考虑随机风速的直驱型风力发电机机电暂态建模.pdf 7页

'中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn考虑随机风速的直驱型风力发电机机电暂#态建模**徐晋，汪可友，李国杰5（上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海200240）摘要：本文利用南网科研院开发的DSP仿真软件的二次开发建模功能，实现了考虑随机风速的直驱型风力发电机机电暂态模型。该模型考虑了对电力系统稳定性具有潜在影响的动态过程，将整个风机模型分为8个模块分别进行编程建模，具有一定开放性和较高准确性。特别地，该模型的风速随机分量可以由特定的功率谱密度函数生成，例如Kaimal风速谱模型10和VonKarman风速谱模型，为风速随机激励下的电力系统稳定性研究提供了灵活便利的仿真工具。关键词：电力系统及其自动化；随机风速；直驱型风力发电机；机电暂态建模中图分类号：TM7415Direct-DrivenWindPowerGeneratorElectromechanicalModelingConsideringStochasticWindComponentXUJin,WANGKeyou,LIGuojie(KeyLaboratoryofControlofPowerTransmissionandConversion,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240)20Abstract:Aeletromechanicalmodelofdirect-drivenwindpowergeneratorconsideringthestochasticwindcomponentisimplementedintheDSPpowersystemsimulationsoftwaredevelopedbySEPRIbymeansofitssecondarydevelopmentfunctioninthispaper.Refertothedetailedelectromagneticmodel,allthedynamicprocesseswhichmayinfluencethepowersystemstabilityaretakenintoconsideration,andaredividedinto8blocks,toobtainamoreopenandaccuratemodel.Specially,thestochasticwind25componentsaregeneratedbyspectrummodels,i.e.,KaimalmodelandVonKarmanmodel,whichmakesthiswindpowergeneratormodelaflexibleandconvenientsimulationtoolsforpowersystemstabilitystudyunderthestochasticwindspeed.Keywords:powersystemandautomation;turbelence;direct-drivenwindpowergenerator;electromechanicalmodeling300引言近年来，我国风电装机容量大幅增加，截止至2015年我国风机的装机总量和新增容量[1]都居世界第一。直驱型风力发电机由于发电效率高、机械可靠性好、低压穿越能力强等优35点，在我国风力发电中占有较大的比例。由于风速的不确定性和波动性，直驱型风机的大量接入使电网的安全稳定运行面临很大[2][3]的挑战。而目前常见机电暂态仿真软件中，直驱式风力发电机模型普遍存在一些缺陷，且对随机风速的建模不够完善，难以适用于风速随机波动下的电力系统稳定分析。例如，国内常使用的BPA仿真软件中，直驱型风机只有通用公司（GE）的产品，封装程度高，用户基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题(20130073120034)作者简介：徐晋（1991-），男，在读博士生，主要研究方向：电力系统建模与分析，新能源的不确定性分析通信联系人：汪可友（1979-），男，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统分析与控制，新能源的不确定性分析.E-mail:wangkeyou@sjtu.edu.cn-1- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn[4]40可以自定义的参数少，随机风速谱也只能采用Vaicaitis模型；PSAT的风机模型相对比较[5]粗略，容易出现奇异问题，也只有一种风速谱模型。本文利用南方电网科学研究院开发的交直流电力系统计算分析软件(DSP仿真软件)为用户提供的二次开发建模功能，通过用FORTRAN语言编写模型，编译成DLL供主仿真程序调用，实现了考虑随机风速的直驱型风力发电机机电暂态模型仿真。