CN110781574B - 大规模风电场中多风力发电机组建模方法 - Google Patents
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Abstract
一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,包括以下步骤:1、构建风力发电机组风力机模型;2、构建风力发电机组轴系模型;3、构建风力发电机组发电机模型;4、构建风力发电机组变流器控制模型;5、构建风力发电机组最大功率点跟踪控制模型。本发明适用于大规模多机组风电场的仿真研究,缩短仿真耗时,提高仿真速度。它简化了轴系模型、变流器模型和控制系统模型,将电磁暂态模型中惯性常数较小的部分忽略,变流器等效为受控电流源,建立了永磁直驱和双馈风机的简化模型,使单台风力发电机组电磁暂态仿真模型简化,在外界风速恒定和变动工况下,均能与对应的详细电磁暂态模型响应特性保持较高的一致性。
Description
技术领域
本发明属于电磁暂态仿真在风力发电研究中的应用领域,尤其涉及一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法。
背景技术
随着能源和环境问题变得愈发严峻,风能由于其具有技术和成本优势,因此在电力系统中得到了广泛应用。电磁暂态仿真是研究大规模交直流系统响应特性的重要工具,目前针对于风力发电系统的主要研究对象是电磁暂态模型,包括风力机、传动轴系、发电机、变流器和控制系统模型等部分。对于仿真研究,建立详细的电磁暂态仿真模型以全面地观察单台风电机组响应特性是可行的,而一个大规模风电场通常拥有十几台甚至上百台风电机组,传统电磁暂态仿真计算通常采用微秒级别的仿真步长,当系统仿真模型规模较大时,计算速度则会明显降低,甚至会无法运行。建立数量众多的电磁暂态模型将使系统仿真模型复杂化,因此不适合应用在大规模风电场暂态稳定性研究方面,需要探索一种新的仿真建模方法,应用于大规模风电场中多风力发电机组系统的研究,使大规模风电场电磁暂态更加高效快速。
大规模风电场中多风力发电机组建模方法有多种:如现代电力,第33卷第2期出版的《基于PSCAD的双馈风电机组暂态等值模型研究》,该技术保留了DFIG详细模型中的风力机模型、轴系模型以及发电机模型,采用两组独立可控电流源及其对应配套控制策略。还有,中国电机工程学报,第32卷第1期出版的《潮流计算和机电暂态仿真中风光储联合发电系统的实用等值方法》,该技术将模型等效为适用于电力系统暂态稳定分析计算的风力发电机模型。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种缩短仿真耗时、提高仿真速度的大规模风电场中多风力发电机组建模方法,用于大型风力发电系统电磁暂态研究。
为了实现上述目的,本发明提供的技术方案如下:一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,包括以下步骤:
步骤1、构建风力发电机组风力机模型;
步骤2、构建风力发电机组轴系模型;
步骤3、构建风力发电机组发电机模型;
步骤4、构建风力发电机组变流器控制模型;
步骤5、构建风力发电机组最大功率点跟踪控制模型。
所述步骤1中,风力发电机组风力机模型包括风速模型、风力机气动特性模型;风速模型包括恒定风模型和阵风模型;其中恒定风模型表达式如下:
式中,Vmean为恒定风速值,t为时间变量,Tstart1为恒定风开始时间,Tend1为恒定风结束时间。
阵风模型表达式如下:
式中,Vmin为阵风起始风速,Vmax为阵风阶跃后风速,t为时间变量,Tstart2为阵风开始时间,Tchange为阵风阶跃时间,Tend2为阵风结束时间。
风力机气动特性模型为现有技术,风力机输出机械能Pt与风速Vw之间关系如下:
式中,Pt为风力机输出机械能,ρ为空气密度,A为风力机叶轮扫过面积,Vw为风速,λ为叶尖速比,β为桨距角,Cp为风能利用系数,Cp表达式如下:
式中,λ’为中间系数,λ’表达式如下:
叶尖速比λ表达式如下:
式中,ωt为风力机机械转速,R为风力机叶轮半径。
所述步骤2中,风力发电机组轴系模型采用单质快模型,忽略了传动轴的阻尼系数和刚性系数,参数方程如下:
式中,ω为电机机械转速;Tm为机械转矩;Te为电磁转矩;J为转动惯量。
所述步骤3中,风力发电机组发电机模型主要观察的变量是电磁转矩Te和有功功率P,因此只需整理出其对应的方程,针对永磁直驱式和双馈式参数方程如下:
(1)直驱式参数方程
式中,iq为定子q轴电流;Rs为定子电阻;p为发电机转子极对数;ψf为转子永磁体磁链;ω为发电机转子转速。
(2)双馈式参数方程
式中,Lm为定子绕组与转子绕组的互感,Ls为定子绕组自感,Us为定子电压幅值,ωe为发电机电角速度,irq为转子q轴电流。
所述步骤4中,风力发电机组变流器控制模型将双环控制简化为单环控制,即忽略了响应速度快、电磁时间常数小的电流内环的动态过程,认为电流内环的输入信号等于输出信号。
所述步骤5中,风力发电机组最大功率点跟踪控制模型的输入信号是风速Vw和转速ω,输出信号是当前风速下所对应的最大功率参考信号Pref(直驱式模型)或最大功率参考信号Pref对应的最优转速参考信号ωref(双馈式模型),以及桨距角β。
本发明提供的一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,并网无功功率参考信号Qref设置为0。
本发明提供的建模方法,是考虑了研究风电机组输出特性需要,建立基于单台永磁直驱和双馈风力发电机组的详细电磁暂态模型所对应的简化模型的建模方法,将风力发电机组模型中开关动作频繁的变流器模型用受控电源代替,并简化了轴系模型称为单质块模型,以及忽略控制系统中电流内环的动态过程,缩短仿真耗时,提高仿真速度。
本发明适用于大规模多机组风电场的仿真研究,它针对电力系统软件难以实现对大型风力发电系统建模的技术问题,考虑了研究风电机组输出特性需要,简化了轴系模型、变流器模型和控制系统模型,将电磁暂态模型中惯性常数较小的部分忽略,变流器等效为受控电流源,建立了永磁直驱和双馈风机的简化模型,使单台风力发电机组电磁暂态仿真模型简化。
本发明提供的一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,在外界风速恒定和变动工况下,均能与对应的详细电磁暂态模型响应特性保持较高的一致性,相对误差均在5%以内,且明显缩短了仿真耗时。通过单台风力发电机组电磁暂态仿真简化模型建模,应用于大规模风电场中多风力发电机组建模仿真,其系统输出特性也与期望值保持较高的一致性,并且缩短仿真耗时效果更为明显。
附图说明
图1为本发明的单台直驱风机简化模型控制结构示意图;
图2为本发明的单台直驱风机模型在阶跃风速工况下输出特性对比图;
图3为本发明的单台双馈风机简化模型控制结构示意图;
图4为本发明的单台双馈风机模型在阶跃风速工况下输出特性对比图;
图5为本发明的多机组简化模型在阶跃风速工况下输出特性图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
实施例1;本发明用于单台直驱风机简化模型控制结构示意图参见图1;仿真中所采用的直驱电机模型的参数设置情况如表1所示。
表1直驱电机模型参数
步骤1、构建风力发电机组风力机模型;其包括风速模型与阵风模型,风速模型包括恒定风模型和阵风模型。恒定风模型表达式如下:
式中,Vmean为恒定风速值,t为时间变量,Tstart1为恒定风开始时间,Tend1为恒定风结束时间。
阵风模型表达式如下:
式中,Vmin为阵风起始风速,Vmax为阵风阶跃后风速,t为时间变量,Tstart2为阵风开始时间,Tchange为阵风阶跃时间,Tend2为阵风结束时间。
风力机输出机械能Pt与风速Vw之间关系如下:
式中,Pt为风力机输出机械能,ρ为空气密度,A为风力机叶轮扫过面积,Vw为风速,λ为叶尖速比,β为桨距角,Cp为风能利用系数,Cp具有如下表达式:
式中,λ’为中间系数,具有如下表达式:
叶尖速比λ表达式为:
式中,ωt为风力机机械转速,R为风力机叶轮半径。
该步骤,风力发电机组风力机模型输入信号是风速Vw、转速ω和桨距角β,输出信号是机械转矩Tm。风速Vw、转速ω和桨距角β实际值经过风机模块输出机械转矩Tm。
步骤2、构建风力发电机组轴系模型;该轴系模型忽略了传动轴的阻尼系数和刚性系数,采用单质快模型,参数方程如下:
式中,ω为电机机械转速;Tm为机械转矩;Te为电磁转矩;J为转动惯量。
功率实际值P除以转速ω得到电磁转矩Te,与由风机数学模型得到的机械转矩Tm比较,经过积分环节1/ST再除以转动惯量J得到转速实际值ω。
步骤3、构建风力发电机组发电机模型;该发电机模型主要观察的变量是电磁转矩Te和有功功率P,因此只需整理出其对应的方程,针对永磁直驱式参数方程如下:
式中,iq为定子q轴电流;Rs为定子电阻;p为发电机转子极对数;ψf为转子永磁体磁链;ω为发电机转子转速。
