基于风机理论功率的全场功率优化控制策略研究

刘宏勇 李明 任巍曦 张文煜 田云峰 王德伟 刘汉民

摘要 风电场有功功率控制策略对跟踪电网AGC指令和控制风电机组的发电运行起着关键作用，为进一步优化风电场有功功率控制策略，对在运行风电机组建立功率曲线模型。本文使用风电机组机舱风速法计算风机理论功率，基于风机理论功率提出风电场有功功率控制策略模型，合理分配风机有功功率，减少风机频繁启停，提升有功功率控制响应速率，保证不同类型风电机组有功功率的合理分配。提出基于风电机组理论功率在限功率平稳运行时段内，进行风电机组功率置换，可以有效平衡不同类型风机功率分配，提升整场功率控制速率，提高风机运行效率。最后，在冀北电网某风电场对所提控制策略和模型进行了验证，证明了模型的正确性和控制策略的有效性。

关 键 词 风电场;功率曲线;理论功率;有功功率控制;功率分配

中图分类号 TM614     文献标志码 A

Abstract Using the active power control strategy of wind farm plays a key role in tracking the AGC command of power grid and controlling the generation operation of wind turbines. In order to further optimize the active power control strategy of wind farm， a power curve model is established for running wind turbines. In this paper， wind turbine cabin wind speed method is used to calculate the theoretical power of wind turbines. Based on the theoretical power of wind turbines， a wind farm active power control strategy model is proposed， which can reasonably distribute the active power of wind turbines， reduce the frequent start and stop of wind turbines， improve the response rate of active power control， and ensure the rational distribution of active power of different types of wind turbines. Based on the theoretical power of wind turbine， the power replacement of wind turbine can effectively balance the power distribution of different types of wind turbines， improve the power control rate of the whole field and the operation efficiency of wind turbines. Finally， the proposed control strategy and model are verified in a wind farm of Hebei North Power Grid， which has proved the correctness of the model and the effectiveness of the control strategy.

Key words wind farm; power curve; theoretical power; active power control; power allocation

0 引言

近年來，以风力发电机为主的清洁能源得到大规模开发利用，截至2019年底，全国风电机组累计并网装机容量达到2.1亿kW[1]，由于风力发电具有随机性、间歇性和波动性，且高度集中在“三北地区”，远离负荷中心，高比例的新能源接入给电网调度带来了一系列问题，在风电大发期间，为保证电网的安全稳定运行，会对风电有功功率进行一定程度的限制，因此场站端有功功率的快速响应、精准控制尤为关键。

目前场站端多采用有功变化量平均分配和有功变化量等比例分配方式，按照设定好的周期，风机将实时功率上传至监控系统，功率控制软件再依据调度下发的AGC总指令循环分配到每台风机。由于部分风电场存在多种类型、多种运行状态的风机，该种控制方法未考虑不同类型风机的功率调节特性，导致功率分配不均衡，执行率较好的风机将长时间被限制在低功率运行状态，对风机造成损害，且在AGC总指令较低时，响应速率较慢。因此优化风电场有功功率控制策略，将调度的有功功率指令合理地分配到每台风电机组格外重要[2]。文献[3]提出了一种基于机舱风速法计算风机理论功率的方法。文献[4]对各种风机理论功率计算方法进行了比对。文献[5]提出了一种结合功率预测优化有功功率控制的方法。文献[6]使用熵权法修正的层次分析法和模糊理论相结合的综合评价方法，建立风机的调控评分序列。文献[7]提出功率优化策略模型，并提出了风机有功功率控制的3层控制系统模型，以及其在调度调峰、调频中的应用。文献[8]引入统计思想计算风电场理论功率，采用非参数回归方法对无完整调度控制指令和风机运行记录进行拟合，计算理论输出功率并采用相关系数加权进行修正。文献[9]提出了基于风电机组功率调节能力分配风电场有功功率的策略，将风电机组的运行状态分为启动区、最大风能跟踪区、恒转速区、恒功率区进行功率计算分配。文献[10]提出双闭环控制的风电场有功功率分配策略，通过外环风速预测与期望功率优化和内环自适应控制算法，实现风电场有功功率输出更加平滑。

