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一种提高双馈风电机组动态无功协调控制能力的方法与流程

2022-06-05 06:41:49 来源:中国专利 TAG:


1.本发明涉及风力发电技术领域,更具体涉及一种提高双馈风电机组动态无功协调控制能力的方法。


背景技术:

2.根据国际能源机构公布的数据,自2009年以来风电在能源结构中的占比逐年增加,平均每年增长0.44%,2017年,风力发电占全球能源需求量的5.6%,风电渗透率具有持续增长趋势。目前双馈感应风力发电机(dfig)装机容量约占90%的市场份额,是当今的主流机型,但随之而来的是大规模风电并网所带来的电网电压安全稳定的影响。
3.目前风电场无功补偿主要有投入额外无功补偿装置和开发挖掘机组本身无功补偿能力两种方式。在风电场内部无功补偿装置协调控制方面,提出了风电场与动态无功补偿装置statcom间的无功电压协调控制策略,抑制风电场内无功功率波动。也有提出dfig和静止无功补偿器的协调控制策略,均衡馈线上各风电机组的机端电压裕度。以上措施在大中型集中式风电场并网点处配置相应装置,无法适应分散式风电机组随机、灵活的分布特点,且系统运行受随机风速影响较大,其外部装置的投切很难快速响应风速对电网的影响,无法实时响应动态无功补偿,加入电力电子器件将会增加安装成本。因为风电机组大多没有运行在满发工况,具备一定的无功输出能力,故挖掘dfig定子和网侧变流器无功调节能力,制定相应的协调控制策略具有重要意义。
4.目前,在双馈感应发电机的无功控制方面,提出dfig机组无功极限能力的计算方法,也有提出关于机组无功控制和无功分配策略研究,其中有对定子和网侧变流器控制进行对比,得到相对网侧变流器的无功控制对系统功率波动的影响较大,确定dfig定子侧无功控制的优先级要高于网侧变流器。另外,采用网侧变流器无功电压下垂控制,实现电压频率协调控制,还有利用dfig定子侧和网侧变流器无功协调控制,提出一种动态无功支撑系统,提高其机组无功调节能力。在风电机组无功控制优化方面,在保证机组最大发电效益的基础上以风电场的最小有功网损为目标,采用粒子群算法优化风力发电机组的无功出力,有的利用等微增率法对风电场内的有功网损求最优值,实践表明该无功优化方案提高了电压合格率。但以上研究均为dfig在满足系统无功需求下进行的正常控制,一旦系统无功需求增大,风电机组的无功补给不足,此时风电场接入电网的连接点电压不稳,严重影响电网安全稳定。


技术实现要素:

5.本发明需要解决的技术问题是提供一种提高双馈风电机组动态无功协调控制能力的方法,以解决背景技术中的问题。
6.为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案如下。
7.一种提高双馈风电机组动态无功协调控制能力的方法,包括以下步骤:
8.s1、结合双馈感应风力发电机组,分析dfig定子侧和网侧变流器的无功功率运行
范围及其机组不同机端电压下功率运行范围的变化规律,得到dfig系统总的无功调节能力随有功功率变化曲线;
9.s2、确定dfig定子和网侧变流器无功协调控制策略;
10.s3、采用改进遗传控制算法来辨识基于无功差值的有功附加控制器pi参数值,不断修正自变量参数,使目标函数最小。
11.进一步优化技术方案,所述步骤s1包括以下步骤:
12.s11、在定子电流最大值i
s.max
的约束下以及在转子侧电流最大值i
r.max
的约束下,分别确定dfig定子侧无功功率qs的约束范围;
13.s12、确定网侧变流器无功功率qg的约束范围;
14.s13、结合dfig定子侧和网侧变流器无功功率约束范围,得到dfig系统总的无功调节能力随有功功率变化曲线。
15.进一步优化技术方案,所述步骤s11中,dfig定子电流is和转子电流ir可表示为:
16.上式中,ps、qs为定子输出有功和无功功率,us为定子侧电压,xs和xm为机组的定子电抗和励磁电抗,以上均为标幺值;
17.在定子电流最大值i
s.max
的约束下,通过公式(1)得到dfig定子侧无功功率qs的约束范围为:
18.在转子侧电流最大值i
r.max
的约束下,通过上式得到dfig定子侧无功功率qs的约束范围为:
19.进一步优化技术方案,所述步骤s12中,dfig的网侧变流器电流ig可表示为:
[0020][0021]
公式中,pg、qg为网侧变流器输出有功功率和无功功率;
[0022]
网侧变流器无功功率qg的约束范围如下:
[0023]
进一步优化技术方案,所述步骤s2包括以下步骤:
[0024]
若系统无功需求qg尚未达到机组定子侧无功输出能力的极限值,则系统无功需求qg均由机组定子侧提供;
[0025]
若系统无功需求qg的值大于机组定子侧无功输出能力极限值,机组定子侧无功输出量按照其极限值q
smax
提供;
[0026]
若系统无功需求qg尚未达到机组定子侧无功输出能力极限值,网侧变流器不动作,即不输出无功功率;系统无功需求qg与机组定子侧无功极限值q
smax
做差得到q
g-q
smax
,当该差值小于网侧变流器可发出无功极限值q
gmax
时,此时网侧变流器按照q
g-q
smax
输出无功功率,若该差值大于q
gmax
时,则网侧变流器按照其最大无功极限值q
gmax
输出无功功率。
[0027]
进一步优化技术方案,所述步骤s3包括以下步骤:
[0028]
s31、以公式的最小值作为改进遗传算法的目标函数;式中,
积分下限t0为系统无功需求qg大于dfig无功极限值q
max
的时刻,积分上限t1为系统无功需求qg小于等于机组无功极限值q
max
的时刻;
[0029]
s32、导入风电场实测数据fr,对其种群进行初始化;
[0030]
s33、计算种群中自变量pi值的适应度,根据目标函数判断是否达到终止条件,达到条件则得到最优自变量的取值;在遗传操作上,将最优保存法和轮盘法结合使用,通过轮盘赌法选择算子,个体pi值的选择概率和个体pi值的适应度值成正比。
[0031]
进一步优化技术方案,所述步骤s33中,采用自适应的交叉率和变异率,当种群趋于收敛时,减小交叉概率pe,增大变异概率pm,以保持种群的多样性,避免早熟,当种群个体发散时,增大交叉率pe,减小变异率pm,使得种群趋于收敛,增加算法的收敛速度;其中,把pi值群体中适应度最高的个体不进行交叉变异直接复制到下一代中去。
[0032]
由于采用了以上技术方案,本发明所取得技术进步如下。
[0033]
本发明挖掘了dfig机组的自身无功调节能力,提出该机组的新型无功协调控制方式,以蒙西电网某风电场容量为1.5mw的双馈风电机组为例,定量分析了该机组无功调节能力的范围及限制因素,提出其定子侧和网侧变流器的无功协调控制方法。当系统无功需求高于风电机组无功输出极限时,采用基于无功缺额的有功功率附加控制方法,实现在最低减小出力的同时满足系统无功需求,即在保证发电效益的前提下维护电网系统稳定安全运行。
[0034]
本发明通过改进遗传算法辨识双馈风力发电机组的有功附加控制器pi参数值,其中为增强种群对比性,综合考虑种群初始个体和最优个体,本发明对适应度函数进行改进,进而根据适应度的分配情况选择再生个体,适应度分配函数则采用rank法,克服比例适应度计算的尺度和过早收敛问题,并将最优保存法和轮盘法结合使用,在自适应交叉变异率的基础上改进遗传操作,通过上述改进方式不断修正自变量参数,使目标函数最小,从而保证机组无功极限与无功需求相等的前提下机组有功减小值最低。
附图说明
[0035]
图1为本发明双馈感应风力发电机总有功和无功功率运行范围;
[0036]
图2为本发明双馈感应风力发电机系统控制框图;
[0037]
图3为本发明基于改进遗传算法的控制参数辨识流程图;
[0038]
图4为本发明目标函数仿真曲线图。
具体实施方式
[0039]
