計及負荷頻率特性的風水電系統頻率特性分析

鄧 涵, 孫士云, 周子超, 馮海洋, 徐 韜, 張丕豪, 陳有為

(昆明理工大學 電力工程學院,云南 昆明 650500)

0 引言

頻率是衡量電力系統穩定運行的一個重要指標,電網安全穩定運行離不開系統頻率穩定。風力發電憑借其零污染、零排放等優點,在世界范圍內得到了快速發展。但隨著新能源的大規模并網,電力系統的頻率響應也與傳統電網頻率響應模式有很大區別,其隨機性和波動性也增加了系統頻率控制的難度。如何在新能源系統中充分考慮負荷自身的頻率特性對系統頻率的影響,對頻率安全穩定運行具有現實意義。針對以上問題,文獻[1]提出了雙饋風電機組的風水系統頻率優化控制技術,深度研究雙饋風電機組的頻率控制及水錘效應的功率反調過程。文獻[2]研究了水錘效應對電網頻率的影響并提出一種風電補償水輪機水錘效應的控制策略。文獻[3]針對異步聯網運行后,高比例水電系統頻率失穩風險,構建了高比例水電多直流送端電網頻率穩定控制系統。在傳統控制上,考慮了直流頻率調制特性,提高了異步聯網系統頻率穩定性。

一方面,負荷自身頻率響應與負荷頻率控制在電力系統中被廣泛研究[4],負荷本身具有的有功頻率因子可以平抑部分功率波動,維持系統頻率穩定。文獻[5]提出了風機參與負荷頻率調整來穩定系統頻率的控制策略。文獻[6]提出了一種含火電、風電和光伏三個區域互聯電力系統基于分布式模型預測控制的負荷頻率控制方法。文獻[7]提出了風電參與互聯電力系統負荷頻率控制的兩種方式。第一種是把風電作為負荷計入模型中,不參與系統頻率調節;第二種是風電參與同步機組共同對系統進行頻率調節。基于這兩種方式,建立不同的數學模型,分析系統有功功率及對頻率的影響。

另一方面,隨著間歇性能源大量并網,電池儲能系統(BESS)為平抑風電波動、提高電網安全穩定運行提供了有效途徑[8]。為減小風電并網數量,提高對整個系統調頻能力的影響,各國大力發展儲能技術。文獻[9]提出了風儲聯合系統參與電網調頻的控制策略,在風電場上配置儲能裝置,即可將風電場等效于傳統電源,使其具有慣量和調頻能力。文獻[10]針對部分同步發電機被風機取代后,系統慣量響應能力下降、風機調頻轉速恢復的問題,提出一種風儲系統與等容量同步發電機等慣量響應能力的儲能配置方法和協調控制策略。文獻[11]提出將儲能與風電調頻系統相結合,共同參與系統頻率調節。利用儲能的快速響應特性,彌補風電機組自身調頻特性的不足,提高了電力系統頻率穩定性。

對于考慮負荷頻率特性的風儲聯合系統,文獻[12]提出面向負荷的BESS等效模型,并在此基礎上提出含BESS的配電網廣義綜合負荷模型。文獻[13]提出滑模負荷頻率控制器和儲能協調的控制策略,但是未考慮風機的調頻特性,只將風機作為新能源擾動計入其中。

以上文獻對于新能源參與系統頻率調節做了大量的研究工作,其中部分文獻對風電調頻補償水錘效應的控制策略和電網的頻率特性進行了研究[14],還有部分文獻重點分析風儲聯合調頻控制策略。然而上述文獻中大部分情況下對于負荷模型的處理相對簡單。一些文獻將系統和負荷共同等值為一階慣性環節,一些文獻用一階慣性環節來表征負荷模型。雖然都能在一定程度上反應負荷的頻率響應,然而對于負荷頻率因子等關鍵參數以及動態負荷特性對風電或風儲聯合調頻效果的影響分析卻不夠深入。此外,部分研究把風電或者儲能系統看作負的負荷計入負荷模型中,大幅度簡化風電和儲能系統自身調頻控制特性。基于以上研究的不足,本文對計及靜態負荷和動態負荷的頻率特性進行分析,同時考慮風電和儲能自身的調頻控制特性,對計及負荷頻率特性的風儲聯合系統進行解析推導和關鍵影響因素分析。

