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用于辅助电网故障恢复的风储系统配置与恢复方案设计

发布时间:2022-11-19 15:16
第一章 绪 论
1.1课题研究背景及意义
大规模停电事故不仅会造成巨大的经济损失,还会给社会的安全稳定运行带来了隐 患,在疫情肆虐全球的大背景下,电网故障而影响供电稳定性的问题已经成为了一个全 球性问题,近些年,在世界范围内大型停电事故常有发生。例如美加大停电总计5000万 人受到影响的,停电 29个小时经济损失逾 300 亿美元[1];2018年,巴西大规模停电事故 约 25%的电负荷断电[2],数日后才恢复供电;2019年 8 月英国国家电网公司海上风电由 于雷击脱网,系统频率崩溃导致伦敦地区的大范围停电;2020年冬季,由于极端低温致 使美国德克萨斯州大规模风电机组旋转机构冻结,大面积停电达数日之久,造成经济损 失数十亿美元。2022年 3 月台湾地区发生 6天 5 次大规模停电的事故,故障峰值影响用 户数量超过700万,经济损失惨重,频繁停电的原因之一就包括电网故障恢复电源的缺乏。 可见,电网故障恢复技术是保障现代电力系统稳定、安全、持续运行的关键。
电力系统的安全、稳定、可靠运行一直以来都是电力系统工程师们的终极追求,但 是面对严重的自然灾害、网络崩溃等相关不可抗扰动的影响,将希望寄托于电网完全不 发生停电故障似乎是难以企及的目标。因此,无论多么坚挺的电力系统都需要一套完善 的故障后恢复方案,方案的制定是系统大停电后一项重要安全保障。
在我国电力系统中,故障恢复电源一般为水电机组、抽水蓄能电站、燃气轮机,这 些电源启动迅速、自用电少[4]。然而,自然资源的分布差异导致了部分电网故障恢复电源 较少,甚至是没有,这极大的限制了区域电网故障恢复能力,多元化故障恢复电源成为 了当务之急
随着我国北方地区,特别是西北地区风电装机容量逐年增加,在启动电源缺乏的西 部电网应用风电机组参与故障恢复的想法逐渐被越来越多的人所关注。风电机组自用电 小小,启动快速,双馈反应电机组还可以实现进相运行,这些特征都使得风电作为故障 恢复电源成为了可能。储能技术的双向功率输出能力,使得储能可以配合风电参与风电 场的无功调节,并平稳风电出力[6-8],这使得风电储能联合系统具备故障启动电源的自启 动能力。综上,风储系统的引入大大扩展了故障恢复电源的可选择范围,对风储发电系 统协助区域电网进行故障恢复开展研究势必会成为未来电网故障恢复方面研究的发展方 向。
1.2区域电网故障恢复技术的文献综述
区域电网指有限规模的区域性输电网络,此类电网多出现于我国西北部地区、澳大 利亚等风、光资源分布广泛且丰富,人口密度偏低,工业负荷分散的地区,由于缺乏和 其他大规模电网的连接,所以其内部的故障恢复电源相对较为稀缺,对此类区域电网故 障恢复开展研究重点是探讨如何在有限的故障恢复电源场景下更有效率地进行恢复过程, 以及如何充分调动区域内启动电源参与故障恢复。
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(1)故障恢复方案制定
所谓完全停电状态下的故障恢复,是以某个启动电源为起点,先行对启动电源进行 自启动,当启动电源达到稳定功率输出状态以后,逐步启动电网中其他机组,并逐渐完 成整体电网启动的过程。文献[9]描述了电网故障恢复的早期研究成果,针对上个世纪80 年代英国电网的停电故障案例,详细分析了故障启动的一般过程,以及方案制定。文献 [10]和文献[11]中详述了世界其他国家的同类型研究,可见国外关于现代电网系统故障恢 复方面的研究已有数十年历史,当然早期研究鲜有涉及新能源大量并网的故障场景出现。
当代对于故障恢复方案制定的研究,将这一领域的应用前景与先进技术进行了融合。 文献[12]和文献[13]利用人工智能、神经网络算法、Fuzzy模糊控制等先进技术,对系统 故障停电后的恢复问题开展了前沿性研究。文献[14]提出的智能电网的故障恢复方案涉, 恢复方案将根据每分钟更新的系统节点电压、负荷、输出信息进行实时动态调整。文献 [15]应用了虚拟现实技术,对系统故障恢复场景进行模拟,并指出应用该系统能够的电网 故障进行先期排查与预测。
国内研究相对起步较晚,但追赶学术前沿的步伐依然稳健。文献[16]探讨了故障网络 的由整化零方案,分区域子网进行逐一启动。文献[17]对故障后网络重构的问题展开了讨 论。文献[18]考虑了节点电压、注入功率约束、线路潮流约束等方面,并针对系统的约束 状况系统分析了网络结构的故障薄弱点,并将这一发现融入到系统故障恢复的方案制定 当中去。文献[19]从网络拓扑学的角度出发,利用一种权重分析模型,对网络特征进行了 分析,并在此基础上优化了故障恢复方案中的启动路径。
(2)故障恢复安全技术校验
文献[20] 在恢复过程中研究了故障恢复路径,仿真并校验了的电压过载问题,分析了 充电时,对长空载线路内部过电压产生的机理。文献[21]充分考虑了电网故障恢复过程的 系统参数渐变特性,针对恢复进程中网络节点的潮流、电压变化,提出了适配的故障恢 复方案,并用仿真算例针对几个不同场景制定了优化的故障恢复方法。文献[22]、文献 [23]、文献[24]系统空载合闸过电压[22]、恢复操作过程的过电压[23]、频率启动跌落[24]等方 法也被陆续得到研究。
(3)故障恢复电源选择
传统电力系统中的故障恢复电源多数以灵活性、响应速度较佳的水电机组、燃气轮 机机组为主,而随着新能源渗透率的增加,人们在技术层面进一步拓展了故障恢复电源 的种类。文献[25]提出了一种分布式电网的故障恢复方案,由于系统中拥有大量的光伏装 机,所以研究考虑利用光伏发电系统作为故障恢复电源,在充分考虑光资源分布特征的 前提下,提出了一种光伏稳定并网母线电压的方法,并考虑了分布式电网与大电网之间 的互动关系。文献[26]跨区域电网超高压直流换流站互相启动的方案,并通过暂态仿真环 境模拟了启动过程,分析了系统中的潮流分布情况。文献[27]针对印度最近这些年来频发 电网故障的现状,结合作者实际工程经验,提出了适合本地电网特征的水电作为启动电 
源的故障恢复方案,指出水电厂故障恢复时容易导致启动失败的关键问题并介绍了防御 措施。
(4)故障恢复试验
目前,故障恢复的实际应用已经得到了若干印证,在电网中的应用性研究和试验越 来越多, 2000年5月5日,国家电网首次利用抽水蓄能电厂的水电机组进行了故障恢复 试验,并取得了初步成果[29],随后1年,电网故障恢复被我国电网运行标准制定部门写 入行业的强制性行业标准,篇幅较大,甚至形成了专门的章节[28]。2005年,《电力系统故 障恢复方案编制和实施技术规范(试行)》的通知,明确了国家进一步切实做好故障恢复 工作,完善故障恢复方案的总体故障保障思路。天津、山东电网通过实际的网络数据都 分别开展了成果显著的故障恢复试验,并且取得了一定的成果,完善了本地电网的故障 恢复制度[30-31]。
从全球的研究现状可以看出,目前的故障恢复研究侧重点还是基于传统电网,新能 源较少有涉及,故障启动电源以水电研究居多,在此方面取得的成果比较丰富,从理论 到实践的文章与试验都有涉及,这些研究都为进一步拓展基于新能源电网的我国电力系 统故障恢复领域奠定了理论基础。
1.3风储协调发电系统故障恢复的文献综述
风电机组的惯性特征和水电机组有类似之处,这使得风电机组在理论上有作为故障 启动电源的优势和潜力。文献[32]利用燃气轮机机组作为风电故障恢复的励磁电源,并进 行了实物机组的模拟启动试验,完整还原了双馈风电机组的故障启动过程。文献[33]探讨 了为风电场配置一定容量的储能系统,使储能型风电场作为电源辅助局域电网故障恢复 的可行性。文献[34]以南部省份的局域电网为例,在分布式汽、柴油发电机组为启动功率 来源,开展风电场故障后启动。文献[35]就新能源电网变流器的电压控制策略进行了仿真 验证,并改进了设计。文献[36]针对换流站功率在高渗透率电网的故障恢复过程中,出现 的自动平衡控制策略开展了研究。文献[37],提出了一种可以辅助故障恢复的风电系统与 储能协调控制的容量配置方法。文献[38]就风电故障恢复中电压控制策略开展了研究。文 献[39]针对故障恢复领域中储能系统的应用进行了综述,并分析了这些设备的充放电功率 都有哪些特征。文献[40]和文献[41]就故障恢复过程中的系统频率稳定性问题进行了研究。
上述研究虽然全面且细致,但是依然存在未能考虑的理论死角。首先,这些研究未 充分结合跨区域的风电场布局,以及风速分布,对以风电储能联合系统充当故障恢复电 源的可持续性、可靠性也鲜有涉猎,对风储发电系统辅助区域电网故障恢复的研究都是 建立在非实际风速条件下的,而且主要储能设备为大型储能电站,对于微储能,储能柜 等形式未作研究。综上,储能领域的研究需要更多地考虑风电自身特性,对储能的控制 与运行开展针对性优化。
1.4本文的主要工作
针对我国风电装机渗透率逐步提高,而故障恢复电源装机建设相对滞后的现状,本 研究提出风电和储能的联合发电系统作为故障启动电源辅助区域电网进行故障恢复的启 动方案。
(1)从风速分布、风电场布局、风电机组性能,风电场装机容量这几个方面,综合 分析了风电场辅助电网故障恢复的必要条件,判断了风电场参与故障恢复的可行性,并 定义可行性评价标准,制定可行性评估方法。
(2)就风储系统中储能的安装数量、容量配置、安装选址等问题展开分析。以储能 配置最小化为目标,考虑风电场的风资源分布特性,优化储能的配置方法,并通过风电 历史数据进行了方案验证。
(3)从单台风电机组入手,对用于辅助电网故障恢复的风储系统开展储能配置研究, 结合多层优化模型,从效率、布局、电压等几个方面建立多因素综合考虑的储能配置方 案,提出了风电-储能柜配置方法,并尽可能实现小储能配置,以保证储能经济性。
(4)综合分析了算例电网的故障恢复能力,从风资源情况、装机情况等多角度展开 风储系统辅助电网故障恢复的可行性评估,并进一步根据网络中风电场的分布情况进行 了启动电源的选择,以某西部区域电网为理论算例,开展风储系统辅助区域电网故障恢 复方案设计。
(5)根据故障恢复方案设计,建立仿真模型,展开对风电辅助电网故障恢复方案的 仿真验证。基于电磁暂态仿真平台,分别分析电池储能的基本原理并建立储能模型、风 电机组模型,分析了其运行原理,并建立了约束条件,并对风电和储能系统的联动机制、 控制策略进行了仿真建模,结合算例区域电网的历史运行数据,开展故障恢复仿真的验 证性仿真研究。
第二章 风电场辅助区域电网故障恢复的可行性
若需要使用风电场对区域电网进行故障恢复,则需要有限考察此方法的故障恢复可 行性。风电由于其固有的功率波动随机特性,其故障回复可行性必定属于存在失败几率 的概率问题,因此必须针对风电本身的特性,开展可行性研究。首先,对风电场故障恢 复可以顺利实施需要的必要条件展开论述,从风速条件、风电场布局、机组性能、装机 容量等几个方面开展研究,并分析对象风电场的风速分布特征。其次,定义故障恢复下 限风速、故障恢复可执行概率等指标,用以评估区域电网故障恢复可行性。
2.1风电场辅助电网故障恢复的必要条件
风电场辅助区域电网故障恢复能够顺利实施是需要具备一定前提条件的,风电机组 作为启动机组需要达到最低功率标准,同时启动机组需要保证在故障启动时段中可以保 持连续不间断的功率输出,因此,有必要综合考虑风电场运行特征,结合故障启动功率 需求,对风电场的故障恢复的必要条件进行分析。
(1)风速分布
为了故障恢复的成功实施,需要风电场的风电输出功率在特定的条件下保持一定时 间,在能够使风电场作为启动电源参与到区域电网故障恢复过程中,因此,风电场的风 速分布是故障恢复过程中最关键的必要条件。由于季节、气候、温度等因素在地理维度 的分布差异较大,所以也带来了风资源在地理分布上的差异显著。不同时间尺度的同地 理位置风资源分布也差异显著。我国幅员辽阔,气候环境多变,总体而言适合风电运行 的省份主要分布在我国西北部地区,对于这些地区历史风电数据的分析,特别是 5~25m/s 的有效风资源的风速分析非常重要。
(2)风电场布局
风电场的布局会对风电功率的输出效率产生影响,特别是在故障恢复阶段,无法保 障全部风电机组运行,少数风电机组启动后其输出功率相对薄弱,传输距离、集电系统 的损耗等相关因素对启动成功率的影响尤其明显,而这些因素都和风电场的布局直接相 关。
(3)风电机组性能
风电机组的性能表征的是风电机组对风的动能转化成电能的效率,风电机组性能越 强,风能的转化率越高,根据风电机组的参数,一般单机装机容量越大的风电机组,其 机组性能越强,因此相同风速条件下,大装机容量的风电机组更适合故障恢复,但是大 装机容量的启动速度更慢,需要平衡考虑。
(4)风电场装机容量
风电场的总装机容量刻画了风电场的总体功率输出水平,不同装机容量的风电场其 故障恢复性能会有明显不同,针对不同的故障恢复需求功率,需要选择匹配装机容量的 风电场,只有满足一定的装机容量才有可能成功实施故障恢复,因此风电场装机容量也
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是故障恢复成功实施的必要条件之一。
综上所述,在进行故障恢复方案制定的时候,需要综合考虑以上所有因素,制定平 衡有效的方案。
2.2风电场辅助电网故障恢复的评价指标
2.2.1故障恢复的下限风速
在风电场辅助区域电网故障故障恢复的过程中,风电场出力和待启动电厂需求功率 之间应该满足如下关系:
nPW — PZ > (1 + a)PM (2.1)
式中各参数的含义为,Pm为待启动电厂启动需求功率;风机数量n;风电场自用电 功率Pz为;风电功率Pw;线损系数弘一般取&5%。
所谓区域电网故障恢复的下限风速是指:用于故障恢复的风电机组个数确定的前提 下,当待启动电厂自用电功率为Pm时,需求的最低风机出力为Pwmin,对应的风机受风 速度为Wm,即区域电网故障恢复的下限风速。
风电场实际发出的功率和诸多因素相关,其中关系密切的是风电场的装机数量,以
及风电机组自身的发电参数,如图 2.1 所示,待启动电厂启动需求功率 PM=25Mw, 3种 不同容量的风电机组的风速和机组数量组合。
 