下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
[0040]
一种提高双馈风电机组动态无功协调控制能力的方法,结合图1至图4所示,包括以下步骤:
[0041]
s1、结合蒙西电网某风电场1.5mw双馈感应风力发电机组,分析dfig定子侧和网侧变流器的无功功率运行范围及其机组不同机端电压下功率运行范围的变化规律,得到dfig系统总的无功调节能力随有功功率变化曲线,为dfig系统在不同风速下无功调节能力的研究提供基础。
[0042]
步骤s1包括以下步骤:
[0043]
s11、图1为双馈感应风力发电机总有功和无功功率运行范围,在定子电流最大值i
s.max
的约束下以及在转子侧电流最大值i
r.max
的约束下,分别确定dfig定子侧无功功率qs的约束范围。
[0044]
s12、确定网侧变流器无功功率qg的约束范围。
[0045]
s13、结合dfig定子侧和网侧变流器无功功率约束范围,得到dfig系统总的无功调节能力随有功功率变化曲线。
[0046]
步骤s11中,dfig定子电流is和转子电流ir可表示为:
[0047][0048]
上式中,ps、qs为定子输出有功和无功功率,us为定子侧电压,xs和xm为机组的定子电抗和励磁电抗,以上均为标幺值。
[0049]
在定子电流最大值i
s.max
的约束下,通过公式(1)得到dfig定子侧无功功率qs的约束范围为:
[0050]
在转子侧电流最大值i
r.max
的约束下,通过上式得到dfig定子侧无功功率qs的约束范围为:
[0051]
步骤s12中,dfig的网侧变流器电流ig可表示为:
[0052][0053]
公式中,pg、qg为网侧变流器输出有功功率和无功功率。
[0054]
网侧变流器无功功率qg的约束范围如下:结合dfig定子侧和网侧变流器无功功率约束范围公式,得到图1所示纵坐标为dfig系统总有功输出,横坐标为机组总无功功率运行范围曲线,如在额定电压下,dfig系统随着有功功率变化,其总无功输出能力调节范围在0.58~1.51mvar,系统总无功吸收能力调节范围在0.78~1.78mvar。同样得到dfig系统总的无功调节能力随机端电压的增大而增强。
[0055]
s2、确定dfig定子和网侧变流器无功协调控制策略,保证了定子侧无功控制的优先级高于网侧变流器,当系统无功需求超过机组无功出力极限值时,通过增加基于无功差值的有功附加控制器,来降低dfig定子侧的有功出力从而提高机组无功极限值来满足整个系统无功需求增大的情况发生。提高机组的无功输出能力的同时增强系统稳定性。
[0056]
结合图2所示,图2为双馈感应风力发电机系统控制框图,步骤s2包括以下步骤:
[0057]
若系统无功需求qg尚未达到机组定子侧无功输出能力的极限值,则系统无功需求qg均由机组定子侧提供。
[0058]
若系统无功需求qg的值大于机组定子侧无功输出能力极限值,机组定子侧无功输出量按照其极限值q
smax
提供。
[0059]
若系统无功需求qg尚未达到机组定子侧无功输出能力极限值,网侧变流器不动作,即不输出无功功率;系统无功需求qg与机组定子侧无功极限值q
smax
做差得到q
g-q
smax
,当该差值小于网侧变流器可发出无功极限值q
gmax
时,此时网侧变流器按照q
g-q
smax
输出无功功率,若该差值大于q
gmax
时,则网侧变流器按照其最大无功极限值q
gmax
输出无功功率。
[0060]
上述dfig定子和网侧变流器无功协调控制策略保证了定子侧无功控制的优先级高于网侧变流器,且最大无功输出均不超过其限值。当系统无功需求qg尚未达到机组总的无功出力极限值q
max
时,附加控制器不动作,风机按照最大功率跟踪控制运行;当系统无功需求qg超过机组总的无功出力极限值q
max
时,附加控制器动作,此时所需的无功功率缺额(q
g-q
max
