風力發電機組優化控制策略研究

胡博，李麟

（中國電建集團河北工程有限公司，河北 石家莊 050000）

0 引言

近年來，隨著我國能源機構改革的不斷深化，新能源在電力系統中的占比正在不斷提升，其中較為重要的部分則是風力發電機組。為實現并網發電，風力發電機組通常以電力電子裝置并入電網當中，但由于風力發電機組受環境影響較大，出力不穩定，且很難進行有效預測，其發展受到了一定程度的限制，如何通過優化控制策略解決上述問題，仍需要進一步分析研究。

1 風電機組模型概述

為確保風力發電機組有著更高的發電效率，當前在電力系統中主要采用變速風力發電機，其又可分為雙饋感應風力發電機組（DFIG）和永磁直驅同步風力發電機組（PMSG），其中以后者相對較為常見[1-2]。PMSG的主要結構分為風力機、傳動鏈、永磁發電機、機側變換器和網側變換器五部分[3-4]。

在風力發電機組中，風力機是首要的工作模塊，其在風力的推動下，槳葉開始旋轉，完成空氣動能到機械能之間的轉換。對于給定的一個風力發電機組，其具有固定的風能利用系數 ，據此可進一步推導出發電機組的機械功率 ，計算公式如下：

風電機組的傳動鏈用于連接PMSG的轉子和風力發電機的轉軸，在實際研究中，傳動鏈模型可抽象為單質塊模型，計算公式如下：

為確保風力發電機組與電網實現有效對接，實現風力發電機電能的平穩輸送，在實際工作中通常采用變換器。變換器可分為電網側變換器和機側變換器，其中又以機側變換器較為重要，在優化控制工作中，主要針對機側變換器進行頻率控制，控制方法則為矢量控制。具體來看，首先需要建立dq坐標系，對發電機定子側的輸出有功功率進行計算，計算公式如下：

在式（3）中，括號中的前項和后項分別表示定子在d軸和q軸上的電壓和電流之乘積，即為定子在d軸和q軸上的功率，其中也包含一定比例的無功功率，需要對其進行解耦。為此，考慮到d軸和q軸上的電流存在差異，因此分別對其依次進行閉環控制和逆變換等環節，再使之經過PWM發生器進行處理，即可輸出相應的控制信號，以實現對發電機輸出有功功率的有效調節。一般來說，當風力發電機組處于最大功率跟蹤模式（即MPPT模式）下，有著最高的發電效率。根據這一理論，則需要通過調頻，確保風力發電機組始終處于MPPT模式，其主要通過附加頻率控制器實現。

2 風力發電機組的頻率控制方法

2.1 有功增發階段

風力發電機組在實際運行時，受到外界環境的影響后容易出現系統功率不平衡的問題，進而引發電網頻率出現變化，其需要通過機組自身的慣性響應以及一次調頻參與系統的頻率調節，但機組自身的慣性響應能力相對有限，通常依靠機組的一次調頻加以進行。該環節主要調整的內容是頻率的變化率和差值，通過減小頻率變化率和差值，來避免因頻率變化過大而引發的電網不穩定等問題。在實際應用時，風力發電機組的大規模并網會導致在相同負荷擾動情況下產生更大的頻率偏差和頻率變化率，為控制上述問題，風力發電機組必須通過快速的功率調節來替代同步機組的慣性響應，才能實現預期目標，該環節主要在有功增發階段進行，此階段的輸出功率可用公式表示：

在式（4）中，K為比例系數， 為風電機組頻率控制介入前的轉速， 為頻率控制解除后風電機組的轉速，則為風電機組釋放旋轉動能的時間。當風電機組調頻模塊介入時， 達到峰值，隨著時間的推移逐步遞減，當時間為 時，轉速變為恒定值，此時機械功率全部用于輸出。

2.2 無備用風電機組轉速的恢復

無備用發電機組與上述發電機組不同，在有功增發階段完成后，其轉速和機械功率均已顯著降低，且同步機組的備用功率通常不足以再進行一次調頻，此時如再出現頻率降落則容易影響到系統的穩定性。為規避上述問題，在相關的研究工作中，工作重點在于如何確保無備用發電機組功率盡快恢復正常值，在這一階段中，優化控制的主要目的是，將轉速恢復階段的時間盡可能降低，并避免頻率再次降低。在這一階段中，風力發電機組輸出功率可用公式表示：