 
图 2.1 PM 约束的风速与启动机组数量关系
Fig.2.1 PM-constrained wind speed in relation to the number of start-up units
如图所示,在相同风速的条件下,容量更大的机组需要更少的启动机组数量就可以
达到所需的待启动电厂自用电功率。这表明不同容量的风电机组具有不同的出力性能, 额定容量越大,机组将风能转换成电能的效率越高,也从侧面证明大容量的风电机组可 以对区域电网故障恢复提供更稳定的功率支撑。
2.2.2故障恢复的可执行时段
由于电网故障恢复需要启动机组在一段时间内不间断输出功率,以持续满足待启动 电厂自用电。因此,在分析启动机组功率大小的基础上,还应该考虑功率输出的时间连 续性。火力发电厂的完整启动时间一般超过 24小时,但是以百兆瓦级火力发电厂为例,
按照发电厂故障恢复的一般步骤,只需要让火电厂第一批辅机顺利启动就可以实现后续 电厂其他机组的陆续启动。根据百兆瓦级火力发电厂的历史运行数据分析,第一批辅机 的启动时间一般需要 30 到 50 分钟。这一时间可被称为机组故障恢复的最短启动时长 tlim。
若利用风电机组对区域电网进行故障恢复,满足机组故障恢复的最短启动时长,且 风速大小不低于下限风速 vlim 的时段都可以认定为满足故障恢复条件的时段,也就是该风 电场作为启动电源辅助电网故障恢复的可执行时段。
2.2.3故障恢复的可执行概率 为了评价某个风电场作为启动电源对区域电网进行故障恢复的能力,本研究定义了 风电场辅助区域电网故障恢复可执行概率的概念。
对历史风速数据进行统计,风速 v 大于故障恢复下限风速 vlim 的时间,占统计数据总 时长的比例,就是故障恢复的潜在可执行概率。其定义式可表示为:
P(v > Vlim) =
由于故障恢复的潜在可执行概率的定义中,风速数据仅满足风速大小的条件,并没 有明确风速是否连续,是否达到机组故障恢复的最短启动时长。因此,定义故障恢复的 可执行概率为:若风速V大于故障恢复下限风速Vlim,且V的持续时间大于机组故障恢复 的最短启动时长tlim,风速V的时长占统计风速数据总时长的比例,就是故障恢复的可执 行概率(以下简称可执行概率)。其定义式可表示为:
P(v > %&t > tlim)=昭厂) (2.3)
2.3风电场辅助电网故障恢复的可行性及其评价方法
如 2.2 节中所述,由于风电固有的波动特性,其出力在时间上分布非常随机,如果仅 使用一座风电场作为辅助区域电网故障恢复的启动电源,那么无法保证风电场可以需要 的时段对区域电网提供启动功率,也就是 2.2 节中所述的风电场的可执行概率可能会较低。
 
图 2.2 多风电场功率互补情况分析 Fig.2.2 Analysis of the power complementarity of multiple wind farms 如图 2.2 所示,为某时段同一网络下接入的两座不同风电场的出力曲线,由于两座风
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电场分布在不同的地形环境下(由山地隔开),因此风资源分布并不完全一致,在某些时 段形成了互补。通过观察数据,可以得到一些基本信息:
(1) 如图中数据所示,需求的最小故障启动风电出力为Pwmin=28MW,高于此功率 的风电功率可以执行故障恢复,否则不可执行。风电场 1 当日可进行故障恢复的时间为 0 点到9点, 2号风电场5月1日可进行故障恢复的时间为0点到2点半、2点半到5点半、 5点50分到 10点、16点到24点。
(2) 2号风电场在0:00~9:00之间的功率不连续,存在几处中断时刻,而1号风电场 在 2号风电场功率中断的时间点能够提供功率补充。
(3) 1 号风电场在 9:00以后不再具备故障恢复条件,而 2号风电场在 16:00~24:00满 足辅助故障恢复条件,二者在此时段形成互补。
综上,通过简单分析,两座风电场联合参与电网故障恢复的情况下,在 00:00~24:00 之间可以稳定提供至少28MW的功率。若将28MW作为火电机组的启动功率则在此时段 内利用风电场进行电网故障恢复则可以认为是完全可行的。
以上仅做有限分析,在本研究的第4章中具体应用某区域电网的运行数据,对算例风 电场辅助区域电网故障恢复的可执行概率进行了详细计算。
为了风电场能够顺利对待启动电厂提供支援,需要尽可能减少启动电源供电路径上 的线路网损,在进行启动电源选择与启动路径选择的时候,应该尽可能减少电气距离, 减少所经过变电站的个数。因此,在风电场辅助电网进行故障恢复时,应该优先选择具 有相同并网点、功率集中汇聚于待启动电网的风电场集群,以实现启动功率损耗的最小 化。
根据以上分析,可以将风电场辅助区域电网实施故障恢复的可行性评估流程概括如 下:
( 1)计算待启动区域电网的最小故障恢复功率 PM。
(2) 根据待启动区域电网的电气范围,确定用以辅助电网故障恢复的候选风电场。
(3) 根据各候选风电场到待启动区域电网的电气距离、经过变电站数量等相关因素, 评估各风电场输送启动功率时的能耗水平。
(4) 对各候选风电场的运行历史数据进行统计,根据风电场历史风速配合 2.2节中 的方法,获得其故障恢复的可执行概率。
评估方法流程图,如图所示:
 