45本文第一节介绍该模型的整体设计方案，对其中描述风机各个部分代数约束和动态过程的8个模块分别进行说明；第二节介绍了该风机模型中随机风速样本由功率谱密度函数产生，可以采用Kaimal风速谱或VonKarman风速谱；第三节说明了该模型在DSP仿真软件中的实现流程；最后用一个仿真算例验证该风机模型的有效性。1风机模型整体设计方案50本文模型参考了直驱型风机的详细电磁暂态模型，考虑了对电力系统稳定性具有潜在影响的动态过程，将直驱型风力发电机模型分为8个模块（Block），如图1所示。VwPsrefTe×λωmβωTmmUdcPgPsvrealvimagpwdqwd图1直驱型风力发电机模型整体框图Fig.1Diagramofthedirect-drivenwindpowergeneratormodel55BLOCK1是风速模型。为了模拟常见的风速变化场景，将风速分为基本风、斜坡风（rampwind）、阵风（gustwind）和随机分量，或称为湍流（turbulence）分量。VVVVV=+++wbasicrampgustturb(1)BLOCK2是最大功率跟踪（MPPT）模块。该模块根据当前风速Vw，通过查表，提供该风速下的最大输出功率Popt，计算出机侧VSC的转矩控制参考值Teref。再由BLOCK3通60过适当调节发电机输出电压和电流，实现输出最大电磁功率。BLOCK3是机侧VSC及其控制。这里假设：机侧VSC控制的耦合项和PMSG数学模型中的耦合项抵消，认为发电机有功功率和无功功率的完全解耦，模型框图如图2所示。BLOCK7是网侧VSC及其控制。类似BLOCK3，这里假设：网侧VSC控制的耦合项和网侧VSC滤波阻抗中的耦合项抵消，认为网侧VSC有功功率和无功功率的完全解耦，模65型框图如图3所示。-2- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cnids()Ldq−Lidsref,1idsTePI1.5pRLs+dsiqsTeref,iqsref,1iqsPIPIψfRL+ssqTe图2机侧VSC控制及PMSG定子电磁动态模型Fig.2DynamicmodelofPMSGstatorandmachine-sideVSCcontrol−1.5uiqgdgQVg()gidgref,1idgPIPIQgRLs+QV()g,,refgref−1.5uiqgqgUdcref,iqgref,1iqgPIPIPgRLs+Udc70图3网侧VSC控制及滤波阻抗电磁动态模型Fig.3DynamicmodelofPMSGrotorandgrid-sideVSCcontrolBLOCK4是桨距角控制及执行机构模型。当风速增大，发电机转子转速将要大于额定转速时，该模块启动，通过增大桨距角来限制风机转速。此外，当发生低电压故障时，风机主动增大桨距角，限制不平衡能量造成的转子转速上升。其控制框图如图4所示。ωββmref,Kref11K+IPPPsTsPωm75图4桨距角控制及执行机构模型Fig.4PitchcontrolanditsactuatorBLOCK5是风功率模型。遵循风速和输出机械功率的公式：123Pmb=ρπRCpw()λβ,V2(2)80BLOCK6是风机机械动态模型。建立了转速和机械转矩、电磁转矩的关系：dωmJT=−Tmedt(3)BLOCK8是直流环节动态模型。用于描述机侧VSC和网侧VSC间的直流电容动态过程，在正常运行情况下，其动态特性用式(4)描述；当发生低电压故障时，直流电压升高，需要开启卸荷电路，此时直流环节的动态特性则可以表示为式(5)。dUdcCU=−PPdcsg85dt(4)-3- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn2dUUdcdcCU=−−PPdcsgdtRcb(5)2风速随机分量建模风速序列生成模块BLOCK1中风速的随机分量Vturb的时间序列样本，可以由湍流的功率谱密度模型（即风速谱模型）产生。在IEC标准的第二版中推荐使用VonKarman风速90谱模型，而在IEC标准的第三版中则推荐使用Kaimal风速谱模型。[6]Kaimal模型中，风速的纵向随机分量的功率谱密度为：24σLVhubSf()=5()16+fLV3hub(6)[7]VonKarman模型中，风速的纵向随机分量的功率谱密度为：20.475σLVhubSf()=526()12+()πfLVhub(7)95其中，f为频率；S(f)为风速的功率谱密度；σ风速的标准差；L湍流尺度参数，由风机轮毂高度h决定；170.1,h≥30L=5.67hh,<30100(8)Vhub轮毂处的平均风速；由此可以画出风机轮毂高度为80m，风速平均值为10m/s，标准差为1m/s时的Kaimal风速谱和VonKarman风速谱，如图5所示。可以发现，在大于0.1Hz时两种风速谱具有相近的功率密度，而在低频时VonKarman风速谱具有更大的功率密度。