1 風儲聯合并網點頻率特性解析推導

1.1 負荷頻率模型

負荷模型和負荷頻率特性參數對選取聯網系統的頻率穩定計算結果具有很大影響。目前實際電網中最為常用的負荷模型為靜態負荷模型和動態負荷模兩類,其中描述靜態負荷的多項式模型為[15]

(1)

式中:P、Q分別為實際有功功率與無功功率;P0、Q0分別為額定電壓頻率下的有功功率與無功功率;PZ、PI、PP分別為有功負荷恒功率、恒電流、恒阻抗部分的比例;QZ、QI、QP分別為無功負荷恒功率、恒電流、恒阻抗部分的比例;KL、KQ分別為有功功率與無功功率的頻率因子;Δf為負荷母線頻率偏差。式(1)中各系數滿足:

(2)

忽略有功和無功功率對電壓的影響,只考慮有功功率對頻率的影響,寫成頻域形式,得到靜態負荷模型[16]:

(3)

式中:KL為負荷頻率因子;PL0為額定負荷,表示負荷在額定頻率下的有功功率;ΔωL1為靜態負荷節點的頻率偏差。

感應電動機是電力負荷中的重要動態成分,本文主采用負荷的非機理動態模型(也稱作輸入、輸出模型)來等值建模,用頻域下一階線性動態模型來描述動態負荷的頻率特性,其傳遞函數為[17]

(4)

式中:KDP為動態負荷自身的調頻系數;Tpf為動態負荷的慣性響應系數;T1為動態負荷的響應時間常數。

考慮動、靜態負荷模型頻率響應,建立綜合負荷模型:

ΔPL(s)=mΔPL1(s)+(1-m)ΔPL2(s)

(5)

即:

ΔPL(s)=

(6)

式中:m為靜態負荷所占比例。

綜合負荷模型用以表征頻率變化時負荷吸收功率的動態情況。采用動、靜態負荷模型并聯組成的綜合負荷模型,可以將研究的綜合負荷看作為一個負荷群,其輸入變量為負荷母線電壓U及頻率f,輸出變量為負荷群吸收的總有功功率P及無功功率Q。而本文主要研究負荷的頻率特性,所以忽略電壓U與無功功率的影響,只考慮負荷的頻率特性[18]。云南電網穩定計算中大多采用傳統的負荷模型,而采用能夠綜合反應電網負荷特性的負荷模型進行分析計算,是進行頻率特性分析的關鍵。

1.2 風儲頻率控制模型

1.2.1 雙饋風機頻率控制模型

變速恒頻雙饋風機(DFIG)參與系統頻率控制主要分為轉子動能控制和功率備用控制兩類。其中,轉子動能控制又分為短時功率超發,虛擬慣性控制,下垂控制以及綜合慣性控制等;功率備用控制主要包括超速控制,變槳控制和二者協調控制等。DFIG的下垂控制與傳統發電機一次調頻類似,本文主要采用下垂控制,參與系統頻率調節,其頻域模型傳遞函數為

(7)

其中:

GWi=1/(1+sTPe)

KWi=(Kptrq+Kitrq/s)

HWi=1/(1+sTpc)

式中:Tpe為慣性環節時間常數;Kptrq為轉矩控制環節的比例環節系數;Kitrq為轉矩控制環節的積分環節系數;Tpc為慣性環節時間常數;K為下垂控制系數。

1.2.2 儲能系統頻率控制模型

儲能電池參與一次調頻方法如圖1所示。圖中:Δfdb為調頻死區;Δfdb-u和Δfdb-d分別為調頻死區的上、下限值;Δfu和Δfd分別為針對儲能電池設置的調頻出力上、下限值,頻率偏差超過該限值時儲能電池以額定功率出力[19]。

圖1 儲能電池參與一次調頻方法Fig.1 Energy storage battery participating in the primary frequency modulation method

圖2 儲能系統頻率響應模型Fig.2 Frequency response model of energy storage system

由圖1可知,DFIG加入儲能下垂控制后與傳統機組的一次調頻原理大致相仿,系統的初始運行點為a點,此時負荷的頻率特性曲線穩定運行在當L1(Δf)上。當a點的負荷受到擾動突然增加時,即負荷的頻率特性曲線L1(Δf)向右平移至L2(Δf),此時,傳統發電機組會自動增加出力,其功頻特性曲線G(Δf)與負荷頻率特性曲線L2(Δf)將達到一個新的平衡點b,以防止系統頻率進一步下降,整個過程中,對應的頻率偏差從0下降至Δf1。在系統出現頻率偏差的過程中,利用BESS模擬傳統電源一次調頻特性,有功功率增加PE時,運行點從b點平移至c點,對應的頻率偏差從Δf1上升至Δfdb-d,使系統頻率進一步恢復。