 
图 2.3 风电场辅助区域电网执行故障恢复的可行性评估流程
Fig.2.3 Feasibility assessment for the wind farm auxiliary fault recovery of the regional grid
2.4本章小结 本章首先分析了风电场可以辅助区域电网进行故障恢复的必要条件,在此基础上, 定义了若干故障恢复的评价指标,基于故障恢复的实施过程,初步制定了可行性评估方 法,本章结论如下:
1.从风速分布、风电场布局、风电机组性能,风电场装机容量这几个方面,综合分 析了风电场辅助电网故障恢复的必要条件,初步判断了风电场参与故障恢复的可行性。
2.根据风资源的自身特性,定义了风电场辅助区域电网故障恢复的下限风速、可执 行时段、可执行概率等一系列评价指标,用以评估风电辅助电网启动的可行性。
3.风电场的功率输出差异,是由于布局、空间分布、风资源季节分布等自身特征差 异造成的,可以利用它们之间的功率互补特性,合理构建多风电场群辅助电网故障恢复 方案,可提高故障恢复方案的可行性,提高并网电能质量。
4.制定了风电场辅助区域电网故障恢复的可行性评估方法。
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第三章 用于辅助区域电网故障恢复的风储发电系统储能配置方法
结合上一章的分析,仅依靠风电场对区域电网进行故障恢复是一个需要考量成功率 的概率事件,因此有必要应用储能系统,来弥补风电场输出随机波动性较强的劣势,从 而实现风储发电系统联合对区域电网进行故障恢复。因此,在满足风速资源条件与保障 较高故障恢复成功率的前提下,如何合理配置储能功率、容量的大小,关系到储能运行 是否具有合理的经济性。本章建立了综合多因素考量的分层优化配置模型,从为单个风 电机组配置储能柜的思路出发,制定了可以最小化储能功率、容量投资的储能配置方案。
3.1用于故障恢复的风储系统的储能配置概述
使用风电场作为区域电网的故障恢复电源,则首先需要储能系统作为备用电源,为 风电场控制系统和励磁系统供电,建立母线电压参考信息,并稳定母线电压,使风电场 进入待启动阶段,从而实现风电场启动运行。其次,利用储能系统为双馈反应机组建立 励磁,保障风电机组能够顺利运行发电。最后,风储联合发电系统进入故障恢复准备阶 段,可根据调度中心指令随时投入辅助区域电网故障恢复程序。综上,用于辅助电网故 障恢复风储联合系统启动流程可描述为如图所示:
火电场启动
1、 厂用辅机启动
2、 火电机组启动
图 3.1 故障恢复过程
Fig.3.1 Fault recovery procedure
需要特别特别指出,利用风电场作为辅助区域电网故障恢复的方案比较适合网络完 全没有其他可用电源的场景,风电场机组的励磁功率以及并网电压、频率的调节将完全 交由储能系统负责。储能的合理配置对于目标的顺利实施至关重要。
如图 3.2 所示,在以往的研究中,参与针对辅助电网故障恢复的场景,风储联合系统 中储能的配置思路主要包括:
1.在风电场和储能共用同一并网母线。这样做可以应用储能对重点风电场的输出功 率实施调控,可以实现风电功率的波动缓解,稳定并网电压,从而更容易地实施风电并 网。
2.在风电场群汇聚连接的变电站位置处配置储能系统。这样做除了可以起到缓解波 动稳定频率等作用外,还可以通过风电场群的汇聚效应、外部效应提高储能的作用范围 与运行效率。
综上两种储能配置方案主要考虑了储能功率调节作用在系统中的地位,结合故障恢 复场景的特征,还需要进一步评价上述两种配置方案的合理性。首先,第二种方案的风 电机组变压次数较多,从发电到并网一共需要至少 3 次升压,这势必会带来较多的功率折 损,电压稳定性问题也值得关注;其次,一般系统中安装的储能电站都会具备多种功能,
无法保障储能电站在进行故障恢复之前是否拥有足够的容量可供调遣,这会降低风储系 统辅助电网故障恢复的可靠性。
 
 
风电场群
图 3.2 储能配置方式
Fig.3.2 Energy storage configuration
3.2储能配置模型
储能的配置指的是对储能的额定功率、额定容量、安装位置进行规划,结合区域电 网的故障恢复特征,并重点计及系统无功分布情况,本研究通过改进的双层规划方法, 对储能系统的选址、定容、机组个数、启动路径等各方面展开优化配置。储能的优化配 置是一个非线性、多参数、耦合关联强的规划问题,其规划目标是在尽可能使用较小的 储能容量完成启动目标。
3.2.1储能容量配置及风电场启动效率分析
如图 3.2所示,风电机组配置有储能柜,储能电池连接在并网变压器的低压侧,这样 可以使用储能系统为风电机组励磁提供电源,同时在电网故障恢复过程中提供热备用。 以风储联合系统作为初始启动功率电源,在启动有储能风电场的基础上,依次启动其他 机组,实现网络完全启动。综上,建立启动时间效率模型。
风电机组的输出功率Pw与风电机组的桨叶尺寸、风能水平、空气密度等都息息相关, 具体的表达式如下:
Pw = 2 兀 R m (3.1)
式中,〃机组所处环境的单位体积内的空气质量,单位kg/m3; Vm为平均风速,单位 m/s; R为风电机组桨叶叶片长度,单位米;"为风资源利用率。
Pz代表待启动机组自用电功率,由于机组的启动所需自用电功率主要部分是机组励 磁,所以可以把自用电功率分成两部分。第一部分Pz-Im是待启动机组励磁所需的自用功 率,第二部分PZ-R代表除励磁功率以外的其他设备用电功率,它们之间的关系为:
Pz = Pz-!m + Pz - R (3.2)
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为了表示风电机组的启动能力,以下建立风电机组可以同时启动的机组数量“和风电 机组的功率Pw,二者的关系可表示如下:
 
式中,a代表为了保证机组启动的成功可靠,而保留的异步发电机励磁裕度,一般取
a=7
在风电场中,部分机组配置了储能的风电,设配储能风电机组的数量为X,则有如下 是的关系:
x (n +1)" > N
式中,N为风电场中包含的风电机组总数;风电场如果分批次启动,则k代表的批次 数量。
故障恢复过程所经历的时间不可以无限长,缺乏时间约束的启动过程式不可操作且 无效的,因此限定风电场进行故障恢复的时间边界为Tmax。若假设风电机组从启动开始到 稳定运行的时间为tf,则tf与Tmax之间的关系可表示为:
(3.5)
关于Tmax,由于目前可参考的风电场参与电网故障恢复的实际案例还比较少,所以结 合水电机组的故障恢复过程,故障恢复的实际限制一般在200到300s之间,所以本研究 取 Tmax 为 250 S[27]。
3.2.2储能配置与布局
尾流效应是指风吹过来风方向机组以后风的波动与强度减弱,大规模风电场中,受 尾流效应影响,导致风资源在风电场的有限空间内发生分布不均的现象,从而使各风电 机组无法保持完全一致的输出状态。风速与输出功率的在空间维度上分布未必一致,风 能利用水平受尾流效应而发生波动。如图所示,为某风电场的月平均风速与月平均功率, 在空间中的分布情况。
 
 
图 3.4 功率空间分布
Fig.3.4 Spatial distribution of power 储能的选址,需要根据对象风电机组的风资源分布情况、风电机组出力水平进行综 合评判,并且结合负荷季度分布特征以及风资源分布特征进行优化布局。
综上,储能配置布局需要综合考虑如下 3各方面:
1.考虑风电场风资源分布的差异性,计及风电场风机布局带来的风速尾流效应,根 据机组位置布局,优化选址安装储能柜;
2.统计风电场各风速区间下的平均持续时间,以估算各风电场在不同下限风速条件 下的故障恢复可执行概率;
3.根据历史数据,统计机组的功率和同一时间风速,计算历史风能利用率。 储能的配置与布局方案可以根据以上 3个方面进行综合优化。
3.2.3风电场集电系统无功及电压特性
系统无功的改变会影响电压稳定性,电网发生故障后,由于无法及时对风电机组的 励磁无功进行有效供应,因此极端电压有出现较大波动的风险。如果风电机组机端电压 出现大于 10%额定电压的波动,那么机组的继电装置就会处于保护的目的跳闸[44]。因此, 在风储联合系统对电网进行故障恢复的时候,应最大化利用双馈反应机组的无功调节能
力,以稳定电压。
 