步骤4、构建风力发电机组变流器控制模型;该变流器控制模型将双环控制简化为单环控制,即忽略了响应速度快、电磁时间常数小的电流内环的动态过程,认为电流内环的输入信号等于输出信号。
发电机输出功率实际值P和参考信号Pref进行比较,经PI调节器(Kp+Ki/S)输出电流内环的控制指令iqref,等效为电流内环输出值iq,再经过计算即乘以1.5Uq电压得到功率实际值P,电流内环实际值iq、id经过dq/abc坐标变换得到受控电流源isource的控制信号,使其并入电网。
步骤5、构建风力发电机组最大功率点跟踪控制模型;该跟踪控制模型的输入信号是风速Vw和转速ω,输出信号是当前风速下所对应的最大功率参考信号Pref,以及桨距角β。风速Vw和转速ω实际值经过最大功率点跟踪(MPPT)算法模块得到功率参考信号Pref。
为了验证本发明所建模型的实用性与正确性,在仿真软件PSCAD环境下,搭建了直驱式风电机组电磁暂态模型和和简化模型,相同参数机组在同工况下进行对比,对比结果如图2所示。
直驱风电机组运行在阶跃风速工况下,仿真步长分别设置为20、100μs,仿真时长为20s,风速设置为在10s时由8m/s阶跃到10m/s。
从图2的上波形图可看出,详细模型的转速从6.59r/min经过1.5s稳定至8.26r/min,简化模型的转速由6.62r/min经过1.5s稳定至8.32r/min。
从图2的中波形图可看出,详细模型的并网电流从0.378kA经过0.5s稳定至0.738kA,简化模型的并网电流从0.378kA经过0.5s稳定至0.739kA。
从图2的下波形图可看出,详细模型的输出有功功率从0.54MW经过0.5s稳定至1.05MW,简化模型的输出有功功率从0.54MW经过0.5s稳定至1.05MW。
图2证明风速变动时,该直驱风电简化模型可以实现最大风能跟踪,在阶跃风速工况下也能与详细模型的运行特性保持良好的一致性。
实施例2;本发明的单台双馈风机简化模型控制结构示意图如图3所示,仿真中所采用的双馈电机模型的参数设置情况如表2所示。
表2双馈电机模型参数
模型采用定子磁链定向控制时,定子磁链ψsd为ψs,且ψsq=0。由于双馈发电机的定子侧直接与电网相连,定子电压幅值Us为常数,即为电网电压,得ωeψs=Us。
步骤1、构建风力发电机组风力机模型;同实施例1;
步骤2、构建风力发电机组轴系模型;同实施例1;
步骤3、构建风力发电机组发电机模型;双馈式参数方程如下:
式中,Lm为定子绕组与转子绕组的互感,Ls为定子绕组自感,Us为定子电压幅值,ωe为发电机电角速度,irq为转子q轴电流。
步骤4、构建风力发电机组变流器控制模型;
变流器控制方法采用双闭环控制,外环为转速、无功功率环,内环为电流环。
转速ω和其参考信号ωref进行比较,经PI调节器(Kp+Ki/S)输出电流内环的控制指令irqref,即等效为电流内环输出值irq,再经过计算即乘以LmUs/pωLs得到电磁转矩Te,与由风机数学模型得到的机械转矩Tm比较,经过积分环节1/ST再除以转动惯量J得到转速实际值ω进行反馈。内环电流输出值irq经过计算即乘以LmUs/Ls得到有功功率实际值P,无功功率参考信号Qref经过一个一阶滞后环节(1/1+Ts)得到无功功率实际值Q,功率值与电压值Vterm经过计算得到受控电流源isource的控制信号,并入电网。
步骤5、构建风力发电机组最大功率点跟踪控制模型;该跟踪控制模型的输入信号是风速Vw和转速ω,输出信号是当前风速下最大功率参考信号Pref对应的最优转速参考信号ωref,以及桨距角β。
风速Vw和转速ω实际值经过最大功率点跟踪(MPPT)算法模块得到功率参考信号Pref对应的最优转速参考信号ωref,以及桨距角β。
为了验证本发明所建模型的实用性与正确性,在仿真软件PSCAD环境下,搭建了双馈式风电机组电磁暂态模型和简化模型,相同参数机组在同工况下进行对比,对比结果如图4所示。
双馈风电机组运行在阶跃风速工况下,仿真步长分别设置为20、100μs,仿真时长为20s,风速设置为在10s时由8m/s阶跃到10m/s。
从图4的上波形图可看出,详细模型的转速从12.61r/min经过4s稳定至15.76r/min,简化模型的转速由12.63r/min经过4s稳定至15.78r/min。
从图4的中波形图可看出,详细模型的并网电流从1.098kA经过1s稳定至1.581kA,简化模型的并网电流从1.099kA经过1s稳定至1.582kA。
