風力發電機組群能量控制技術改進及系統優化
2024-03-08 00:00:00劉慶元房文偉張靖胡輝徐超
粘接 2024年12期
關鍵詞：風電機組；能量管理系統；AGC功率控制；功率優化分配
中圖分類號：TM614；TP273TP212 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2024）12-0146-04
“雙碳”背景下，國內電力行業正向以各類型新能源為主導的模式轉變，將風電能源作為重點項目展開研究與應用[1]。然而，風電因其波動性和間歇性特性對電網帶來重大挑戰，限制了新能源的高效利用。為應對這一問題，針對風力發電系統特性，加強機組群能量管理系統功率優化控制尤為重要。當前，風電場功率控制主要接受調度主站控制，即由AGC主站下發調度指令，AGC子站進行全場功率控制。實踐表明，這一控制方式因存在閉環控制精度低、機組功率分配不合理、缺乏優化的啟停策略等劣勢，顯然無法滿足日益增大的裝機容量運行需求，必須對AGC子站控制技術進行優化升級，以提供一種更高精度、更合理的機組功率控制策略，保證風電場安全、高效生產。
1風力發電機組群能量控制技術改進及系統功率優化
本研究提出的一種風力發電機組群能量管理系統功率優化控制方法是通過獲取機組實時運行數據，統計受控機組可發功率，再依據調度功率設定值計算需受控運行機組數量，并根據受控運行機組數量、機組歷史總發電時間進行機組疲勞系數評估，最終確定機組實際運行與停機數量，實現機組間的功率優化分配，均衡機組間疲勞載荷，以實現機組運行功率的閉環控制[2]。
1.1計算機組可發功率
為準確評估電場中每臺機組在不同風速下能夠發揮的實際有功功率，必須對可發功率進行準確計算，以便更好地掌握機組的發電能力[3]。
在啟停機管理中，發電量、發電時間、機組健康度和機端電壓是幾個重要的參考因素，綜合考慮這些因素，可得出一種綜合指標，并以此作為停機和啟機的優先級比重[9]。
（1）發電量：發電量高的機組通常表示其貢獻較大，具有較高的發電效率。因此，在制定啟停機策略時，應考慮各機組的發電量情況；
（2）發電時間：在制定啟停機策略時，應考慮機組的運行時間，較長的運行時間可能意味著機組需要進行維護或檢修，因此需要較高的停機優先級；
（3）機組健康度：健康度較低的機組可能需要更頻繁地進行維修或檢修，以確保其正常運行。在制定啟停機策略時，應考慮機組的健康度，較低健康度的機組較高的停機優先級[10]；
（4）機端電壓：機端電壓不穩定或超出范圍的機組可能需要較高的停機優先級，以保證電網的穩定運行。
1.3功率偏差與PI調節
通過不斷地監測、計算偏差值、調整輸出信號，從而使系統達到最優控制效果[11]?；赑I控制系統結構圖如圖1所示。
測試狀態下，獲取風電場并網點功率Ppcc=13.917MW，調度下發功率設定指令Pset=10MW，獲取10臺機組運行狀態均為受控運行，0臺機組運行狀態為受控停機。
根據風速和機組功率的采樣統計，計算10臺機組的功率曲線分別為PC（i）。然后依據10臺機組的實時風速和功率曲線計算出10臺機組的可發功率[13]。計算受控機組的平均可發功率為1.5861MW。
計算所需受控運行機組數Ncset=Pset/Pavi_c_avg，Ncset=10/1.586 1=6.304，向上取整，所以Ncset=7臺。當前受控運行10臺，需要受控運行7臺，所以需要受控停機3臺，依據疲勞因子，機組4、5、6的疲勞因子為最大的前3臺，所以對機組4、5、6的啟停遙控指令為受控停機，即TC=0。機組1、2、3、7、8、9、10的啟停遙控指令為受控運行TC=1。機組4、5、6受控停機后，風場的實際功率為9.774 MW。可發功率為：11.144 MW。此時全場功率偏差Perr=Pset-Ppcc=10-9.774=0.226 MW。
由式（4）根據可發功率分配全場功率偏差到各機組，計算得出△P（1）=0.033 MW，依次計算△P（2）=0.036 MW，△P（3）=0.028 MW，△P（7）=0.032 MW，△P（8）=0.034 MW，△P（9）=0.032 MW，△P（10）=0.031 MW。
對機組1、2、3、7、8、9、10進行偏差PI調節，對PI調節輸出值限幅，取最大值為2，最小值為0，然后把機組1、2、3、7、8、9、10的功率設定遙調指令Pdmd（k）下發到機組[14]。經多個控制周期調節，機組1、2、3、7、8、9、10的實際P（1）=1.462MW、P（2）=1.559MW、P（3）=1.232MW、P（7）=1.425MW、P（8）=1.539MW、P（9）=1.438MW、P（10）=1.345MW。根據上述分析可得如下柱狀圖包含AGC有功功率設定值，機組群可發功率，機組群實發功率、運行臺數、停機臺數。
本次測試對風電場10臺機組進行AGC控制，風電機組并網點功率13.917MW，收到調度下發指令10MW，通過獲取風電場實時數據計算功率曲線，計算受控機組可發功率，結合各機組疲勞因子得到所需受控機組數為7，然后計算各機組功率偏差進行PI調節，經過多個周期后，最終使風電場實際有功Pcc與調度設定有功Pset保持一致[15-16]。綜合上述的測試結果以及分析可以得出結論，本文設計的風力發電機組AGC功率優化控制方法具有良好的控制效果，可切實保障電網的平衡性。
3結語
本研究深入探討并成功開發了一種先進的風力發電機組AGC功率優化控制方法，有效應對了傳統AGC功率控制系統中存在的缺陷。本文設計的風力發電機組AGC功率優化控制方法具有良好的控制效果，可切實保障電網的平衡性。通過引入精確的閉環控制機制和周詳的啟停策略，實現了對風電機組功率的精準調配，顯著提升了電力系統的管理效率，為實現供電穩定性和新能源的可持續發展貢獻了重要力量。