如图所示,为风电场的电气结构,互相连接的风电机组在统一汇聚母线处进行连接,
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其无功变化的相互影响可用下式进行描述:
込=X L +(k _ " X _ Rj_
SQG _i U L0w U L0w
euG_k = XL +U - 】)X _ Rj_
9QG _ u Low u Low
euG_k = XL +(n _ 】)X _ ,ji_
eQG _„ u Low u Low
由于式中参数较多,现将式中参数整理如下:
表 3.1 参数表
Table.3.1 Parameters
参数 含义
XLj 机组1经过集电线路j到汇聚母线之间的感抗
RLj 机组1经过集电线路 j 到汇聚母线之间的阻抗
X 集电线路两端节点上机组之间的感抗
uLow 汇流母线电压
dUG-k 线路j 上,机组k的电压变化量
dQG-i 线路j 上,机组i的无功变化量
 
综上所述,对象风电机组端电压受到其他机组的影响主要与它们之间的连接方式有 关。如果发生无功扰动的风电机组与对象风电机组连接在同一调母线上,则对象机组受 到影响的程度与两台机组之间的距离或者对象机组到汇聚母线之间的电气距离有关,随 着电气距离的增大,对象机组受到的影响程度逐步减小;但是,如果发生无功扰动的风 电机组与对象风电机组不在同一条母线上,则对象机组受到影响的程度只与对象机组到 汇聚母线之间的电气距离有关,同样电气距离增加机组受影响程度减小。
3.3多层优化的储能配置求解方法
本节应用了多层非线性规划,总体上将配置步骤分为储能容量配置、储能选址、机 组启动顺序三个层次,以最大化启动功率为目标,使用尽可能少的储能配置以增加经济 性,过程中需要满足电压、频率等方面的约束,综合考虑了储能启动机组的个数、位置、 启动路径,建立了基于多层优化策略的储能配置方案。
3.3.1 容量优化配置模型
容量优化模型中,最上层以最大化启动功率为目标,进行建模,其目标函数如下:
max P =S P (i =】,…,x(n+ 1)k) (3.7)
1
启动时间效率约束条件如式(3.5)。
式(3.3),式(3.4)可以计算有多少台风电机组可以配置储能系统,以算例中区域电网一 个月的平均风速作为条件,可以计算得到储能的容量Cs为:
(3.8)
^CS-N = aPz _ Im + Pz-R (3・9)
式中,储能额定功率表示为 PCS-N;
3.3.2储能的选址优化方法
只有风电机组在理想状态下达到最佳机械效率的时候,风速与功率可以按照风电机 组的最优功率曲线变化,风电机组的功率曲线表征了风电机组的输出边界。
由于规划问题的非线性,以及模型的模糊性,本研究采用 SOFM 神经网络算法,对 问题进行求解。将各风电机组的风速均值以及均方根、均值功率作为算法特征值,带入 算法,对候选的风电机组进行分类,具体计算流程如图所示:
 
图 3.6 算法流程图
Fig.3.6 Algorithm flow chart
在完成分类的基础上,对各风电机组之间的相关性进行评估,计算得用以表示各机 组对其他机组的风速、功率的影响程度的相关系数。结合相关系数则有选择储能的安装 位置。
为了评估风电机组之间的互相影响程度,在对风电机组分类划分的前提条件之下, 建立了风电机组之间的相关性系数,相关系数越大表明机组之间关联越强,彼此之间对 风速的影响越剧烈,对功率的影响也更明显。在储能安装位置的布局问题上,需要结合 相关系数,择优选择安装位置
18
3.3.3机组启动顺序约束条件
首先需要明确,风电启动过程中的无功调节需要在一定范围内进行,无功调节需要 满足下式的限定,无功约束表示为:
max•叽•△QL 匕 0.08 (3.10)
△QG-,为集电线路j上机组i的无功变化量
由于故障启动过程通常为脱网进行,没有大电网随时供电,因此需要保障一定的启 动可靠缓冲,机端电压变化量需要流留出约5%的裕度,即AU=5%p.u.
3.4储能配置实例计算
3.4.1 储能配置算例条件
本文以某西部省份风电场为例,风电场装机容量及机组型号数据如表 3.2所示:
表 3.2 风电场参数
Table.3.2 Wind farm parameters
项目 参数
装机容量 49.5 MW
装机数量 58
机组型号 G58-850
机组间距 400 m
风机行数 7排
集电线路数量 10条
线路型号 LGJ-125/20
集电电压 10
 
单机的装机型号是中山明阳F3-850j,其具体的双馈感应风力发电机组用电情况参数, 如下表所示:
表 3.3 明阳 F3-850j 风电机组自用电系统参数
Table.3.3 MingYang F3-850j power consume power system parameters
设备名称 参数(单位:kW)
通风风扇 2
散热风扇 2.8
柜体照明 0.2
柜体加热 1
变流器 0.4
压力变送 1.5
循环泵 1.2
加热器 2
 
续表3.3明阳F3-850J风电机组自用电系统参数
Continued Table.3.3 MingYang F3-850j power consume power system parameters
设备名称 参数(单位:kW)
偏航电机 6
机舱加热 0.8
润滑油泵 0.6
液压泵 1.1
 
算例中的风电场风速数据为 2020 年夏季的某风电场实测风速历史数据,数据样本以 一分钟为数据采样分辨率,数据采用长度约为 90 天。
3.4.2储能容量配置
由表 3.3 中的风电机组参数,可以得到单台风电机组的自用电情况,参数如下表所示:
表 3.4 风电机组自用电
Table.3.4Wind turbine power consume
项目 功率(单位: kW)
励磁功率 PZ-Im 15.2
其他设备用电 PZ-R 3.8
合计:总自用电功率 PZ 19
 
并根据实测数据获得稳定启动时间 tf=80 秒
根据式(3.1)可以得到,在风速7m/s的条件下,空气密度p=1.3kg/m3,风能转化效率 "=48%,叶片长度R=32m的条件下,风电机组的发电功率Pw=344kW。根据式(3.3)可以 计算得到单台风电机组的最大启动其他机组的数量为2。
如表 3.3 所示,在满足风电场时间约束 Tmax=250s 的前提下,对风电场中安装储能的 机组数量 x 问题如图所示:
 
 
图 3.7 储能柜数量与可启动机组数量分析
Fig. 3 .7 Analysis ofthe number of energy storage and the number of startable units
20
风电场装机数量为58台,则如果需要在250秒以内完成全部机组的启动,则至少需 要 x=7 台储能柜位故障恢复进行初始功率启动。根据式(3.8)计算可得单储能柜的额定功率 为110kW,由于250s约为0.07小时,但是由于储能的配置容量有最小的极限,所以综合 分析储能容量按照0.5小时配置,单台储能柜最终的配置参数为110kw/55kWh,总体储能 配置为 770kW/385kWh。
3.4.3储能安装位置
储能的容量、功率、个数配置问题解决以后伴随着储能的选址问题,即哪些风电场 需要配置储能柜,依据上文中的分析,本文使用了 SOFM神经网络算法进行优化计算, 其目的式按照风电场的相关性以及个性进行分类,分类的依据包括其风速、输出功率、 以及风能转化率等。算法的设置参数如下:
表 3.5 SOFM 算法参数
Table.3.5 SOFM algorithm parameters
项目 参数
SOFM 输入层 4层
神经层 风速层、发电功率层、转化效率层
输出层 3层
迭代次数 500 次
 
根据迭代的结果,最终将风电场中全部58台风电机组按照上述考量因素,聚类分析 归为三组,分组情况如下:
表 3.6 机组分类
Table.3.6 Unit classification
机组编号 -
一类 3、4、10、12、13、14、20、25、26、27
机组 28、30、32、35、43、46、49、50、55
二类 1、2、7、11、17、18、19、21、22、23
机组 24、31、33、34、38、45、47、48、57、58
三类 5、6、8、9、15、16、29、36、37、39
机组 40、41、42、44、51、52、53、54、56
1 类机组代表了最适合作为储能安装位置的风电机组,其表现是第一类中的机组和其 他风电机组的相关性系数更高,表明了较强的关联性,更利于启动功率传输。按照优选 相关系数大的风电场的原则,本研究观察各风电场与其他风电场之间的相关系数,择优 选出了 G55、G46、G25、G26、G28、G3、G4 这七座风电场作为储能安装的位置,其网 络位置分布如图所示:
 
 
图 3.8 风电场储能配置布局
Fig.3.8 Wind farm energy storage configuration struction
3.4.4启动顺序规划
首先,风电机组依次启动必然对周围风电机组的无功产生冲击,针对算例的风电机
型,其风机的最大无功波动承受能力式220kVar,电压波动小于5%额定电压,根据3.2.3 和 3.3.3 中的约束条件分析,同时启动的机组数量不应超过 3 台,如果加入一定的裕度则 同时启动数量将更少,这样就需要安排启动路径,进行顺次启动。
启动路径总体遵循电气距离限制原则,电气距离越近线路电抗越小,也就是对于不 同的汇流母线,应优先启动与汇流变电站电气距离更近的母线;对于汇聚在相同母线上 的风电机组,应优先启动与母线距离近的风电机组。
因此,启动顺序开始位置应该为有储能风电场,以发电十线为例,从有储能的 G55 风电场开始,并顺次启动同母线上个风电机组,然后启动发电 9线。例如,发电十线的启 动顺序具体顺序安排如下:
G55-G56-G57-G58
每个有储能风电场都可以作为起点逐个启动风电场,各发电母线上的启动顺序与发 电十线相似。有储能母线首先启动,之后再启动无储能风电母线。各风电母线的启动顺 序如下:
发电十线、七线、五线、四线、一线,在储能作用下共同启动; 其他发电母线顺次启动:
九线f八线f六线f三线f二线
3.5本章小结
本章通过制定了故障恢复场景下风储系统中的储能配置的方法,结论如下:
1.根据装机信息可以计算除没做风电场最少需要配置多大的储能系统才能够完成故 障恢复过程。算例表明,装机容量58*0.85MW的风电场配置7个储能系统可在250s的时 间内完成全部风电机组启动,经过计算每个储能柜的配置需要达到 110kw/55kWh。
22
2.以风速、机组出力、风能转化效率为分类依据,基于分层优化的SOFM神经网络 算法,对全部 58台机组进行分类,优选出关联系数最佳的 7座风电场进行储能安装,从 而实现储能安装位置的寻优规划。
3.以每台机组无功波动小于220kVar、电压变化量5%额定电压为约束,开展了启动 路径规划,并得出了对于不同的汇流母线,应优先启动与汇流变电站电气距离更近的母 线;对于汇聚在相同母线上的风电机组,应优先启动与母线距离近的风电机组的启动路 径规划原则。
第四章 风储系统辅助区域电网故障恢复方案设计
研究表明,在拥有充足风资源,且具有足够规模风电装机的区域电网中,通过为其 风电场配置储能系统,可以使区域电网中的风储系统具备故障恢复能力,在电网停电的 时候利用风储发电系统充当故障恢复电源,实现电网完全停电后的故障恢复操作。本部 分研究以某西部区域电网为理论算例,结合上文研究中所述的故障恢复方案编制方案, 进行风储系统辅助区域电网故障恢复方案设计。
4.1待启动电网概况及故障恢复能力分析
4.1.1区域电网概况
本研究涉及的区域电网位于我国西部地区,隶属于一个更大范围的省级区域电网。 为了能够总体描述电网所处环境,首先介绍一下此省级电网的基本情况。此省级电网拓 扑结构信息,如下图所示,图中蓝色虚线圈出的区域电网即本研究重点分析的对象区域 电网。
 