从图4的下波形图可看出,详细模型的输出有功功率从0.92MW经过4s稳定至1.81MW,简化模型的输出有功功率从0.92MW经过4s稳定至1.82MW。
由此可见,风速变动时,该双馈风电简化模型可以实现最大风能跟踪,在阶跃风速工况下也能与详细模型的运行特性保持良好的一致性。
实施例3;为了进一步验证本发明所建模型的正确性,在仿真软件PSCAD环境下,搭建了直驱式与双馈式风电机组电磁暂态模型和简化模型,相同参数机组在同工况下进行对比。
仿真步长分别设置为20、100μs,仿真时长为20s,恒定风速设置为9m/s,在PSCAD平台搭建的风机电磁暂态模型和简化模型仿真耗时和精度对比结果分别见表3与表4。
表3模型仿真耗时对比结果
由表3数据可看出,在相同的仿真步长下,简化模型不计晶闸管开关过程,与详细模型仿真耗时相比大为缩短。随着风电机组台数增加,仿真效率提高更加明显。
表4模型仿真精度对比结果
由表4数据可以看出,风机输出误差均未超过5%.因此,本发明提供的模型在精度允许范围内明显提高了模型仿真速度,缩短耗时。
实施例4;搭建风电场仿真模型,包括50台永磁直驱和50台双馈风机简化模型进行分析,由于同等数量的详细模型数据量过于庞大而无法在PSCAD平台上运行,因此取同工况下对应详细模型的单台输出值50倍之和为并网电流与输出功率的期望值。仿真步长分别设置为20、100μs,仿真时长为20s,恒定风速设置为9m/s,仿真耗时和精度对比结果分别见表5。
表5多机组模型仿真耗时与精度对比结果
由表5数据可看出,与表3数据对比后,在仿真步长为20μs,仿真时长为20s条件下,100台风机混合简化模型耗时(1617s)甚至比5台双馈风机详细模型耗时(2256s)还要短。简化模型缩短耗时效果显著,且仿真结果实际值与期望值的误差未超过5%,可见简化模型在大规模风电场仿真应用中仍能保持较高的准确度。
图5示出本发明的多机组混合简化模型在阶跃风速工况下输出特性图,多机组模型运行在阶跃风速工况下,风速设置为在10s时由8m/s阶跃到10m/s。
从图5的上波形图可看出,并网电流从74.91kA(期望值:73.80kA,误差1.5%)经过5s稳定至117.50kA(期望值:115.95kA,误差1.3%);从图5的下波形图可看出,输出有功功率从73.04MW(期望值:73.00MW,误差0.1%)经过5s稳定至143.50MW(期望值:143.00MW,误差0.3%)。由此可见,该多机组简化模型在阶跃风速工况下也能与详细模型的运行特性保持良好的一致性。
Claims (5)
1.一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、构建风力发电机组风力机模型;
步骤2、构建风力发电机组轴系模型;
步骤3、构建风力发电机组发电机模型;
步骤4、构建风力发电机组变流器控制模型;
步骤5、构建风力发电机组最大功率点跟踪控制模型;
所述步骤1中,风力发电机组风力机模型输入信号是风速Vw、转速ω和桨距角β,输出信号是机械转矩Tm;
所述步骤2中,风力发电机组轴系模型采用单质快模型,忽略了传动轴的阻尼系数和刚性系数,参数方程如下:
式中,ω为电机机械转速;Tm为机械转矩;Te为电磁转矩;J为转动惯量。
所述步骤3中,永磁直驱式参数方程和双馈式参数方程如下:
(1)直驱式参数方程
式中,iq为定子q轴电流;Rs为定子电阻;p为发电机转子极对数;ψf为转子永磁体磁链;ω为发电机转子转速;
(2)双馈式参数方程
式中,Lm为定子绕组与转子绕组的互感,Ls为定子绕组自感,Us为定子电压幅值,ωe为发电机电角速度,irq为转子q轴电流;
所述步骤4中,风力发电机组变流器控制模型将双环控制简化为单环控制,忽略响应速度快、电磁时间常数小的电流内环的动态过程,认为电流内环的输入信号等于输出信号;
所述步骤5中,风力发电机组最大功率点跟踪控制模型的输入信号是风速Vw和转速ω,输出信号是当前风速下所对应的最大功率参考信号Pref(直驱式模型)或最大功率参考信号Pref对应的最优转速参考信号ωref(双馈式模型),以及桨距角β。
3.如权利要求1或2所述的一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,其特征在于:所述步骤4中的风力发电机组变流器控制模型包括有功功率控制与无功功率控制。
4.如权利要求3所述的一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,其特征在于:有功功率控制是以其当前风速下所对应的最大功率点Pref(直驱式模型)或其对应的最优转速ωref(双馈式模型)为控制信号,进而控制电磁转矩Te以及输出有功功率P,实现最大功率点跟踪。
