含規(guī)模化風(fēng)電并網(wǎng)的負荷頻率云PI控制策略研究

張斌，張超，韓曉娟

含規(guī)模化風(fēng)電并網(wǎng)的負荷頻率云PI控制策略研究

張斌1，張超2，韓曉娟3

（1．國網(wǎng)冀北三河市供電有限公司，河北省 三河市 065200；2．國網(wǎng)吉林省電力有限公司松原供電公司，吉林省 松原市 138000；3．華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院，北京市 昌平區(qū) 102206）

針對規(guī)模化風(fēng)電并網(wǎng)對系統(tǒng)調(diào)頻造成的不確定性問題，提出了一種計及風(fēng)電不確定性的云模型負荷頻率控制策略。首先將風(fēng)電出力作為擾動信號，與聯(lián)絡(luò)線功率偏差組成的區(qū)域控制偏差作為負荷頻率控制器的輸入量，根據(jù)云模型規(guī)則發(fā)生器建立了具有不確定性映射關(guān)系的云(比例-積分，PI)負荷頻率控制器。以含有風(fēng)電的三區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)為例，通過某區(qū)域電網(wǎng)實測運行數(shù)據(jù)仿真分析表明，所建立的云PI控制器能夠較好地跟蹤風(fēng)電功率波動，具有較強的抗干擾性。所提方法不僅滿足了風(fēng)電接入對電網(wǎng)調(diào)頻的要求，而且控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PI控制器。

風(fēng)電并網(wǎng)；負荷頻率；控制；云模型；不確定性

0 引言

規(guī)模化風(fēng)電接入電網(wǎng)會加劇電網(wǎng)的不確定性，而風(fēng)電機組大多采用有功解耦控制，無法有效跟蹤電網(wǎng)頻率的波動變化，嚴(yán)重影響電能質(zhì)量[1-2]。

國內(nèi)外學(xué)者針對風(fēng)電有功輸出的不確定性進行了研究。文獻[3]在全風(fēng)速下分別設(shè)計了變槳距模糊控制器和基于滑膜控制的發(fā)電機動態(tài)轉(zhuǎn)矩控制器，充分考慮了風(fēng)電出力的不確定性對電能質(zhì)量的影響。文獻[4]提出了基于兩階段切換的變比調(diào)差系數(shù)策略，提高了系統(tǒng)的頻率動態(tài)特性。文獻[5]利用虛擬慣量和下垂控制實現(xiàn)一次調(diào)頻，改善了頻率暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)的調(diào)節(jié)能力。

利用負荷頻率控制(load frequency control，LFC)是維持規(guī)模化風(fēng)電并網(wǎng)引起的頻率波動在穩(wěn)定區(qū)間最有效的手段[6-8]。文獻[9]提出含風(fēng)電機組的模型預(yù)測負荷頻率控制策略，利用預(yù)測信息優(yōu)化控制器指令生成和分配控制器參數(shù)，從而提升了控制器的非線性響應(yīng)能力，滿足了含風(fēng)電的頻率調(diào)節(jié)要求。文獻[10]針對三區(qū)域電力系統(tǒng)，提出一種基于線性矩陣不等式與延遲邊際估計的魯棒負荷頻率控制策略，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻[11]利用灰狼算法優(yōu)化負荷頻率控制器參數(shù)，該方法具有較強的尋優(yōu)能力和控制性能，提升了系統(tǒng)的魯棒性和非脆弱性。文獻[12]根據(jù)常規(guī)發(fā)電機組動態(tài)軌跡，設(shè)計了以全狀態(tài)時域仿真為基礎(chǔ)的含高滲透率風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)自動發(fā)電控制(automatic generation control，AGC)策略，但所提出的控制方法未計及區(qū)域控制偏差(area frequently control，ACE)信號，具有一定的局限性。文獻[13]針對風(fēng)電并網(wǎng)在高峰時段的調(diào)頻壓力，提出了在高峰時段的非AGC機組、按期望點運行的AGC型以及按ACE自適應(yīng)的AGC型，實現(xiàn)了負荷調(diào)節(jié)的合理性和經(jīng)濟性。文獻[14]分析了風(fēng)電參與一次調(diào)頻對電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響，在額定風(fēng)速下利用最大功率點追蹤控制(maximum power point tracking，MPPT)實現(xiàn)風(fēng)電有功輸出最大跟蹤，在額定風(fēng)速以上采用恒功率控制，保證風(fēng)電系統(tǒng)安全運行。文獻[15]提出了一種基于事件驅(qū)動通信下的魯棒負荷頻率控制策略，該方法提高了頻率調(diào)節(jié)的增益，并減少了系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)時的通信次數(shù)。