图 4.1 电网拓扑结构 Fig.4.1 Grid topology 此省级电网装机情况如表所示:
表 4.1 电网装机容量及占比
Table.4.1 Installed capacity and share of grid
装机类型 装机容量(单位:kW) 占比
火电 38442 61%
水电 540 1%
风电 16036 26%
光伏 5379 9%
抽水蓄能 1200 2%
燃气轮机发电 665 1%
 
24
从该区域电网的基本信息中可以看出,网络中主要以火力发电为主发电形式,装机 站总量的比例超过 60%。可以用以网络故障恢复的启动电源包括水电厂、燃气轮机电厂 和抽水蓄能电站,其装机比例较小 3.8%。传统水电厂和抽水蓄能电站的发电能力受到气 候因素影响,在西部地区缺水的季节,其发电能力将严重受到限制,这会进一步限制网 络故障启动电源的发电能力,故障恢复可靠性可能会由此进一步降低。
从上述数据可以看出,风电和光伏的总装机在该区域电网总装机中的占比高达 35%, 若能够配合储能系统使其具备充当故障启动电源的能力,那么网络故障恢复的可靠性将 显著提高。
在指定电网故障恢复方案时候,可根据电网是否包含多个可独立运行的电源,以及 这些电源在区域电网中电气位置,将区域电网划分成多个子网络,这样做可以使区域电 网在发生故障以后得到更快速、更有效的恢复。
图 4.1 中蓝色虚线圈出的区域为本研究重点讨论的区域电网,可以看出,此区域电网 内可灵活自启动的资源相对较少,有一座燃气电厂,相比与其他区域的抽蓄、水电等机 组装机容量较少。但是区域电网周围的风资源相对丰富,风电场分布广泛,如为部分风 电场配置储能系统,使风电场具备故障恢复能力。在风资源条件允许的情况下,相比传 统的故障恢复电源的方案,故障恢复电源更加多元化了,不再仅限于燃气机组、水电、 抽蓄,多个风储发电系统同时恢复多个子网络,并逐步进行各子网络间合并的方案将会 拥有更高的恢复效率和可靠性,同时这也将大大缩短故障恢复时间。
其区域内共分布有5所共12台500 kV变电站,其中位于区域电网北部的500 kV两 座变电站将主要的北部风电密集区域接入主网架,并于区域火电网络构成链路。此区域 电网的平均电负荷为3500MW左右,是所述省域电网的重要组成部分。
综上,由于此区域电网在此省级电网的地理位置、电气拓扑位置较为重要,且承担 有较为重要的区域负荷,因此选择圈出的区域电网作为本文的研究对象,开展风储传统 辅助区域电网故障恢复方案的设计。
4.1.2区域电网风资源分析
算例中区域电网的年平均有效风速持续时间较长,年平均风速能够达到&5m/s,而在 风资源较丰富的秋冬季节,平均风速可以超过10m/s。如表2.1所示,此区域电网中主要 投入运行的风电机组主要是单机容量1.5 MW的风机,其单机可利用风速范围5~12m/s, 适用于此区域电网。
如图所示,为此区域电网的风速分布统计情况。
 
 
图 4.4 区域电网风速分布图
Fig.4.4 Regional grid wind speed distribution
如图所示,此区域的风资源充足,区域范围内绝大部分地区都能够达到8~10m/s的风 速范围。目前,此地区风电装机容量已经达到了 1100MW,未来5年内计划新增风电装 机预计会达到800 MW,线路的输送容量约为2000 MW,如果达到故障恢复标准,这些 装机完全可以满足25.5MW的辅机启动标准,证明区域电网的风资源水平能够支持风电 场作为故障恢复电源的方案。
4.1.3各风电场风速特征分析
统计区域电网中各风电场一年的历史风速数据,对数据进行筛选,对能够满足故障 恢复的最短启动时长、故障恢复下限风速的数据进行概率分布统计,得到如下图所示的 各风电场风速数据概率分布结果:
 
 
 
 
;lllllli.--
8.5 10.5 12.5 14.5 16.5
风速m/s
 
 
风速m/s 风速m/s
 
图 4.5 各场风速数据概率密度分布 Fig.4.5 Probability density distribution of wind speed data for each field 如图所示,由于风电场选址、风资源分布等的不均衡,各风电场的风速分布范围各 不相同,在数据处理环节去除了低于下限风速的数据,总体上各风电场风速分布在 10m/s 上下,同时各风电场的下限风速和其装机容量呈现出一定相关性。
4.1.4区域电网风电装机
算例选择了 4.1 节中所述的区域电网作为分析对象,电网含有 11 座风电场、2 座传统
 
 
图 4.6 区域电网风电场分布图
Fig.4.6 Regional grid wind farm distribution map 网络中待启动电厂的装机容量为 300MW 火力发电机组,其启动需求功率为 25.5MW。 其电气距离附近分布有 11 座风电场作为备选启动电源,其装机数据如表所示:
表 4.2 风电场参数
Table.4.2 Wind farm parameters
风电场编号 装机容量/MW 机组数量 单机容量/MW
1 199 133 1.5
2 49.5 33 1.5
3 49.5 33 1.5
4 99 66 1.5
5 49.3 58 0.85
6 100.5 67 1.5
 
续表 4.2 风电场参数
Continued Table.4.2 Wind farm parameters
风电场编号 装机容量/MW 机组数量 单机容量/MW
7 51 34 1.5
8 99 66 1.5
9 100 1+10+34 1.8、2、2.3
10 198 132+66 0.75、1.5
11 100.5 67 1.5
 
4.2启动电源的选择
通过理论分析,如果风资源水平一致,则各风电场的装机容量越大,故障恢复下限 越小。通常情况下,在风速条件相同的前提下,单机容量越大,风能转化成电能的效率 越高。例如,装机容量较大的 1号风电场相比与装机容量较小的 2号风电场对于风能的转 化率更高,所以 1号风电场故障恢复的可执行概率将比 2号更大,这也就表现出1号风电 场辅助电网故障恢复的能力越强。而总装机容量相近时,单机容量更大的 2号风电场就比 5 号风电场的可执行概率更高。
待启动电厂辅机需求功率Pm=25.5MW,风电场自用电功率Pz=1.895MW,线路损耗 率a=5%,根据式(2.1)计算可得风电机组需要提供的启动功率为28.7MW。按照各风电场 装机容量和个数,根据功率与风速的对应关系曲线,能够获得每座风电场故障恢复的下 限风速。通过统计此网络某夏季月份的实际风速数据,可计算获得各风电场的故障恢复 的可执行概率。
表 4.3 各风电场故障恢复可执行概率
Table.4.3 Executable probability of recovery from faults at each wind farm
风电场 平均风速(m/s) 故障恢复下限风速(m/s) 可执行概率
1 8.222 5.8 81%
2 7.734 9.5 28%
3 7.648 9.5 24%
4 8.044 7.5 44%
5 6.611 8.7 18%
6 7.766 7.2 63%
7 9.2 9.2 46%
8 9.6 7.5 66%
9 8.9 6.0 62%
10 8.2 5.9 84%
11 8.1 7.2 65%
 
故障恢复可执行概率表征了风电场自身的风资源是对故障恢复启动的支持情况,在 衡量故障恢复方案时,除了要重点参考各个风电场的故障恢复可执行概率以外,还应该 28
注意风资源条件相同的时候,尽量选择总装机容量大的风电场,而总装机相同的时候, 优先选择单机容量大的风电场,而且处于电网公司直接管辖直接调度风电场应该优先考 虑作为启动电源,这样将方便电网调度管理。
最终,按照上述标准,对启动风电场的选择结果如下:
1.启动源头选择装机容量大,故障恢复可执行概率高的风电场:①号风电场和⑩号 风电场;
2.变电站E处集结的①号风电场、②号风电场、④号风电场;
3.变电站A处集结的⑩号风电场、⑪号风电场。
上述5座风电场最终共同通过变电站C,对待启动火力发电厂进行启动
4.3启动路径的规划
在完成了风电场的选择以后 ,需要安排启动顺序,对电网中各电源进行逐阶段依次 启动,故障恢复的启动路径选择原则[46]:
1.降低操作难度减少操作数量,以最小化故障恢复时间;
2.尽量减少不同电压等级的变换;
3.优先恢复输变电枢纽,距离下一个电源点近,方便恢复区域电网主力电厂。
由于历史风电数据主要记录了风电场的并网功率,相比于理论发电功率剪掉了弃风 功率、自用电损耗功率等多种功率损耗。因此,本研究根据风电场历史风速数据和风电 机组风速/发电功率曲线将风速数据还原成风电场理论输出功率。 5 座风电场的理论输出 功率曲线如图所示:
 