功率密度105图5Kaimal风速谱与VonKarman风速谱Fig.5KaimalSpectrumandVonKarmanSpectrum在选择了合适的风速谱Sturb(f)后，风速随机分量的时间序列样本可以近似地由下式得到：-4- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cnnVtturb()=Δ+Sffturb()icos2()πφfiti110i=1(9)其中，fi和φi是第i个频率分量的频率和初始相位，φi是在[0,2pi]上的均匀分布，Δf是各个频率分量间的间隔。3基于DSP软件的风机模型实现本文利用DSP仿真软件的二次开发建模功能，基于FORTRAN编译环境，在含主程序115接口的源文件udwind.for内，添加第1节中的8个模块的代数方程和基于梯形法的差分方程后，编译成DLL文件供主仿真程序调用，从而实现直驱式风力发电机组的建模。源文件unwind.for内风机模型的运行和调用流程如图6所示。图6风机模型运行与调用流程120Fig.6Programflowoftheuser-definedmodel4算例分析本文算例是在IEEE标准的3机9节点算例的基础上加入一台额定容量为1.5MW的直驱型风机。风机轮毂处的平均风速为10m/s，不考虑斜坡风和阵风，随机分量分别用Kaimal风速谱和VonKarman风速谱产生的风速样本，如图7所示，式(9)中初始相角φi采用同一组125随机样本。-5- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn图7Kaimal风速谱和VonKarman风速谱产生的风速样本Fig.7WindspeedsamplesgeneratedbyKaimalspectrumandVonKarmanspectrum由图7可以看出，在相同的初始相角φi下，Kaimal风速谱和VonKarman风速谱产生的130风速样本波形基本一致。不同风速样本下的该直驱型风机的机械功率Pm和电磁功率Pg如图8所示。图8不同风速样本下的风机机械功率和电磁功率Fig.8Mechanicalpowerandelectricalpowerofwindpowergeneratorunderdifferentwindspeedsamples135由图8可以看出，采用不同风速谱模型对风机机械功率Pm和电磁功率Pg的波形影响不大，不同风速样本下的功率波形基本重合。其中，机械功率的随机波动趋势基本跟随风速的随机波动，而电磁功率的随机波动相对滞后于机械功率，且高频随机分量较少，这是由于转子机械动态特性造成的，符合我们的一般认知。-6- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn5结论140本文给出了一种考虑随机风速的直驱型风力发电机机电暂态模型，并通过DSP仿真软件提供的二次开发接口，实现了含直驱型风机的简单系统的时域仿真。该风机模型支持基于功率谱密度的随机风速输入，本文以常用的Kaimal风速谱和VonKarman风速谱为例，通过算例分析表明，这两种风速谱对时域仿真的波形结果影响不大，同时也验证了该风机模型的有效性。145致谢感谢南方电网科学研究院对本文工作的大力支持。[参考文献](References)[1]GlobalWindEnergyCouncil(GWEC).GlobalWindReport-AnnualMarketUpdate2015[OL].[2016-11-17],150http://www.gwec.net/publications/global-wind-report-2/[2]SunY，LinJ，LiG，etal．ASurveyontheGridIntegrationofWindFarmswithVariableSpeedWindPlantSystems[J]．AutomationofElectricPowerSystems，2010，34(3)：75-80．[3]和萍，文福拴，薛禹胜，等．不同类型风电机组对小干扰和暂态稳定性的影响[J]．电力系统自动化，2013，37(17)：23-29．155[4]汤涌,卜广全,侯俊贤,等.PSD-BPA暂态稳定程序用户手册（4.15版）[Z].北京：中国电力科学研究院系统所，2010.[5]MilanoF.DocumentationforPSATversion2.1.6[Z].Albacete:UniversityofCastilla-LaMancha,2011.[6]SoltaniM,KnudsenT,BakT.Estimationofwindturbulenceusingspectralmodels[C]//IEEEInternationalSymposiumonComputer-AidedControlSystemDesign.IEEE,2011:1197-1201.160[7]NichitaC,LucaD,DakyoB,etal.Largebandsimulationofthewindspeedforrealtimewindturbinesimulators[J].EnergyConversionIEEETransactionson,2002,17(4):523-529.-7-'