針對風(fēng)電輸出具有隨機性和波動性等特點，本文提出了基于云模型理論的負荷頻率控制方法。通過分析風(fēng)電出力的波動特性，利用云模型規(guī)則發(fā)生器對PI控制器參數(shù)進行自適應(yīng)整定，充分考慮了風(fēng)電出力波動和聯(lián)絡(luò)線功率偏差對電網(wǎng)頻率的影響。以某三區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)實際運行數(shù)據(jù)為例，驗證了該方法的可行性和有效性。

1 計及風(fēng)功率不確定性的負荷頻率控制模型

1.1 風(fēng)電場有功輸出特性

受風(fēng)速等影響，風(fēng)電場出力對電網(wǎng)造成擾動，與單機組輸出功率不盡相同，如圖1所示。

從圖1中可以看出，風(fēng)電場出力的動態(tài)特性與機組空間排布有關(guān)。由于單臺機組受各時域的風(fēng)速不同，導(dǎo)致單臺機組具有較強的隨機性和波動性。而在風(fēng)電場的匯集效應(yīng)和葉輪慣性作用下，致使風(fēng)電場整體輸出功率趨于平緩。

圖1 單機組與風(fēng)場出力曲線圖

1.2 計及風(fēng)電不確定性的多區(qū)域負荷頻率控制模型

LFC的目的是保證互聯(lián)電網(wǎng)頻率穩(wěn)定與聯(lián)絡(luò)線功率按計劃值運行，本文將風(fēng)電場輸出功率作為LFC模型中的輸入信號。在規(guī)模化風(fēng)電場并網(wǎng)后，含風(fēng)電的互聯(lián)電力系統(tǒng)第個區(qū)域的LFC系統(tǒng)模型如圖2所示。

系統(tǒng)受風(fēng)電有功擾動后的能量守恒方程為擾動，W；為阻尼系數(shù)；Δ系統(tǒng)角頻率變化量。

式中：ΔPe為發(fā)電機電磁功率變化量，W；ΔPwind為風(fēng)電有功出力的變化量，W；ΔPL為常規(guī)負荷

在含風(fēng)電的負荷頻率控制系統(tǒng)中，ACE是受到擾動后形成的頻率和聯(lián)絡(luò)線功率的偏差量，其定義如下：

式中：β為頻率偏差系數(shù)；Δ?為區(qū)域的頻率偏差，Hz；Δtie為與區(qū)域聯(lián)接的聯(lián)絡(luò)線功率偏差，W。

2 基于云模型的負荷頻率控制器設(shè)計

2.1 云模型理論

云模型理論是一種具有不確定性映射關(guān)系的理論，其定性概念與定量數(shù)據(jù)間的轉(zhuǎn)換具有模糊性和隨機性。在非線性的控制系統(tǒng)中，云模型能夠在模糊的論域內(nèi)逼近其期望值，構(gòu)成了不確定性的轉(zhuǎn)換模型，以實現(xiàn)精準(zhǔn)控制功能[16-19]。

設(shè)是一個用精確數(shù)值表示的定量論域，是上的定性概念，()是到閉區(qū)間[0，1]的映射。對任意元素∈都存在一個具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)：

則在論域上的分布稱為云，記為()。每一個稱為云滴，若干個云滴組成了云。

云模型是由期望E、熵E和超熵H來表達一個具有模糊邊界和各隨機確定度組成的整體概念，如圖3所示。

2.2 多規(guī)則云PI控制器設(shè)計

在充分考慮風(fēng)電出力的波動性和隨機性基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于云模型理論的負荷頻率PI控制器，如圖4所示。

從圖4中可以看出，由風(fēng)電場出力引起的擾動ACE以偏差量的形式輸入到云PI控制器中，規(guī)則前件在設(shè)定的論域內(nèi)對進行非線性逼近處理，生成隸屬度P、I；通過規(guī)則后件對P、I進行定量處理，得到控制量Δ和Δ，經(jīng)過PI控制器得到控制量。

圖3 云模型的3個數(shù)字特征

圖4 云PI頻率控制器結(jié)構(gòu)

由于風(fēng)電出力波動一般集中在中、低頻分量，在滿足風(fēng)電功率并網(wǎng)要求下，利用云規(guī)則發(fā)生器，將風(fēng)電功率分為5個等級。以“負大”“負小”“零”“正小”“正大”來表示，劃分結(jié)果如表1所示。其中，作為規(guī)則前件；Δ、Δ為規(guī)則后件；(-0.15,0.2,0.05)三個參數(shù)分別對應(yīng)E，E和H。