经过对比，机舱风速法对风电机组理论功率计算的准确率相对较高，本文使用风电机组机舱风速法计算风机理论功率，基于风机理论功率并充分考虑各种风机的运行工况提出风电场有功功率控制策略模型，合理分配风机有功功率，减少风机频繁启停，提升有功功率控制响应速率，保证不同类型风电机组有功功率的合理分配。

1 风机理论功率计算

机舱风速法是基于机舱风速计测量的风速来计算每台风机的理论功率的，由于风机尾流波动，空气密度不同，以及不同类型风机性能的区别，对理论功率的计算存在影响。本文采集风机正常运行情况下的数据，采用比恩法[11]，将0.1 m/s风速划分为1比恩，对每台非标杆风机建立模型，然后对每一比恩中的风速、功率分别求平均值，得到每台非标杆风机风速[Vi]和理论有功功率[Pli]的对应关系，并得到限功率运行状态下的风机理论有功功率，计算流程如图1所示。

2 有功功率控制系统

风电场有功功率控制系统（AGC）对整个风电场所有风机任一时刻的有功功率进行统一控制，因此需要采集风机的风速、功率、运行状态等实时运行数据，根据电网调度指令，按照功率控制策略计算出每台风机的功率设定值[12]。

AGC控制系统配合场站的数据采集与监视系统（SCADA）和理论功率计算系统完成所有风机的有功功率分配和控制。SCADA系统采集每台风机的实时运行数据，理论功率计算服务器负责计算限功率情况下的理论功率，并将风机实时数据及理论功率传输至AGC服务器。AGC服务器负责接收调度AGC指令，并按照调度指令和每台风机的理论功率按照设定好的控制策略计算每台风机的功率指令并分配至每台风机，进而控制风机的有功功率，实现风电场全场的有功功率控制，系统结构如图2所示。

3 功率分配算法

当站端AGC服务器接收到调度下发的功率调节指令后，AGC服务器按照2个阶段进行功率调节，分别是功率调节阶段和功率平衡阶段。功率调节阶段AGC服务器接收到调度指令，结合风机实时数据及每台风机的实时理论功率，剔除标杆风机、故障风机和通信中断风机，并充分考虑各个风机运行功率的上下限，计算每台风机的调节功率，目的是快速响应调度指令，在调度规定时间内将有功功率控制在规定范围内。功率平衡阶段是当风电场全场有功功率达到调度要求的范围并平稳运行时，进行风电机组功率置换，平衡不同类型风机功率分配来优化风机间的出力，保护风机机械特性，并置换出调节速率较快风机的功率调节余量，为下一次调节做准备，提升整场功率控制速率。

3.1 功率调节阶段

AGC服务器接收到调度下发的功率调节指令后，首先判定调度指令与场站实时功率差值ΔP的正负性，当ΔP为负数时，执行降功率策略，当ΔP为正数时，执行升功率策略。直至实发有功功率与调度有功功率指令偏差δ小于0.75%，执行功率平衡阶段。当系统检测实发有功功率与调度有功功率指令偏差δ大于等于1%时，执行功率调节阶段，功率分配流程如图3所示。

3.1.1 降功率階段

降功率阶段，AGC服务器按照式（5）～式（7）计算每台非标杆运行风机的功率控制指令，通过剔除标杆风机、故障风机和通信中断风机，只向可以进行功率调节的风机分配调节指令，将功率指令分配至每台风机，并实时监测风机的调节情况，每隔5 s循环执行一次功率指令计算及功率指令分配，实现了全场有功功率的快速调节，确保全场功率在调度规定时间内调节到位。

式中：[Pk]为风电场可控有功功率;[Pbi]为第i台标杆风机有功功率;[Pxi]为第i台非标杆运行风机有功功率控制下限;α为风机有功功率调节比例;[Pli]为第i台非标杆运行风机有功功率控制指令;[Pi]为第i台非标杆运行风机实时有功功率。