研究電池儲能參與電網一次調頻特性分析時,在頻域分析中,常常用一階慣性模型模擬BESS,不僅可以保證仿真精度,還可以增加仿真速度。其儲能電池傳遞函數為[11]

(8)

式中:Kdf為儲能系統的慣性響應系數;Kpf為儲能一次調頻系數;TE為儲能系統響應時間常數。

1.2.3 風儲聯合調頻控制模型

基于上述雙饋風機與儲能系統各自調頻單元的頻率特性模型,建立風儲聯合一次調頻參與系統頻率調整的調頻控制模型,其調頻控制圖如圖3所示,頻域模型傳遞函數為

圖3 風儲聯合一次調頻控制圖Fig.3 Wind storage combined primary FM control diagram

(9)

式中:p為儲能所占風儲節點出口母線比例。

圖中:Tpe為時間常數;Kptrq為轉矩控制環節的比例環節系數;Kitrq為轉矩控制環節的積分環節系數;Tpc為時間常數;Δfb為系統頻率變化量;DPDF_UP、DPDF_DN分別為正、負頻率偏差對應的功率變化率。 儲能頻率控制傳遞函數附加在DFIG下垂控制模型上,共同組成風儲聯合一次調頻,再并入系統有功功率控制模型當中,共同參與系統頻率調整。

1.3 水輪機及調頻控制模型

由于電網中還是以傳統電源為主,所以本文采用水輪機代表傳統電源,并且水輪機也作為系統頻率調節單元的組成部分。常規水輪機模型可用轉子運動方程來描述,關于水輪機的頻域表達式:

(10)

水輪機原動機-調速器部分采用的模型如圖4所示。圖中:ξ為死區,是相對于系統頻率的標么值;TG為調速器響應時間;TP為引導閥門時間常數;TW為水錘效應時間常數;R為調差系數;Dd為軟反饋環節系數;Td為軟反饋時間常數;K′=PMAX,為最大原動機輸出功率;PUP、PDOWN分別為最大水門開啟、關閉速度。

根據圖4,忽略該調速器中幅值限制等非線性環節,水輪機原動機及其調速器模型的復頻域模型可由式(11)表示,其頻域模型傳遞函數為

(11)

其中:

KGi(s)=1/s

GGi(s)=(1-sTwi)/(1+0.5sTwi)

Gi(s)=1/(TG+sTGTP)

HGi(s)=Ri+(sDdiTdi)/(1+sTdi)

1.4 電網簡化模型

本文研究的重點為含水、風儲、荷系統的聯合調頻控制,由于風儲荷調頻控制對風儲節點頻率有影響,因此需要考慮節點的相角和注入有功功率之間的關系。用直流潮流法形成一個含水輪機、風機、儲能和負荷電磁功率的網絡潮流增量方程,在復頻域下解析推導出負荷功率波動關于風儲節點頻率偏差的表達式:

(12)

式中:ΔPG、ΔPL、ΔPWE分別為水輪機、負荷、風儲節點注入電磁功率增量;PWE=[PWE1,PWE2,…,PWEn]T;PG=[PG1,PG2,…,PGn]T;PL=[PL1,PL2,…,PLn]T;ΔδWE、ΔδG、分別為風儲節點、水輪機節點轉子角增量;ΔδL為負荷節點相角增量,δ=[δ1,δ2,…,δn]T;B為網絡電納矩陣。

將式(12)展開可得:

ΔPWE=BWEWEΔδWE+BWEGΔδG+BWELΔδL

(13)

ΔPG=BGWEΔδWE+BGGΔδG+BGLΔδL

(14)

ΔPL=BLWEΔδWE+BLGΔδG+BLLΔδL

(15)

對引入節點的頻率變化量進行線性化,則有:

(16)

為了方便將風機、儲能、水輪機以及負荷頻域模型與直流潮流方程聯系起來,在復頻域下表示狀態方程,以便于進一步在頻域下分析考慮負荷頻率特性的風儲聯合調頻性能。

將式(16)代入式(13)、式(14)可得到:

BWEGω0s-1ΔωG+BWELω0s-1ΔωL

(17)

(s-M-1Ggov+M-1BGGω0s-1)ΔWG=

-M-1BGWEω0s-1ΔωWE-M-1BGLω0s-1ΔωL

(18)

為了將負荷頻率特性考慮到系統調頻控制中,將式(6)變形得到:

(19)

將式(19)代入式(15)得:

(1-BLLω0s-1A-1)ΔPL=

BLWEω0s-1ΔωWE+BLGω0s-1ΔωG

(20)

將式(18)、式(20)整理變形之后代入式(17)中,可以得到頻域下風儲節點關于不同負荷擾動的頻率響應:

ΔωWE(s)=GWE(s)ΔPL(s)

(21)

式(21)中變量具體表達式見附錄A。

2 系統頻率極點分布及階躍頻率響應對比

為了分析考慮負荷頻率特性的風儲聯合調頻控制策略的性能和影響因素,建立了一個含風機、儲能、水輪機和綜合負荷的四機系統,如圖5所示。分析風儲并網節點頻率的影響因素和變化規律。

圖5 四機系統接線圖Fig.5 Wiring diagram of the four-machine system

圖中:發電機1為雙饋風機,其基準電壓為0.69 kV,變壓器T1變比為0.69/242 kV;發電機2為水輪機,其基準電壓為16.5 kV,變壓器T2變比為16.5/242 kV;發電機3、4均為水輪機,其基準電壓分別為18.0 kV、13.8 kV,變壓器T3、T4變比分別為18.0/242 kV和13.8/242 kV。

母線A與母線B通過雙回線路連接,其中母線B處負荷為160.0+j120 MVA,母線1處儲能電池額定功率為1 MW。系統具體參數如附錄B表1所示,表1中,DFIG參數、水輪機參數釋義見1.2.1節與1.3節。儲能系統仿真參數PN為儲能系統額定功率;SOC為儲能電池當前的荷電狀態;Rb為儲能電池的等值歐姆電阻;Rp為儲能電池在SOC=1下的等值極化電阻;K為儲能電池放電的短時過載系數;UN為儲能電池的額定電壓;電動機仿真參數XS為定子電抗標么值;XM為激磁電抗標么值;Rr為轉子電阻標么值;Xr為轉子電抗標么值;Tj為慣性時間常數;KL/S0為負載率/初始滑差。

2.1 系統極點分布對比

由式(21)畫出有無風儲聯合參與系統調頻的不同系統的極點分布如圖6所示。圖中,風儲參與系統調頻的共軛極點為-0.819±2.52i,風儲不參與調頻的共軛極點為-0.022±0.083 5i,風儲聯合調頻后對應的衰減振蕩的極點阻尼由0.255增加到0.309,超調量從43.7%降至36.1%。可見,風儲聯合調頻為系統增加更多的正阻尼,減小了由水輪機水錘效應帶來的負阻尼作用,同時也減小了系統的超調量,為系統衰減振蕩過程提供了積極影響。

圖6 系統極點分布圖Fig.6 System pole distribution diagram

2.2 系統頻率階躍響應

設置系統階躍擾動ΔPL(s)=1/s,參考圖5四機系統,將等值參數代入式(21),由式(21)畫出不同靜態負荷頻率因子時風儲節點頻率響應圖,如圖7所示。圖中,KL=1.2與KL=2所對應的頻率偏差最大值分別為0.34 Hz、0.13 Hz,穩態值分別為0.225 Hz、0.11 Hz,可見,靜態負荷頻率因子增大能有效減小系統頻率偏差值,對系統頻率動態、穩態響應特性均起到調節作用。

圖7 靜態負荷頻率因子不同時階躍擾動圖Fig.7 Step disturbance diagram when static load frequency factor is different

在系統階躍擾動下,由式(21)畫出不同電動機占比時風儲節點頻率響應圖,如圖8所示。圖中,電動機占比為20%時,系統頻率偏差最大值為0.15 Hz,穩態值為0.11 Hz;電動機占比為40%時,系統頻率偏差最大值為0.34 Hz,穩態值為0.225 Hz。可見,電動機占比對系統頻率穩定性影響較大,當電動機占比越大時,系統頻率偏差最大值和穩態值明顯增大。