)经过pi控制器生成最小有功功率的减小值δps。
[0061]
s3、采用改进遗传控制算法来辨识基于无功差值的有功附加控制器pi参数值,其中遗传算法中的适应度函数采用rank法来克服比例适应度计算的尺度和过早收敛问题,并将最优保存法和轮盘法结合使用,在自适应交叉变异率的基础上改进遗传操作,从而保证该算法下辨识得到的pi控制参数满足机组无功极限与无功需求相等的前提下机组有功减小值最低,保证机组大发电效益的前提下实现全局最优解。
[0062]
结合图3所示,图3为基于改进遗传算法的控制参数辨识流程图,步骤s3包括以下步骤:
[0063]
s31、以公式的最小值作为改进遗传算法的目标函数;式中,积分下限t0为系统无功需求qg大于dfig无功极限值q
max
的时刻,积分上限t1为系统无功需求qg小于等于机组无功极限值q
max
的时刻。上述公式的前者保证dfig总无功输出极限值与系统无功需求相等,后者保证机组发电效益最大,使得其有功减小值δps最小。
[0064]
s32、导入风电场实测数据fr,对其种群进行初始化。即对双馈感应风力发电机的有功功率附加控制器pi参数值表示为基因编码的形式,为更精准的得到该参数值,将该pi参数值设置为连续变量,采用浮点编码方式。
[0065]
s33、计算上述种群中自变量pi值的适应度,根据目标函数判断是否达到终止条件,达到条件则得到上述最优自变量的取值。在遗传操作上,将最优保存法和轮盘法结合使用,通过轮盘赌法选择算子,个体pi值的选择概率和其适应度值成正比。另外,本发明采用自适应的交叉率和变异率,当种群趋于收敛时,减小交叉概率pe,增大变异概率pm,以保持种群的多样性,避免早熟,当种群个体发散时,增大交叉率pe,减小变异率pm,使得种群趋于收敛,增加算法的收敛速度。其中,把pi值群体中适应度最高的个体不进行交叉变异直接复制到下一代中去。通过上述遗传变异操作不断修正上述自变量参数,使目标函数最小,从而保证满足机组无功极限与无功需求相等的前提下机组有功减小值最低,进而辨识出最佳风机的无功缺额有功附加控制器pi参数值。
[0066]
图4为目标函数仿真曲线图,从图中可以看出,采用单纯形法在种群第14代时其目标函数值达到最小值,收敛速度较快,但仅寻到局部最优解。采用传统遗传控制算法在其种群第55代时达到目标函数最小值。而本发明所提出的改进遗传算法控制下种群在第19/20代时其自变量所对应目标函数值即保证提高机组无功极限来满足系统无功需求的前提下使得机组有功减小值最小,个体适应度最优,说明此时所进化出的个体(风机的无功缺额有功功率附加控制器pi参数)是采用改进遗传算法所寻求出的全局最优解。
[0067]
本发明挖掘了dfig机组的自身无功调节能力,提出该机组的新型无功协调控制方式,以蒙西电网某风电场容量为1.5mw的双馈风电机组为例,定量分析了该机组无功调节能力的范围及限制因素,根据其单台机组的无功调节机理制定动态无功补偿协调控制策略,当系统无功需求超过dfig无功出力极限时,在保证机组最大发电效益的基础上,提出基于
无功差值的双馈感应风力发电机组有功附加控制,并通过改进的遗传控制算法辨识得到附加控制器参数,该控制在降低机组最小出力的同时保证提高机组无功出力极限,进而满足系统无功需求,提高机组无功输出能力和系统稳定性。
[0068]
本发明通过改进遗传算法辨识双馈风力发电机组的有功附加控制器pi参数值,其中为增强种群对比性,综合考虑种群初始个体和最优个体,本发明对适应度函数进行改进,进而根据适应度的分配情况选择再生个体,适应度分配函数则采用rank法,克服比例适应度计算的尺度和过早收敛问题,并将最优保存法和轮盘法结合使用,在自适应交叉变异率的基础上改进遗传操作,通过上述改进方式不断修正自变量参数,使目标函数最小,从而保证机组无功极限与无功需求相等的前提下机组有功减小值最低。
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