團隊介紹

顏湘武，博士，教授，博士生導師，“分布式儲能與微網(wǎng)”河北省重點實驗室副主任，河北電機工程學會理事，中國電工技術(shù)學會電動汽車充換電系統(tǒng)與試驗專業(yè)委員會委員，中國電源學會元器件專委會委員。

2007年11月至2008年10月期間由國家派出到美國威斯康星麥迪遜大學留學研究，現(xiàn)為華北電力大學電氣與電子工程學院教授。先后主持和承擔國家863計劃、國家科技支撐以及國家自然科學基金項目10余項。獲得中國電力科學技術(shù)一等獎1項、三等獎1項，河北省科技進步三等獎2項，授權(quán)國家發(fā)明專利30余項。

主要從事新能源電力系統(tǒng)穩(wěn)定與自治控制、分布式發(fā)電并網(wǎng)與系統(tǒng)特性分析、高效變換拓撲以及電動汽車安全充電等方面的理論及其關(guān)鍵技術(shù)研究。已培養(yǎng)碩士、博士研究生100余人。先后在《中國電機工程學報》、《電工技術(shù)學報》、IEEE Transaction、European Journal、電力系統(tǒng)自動化等國內(nèi)外權(quán)威和核心期刊，以及IEEE核心國際會議等，發(fā)表學術(shù)論文200余篇，其中被SCI、EI收錄120余篇。

導語

本文提出了基于變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略，并設(shè)計出一套最高放電效率下成本最低的超級電容儲能方案。所提方法在源荷隨機波動場景下，發(fā)電效益接近于最大功率跟蹤模式，明顯高于超速減載控制模式，同時還具有明顯優(yōu)于傳統(tǒng)超速減載控制的一次頻率調(diào)節(jié)能力，且無需進行槳距角調(diào)節(jié)，有利于延長變槳系統(tǒng)壽命。

研究背景

近年來，隨著風電滲透率的提升，系統(tǒng)的等值時間常數(shù)降低，一方面，系統(tǒng)的穩(wěn)定儲備系數(shù)降低，另一方面，系統(tǒng)調(diào)度難度增大，出現(xiàn)棄風現(xiàn)象。傳統(tǒng)超速減載控制通過保留部分有功備用參與系統(tǒng)調(diào)頻，但存在風電機組發(fā)電效益降低、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍減小及槳距角控制啟動頻繁等問題。論文提出的變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略，相比傳統(tǒng)超速減載控制的經(jīng)濟效益和一次頻率調(diào)節(jié)能力均有顯著提升，同時為儲能裝置在新能源機組滲透率逐漸加大的背景下提出了新的應(yīng)用思路。

論文內(nèi)容及創(chuàng)新點

傳統(tǒng)超速減載控制通過保留部分有功備用參與系統(tǒng)調(diào)頻一方面在正常運行時損失了風電場的發(fā)電效益，另一方面在負荷突減這一擾動下并未考慮到轉(zhuǎn)速和功率調(diào)節(jié)深度的問題，調(diào)節(jié)效果不佳。

針對此問題，本文進一步探索發(fā)現(xiàn)最大功率跟蹤模式在正常運行方式下可最大化發(fā)電效益，在負荷突減這一擾動下若可以參與調(diào)頻，則其可調(diào)范圍遠大于超速減載模式。

本文結(jié)合變功率跟蹤控制和MPPT模式的優(yōu)點，最大化發(fā)電效益的同時實現(xiàn)DFIG在負荷突減擾動下的一次頻率調(diào)節(jié)，同時針對在負荷突增擾動下風電機組無備用容量參與調(diào)頻問題，合理配置儲能提高風電機組調(diào)頻能力，論文提出的基于超級電容儲能的雙饋風電機組參與系統(tǒng)一次調(diào)頻配置如圖1所示。

圖1 DFIG的儲能配置

超級電容器經(jīng)過雙向DC/DC變換器與雙饋風電機組的直流側(cè)母線電容相連接，超級電容器一方面由于功率密度大，可瞬時大功率輸出；另一方面可循環(huán)次數(shù)較多，滿足頻繁充放電的需求，因此選取超級電容儲能輔助DFIG風電機組參與調(diào)頻。

本文中雙饋風電機組的轉(zhuǎn)子側(cè)與網(wǎng)側(cè)變流器可維持原有的控制方式，網(wǎng)側(cè)變流器的作用是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(wǎng)側(cè)變流器直接流向電網(wǎng)。

基于變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略原理框圖如圖2所示。

圖2 超級電容儲能系統(tǒng)的控制原理框圖

首先根據(jù)負荷預(yù)測模塊判斷擾動類型。根據(jù)風機VSG技術(shù)標準《風電機組虛擬同步機技術(shù)要求和試驗方法》，將調(diào)頻死區(qū)設(shè)定為 ，此時可近似判定為系統(tǒng)無擾動，風電機組不參與慣性調(diào)節(jié)和一次頻率調(diào)節(jié)。