圖8 電動機占比不同時階躍擾動圖Fig.8 Step disturbance diagram when the proportion of motor is different

3 算例仿真

在圖5所示系統中,當系統出現頻率波動時,風儲聯合參與系統調頻與風儲聯合不參與系統調頻對比明顯。由圖9可見,系統頻率偏差最大值從0.7 Hz降至0.2 Hz,降低了0.5 Hz,在t=1 s后,藍色曲線(風儲參與系統調頻)快速趨于穩定,最后穩態值維持在0.1 Hz左右,而黑色曲線(風儲不參與系統調頻)在t=30 s后才逐漸恢復穩定。可見,風儲聯合參與系統調頻時系統頻率偏差最大值較于風儲不參與調頻大幅度降低,對系統頻率穩定起到了良好作用,能夠在系統出現頻率波動時,維持系統頻率穩定,不產生大幅度波動。

圖9 風儲聯合調頻效果圖Fig.9 Wind storage combined FM effect diagram

3.1 負荷模型及參數影響

3.1.1 靜態負荷模型影響

在圖5所示系統中,在不同靜態負荷模型參數下,分析不同靜態負荷模型對系統頻率的影響。圖10分別為采用不同比例恒阻抗負荷、恒電流負荷、恒功率負荷以及不同頻率因子時,對系統調頻的性能的影響效果。附錄B表2中各參數如1.1節所示。

母線B處切25 MW負荷擾動下,圖10中,對比靜態負荷模型1和3可知,在KL、KQ不同,其它條件相同的情況下,靜態負荷模型3的頻率偏差最大值為0.2 Hz、穩態值為0.085 Hz,均小于靜態負荷模型1的頻率偏差最大值0.23 Hz、穩態值0.085 Hz;對比靜態負荷模型2和3可知,在KL、KQ相同,有功、無功恒阻抗負荷Z、恒電流負荷I以及恒功率負荷P取值不同的條件下,靜態負荷模型2的頻率偏差最大值為0.22 Hz、穩態值為0.12 Hz,均大于靜態負荷模型3的頻率偏差值。故不同靜態負荷模型不僅具備單獨調頻的頻率特性,而且不同比例的有功負荷百分數、有功負荷頻率因子可以提高系統的頻率穩定能力,降低系統頻率的變化率,提高系統的頻率穩定性。

在不同靜態負荷模型下,對應的水輪機機械功率輸出如圖11所示。由圖可知,初始功率均在50 MW,出現擾動后,在t=2.8 s時,三種靜態負荷模型下水輪機機械功率輸出最大值依次為51.4 MW、51.38 MW、51.2 MW,靜態負荷模型1對應的水輪機機械功率輸出最大,靜態負荷模型3對應的機械功率輸出最小。仿真試驗得出:靜態負荷模型3對應的有功頻率因子相較于靜態負荷模型1更大,系統頻率偏差更小,水輪機機械功率反調效果愈小;在有功、無功頻率因子相同的情況下,靜態負荷模型3相較于靜態負荷模型2,其恒阻抗Z負荷占比較大,系統頻率偏差較小,水輪機機械功率反調效果愈小。綜上,采用靜態負荷模型3仿真得到的系統頻率偏差與水輪機反調功率最小。

圖11 不同靜態負荷模型對應的水輪機機械功率圖Fig.11 Mechanical power diagram of water turbine corresponding to different static load models

不同靜態負荷模型下,對應的風機有功功率輸出如圖12所示。圖中,風機初始運行功率為1 MW,受到切負荷擾動后,在t=1.8 s時,風電機組有功功率出力降低至最小值。其中,靜態負荷模型1對風機有功功率出力影響較大,最小值為0.32 MW,靜態負荷模型2對應的風機有功功率出力最小值為0.34 MW,靜態負荷模型3對應的最小值為0.37 MW。可見,采用靜態負荷模型3對應的風機有功功率恢復較快,采用靜態負荷模型1對應的風機有功功率恢復較慢。

圖12 不同靜態負荷模型對應的風機有功功率圖Fig.12 Active power diagram of wind turbine corresponding to different static load models