 
图 4.7 各风电场理论出力曲线
Fig.4.7 Theoretical output curves for each wind farm
风电场 4由于装机容量最大,因此其发电功率充足,相对而言其时间连续性较好。在 4好风电场功率中断的第2日 12:00左右,可以依靠3 号风电场补充发电功率。以此类推, 结合个风电场的功率互补特性,以 2.2节中风电场辅助区域电网实施故障恢复的实施流程 为方法,可以得到启动功率为28.7MW、启动时间为15分钟的风电场启动组合序列,女口 图所示:
30 .4#风电场.3#风电场2#风电场|1#X电场.5#风电场■外部电源
 
0 3 6 9 12 15
时刻/mins
 
图 4.8 风电场群辅助故障恢复启动序列
Fig.4.8 Wind farm cluster assisted fault recovery start-up sequence 综上所述,根据此启动序列安排,本研究设计的故障恢复启动路径如下:
线路1:风电场①一风电场②一风电场④一变电站E—变电站A—变电站C—待启动 电厂;
线路2:风电场⑩一风电场⑪一变电站A—变电站C—待启动电厂。
4.4风储系统辅助电网故障恢复方案
通过对算例区域电网结构及风电场分布分析,初步拟定了如下两个故障恢复方案。
表 4.4 区域电网故障恢复方案
Table.4.4 Regional grid fault recovery procedure
启动电源 启动路径 待启动电厂
风电场 装机容量/MW 装机台数及类型 机组型号
风电场① 199 133*1.5MW 金风双馈 1、风电①一风电
②—风电④—变电 燃气轮机火
风电场② 49.5 33*1.5MW 金风直驱 E—变电A—变电 八、、、M *1 Ll z|/ uy X. 力发电厂
风电场④ 99 66*1.5MW 金风直驱 C—电厂
2 、风电⑩—风电 300MW 机
组,启动功
风电场⑩ 198 132*0.75MW+66*1.5MW 明阳双馈 ⑪一变电A—变电 , /I—1
率 25.5MW
风电场⑪ 100.5 67*1.5MW 金风双馈 C—电厂
 
上述选择的 5 座风电场分布的地理位置主要集中在同一个风资源区域,风速的季节性、 气候性变动比较类似,这对于故障恢复的调度是有利的。两条启动路径最终都汇入同意 做变电站,并网电的集中管理可以方便目标监测与调度。路线 1 经过了 220kV 升压, 500kV升压,以及35kV降压,路线2经过了 500kV升压,35kV降压,总体而言电压等 级变换次数较为保守,利于功率传输。
如第三章中所述,风储联合系统中,储能主要负责对风电场的无功进行支持,建立 厂用电压、频率,输出启动功率、稳定风电出力,当风电输出水平平稳,待启动火电厂 的启动功率则主要由风电支持。
30
4.5风电场辅助局域电网故障恢复的成功率评估
通过计算风电场储能系统参与电网故障恢复的可执行概率,评估风电场群对算例区 域电网的故障恢复的可行性。同时,在完成风电场优化选择以后,对参与辅助电网故障 恢复的风电场展开功率水平评估。
综上所述,根据启动序列的安排,可以得到风电场群总体参与辅助区域电网故障恢 复的可执行概率相对风速的概率分布,如图所示:
 
Fig.4.9 Probability distribution of total wind speed for a cluster of wind farms
根据图4.9可知,在故障故障恢复的可执行时段,以8m/s为平均故障恢复的下限风 速,统计图4.9在风速为8m/s处的累计概率分布数值,可得风电场群总体的故障恢复的 可执行概率为 86%。这表明,按照此风电场群的风资源自然分布情况,在发生随机故障 的情况下,风电场拥有 86%的概率可以成功辅助区域电网进行故障恢复。
4.6本章小结
本研究综合分析了算例电网的故障恢复能力,从风资源情况、装机情况等多角度展 开了风储系统辅助电网故障恢复的可行性评估,并进一步根据网络中风电场的分布情况 进行了启动电源的选择,从区域电网的 11座备选风电场中择优选择了 5座风电场作为故 障恢复的启动电源,配合风电场配置的储能系统进行风电场预先启动,在此基础上实现 区域电网中的待启动火电机组启动。
计算表明,在满足12m/s平均风速的风资源条件下,区域电网的风储辅助启动计划成 功率约为 86%,总体评估为方案可行性较高。
第五章 风储系统辅助电网故障恢复的仿真验证
目前,对于空载线路的充电过电压问题,以及变压器启动时的工作过电压问题等传 统电力系统暂态安全问题,已经有不少学者专家开展了大量的研究。而对于风储联合发 电系统的自启动暂态过程相关方面的研究相对而言还处于起步阶段。本章结合上一章的 风储系统辅助电网故障恢复方案的设计,对方案的实施进行仿真验证。由于暂态仿真属 于计算量巨大的运算过程,如果将完整的风储启动方案进行仿真,不仅计算量巨大,而 且重复的计算过程对方案的分析并没有显著帮助。由于每个风储系统的启动过程是相似 的,本章为了简化分析,仅对单个风储系统进行仿真。本章首先建立了风电机组的数学 模型,并在以往电池相关研究的基础上构建了电池储能模型,最后基于暂态仿真软件平 台 PSCAD/EMTDC 搭建了风储系统辅助电网故障恢复过程的仿真模型,并对仿真结果展 开分析。
5.1风储系统辅助电网故障恢复的操作步骤
依照风储发电系统的储能配置方法,本研究对已安装风电机组进行储能柜的配置。
储能的连接方式如图所示:
 
图 5.1 风储联合系统结构
Fig.5.1 Wind storage system architecture
根据第三章中的论述,风储系统辅助区域电网故障恢复需要经历储能启动、风电场 启动、火电机组启动三个基本过程,而其中从储能启动到风电启动是整个启动过程的重 点。本章进一步细化了从储能到风电这一启动过程的细节,分别按照储能系统启动、风 电机组准备、风电机组启动、风电场启动的步骤,对详细的启动流程进行设计。启动流 程图如下:
32
其他机组升压变端 口开关BRK5闭合
图 5.2 风储系统故障恢复操作流程
Fig.5.2 Wind storage system fault recovery operation procedure
储能系统启动时段
风电机组准备
风力发电机启动时段
风电场启动时段
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
根据启动流程,有储能风电机组首先导通并网断路器,储能首先启动,并对厂用母 线、变压器进行供电,此时需要检测母线电压、频率、谐波畸变率等参数,如果各项参 数满足预期标准,则进一步准备启动风电机组。风电机组要首先通过储能进行励磁等相 关准备,并检测电压频率等标准,并最终调整桨叶进入发电状态。在各风电机组稳定运 行后,检测并网母线电压频率,负荷标准则风电场整体可进入启动阶段。以此类推完成 各风电场启动,当风电场稳定出力,则风储系统进入对区域电网中火电机组的供电启动 阶段。
5.2风储系统数学模型
5.2.1风力发电系统模型
(1)双馈异步风电发电机
双馈异步机组的特征是可以适应风速的变化,实现相同频率的变速发电运行,这一 过程是通过电力电子变频技术实现的,风力发电机组通过风机桨叶将风能转化成转子的 动能,通过异步电机发出三相交流电,通过双向back-to-back变流器实现频率变化,使输 出端功率频率符合并网要求,双馈反应机组还能够通过改变励磁的相角实现系统功角控 制[47],通过电力电子系统还能够分别控制励磁的磁链与励磁绕组的电压,这使得风电机 组能够适应大范围的风速运行环境,而保障并网电能质量始终符合要求。
 
图 5.3 双馈风力发电系统结构图
Fig.5.3 Double-fed wind power system structure diagram
(2)风力机模型
Pm代表了风电机组桨叶输入的机械功率,其表达式为:
P =1 Cp (心)v2 =1 CppSwV3 (5.1)
式中,Sw为叶轮等效面积;v为受风速度;°为大气密度;Cp代表了能量效率。此效 率Cp和桨叶的最佳有直接的数量关系,而尖速比久可表示为:
.Re
A =
v
 
式中,R为桨叶长度,e为桨叶旋转的角速度;
效率Cp和桨叶的最佳尖速比久和桨距角0之间的关系可表示为:
 
 
 
 
 
 
(3)双馈异步电机模型[48]
使用dq坐标轴表示,双馈反应风电机组的电压平衡方程为:
es
p
0
0
式中,es为同步角频率;
dq坐标下,双馈反应风电机组的磁链妙的平衡方程为:
 
 
将式(5.7)带入式(5.6)可得:
 
 
 
5.2.2双馈电机变流器控制策略
双馈反应异步风力发电机通过变流器PCS进行功率变换,其电网一侧采用三相电压 型PWM整流方式I49】,其在dq坐标系下的电压方程为:
di
L~f = — Rid 1", + Esd -Vd 1 diq1
L~dt~ = _Riq1- eLid 1 + Esd - Vd 1
 
 
 
Vd 1 = -kp1 (id 1ref - id 1 )- ki1 f (^d 1ref - id 1 )dt + ^Uq1 + Esd
Vq1 =-kp2 (iq1ref -iq1)- ki 2 f (^q1ref - iq1 )dt 一 AUq1 + Esd
AUq1 = eLiq1
AUd 1 = eLid 1
据上式可得电流内环控制器为:
Esd
+ 1
 