在無擾動和負荷增加擾動下，風機運行在最大功率點跟蹤狀態(tài)下，實現(xiàn)發(fā)電效益最大化；若負荷減小，變功率點跟蹤控制啟動，根據(jù)頻率偏差得到風機附加調(diào)節(jié)功率；若負荷增加，超級電容儲能裝置控制啟動，根據(jù)頻率偏差得到儲能裝置附加調(diào)節(jié)功率。

儲能單元容量配置需要滿足負荷突增擾動下的一次頻率調(diào)節(jié)需求。若儲能裝置容量過小，無法提供充足的備用容量參與頻率調(diào)節(jié)；若儲能裝置容量過大，則會增加儲能系統(tǒng)成本，造成一定量的容量浪費。故綜合上述因素，需要合理設(shè)置儲能裝置的容量。

本文所采用的超級電容器儲能裝置處于恒功率放電模式，可以得到圖3所示的儲能裝置放電效率曲線，其中?為超級電容放電效率，Umax為最高工作電壓。

圖3 超級電容儲能裝置的效率曲線

由上圖可知，超級電容器在恒功率放電時，其放電效率與最高工作電壓大小成正比。綜合考慮超級電容器組的成本和放電效率問題，本文采用144 V*55 F超級電容器5串2并共10組組成該雙饋風機機組的儲能裝置，其最低工作電壓為32 V，最高工作電壓為720 V，其放電效率為96.9%。

表1中對一次調(diào)頻方案的技術(shù)經(jīng)濟性進行了對比，由對比可知預(yù)留備用的調(diào)頻方案可以在調(diào)節(jié)過程中提供長期的功率支撐，其調(diào)節(jié)性能與火電相當，但經(jīng)濟損失巨大；相比之下，配置儲能方案僅需一次性投入，投資額在可接受的范圍之內(nèi)，且調(diào)頻性能明顯優(yōu)于火電，在后續(xù)的推廣應(yīng)用中，儲能系統(tǒng)還可以進一步平滑出力、減少棄風棄光，業(yè)主可通過這些綜合應(yīng)用的模式增加收益。由此可知配置分布式的儲能的雙饋風電機組是風電場首選的一次頻率調(diào)節(jié)方案。

表1 2種應(yīng)用模式技術(shù)經(jīng)濟性對比

本文基于MATLAB/Simulink仿真平臺建立四機兩區(qū)域仿真模型進行仿真分析。由表2可知，在系統(tǒng)源荷隨機波動場景下，基于變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略和超速減載預(yù)留10%備用容量相比，頻率調(diào)節(jié)能力提高10%，平均風能利用率提高12%，平均輸出功率增大23.5%,且超速減載控制在參與系統(tǒng)調(diào)節(jié)時槳距角調(diào)節(jié)時間占比高達20%，而基于超級電容器儲能參與調(diào)頻控制無需槳距角調(diào)節(jié)。

表2 源荷隨機波動時響應(yīng)性能指標

因此在源荷隨機波動場景下，超級電容器參與調(diào)頻控制在風機發(fā)電效益大大提高的基礎(chǔ)上，其頻率調(diào)節(jié)能力高于常規(guī)的超速減載控制，更能滿足系統(tǒng)的一次頻率調(diào)節(jié)需求，且無需進行槳距角調(diào)節(jié)，有利于變槳控制系統(tǒng)安全、可靠及延長壽命。

結(jié)論

目前雙饋風機普遍采用的最大功率跟蹤控制策略或傳統(tǒng)變槳、超速減載用于一次頻率調(diào)節(jié)各有其不足，本文所提出的基于變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略，充分結(jié)合以上控制策略的優(yōu)勢，彌補其不足，達到在不損失風電機組發(fā)電效益的前提下，參與系統(tǒng)一次頻率調(diào)節(jié)的效果，并且大大提高了一次頻率調(diào)節(jié)能力和發(fā)電效益，經(jīng)濟性優(yōu)勢顯著，為儲能裝置在新能源機組滲透率逐漸加大的背景下提出了新的應(yīng)用思路，同時為風電機組參與一次調(diào)頻的新方法提供了理論依據(jù)。

引用本文

顏湘武, 宋子君, 崔森, 孫穎, 李鐵成. 基于變功率點跟蹤和超級電容器儲能協(xié)調(diào)控制的雙饋風電機組一次調(diào)頻策略[J]. 電工技術(shù)學報, 2020, 35(3): 530-541. Yan Xiangwu, Song Zijun, Cui Sen, Sun Ying, Li Tiecheng. Primary Frequency Regulation Strategy of Doubly-Fed Wind Turbine Based on Variable Power Point Tracking and Supercapacitor Energy Storage. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(3): 530-541.