3 仿真實例

三區(qū)域含風(fēng)電接入的互聯(lián)電網(wǎng)負荷頻率控制模型如圖5所示。控制系統(tǒng)各參數(shù)見表2。

從圖5中可以看出，區(qū)域1為規(guī)模化風(fēng)電場，暫不考慮其他負荷擾動因素。在3個區(qū)域中，每個區(qū)域均有2臺AGC機組，各區(qū)域之間通過聯(lián)絡(luò)線互聯(lián)，互聯(lián)電網(wǎng)采用TBC-TBC控制模型，設(shè)定頻率為(50±0.2) Hz，聯(lián)絡(luò)線交換功率和ACE按照計劃值運行。圖6是國內(nèi)某風(fēng)電場有功輸出曲線，該風(fēng)場裝機容量45MW，采樣時間間隔為10 min。

表1 云模型的3個參數(shù)

圖5 三區(qū)域負荷頻率控制模型

表2 系統(tǒng)參數(shù)

圖7為區(qū)域1的頻率響應(yīng)，傳統(tǒng)PI控制器在60~85s頻率出現(xiàn)較大的超調(diào)量(0.15Hz、0.18Hz)，超出了互聯(lián)電網(wǎng)允許的頻率偏差范圍±0.1 Hz，呈現(xiàn)出較強的波動性。采用云PI控制器后的頻率偏差均在正常范圍內(nèi)變化，具有較好控制效果。

圖8為區(qū)域1、2之間的聯(lián)絡(luò)線交換功率。從圖8可以看出，若聯(lián)絡(luò)線交換功率偏差越接近零，則越趨于計劃值。對于傳統(tǒng)PI控制器，由于各區(qū)域間是由聯(lián)絡(luò)線互聯(lián)，在區(qū)域1發(fā)生較大的負荷波動(如15 s、60 s、70s、85s時刻)，區(qū)域2會向區(qū)域1輸送功率以維持各區(qū)域間的負荷平衡，從而會出現(xiàn)功率攢動現(xiàn)象。而云PI控制則維持聯(lián)絡(luò)線功率在一個穩(wěn)定區(qū)間。

圖9為區(qū)域1的ACE響應(yīng)曲線。受負荷擾動形成的ACE由聯(lián)絡(luò)線功率和頻率偏差組成。

從圖7、8中可以看出，在15s、60~80s均出現(xiàn)了較大的偏差，所引起的ACE在相應(yīng)時刻也出現(xiàn)了波動(如圖9所示)。區(qū)域1的頻率由區(qū)域1負荷擾動所影響，而區(qū)域1、2間的聯(lián)絡(luò)線受其他相鄰區(qū)域影響。區(qū)域1的ACE與區(qū)域1、2間的聯(lián)絡(luò)線交換功率在某些時刻的偏差則較為相似，經(jīng)過云PI控制器出現(xiàn)短暫大幅波動后趨于平緩，而傳統(tǒng)PI控制器的波動幅度依然較大。

圖7 區(qū)域1的頻率響應(yīng)

圖8 區(qū)域1、2之間的聯(lián)絡(luò)線交換功率

圖9 區(qū)域1的ACE響應(yīng)曲線

4 結(jié)論

本文以三區(qū)域含規(guī)模化風(fēng)電接入的互聯(lián)電網(wǎng)為例，在分析了風(fēng)電波動特性的基礎(chǔ)上建立了云PI控制器，并制定了相應(yīng)云規(guī)則。仿真結(jié)果表明，云模型理論能有效改善風(fēng)電擾動所產(chǎn)生的各項偏差，為風(fēng)電并網(wǎng)提供了新的解決思路。

[1] 付媛，王毅，張祥宇，等．變速風(fēng)電機組的慣性與一次調(diào)頻特性分析及綜合控制[J]．中國電機工程學(xué)報，2014，34(27)：4706-4716．

[2] 樊新東，楊秀媛，金鑫城．風(fēng)電場有功功率控制綜述[J]．發(fā)電技術(shù)，2018，39(3)：268-276．

[3] Rabindra K S，Sidhartha P，Umesh K R．DE optimized parallel 2-DOF PID controller for load frequency control of power system with governor dead-band nonlinearity[J]．Electrical Power and Energy Systems，2013，32(49)：19-33．