在式（5）中，為大于0的參數，為轉速恢復的持續時間。為實現上述優化機制的目標，需要采用頻率支撐方法加以實現。在這一方法控制下，可利用輸出功率快速增大來降低系統頻率的變化率和最大頻率偏差。

2.3 減載控制

為確保風力發電機組實現一次調頻，在風力發電機組穩定運行時，需要采用減載控制方法。為盡量降低機械磨損，超速法是減載控制方法中的首選，該方法也通常使用槳葉距角控制法加以輔助，以避免轉速達到最大值時無法實現減載控制的問題。減載控制策略取決于以下兩個要素：風速和減載率。在實際運行時，有功功率和最大功率的百分比，其與減載率的總和始終為100%，對于實際與理論情況而言，減載率通常在0~30%區間內。

對于風速這一要素而言，其通常將風速按照大小分為三個區間，在風速較小時，僅采用超速法即可實現減載控制，此時槳葉距角保持在0°不變；當風速適中時，減載控制方法以超速法為主，同時以槳葉距角的調整作為輔助；當風速過大時，僅應用調整槳葉距角的方法進行減載控制。具體的風速區間臨界值則通常由樣條插值法求出，減載率越大，臨界值也越小。

2.4 調頻系統概述

調頻系統由參數優化模塊、頻率控制器、槳葉距角控制單元、風電場控制系統和減載控制等多個部分所組成，以實現變頻控制作用。具體來看，如發電機組工作頻率變化值較大，則調頻功能自動開啟，并接收來自風電場控制系統的增發功率指令，獲取實際的增發功率。同時，為確保在一次調頻后即能實現風力發電機組的優化控制，參數優化模塊內置了智能算法，其會以機械功率為變量，實時計算槳葉距角和轉速的最優值，并將這兩個結果輸入到槳葉距角控制單元當中。風電機組的轉速也會同時輸入到頻率控制模塊中，其目的是調節輸出功率的增發值。

當風速已經超出區間III的臨界值時，無備用的風力發電機組轉速已經達到上限，此時必須通過控制槳葉距角來實現優化控制，以降低風能的輸送量。在調頻功能介入的初始階段，風電機組的輸出功率相對較高，其目的是降低頻率的變化率，以及避免頻率的偏差值過大。同時，通過控制單元對槳距角和轉速的控制，發電機的機械功率也逐漸增大，實現最大風能跟蹤控制，進而確保風力發電機組在新的工況下保持穩定。在這一過程中，除了發電機組輸出功率外，其他參數并無明顯變化。

2.5 頻率控制器參數的優化

遺傳算法屬于并行搜索算法的一種，其算法流程與自然界的種群遺傳規律較為相似。在遺傳算法中，個體被稱之為“染色體”，在迭代計算過程中的數據更新變化則稱之為“遺傳操作”，通過不斷迭代計算，整體的系統將收斂到一組固定值，這組固定值稱之為“最佳染色體”，也即對應頻率控制器參數的優化值。此時遺傳算法結束，使用該算法獲得的數值進行優化即可。

在應用遺傳算法的過程中，其基本流程如下：①根據相應數據和未知量構建目標函數，將已知數據和未知量作為遺傳算法的“染色體”，并考慮限定條件，將多個“染色體”統一構建為“初代種群”；②將“染色體”輸入到系統頻率響應綜合模型中，以獲得頻率響應曲線，計算目標函數作為適應度；③留下滿足約束條件的染色體，按照適應度的大小對其進行反復迭代計算，直至迭代計算結果收斂為止；④判斷新的種群是否為末代種群，如不是則繼續重復步驟③，直至新的種群屬于末代種群后，輸出相應數值，以達到優化參數的目的。

3 結語

總而言之，為確保實現對風力發電機組的優化控制，采用頻率控制方法實現優化控制是一個較為可行的途徑。對于頻率控制而言，其關鍵在于減小頻率變化和頻率的偏差，并利用風電機組的快速功率調節能力加以實現。通過對風力發電機組頻率的有效調節，有助于提升高比例新能源電力系統的運行穩定性，并為今后的電網升級改造提供理論支持。