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      雙饋風電機組次同步振蕩自主學習控制方法設計

      2024-01-19 03:08:32李宗澤胡桂軍
      環(huán)境技術 2023年12期
      關鍵詞:轉差率雙饋阻尼

      李宗澤,胡桂軍

      (河北新天科創(chuàng)新能源技術有限公司,張家口 075000)

      引言

      國內的用電量每年大幅度攀升,為了提高電力功率的開發(fā),增加電力傳輸?shù)木嚯x,近年來逐漸開始實行風電并網(wǎng),不僅能大大提高輸電能力,還能在一定程度上減少網(wǎng)損率,滿足大量的電力需求。經過多方實踐和研究證明,風能作為一種清潔能源,在與電力系統(tǒng)融合時,能有效地改變電力的逆向分布特征,同時改善傳統(tǒng)發(fā)電帶來的環(huán)境污染。利用雙饋風電機組實現(xiàn)風電并網(wǎng),能提升電能輸送能力,但存在的弊端則是很容易產生次同步振蕩,影響風電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,對電網(wǎng)產生一定的危害,因此有效地控制次同步振蕩是必要的。相關學者一直深耕該領域,也取得了一些較好的辦法。

      吳熙等人[1]在研究雙饋機并網(wǎng)過程中產生的次同步振蕩控制方法時,提出自適應控制方法,建立精度控制模型,通過對參數(shù)結構的有效固定,通過改變附加阻尼的實時強度,在動態(tài)線性環(huán)境相愛,通過輸入雙饋風電機組的數(shù)據(jù)特征,完成動態(tài)控通過制;馬天輝等人[2]在研究中電平換流器實現(xiàn)對風電機組的柔性輸電,建立協(xié)同控制策略,在柔性直流輸電條件下,有效地增加針對次同步振蕩的控制能力,搭建風電場的阻尼控制方案,實現(xiàn)對次同步振蕩的有效控制。

      上述方法缺少一定的自主學習能力,雖然也能取得一定的控制效果,但是對次同步振蕩的控制參數(shù)的關聯(lián)性分析,還缺少一定的理論支持。本文提出一種雙饋風電機組次同步振蕩自主學習控制方法,力圖在傳統(tǒng)研究的基礎上,給出優(yōu)化解決方案。

      1 雙饋風電機次同步振蕩問題的提出

      考慮到雙饋機組中風能的分布特征,風電場通常建于較為偏遠的區(qū)域,這導致輸電線路相對較長,在研究雙饋風電機的次同步振蕩問題過程中,需要將線路電感考慮進去,線路長短直接影響輸出端電壓,為了抵消線路感抗,增加相應的串聯(lián)補償電容,研究中假設額定功率為1.5 MW 的雙饋風電機共有n臺,并組成機組與電網(wǎng)對接[3]。

      為了有效地分析雙饋風電機組運行過程中產生的次同步振蕩問題,在這一節(jié)首先分析次同步頻段內的振蕩等效電路機理:

      通常情況下雙饋風電機運行支路對應的等效阻抗為正,對應的變化幅值大于定轉子運行支路阻抗,此時運行支路對諧振頻率的影響極小,可以暫時忽略。因此在雙饋風機的分析中,將運行支路視為開路[4]。建立簡化后的雙饋風機對應阻抗[5]:

      式中

      Zdfi—雙饋風電機的運行等效阻抗;

      ωp—諧振電流的振動角頻率;

      ωs—定子角頻率;

      ωr—轉子角頻率;

      Rs、Rr—定子和轉子的電阻;

      Lls、Llr—定子和轉子的運行漏感;

      Kip、Kii—短路電阻電流內部調節(jié)器的調節(jié)比例和調節(jié)系數(shù);

      Kd—d、q軸之間存在的交叉耦合項;