[4] 彭曉濤，賈繼超，周際城，等．優(yōu)化風(fēng)電慣性響應(yīng)的變比例系數(shù)調(diào)差策略[J]．中國電機工程學(xué)報，2018，30(19)：1-9．

[5] 張冠峰，楊俊友，孫峰，等．基于虛擬慣量和頻率下垂控制的雙饋風(fēng)電機組一次調(diào)頻策略[J]．電工技術(shù)學(xué)報，2017，32(22)：225-232．

[6] 蔡邠．電力系統(tǒng)頻率[M]．北京：中國電力出版社，1998．

[7] Kunder．電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制[M]．北京：中國電力出版社，2001．

[8] 高翔，等．現(xiàn)代電網(wǎng)頻率控制應(yīng)用技術(shù)[M]．北京：中國電力出版社，2010．

[9] Luo H，Hu Z，Xie X．Model predictive based automatic generation control with participation of the output-

constrained wind farms[C]//IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference(APPEEC)，Xi’an，2016．

[10] 熊林云，王杰．三區(qū)域延遲電力系統(tǒng)魯棒負荷頻率控制研究[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2018，42(3)：894-902．

[11] 左劍，謝平平，李銀紅，等．基于智能優(yōu)化算法的互聯(lián)電網(wǎng)負荷頻率控制器設(shè)計及其控制性能分析[J]．電工技術(shù)學(xué)報，2018，33(3)：478-489．

[12] Variani M H，Tomsovic K．Distributed automatic genera tion control using flatness-based approachfor high penetration of windgeneration[J]．IEEE Trans actions on Power Systems，2013，28(3)：3002-3009．

[13] 王松巖，于繼來．含大規(guī)模風(fēng)電系統(tǒng)的非AGC與AGC機組高峰協(xié)調(diào)控制策略[J]．中國電機工程學(xué)報，2013，33(7)：156-163．

[14] 李軍軍，吳政球．風(fēng)電參與一次調(diào)頻的小擾動穩(wěn)定性分析[J]．中國電機工程學(xué)報，2011，31(13)：1-9．

[15] 楊超，姚偉，文勁宇．基于事件驅(qū)動的含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)負荷頻率魯棒控制[J]．電力系統(tǒng)自動化，2018，42(16)：57-64．

[16] 李志明，盧曦，孫勇，等．同步發(fā)電機云模型勵磁控制器設(shè)計[J]．電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2010，22(3)：91-95．

[17] 劉自發(fā)，龐鋮鋮，王澤黎，等．基于云理論和元胞自動機理論的城市配電網(wǎng)空間負荷預(yù)測[J]．中國電機工程學(xué)報，2013，33(10)：98-105．

[18] 楊薛明，苑津莎，王劍鋒，等．基于云理論的配電網(wǎng)空間負荷預(yù)測方法研究[J]．中國電機工程學(xué)報，2006，26(6)：30-36．

[19] 劉華新，苑一鳴，周沛，等．基于融合理論的風(fēng)電機組狀態(tài)評價正態(tài)云模型[J]．太陽能學(xué)報，2018，39(10)：2891-2900．

Research on Load Frequency Control Strategy Based on Cloud PI Controller in Large-scale Wind Power Connected to Grid

ZHANG Bin1, ZHANG Chao2, HAN Xiaojuan3

(1. State Grid Jibei Sanhe Power Supply Co., Ltd., Sanhe 065200, Hebei Province, China;2. Songyuan Power Supply Company, State Grid Jilin Power Co., Ltd., Songyuan 138000, Jilin Province, China;3.School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China)

Aiming at the uncertainty caused by large- scale wind power grid-connected to system frequency modulation, a cloud model load frequency control strategy considering the uncertainty of wind power was proposed. Firstly, the wind power output was regarded as the disturbance signal, and the regional control deviation composed of the wind output power and the power deviation of the tie line was regarded as the input of the load frequency controller. According to the cloud model rule generator, the cloud PI load frequency controller with uncertainty mapping relationship was established. Taking the three-area interconnected power grid with wind power as an example, the simulation analysis of the measured data in a certain regional power grid showed that the established cloud PI controller can better track the fluctuations of the wind output power and has strong anti-interference. The method proposed not only satisfies the requirements of the frequency modulation for wind power connected to the grid, but also has better control effect than traditional PI controller.

wind power connected to grid; load frequency; control; cloud model; uncertainty

10.12096/j.2096-4528.pgt.19058

2019-04-02。

國家自然科學(xué)基金項目(51577065)。

Project Supported by National Natural Science Foundation of China (51577065).

(責(zé)任編輯 楊陽)