3.1.2 升功率阶段

升功率阶段，AGC服务器按照式（8）、式（9）计算每台非标杆运行风机的功率控制指令，通过剔除标杆风机、故障风机和通信中断风机，只向可以进行功率调节的风机分配调节指令，将功率指令分配至每台风机，并实时监测风机的调节情况，每隔5 s循环执行一次功率指令计算及功率指令分配，实现了全场有功功率的快速调节，确保全场功率在调度规定时间内调节到位。

式中：n为非标杆运行风机台数;[Pei]为第i台风机的有功功率上限。

3.2 功率平衡阶段

功率平衡阶段，AGC服务器接收理论功率计算服务器提供的风电机组理论功率，根据每台可调节风机的理论功率，按照式（10）、式（11）计算每台非标杆运行风机的功率控制指令，将功率指令分配至每台风机，并实时监测风机的调节情况，每隔5 s循环执行一次功率指令计算及功率指令分配，实现不同厂家、不同类型之间风机的协调控制，将功率调节速度慢的风机功率调节余量置换至功率调节速度快的风机上，保证每台风机的功率输出更加均衡。

式中：β为非标杆运行风机实际功率占理论功率比例;[γi]为第i台风机实际功率占理论功率比例。

4 控制效果

本文在冀北电网某风电场选取5台2.5 MW的风机和5台3 MW的风机进行了功率控制策略优化的有效性验证，该风电场目前采用有功变化量平均分配方式进行有功控制。选取10台风机近半年的运行数据，其中并建立模型得出每台风机的理论功率曲线，如图4所示，其中#1至#5为2.5 MW风机，#6至#10为3 MW风机。

测试的目的是为了验证AGC总指令较低时整场的控制速率和稳定运行阶段的不同类型风机的功率分配情况，及全场有功功率响应调度指令的执行情况。因此此次测试主要进行了降功率测试。测试期间风机风速在8 m/s至10 m/s区间，该10台风机总出力为20 MW左右。为避免风速波动影响，首先将总功率调整至18 MW进行测试，按照每3 min下调2 MW，连续下调4次，测试结果如图5所示。

对功率策略优化前后进行对比，优化前调节平均速率1.74 MW/min，优化后调节平均速率2.32 MW/min，在功率控制较低时，优化后的调节速率明显优于优化前。

通过对比优化前后测试期间风机的有功功率曲线可以得到，优化后#1到#5风机有功功率降幅增大，#6到#10风机有功功率降幅减小，整体运行更加平稳。为进一步反映功率优化后的分配策略对风机有功功率控制的影响，对比优化前后10台风机测试期间实时功率的偏差σ。

式中，[Pti]为第i台风机t时刻的实时有功功率。

由表1可以得出，优化后#1到#5风机有功功率偏差σ明显增大，#6到#10风机有功功率偏差σ明显减小，整体偏差σ相较优化前更为集中，因此优化后不同类型风机功率分配更加合理。

5 结论

本文针对风电场有功功率控制策略优化展开研究，提出了基于单台风机理论功率调节整场风机有功功率的控制方法，建立了风电机组理论功率计算模型，并在风电场验证了本文方法的有效性。主要结论如下。

1）利用机舱风速法，结合风机运行历史数据，可以准确绘制出现场实际运行过程中单台风机的功率曲线，并有效地计算出风机限功率运行时段内的理论功率。

2）在功率控制阶段，分配功率时剔除掉标杆风机、故障风机和通信中断风机，并考虑各个风机运行功率的上下限，可以精准地将功率调节指令分配至可调节的风机控制系统中，进一步提升全场功率控制响应速度和精度。

3）本文提出的基于风电机组理论功率在限功率平稳运行时段内，进行风电机组功率置换，可以平衡不同类型风机功率分配，有效解决不同厂家、不同型号风机功率调节响应不一致的问题，提升整场功率控制速率，提高风机运行效率，增加风机运行寿命。

参考文献：

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