3.1.2 動態負荷模型影響

不同動態負荷占比對系統頻率穩定的影響如圖13所示。圖中,當動態負荷比例從0一直增加到40%時,系統頻率偏差也逐漸升高,最高點頻率從0.21 Hz上升到0.23 Hz,趨于穩態時的頻率也從0.12 Hz上升到0.16 Hz。由圖13可看出,動態負荷占比越大,對系統頻率影響也越大,動態負荷所占越多,其對應系統頻率偏差也較大。

圖13 不同電動機占比對應的系統頻率偏差圖Fig.13 System frequency deviation diagram corresponding to different motor ratios

電動機占比從0增加到40%,系統頻率逐漸升高,圖14中,對應母線B處線路有功功率逐漸下降,從初始的50 MW開始,母線B處線路有功功率最低點從30 MW下降至28 MW,電動機占比大的系統線路有功功率下降最多,降到了28 MW左右,不加電動機負荷的系統有功功率下降較少,降至30 MW左右;最后趨于穩態時也是電動機占比最大的系統有功功率最低。

圖14 不同動態負荷比例對應有功功率圖Fig.14 Active power diagram corresponding to different dynamic load ratios

3.2 不同水錘效應時間常數影響效果

不同水錘效應時間常數對系統頻率的影響如圖15所示。圖中,水錘效應時間常數TW分別取1 s、2 s、2.5 s時,所對應的母線頻率偏差最大值分別為0.195 Hz、0.2 Hz、0.21 Hz;穩態值差別不大,基本維持在0.09 Hz左右。可見,水錘效應時間常數TW愈大,系統頻率偏差最大值愈大。

圖15 不同水錘效應時間常數對應的系統頻率偏差圖Fig.15 The system frequency deviation diagram corresponding to different water hammer effect time constants

圖16中,不同水錘效應時間常數所對應的風電機組有功出力不同,在TW=1 s時,風電機組有功功率于1.8 s到達最小值0.34 MW;在TW=2 s時,風電機組有功功率于1.9 s到達最小值0.32 MW;在TW=2.5 s時,風電機組有功功率于2.5 s到達最小值0.3 MW。可見,水錘效應時間常數越大,風電機組有功功率恢復越慢。

圖16 不同水錘效應時間常數對應的風電機組有功功率圖Fig.16 The active power diagram of wind turbine corresponding to different time constants of water hammer effect

3.3 不同儲能占比影響效果

不同儲能占比對系統調頻效果的影響如圖17所示。風機出力為50 MW,保持風機出力不變,當儲能占比從0.1增加到0.4時,系統頻率偏差最大值從0.18 Hz開始下降,在t=6 s以后趨于穩定,穩態值從0.13 Hz下降至0.11 Hz。相比于儲能占比較低時,系統動態頻率特性差異不大,而穩態頻率特性差異明顯,儲能占比越高,系統頻率穩態值越低,穩態頻率偏差減小。可見,儲能占比越高,系統頻率穩定性更好。

圖17 不同儲能占比對應的系統頻率偏差圖Fig.17 Plot of the system frequency deviation corresponding to different energy storage ratios

不同風儲聯合調頻策略對水輪機水錘效應的補償效果如圖18所示。由圖可知,不同的風儲聯合調頻策略對水錘效應有不同的改善。當風機下垂系數越大,儲能占比越高時,彌補水錘效應作用越好。水輪機機械功率反調最大值從51.4 MW降低至50.5 MW,抑制了部分水輪機機械功率反調。風儲聯合調頻對水輪機水錘效應有一定的改善作用。

圖18 不同風儲聯合調頻下水輪機機械功率圖Fig.18 Mechanical power diagram of turbine under different wind storage combined frequency modulation

4 結語

本文提出了一種計及負荷頻率特性的風儲聯合調頻控制策略,補償由水輪機水錘效應帶來的功率反調。并基于PSD-BPA仿真對所提控制策略進行了驗證,得出以下結論:

(1) 通過理論分析與仿真驗證發現:ZIP模型比例與靜態負荷頻率因子對頻率響應有很大的影響,靜態負荷頻率因子越大,系統頻率偏差越小;動態負荷比例越大,系統頻率偏差越大。

(2) 水錘效應時間常數TW對系統頻率特性的影響也較為明顯。TW越大,系統頻率偏差最大值越大,風電機組有功功率恢復越慢。

(3) 風儲聯合補償水錘作用效果較為明顯。風機下垂系數越大,儲能占比越高,補償水錘效應作用越好。