5.如权利要求3所述的一种大规模风电场中多风力发电机组建模方法,其特征在于有功功率、无功功率控制是:对于单台双馈风机模型,转速ω和其参考信号ωref进行比较经PI调节器输出电流内环的控制指令iqref,即等效为电流内环输出值irq,再计算出电磁转矩Te带入传动轴系运动方程得到转速ω进行反馈,内环电流输出值经过计算得到有功功率实际值P,无功功率参考信号Qref经过一个一阶滞后环节得到无功功率实际值Q,功率值与电压值经过计算得到受控电流源的控制信号,并入电网;或者对于单台直驱风机模型,发电机输出功率实际值P和参考信号Pref进行比较,经PI调节器输出电流内环的控制指令iqref,等效为电流内环输出值iq,再经过计算得到功率实际值P,电流内环实际值iq、id经过dq/abc坐标变换得到受控电流源isource的控制信号,使其并入电网。
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Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111541238B (zh) * | 2020-04-10 | 2022-05-24 | 东方电气风电股份有限公司 | 一种风力发电机组调频验证模型建模方法 |
CN111666658B (zh) * | 2020-05-15 | 2023-06-23 | 中国能源建设集团甘肃省电力设计院有限公司 | 大型光伏发电系统中多台光伏发电装置简化模型建模方法 |
CN111769594A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-13 | 上海交通大学 | 一种全功率风电机组风电场仿真系统及仿真方法、设备 |
CN111769597B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-10-27 | 中国石油大学(华东) | 一种双馈风力发电机的降维建模分析方法 |
CN113239646B (zh) * | 2021-05-25 | 2023-08-22 | 华能新能源股份有限公司 | 一种基于等效粗糙度风电场建模方法、介质和设备 |
CN113688540B (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-11 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | 一种永磁直驱型风力发电机组电磁暂态模型的构建方法 |
CN115882526B (zh) * | 2023-02-13 | 2023-05-05 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 面向风电场群有功无功调节能力数据处理方法及装置 |
CN116090309B (zh) * | 2023-02-20 | 2023-08-01 | 华北电力大学 | 风力发电机组仿真模型的生成方法、装置、设备及介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102999675A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-03-27 | 上海市电力公司 | 双馈变速恒频风电机组系统电磁暂态仿真方法 |
CN103034761A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-10 | 上海市电力公司 | 双馈变速恒频风电机组系统机电暂态仿真方法 |
CN104201716A (zh) * | 2014-08-24 | 2014-12-10 | 国家电网公司 | 一种基于可控电流源的机电暂态简化模型建立方法 |
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CN103034761A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-10 | 上海市电力公司 | 双馈变速恒频风电机组系统机电暂态仿真方法 |
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