲發電系統無功補償控制策略

風光儲發電系統由n臺風電機組、m個光伏子系統、1套儲能系統、1套SVG系統以及能量管理系統等構成。由當前系統內部設備運行狀態信息得到風光儲發電系統的無功功率調節范圍。系統一級功率分配原則：根據上級下發的無功功率指令在風機系統、光伏系統、儲能系統、SVG之間進行協調分配，若無功功率指令超過儲能、風機和光伏系統調節能力，超過部分由SVG進行補充。由此得到風機系統、光伏系統和儲能系統的總無功出力值Q：

Q=QW+QPV+QS（1）

式中：QW為風機系統無功功率出力值；QPV為光伏系統無功功率出力值；QS為儲能系統無功功率出力值。

接下來對風機系統、光伏系統和儲能系統的總無功出力值Q進行二級分配，考慮到儲能系統的無功調節速度快于風機系統和光伏系統，二級無功功率指令優先分配給儲能系統，然后分配給風機系統和光伏系統。如果總無功出力值Q大于儲能系統最大可發無功功率值QSmax，則儲能系統提供全部可發無功功率值，剩余部分由風機系統和光伏系統提供；如果總無功出力值Q小于儲能系統最大可發無功功率值QSmax，則由儲能提供所需無功功率，風機系統和光伏系統不提供無功。如式（2）所示：

Q=QSnax+QWref+QPVref，Qgt;QSmax，

Q=QSref，" " " " " " " " " "Q≤QSmax（2）

式中：QSnax為儲能系統最大可發無功功率值；QWref為風機系統無功功率指令；QPVref為光伏系統無功功率指令；QSref為儲能系統無功功率指令。

對于風機系統和光伏系統，按照式（3）計算得到其無功出力值：

QWref =

（Q-QSmax），

QPVref =

（Q-QSmax）（3）

式中：QWmax為風機系統能發出的最大無功功率；QPVmax為光伏系統能發出的最大無功功率。

最后，基于風機系統的無功功率指令與光伏系統的無功功率指令，利用三級無功功率值分配策略分別向風機機組和光伏子系統分配無功功率。系統三級無功功率分配由各子系統的控制器實現，根據子系統中每臺機組所需發出的無功功率，控制各機組間的分配。

分配至風機機組的無功功率輸出值計算公式如下：

QWnref =QWref（4）

式中：QWnref為分配至第n臺風電機組的無功功率值；QWnmax為第n臺風電機組的最大無功功率輸出值。

分配至光伏子系統的無功功率輸出值計算公式如下：

QPVmref =QPVref（5）

式中：QPVmref 為分配至第m個光伏發電子系統的無功功率值；QPVmmax為第m個光伏發電子系統的最大無功功率輸出值。

3" " 仿真分析

為驗證本文提出的風光儲發電系統多級無功補償協調控制策略的正確性，基于MATLAB平臺搭建風光儲發電系統仿真模型，對無功功率的分配過程進行仿真。3臺3.6 MW的風電機組構成風機系統，光伏發電系統容量為48 MW，儲能容量為20 MVA，出口電壓經變壓器接入10 kV并網母線。電網調度系統給出無功功率指令：0—1 s，Q=0；1—2 s，Q=27.5 Mvar；2—3 s，Q=15 Mvar。得到如圖7所示仿真結果。

由圖7（a）和圖7（b）可知，風機系統和光伏系統的有功出力始終保持最大功率輸出，不隨無功功率改變，可見系統實現了有功功率和無功功率的解耦控制。由圖7（c）各系統無功出力情況可知，0—1 s時，系統處于穩定運行狀態，不需要向電網提供無功功率；1—2 s時，電網調度系統下達無功功率指令Q=27.5 Mvar，指令優先分配給儲能系統Qs=20 Mvar，不足的部分按照二級分配策略光伏系統承擔5 Mvar，風機系統承擔2.5 Mvar；2—3 s時，系統收到無功功率指令Q=15 Mvar，儲能系統承擔全部無功補償需求Qs=15 Mvar。圖7（d）為根據三級無功補償分配策略得到的風電機組無功出力情況，在1—2 s，3臺風機根據自身無功裕度，分別承擔1.23、0.8、0.47 Mvar的無功補償出力。

計算可得風光儲發電系統在1、2、3 s接收無功功率指令時并網點電壓偏差分別為0.98、0.978、0.975 p.u.，說明本策略能夠保證并網點電壓波動在合理范圍內，證明了本策略的控制效果良好。

4" " 結束語

本文提出了一種風光儲發電系統的多級無功補償協調控制策略，分析了風機系統、光伏系統和儲能系統的無功功率控制策略，利用分布式電源的無功調節能力對系統的無功功率指令進行多級分配，并搭建仿真模型驗證控制策略的合理性。

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收稿日期：2024-08-23

作者簡介：苗田銀（1991—），女，天津人，講師，研究方向：新能源發電控制與優化。