      σp—雙饋風電機的次同步轉差率[6]。

      將雙饋風電機的電阻和電感表示為Rd、sLd,這有利于在復頻域條件下對風電機串聯(lián)補償?shù)难芯?,這種條件下獲取的等效阻抗電路圖為圖1。

      圖1 等效阻抗電路圖

      根據(jù)圖1 可知,R g、Lg對應的是線路的電阻和電感,C表示雙饋風電機的串聯(lián)補償電容,Isub(s)表示雙饋機的次同步電流,U(s)表示幅頻域條件下與同步電流對應的總電壓。

      式中:

      sLg—風電機組電感。

      雙饋風電機正常運行狀態(tài)下,發(fā)生諧振頻率時對應的容抗和感抗之和應為0,考慮到這一點可以得到正常運行狀態(tài)下諧振點的等效阻抗[7]:

      當Rd+Rg< 0時,諧振電流受到負電阻影響,逐漸放大后導致發(fā)生功率次同步振蕩。通過分析簡化的雙饋風機對應阻抗和等效阻抗電路圖,描述了雙饋風電機的運行等效阻抗、諧振電流、串聯(lián)補償電容等參數(shù)。并且指出了在正常運行狀態(tài)下,諧振點的等效阻抗應為0,但由于諧振電流受到負電阻影響,逐漸放大后會導致發(fā)生功率次同步振蕩。因此,阻抗調整是解決次同步振蕩的主要方法。

      2 雙饋風電機次同步振蕩控制中的轉差率約束關系分析

      通過上一章節(jié)可以看出,當雙饋風電機在完成串聯(lián)補償時,可能會發(fā)生電氣的自激振蕩情況,雙饋風電機整體的次同步振蕩將會增加,由于其中包含了感應發(fā)電機效應的振蕩路徑,此時,次同步振蕩頻率受到多方面因素的影響:其中包括串聯(lián)補償效應、變壓器狀態(tài)以及線路的等效容感參數(shù),為了使次同步振蕩的控制能更加全面,需要準確掌握次同步振蕩中,這些參數(shù)存在耦合關系,不能同時作為約束條件,帶入到控制方法中。本文以轉差率作為約束條件,下面證明其可行性:

      雙饋風電機的次同步振蕩轉差率為:

      式中:

      fs—風電機定子側三相電壓對應的頻率;

      fm—轉子的機械轉動頻率[8]。

      考慮到同步振蕩轉差率中存在的振蕩分量,假設對應的交流頻率在7 Hz 左右,那么此時雙饋風電機組的轉子范圍在(40~60)Hz 范圍內,次同步轉差率的數(shù)值均為負,風機轉速較低時,相對應的fm值也會較小,此時獲得的R rσp絕對值則會變大,間接使雙饋風電機組中的電阻成分更容易被抵消,導致風電網(wǎng)中的弱阻抗現(xiàn)象更加嚴重[9]。

      在風電網(wǎng)的回路中,如果存在一定程度的次同步轉差率分量,那么雙饋風電機組中將會產生擾動電流,此時導致的變流器的輸出電壓發(fā)生波動[10]:

      式中:

      n—風電網(wǎng)的回路數(shù)量;

      Δis—諧振頻率變化量;

      Kp—雙饋逆變器的電路回流比例次數(shù)。

      在雙饋風電機組的運行中,產生的激磁電抗相對于定轉子漏抗[11]會更多,此時可以得到總等效電阻并表示為:

      式中:

      Rr—轉子電阻;

      Rs—定子電阻;

      R—風電機組的實施變化電阻。

      根據(jù)公式(7)中對總等效電阻的求解,在其中增加了一定的負阻尼,表明逆變器額實際作用對象為感應發(fā)電機效應產生的次同步振蕩,而振蕩中的具體成分受到變流器控制后,逐漸形成正反饋,次同步電流在這個過程中逐漸增大,形成雙饋風電機正向激勵,當感應發(fā)電機效應不再產生振蕩時,風電網(wǎng)的運行振蕩也會更快發(fā)散,雙饋電機的負阻尼大小跟隨風電機的轉速而發(fā)生實時變化,轉速越低時負阻尼的絕對值會越大,此時雙饋風電機組系統(tǒng)的阻尼相對薄弱,考慮到次同步成分在轉子電壓上的作用情況,獲得定轉子之間的電壓關系[12]:

      式中:

      N—雙饋風電機組的定轉子匝比;

      ur—轉子電壓;

      ur—定子電壓。

      通過上述分析可知,正常運行狀態(tài)下的雙饋風電機組中轉子對應的全頻率范圍在(40~60)Hz,實際的轉差率范圍在正負0.2 之間,而當次同步范圍在7 Hz 時,實際的轉差率范圍在-7.5 到-4.6 之間,即使是微小的次同步分量,也會在雙饋風電機的轉子側產生較為嚴重的電壓壓力,在一定程度上增加風電網(wǎng)的適應難度。次同步頻率的高低,對轉差率有著一定的、影響,當頻率越低時,導致轉子電壓的次同步成分越大。研究中得出次同步振蕩時針對轉差特性[13]的研究結果,如表1 所示。

      表1 轉差特性放大效應研究

      通過分析雙饋風電機的轉差率、轉子電壓與定子電壓之間的關系,了解不同頻率范圍下次同步振蕩的特性和影響。在次同步頻率較低的情況下,轉差率范圍較大,導致雙饋風電機轉子電壓承受較大壓力,增加了風電網(wǎng)的適應難度。同時,表1 中給出了針對轉差特性的研究結果,進一步揭示了次同步振蕩時的轉差率特性,因此,以轉差率作為控制約束,是可行的。

      3 轉差率約束下次同步振蕩控制方法設計

      基于上述的雙饋風電機次同步振蕩機理與特性分析結果,文中選擇利用多目標深度學習進行次同步振蕩控制,由于深度學習具備較強的自適應分析能力,能通過簡單的結構完成難度較大的訓練,由于雙饋風電機組的數(shù)據(jù)較多,因此深度學習模型中,除了基礎的輸入層、隱含層和輸出層之外,將隱含層的數(shù)量設置為6 層。深度學習狀態(tài)可表示為:

      式中:

      w—深度學習迭代權重;

      b—偏置條件;

      f(· )—深度學習的激活函數(shù);

      a—學習層數(shù);

      wi—輸入層神經元;

      xi—輸出層神經元;

      j—深度學習狀態(tài);

      ym—針對雙饋風電機組的多目標深度學習目標;

      wim—分析提取風電機組次同步振蕩所須的迭代權重;

      bm—機組偏置[14]。

      選擇合適的轉差率數(shù)據(jù)作為約束,將振蕩中的串聯(lián)補償效應、變壓器狀態(tài)以及線路的等效容感參數(shù)作為輸入,實現(xiàn)多目標深度學習訓練。具體的控制過程如下:

      通過第一章節(jié)內容可知,在轉子側控制阻尼,這在一定程度上可以獲得與轉速變化相反的電磁轉矩[15],保證次同步振蕩為正向阻尼,實現(xiàn)抑制控制效果,加強風電并網(wǎng)的的實時性能。因此,將雙饋風電機組的轉速偏差作為多目標深度學習的輸入約束量,經過隱含層的控制連接,完成對應的濾波平衡,當轉速變化在d、q軸上產生電壓變化時,則可以直接添加到原始的參考電壓中,實時進行阻尼控制。

      設定風電機組的轉速變化量rωΔ ,在d、q軸上轉子側完成控制過程中,產生的電壓變化情況如下:

      式中:

      ΔVd、ΔVq—d、q軸上的轉子側控制變化過程中的電壓變化量;

      Vd r、Vqr—附加阻尼條件下的電壓變化情況;

      Gd r、Gqr—d、q軸上的阻尼分量;