Ecap
图 5.5 网侧变流器控制系统
Fig.5.5 Grid-side converter control system
在风储联合联合系统运行与故障恢复过程的开始阶段,储能负责为母线建立电压、 稳定工频,储能具有良好的功率输出水平,所以风电机组变流器系统侧的电压比较容易
36
 
对应的,dq坐标系下机组的磁链方程为:
1
Tsq _匸忤厶
1 Lm
lsd _ L Wsd _ 亍rd
ss
上式代入磁链转子方程,可得:
 
 
 
上市代入定子电压方程,可得:
 
 
 
以式(5.19)为依据,进行双馈反应机组外环电流控制,以式(5.21)和式(5.22)为依据, 开展内环电流控制。
定向控制双馈反应风电机组定子磁链矢量的方法,如图所示:
 
 
图 5.6 电机定子的电压矢量控制
Fig.5.6 Voltage vector control of the motor stator
5.2.3储能系统模型
(1)储能系统的电气结构及控制系统 如图所示,为储能系统等效电路结构。
 
变流器vsc
图 5.7 储能系统电路
Fig.5.7 Energy storage system circuits
如图所示,储能系统的构成从左至右依次包括滤波器、储能变流器、直流侧电容、 电池模组。
首先,在风储系统中,储能完全承担建立故障恢复初期的风电场母线电压的任务, 由于故障初期属于风电机组离网运行,所以母线电压的建立将作为双馈机组逆变器锁相 运行的参考值。其次,变流器维持电压稳定的同时还要保持频率的变化在参数允许的范 围内。由于风电机组投入运行可能会带来电压和频率的波动,所以储能需要吸收在风电 机组投入造成的有功和无功变化量。为了完成上述任务,搭建储能控制系统,如图所示:
 
如图所示,储能变流其控制系统可以分几个部分,主要包括电压闭环控制、电流闭 环控制、频率控制。频率控制环节主要用于计算 dq 坐标变化的相角,在参考频率为工频 50Hz的情况下,控制环节可以看作是一个虚拟锁相环。风电场汇聚母线电压Es经过坐标 变换以后 dq 坐标系中的 d 轴分量参考分量以及 q 轴参考分量进行比较,经过比例积分环 节计算获得电流内环的参考值Isref。通过测量滤波电感电流Is与内环控制电流参考值Isref 比较获得修正量,经过比例积分反馈环节,以及前馈解耦环节进行补偿控制,最终计算 获得Usref。通过dq坐标反变换,结合脉宽调制对变流器进行控制。
(2)储能变流器 PCS
储能变流器PCS在dq坐标系下的模型可表示为:
C-^ 二 lbess _ (mdl1d + mql1q ) 厶警=_Rdl1d + ⑵厶 l1q + Rdlsd _ ucd + mdubess
di1 q
厶莎=—叫 l1d _ Rdl1q + Rdlsq _ Ucq + mqUbess
L2~dt~ = Rdl1d _ Rdlsd + ^L2lsq + Ucd _ Usd
disq
L2 "d^ = Rdl1q _ ^L2lsd _ Rdlsq + Ucq _ Usq
dUcd
Cf~d~ 二 l1d _ lsd + aCfUcq
dUcq
Cf~dT = liq _ lsq _^CfUcd
由式(5.23)可知,储能系统变流器是一个高阶非线性微分方程模型,微分方程的阶数
40 
为7阶。式中,e为交流侧电压角频率;Us交流侧电压;is交流侧电流;Uc滤波电容电压; m逆变器开关系数。d、q角标代表对应数值的dq轴分量。
变流器向系统发电的功率可以如下表示:
P = | 3 s/sd + Usqisq)
Q = 2 (-U sdsq + Usqisd )
将电压的d轴分量重定向,零电压向量与d轴同向,有Usd=Us, Usq=0,并带入上式。
P=2 Usdsd
Q = -2 Usdisq
通过控制电流可以分别控制变流器并网的有功和无功功率,并且有功和无功功率是 解耦控制,这样就可以实现并网功率因数的改变。
(3)直流侧电容设计 储能系统直流侧电容用以稳定直流侧电压,电容器通过对一个载波周期内的直流功 率进行能量存储实现稳压的目的,存储的电能可以表示为额定功率Pn和开关频率fs之间 的函数:
(5.26)
式中,n为pcs传输效率 最终可以得到储能系统直流侧电容的取值计算方法为:
 
(4)交流侧 LCL 型滤波器设计
交流侧安装滤波器是为了降低并网电流的谐波,而LCL型滤波器处理高频功率信号 可以提供较大的感抗,而对低频信号提供较大的容抗,电容电感并联组成高频纹波电流 分流电路,高次谐波在经过滤波器的时候随着阻抗分流而得到消减。
 
(5.28)
式中,电压有效值Us; Pn额定功率;电压角频率劲;久为Cf的无功有功比,一般2小
于 5% 。
逆变侧和交流侧的电感原件 L1、L2 的值分别为:
 
式中,电感之路谐波电流与电容之路谐波电流幅值之比k; “交流侧电流与谐波电流 比基频倍率 h。
5.3风储系统辅助区域电网故障恢复过程仿真及结果分析
5.3.1 仿真平台介绍
基于暂态仿真软件平台 PSCAD/EMTDC 的风储系统辅助故障恢复仿真模型详细电路 参数如表 5.1 所示:
表 5.1 仿真模型参数
Table.5.1 Simulation model parameters
名称 参数 数值
额定容量/MVA 0.85
电池输出电压/V 1100
直流侧电容/吓 5000
电池储能系统 滤波电感/H 0.00495
滤波电容/吓 100
寄生内阻/Q 0.02
升压变压器 (0.69/35)kV, Yn/d11, 1MVA
母线电压/kV 35
风电场用母线 线路阻抗Q/km 0.225+j0.121
频率/Hz 50
 
42
续表5.1仿真参数模型
Continued Table.5.1 Simulation model parameters
名称 参数 数值
额定容量/MW 1.5
额定电压/v 690
额定转速 r/min 1800
定子电阻 p.u. 0.005876
转子电阻 p.u. 0.006613
双馈异步电机 励磁电抗 p.u. 定子漏抗 p.u. 5.316
0.1
转子漏抗 p.u. 0.11
惯性时间常数 s 0.85
直流电压 kV 0.8
定转子匝数比 0.3
直流电容pF 10000
额定功率 MW 1.5
风力机 风轮直径m 86
(明阳 GW1500) 额定风速 m/s 11.5
能量利用系数 0.43
额定电压 kV 0.69/35
额定容量 MVA 2.4
升压变压器 短路阻抗
空载损耗 p.u. 6.5%
0.001
短路损耗 p.u. 0.002
链接组别 Dyn11
 
5.3.2电池储能系统自启动仿真分析
在故障启动初期使用算例设置的储能系统850kW储能对风电场的母线进行充电,结
果如下:
母线电压EBUS
 
 
图 5.10 风电场母线有效电压
Fig.5.10 Wind farm bus voltage
如图 5.10 所示,为风电场并网点处的母线有效电压波动情况。母线电压随着充电过 程逐渐升高,从零时刻到电压第一次上升到35kV的时间是0.65s,随后电压超出额定值, 并在2s的时刻回落到35kV左右。在0~2s的时间范围内,仿真的电压峰值出现在1.1s时 
刻,为36.321kV,电压的最大超调量为1.321kV。2s以后电压进入稳定阶段,电压稳定
 
 
Fig.5.11 Wind farm bus frequency
如图 5.11 所示,为启动过程中母线频率的波动情况。在启动全程的 2s 内,母线频率 电压总体满足 49~51Hz 之间的频率波动范围,只在启动最初期的 0.3s 处超过了范围,峰 值频率达到了 51.12Hz。母线频率在2s后进入稳定阶段,总体稳定在工频50Hz处,实测 2s以后仅有士0.02Hz左右的频率偏差,频率质量较令人满意。
风电场用母线相电压
60 /£bUS
 
-60」
0.0000 0.0050 0.0100 0.0150 0.0200 0.0250 0.0300 0.0350
 
图 5.12 风电场母线交流电压(三相)
Fig.5.12 Wind farm bus AC voltage (3-phase)
如图 5.12 所示,为风电场母线三相电压波动曲线。从波形上看,三相电相位稳定, 波形分布均匀,其谐波畸变率 2.42%,符合 35kV 电压等级母线谐波畸变率小于 5%的运 行要求。
综上所述,上述仿真结果证明,使用风电场配置的储能柜可以实现建立风电场并网 母线的电压,并让母线电压稳定在额定的幅值、频率范围内,并能保证稳定运行。这些 条件为风电场充当区域电网启动电源奠定了基础。
5.3.3风储系统自启动仿真分析
首先,算例假设在仿真时间的6s内风速始终保持在10m/s,并设定理想条件下风电 机组的风能转化关系是 10m/s 风速最大可以输出 1 兆瓦的风电功率。
储能系统除了要为风电场出口母线充电维持母线电压以外,还需要负责风电机组定
44
子绕组的励磁,以及为风电机组的辅机进行供电,这些操作都是从 0时刻开始一起进行的。 从0s到3s,风电机组的辅机启动完毕,并完成励磁以后,风电机组进入准备启动阶段。 3s时刻以后,风电机组进入发电阶段。
 
1.0
2.0
图 5.13 风电机组输出的有功功率与无功功率
风力发电机有功PG0_无功QGO
PG0■ OGO
05050505050
52075202570
1110000
 