      Δφr—隱含層的變化分量。

      利用d、q軸上的附加轉矩ΔTerd和ΔTerq可以實時改變阻尼,達到控制振蕩的效果。

      4 實驗驗證分析

      4.1 實驗環(huán)境

      為了驗證出本文方法下雙饋風電機組次同步振蕩控制方法是否有效,進行測試實驗。實驗中設定基礎頻率為500 Hz,并在串聯(lián)補償中設定40 %的振蕩源,風電機組的串聯(lián)補償電容值設為35 uF,并在實驗的第8 s 發(fā)出振蕩源,文中研究的控制方法實時出發(fā)在轉子處。次同步振蕩的振源:發(fā)電設備(如發(fā)電機齒諧波(900~1 500)Hz)、輸配電系統(tǒng)用電設備(如晶閘管整流設備)存在寬頻帶諧波源;共振點:網(wǎng)架與風電并網(wǎng)系統(tǒng)構成的容感回路有固定的振蕩頻率。次同步振蕩種類為欠阻尼。本文設計的控制方法依托DSP 芯片,本文方法下的振蕩抑制電路如圖2 所示。

      圖2 本文方法下設計的次同步振蕩抑制電路

      在未投入任何控制措施下的雙饋風電機組次同步振蕩情況如圖3 中的波形所示。根據(jù)圖3 中放大后的波形可以看出,次同步振蕩發(fā)生在第8 s 的時候,經過1 s 之后,第9 s 后波形開始嚴重失穩(wěn)。

      圖3 雙饋風電機組的次同步振蕩情況

      4.2 實驗微觀指標

      在雙饋風電機組的次同步振蕩控制中,較高的阻尼比可以表述抑制振蕩的有效性,并加速系統(tǒng)回到穩(wěn)態(tài),降低振蕩幅值和頻率。表達式為:

      式中:

      ΔVd、ΔVq—阻尼系數(shù);

      Vd r、Vqr—雙饋風電機組轉動慣量;

      Gd r、Gqr—雙饋風電機組的剛度。

      4.3 實驗結果對比分析

      在40 %的雙饋風電機組串聯(lián)補償度下,可以證明附加阻尼對次同步振蕩控制是有效的。接下來為進一步測試設計方法的實用性,采用文獻[1]方法、文獻[2]方法作為對比方法,則三種方法的控制結果如圖4 所示。

      圖4 不同方法控制結果對比

      對雙饋風電機組的次同步振蕩投入控制策略,根據(jù)圖4 中的實驗結果表明,設計方法能夠有效降低次同步振蕩的波動,而對比方法控制后的次同步振蕩波動仍較大,說明設計方法的控制效果較好,具有實用性。

      為進一步驗證設計方法的控制效果,以阻尼比為實驗指標進行對比測試,測試結果如圖5 所示。

      圖5 不同方法阻尼比

      根據(jù)圖4 可以看出,本文方法的阻尼比明顯高于對比方法,最高時達到43.2 %,而文獻[1]方法的阻尼比最高達到了28.4 %,文獻[2]方法的阻尼比最高達到了18.7 %。由此可見本文方法的次同步振蕩控制效果較好。

      為驗證設計方法的實效性,進行次同步振蕩控制時間測試,測試結果如表2 所示。

      表2 測試結果

      根據(jù)表2 可以看出,本文方法的次同步振蕩控制時間最高為14 ms;而對比方法的次同步振蕩控制時間明顯高于本文方法,文獻[1]方法的次同步振蕩控制時間最高達到了31 ms,文獻[2]方法的次同步振蕩控制時間最高達到了38 ms。由此可見,本文方法的控制效率較高,具有實用性。

      5 結論

      為提高雙饋風電機組在風電并網(wǎng)中的適應能力,提高并網(wǎng)性能,減少風電機組受到的次同步振蕩影響,在研究次同步振蕩控制方法的過程中,通過分析雙饋風電機次同步振蕩機理,進行次同步振蕩特征分析,基于多目標深度學習,構建輸入層、隱含層和輸出層,實現(xiàn)對次同步振蕩的特征提取和分析,實現(xiàn)迭代控制。實驗中驗證了投入控制策略的最佳時間,也證明通過控制附加阻尼能有效地實現(xiàn)次同步振蕩的控制。

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