图 5.14 储能无功功率输出
Fig.5.14 Energy storage reactive power output
如图5.13所示,为风电机组的有功和无功输出情况。图中正值代表风电机组输出功 率,负值代表风电机组输入功率,即对储能有功率需求。储能系统可以为风电机组同时 提供有功和无功功率,用以辅助风电机组的启动。如图5.13和图5.14所示,在0到1s的 时间内,储能最大提供了 800kVar的无功功率用于风机励磁;0到0.3s的时间内,储能最 大提供了 250kW的有功功率用以风机启动;在0.3s以后,风电机组才逐渐向外输出有功 功率;当时间到达3s,风电机组进入正常发电状态,有功输出在逐渐接近风机的额定功 率 1MW。
t/S ■
图5.15风电场母线有效电压波动情况
Fig.5.15 Wind farm bus voltage fluctuations
如图 5.15 所示,为风电场并网母线电压波动情况。结合图 5.13 中风电机组有功输出 情况可以看出,风电场在 3 秒的时刻进入发电状态,由于发电开始阶段风电机组的输出功 率不稳定,处于额定功率追踪阶段,所以 3s 到 5s 的有功输出有明显的震荡情况产生,随 之而来对风电场母线电压也产生了冲击,造成了部分时刻电压跌落,并随之震荡,最后 经 1.5s 的时间以后趋于稳定。经仿真计算电压在 3s 以后的最大波动量为 -2.9kV ,依然处 在风电运行合理的范围内。
图5.16风电场母线频率波动情况
Fig.5.16 Frequency fluctuations of wind farm busbars
如图 5.16 所示,为风电机组进入启动状态以后的频率响应,即仿真时间 3s 以后的风 电机组并网母线频率。从图中可以看出,风电启动初期的功率波动同样造成了母线频率 的震荡,但震荡频率相对可控,最高频率偏差0.6Hz。频率在1.5s以后,即4.5s的时刻趋 于稳定,维持在工频。
5.3.4风储系统启动其他机组仿真分析
如前一节所述,风电在 3s 以后进入发电状态,并经过一段时间以后趋于稳定输出。 在本节中将应用此风储系统,对网络中其他机组进行启动,并通过对仿真系统并入负荷 的方式模拟此启动过程。此过程中,风储系统输出功率如图所示:
46
 
图 5.17 风储联合系统应对负荷接入情况
Fig.5.17 Combined wind storage system for load access situations
如图5.17所示,仿真在到达6s的时候,将对风电储能联合系统一次性增加500kW的
有功负荷,用以模拟系统中其他待启动机组的自用电等有功功率需求;仿真在到达 8s 的
时候,将对风电储能系统增加500kVar的无功负荷,用以模拟其他风电机组的励磁功率需
 
如图5.18所示,在6s以后,由于有功负荷的突然增加,风电场母线电压有瞬时跌落, 跌落幅度为0.529kV,在风储系统的电压跟踪控制之下0.3s以后母线电压恢复稳定;在8s 的位置,由于无功负荷的突然增加,风电场母线电压再次发生跌落,跌幅为0.93kV,但 电压的恢复速度受到了限制。维持本风储系统的无功功率约在 250kVar 左右,再外加 500kVar的无功负荷,而仿真算例应用的是配置为850kVA的储能系统,因此,总无功需 求已经逼近甚至在部分时刻超过了储能的总体功率输出能力,所以在数据上表现出 8s 以 后电压跌落但恢复稳定的速度较慢。这需要风储联合系统的电压控制器进一步发挥风电 机组的输出能力,在稍长时间上稳定电压。总体而言,仿真证明了风储联合系统功率追 踪与电压稳定控制的有效性。
风储系统输出A相电流
 
 
图5.19风储系统电流(A相)
Fig.5.19 Wind storage system current (Phase A)
 
 
图 5.20 风电场母线频率波动情况
Fig.5.20 Frequency fluctuations of wind farm bus
如图 5.20 所示,为启动无功和有功负荷的过程中风电场并网母线的频率波动情况。 在投入负荷以后频率发生了震荡,但震荡幅度依然在±lHz范围内,符合安全运行标准。
综上所述,根据算例仿真分析,可以证明 1500kW 风电机组搭配 850KW 储能柜构成 的风储联合系统,通过合理的控制策略设计与故障恢复流程设计,可以实现风电场中其 他机组的停电故障启动。根据这样的计算,可以依次类推实现整个风电场的全面启动, 并将风电场作为启动电源,对更大的区域电网实施故障恢复。因此,风储系统辅助区域 电网故障恢复的能力再次得到了验证。
本节研究内容仅讨论了单台机组的启动过程,全网的启动过程可通过重复以上步骤, 按照启动路径安排依次展开。
5.4本章小结
本章分别建立了储能系统模型,以及双馈反应风电机组的暂态仿真模型,并分析了 储能变流器、风电机组背靠背 PCS 控制器的控制策略,基于暂态仿真软件平台,编制了 故障恢复场景,展开了仿真验证。本章结论如下:
1. 风电机组故障恢复过程可分为储能系统启动、风电机组待启动、风力发电机启动、 风电场启动等若干阶段,每个阶段需要逐一校验母线电压频率,在满足监测标准的前提 下进入下一阶段。
48
2.基于实际故障恢复需求,构建了 1500kW+850KW的风储联合系统,根据搭建的仿 真模型和预设的故障恢复模拟方案,在3秒实现了单台风电机组的启动,并能够保证母线 电压稳定,频率波动小于±1Hz;在风储系统稳定运行以后,模拟了风储系统启动其他风 电机组的过程,表明此风储联合系统能够承受500kW有功和500kVar无功负荷的冲击, 启动过程中可以维持电压稳定、频率可控,验证了启动电源的基本性能。
第六章 结论与展望
6.1结论
本研究针对风资源丰富的区域电网,提出了能够应用风电机组作为故障恢复电压的 故障恢复方案,并通过仿真计算进行了方案验证。
本文的主要研究结论如下:
(1) 对利用风电进行电网故障恢复的方案本研究进行了可行性评估,综合考虑了风 电场之间的出力互补特性,对风电场群中各风电场通过有效组合,提高风电辅助电网故 障恢复可靠性的做法进行了简要分析,评估了风电辅助电网故障恢复的可行性,并提出 了可行性的评价指标与评估办法。对比常规依靠仅有的水电机组故障恢复方案,利用风 电作为启动电源的方案,虽然存在由于风电波动性带来的故障恢复可靠性风险,但是由 于充分利用了电网中的风电资源,扩大了启动电源的可选择范围,因此应用风电配合储 能系统辅助区域电网进行故障恢复可以极大的弥补传统故障恢复模式的不足。
(2) 根据本研究所述的风电场储能配置方法,应用多层优化模型,制定了用于辅助 区域电网故障恢复的风储发电系统储能配置方法。通过算例实际数据计算,对某装机 58 台、单机0.85MW的风电场,展开了理论储能的选址与定容配置。考虑了风速、机组输 出功率、风能转化效率等因素,结合SOFM神经网络算法,将全部风电场按照相关度进 行分为三个等级, 并优选了 其中的 7 座风电场储能安装位置, 每台 机组配置 110kW/55kWh储能柜。计算结果表明,在风速为7m/s条件储能系统可在250 s的时间约 束内,完成对目标风电场的故障恢复。
(3) 研究选取了某西部区域电网作为研究对象,结合其缺乏故障恢复电源的实际情 况,开展了风储系统辅助此区域电网进行故障恢复的方案设计。研究根据此区域电网的 特征因素,对其故障恢复能力进行了综合分析。在此基础上,在区域电网内根据评估办 法选取了 11 个风电场中的 5 个作为启动电源,并指定了具体启动路径,在此基础上制定 了区域网络的风储辅助故障恢复方案。算例方案的计算结果表明,在满足10m/s平均风速 的风资源条件下,区域电网的风储辅助启动计划成功率约为 86%,总体评估为方案可行 性较高。
(4) 研究进一步细化了风储发电系统故障恢复的操作流程,并结合前人的研究成果, 构建了风储系统的数学模型。基于暂态仿真软件平台,结合算例数据,分别搭建了 1.5MW双馈风电机组模型,以及额定850kW的储能系统的仿真模型,并模拟了单台风储 系统辅助电网故障恢复的过程。储能系统提供了峰值250kW的有功功率与峰值800kW的 无功功率,建立了稳定的母线电压与频率,其电压和频率波动范围均符合安全启动要求; 在此基础上,此风储系统还可以辅助其他风电机组的启动,能够能够承受500kW有功和 500kVar无功负荷的冲击,这验证了此风储系统作为启动电源的能力。最终的计算结果表 明,本研究储能配置方法合理,故障恢复操作流程可行且有效。
50
6.2展望
不同类型的风电机组如海上风电、陆地风电拥有不同的出力特性,不同地区的风资 源分布情况也会引起风电出力的巨大变化,而不同的特性会带来故障恢复可行性的显著 变化。本文由于研究规模有限,主要选取了北方陆上风电作为研究对象,在未来的研究 中还可以进一步拓展风电特性的衡量维度,考察不同类型机组、不同地域分布、季节气 象因素等带来的研究结论变化。
另外,光伏配合储能系统充当故障恢复电源的研究同本研究具有一定的共通之处, 光伏作为重要的新能源发电形式之一也同样拥有作为故障恢复电源的潜质,在未来的研 究中可以考虑将光伏与储能系统结合,辅助参与区域电网故障恢复。
利用风电储能联合系统对区域电网进行辅助故障恢复还处于研究的起步阶段,在风 储联合系统运行方面拥有很多理论研究,也有部分工程实际验证了储能在新能源发电领 域的关键作用,但是依然缺少故障恢复领域风储联合系统的实验与工程尝试。如果能够 取得相关实践数据将会为风电和储能系统辅助区域电网故障恢复领域进一步的研究带来 帮助。
致谢
首先,在此向我的指导教师致以我最崇高的敬意!您的辛勤劳动使本课题的研究计 划得以顺利实施。其次,我还要感谢我的家人,感谢他们的辛勤付出,给我营造了良好 的学习环境。最后,感谢百忙之中抽出珍贵时间对论文进行审阅、斧正的专家教授们, 您们辛苦了!
52
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