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构网风力发电机控制策略的比较与评估
作者 : Shiyi Liu,奥尔堡大学和 DNV;Heng Wu,奥尔堡大学;Xiongfei Wang,KTH 皇家理工学院和奥尔堡大学;Theo Bosma,DNV
“Simulink 和 Simscape 在这些研究中发挥了关键作用,使我们能够在统一的环境中对 GFM-WT 的控制、机械和电力电子元件进行建模和仿真。”
在鼓励采用可再生能源的政策以及能源系统脱碳需求的支持下,风能在现代电网总发电量中所占的份额越来越大。过去,当投入使用的风力发电机相对较少时,电网运营商可以依靠大型传统发电厂和同步发电机来提供惯性,维持稳定性,并为电网跟踪风力发电机建立电压和频率参考点。。然而,随着平衡的转变和更多风电的并网,电网运营商对构网风力发电机(GFM-WT)的需求不断增加,特别是带有永磁同步发电机(PMSG)和全功率转换器的 IV 型风力发电机,这些发电机能够通过提供电压和频率支持来主动稳定电网。
从控制角度来看,GFM-WT 融入电网带来了一些技术挑战。例如,需要先进的控制来解决 GFM-WT 的扭转振动和其他机电动力学问题,这些问题会显著缩短涡轮机的寿命并引起功率振荡,从而可能损害电网稳定性。这些挑战强调了探索和开发构网控制算法的重要性,该算法能够增强电网稳定性并通过电力转换器提供虚拟惯性,同时最大限度地减少机械应力。
作为奥尔堡大学和 DNV 合作的一部分,我们最近完成了一系列研究,重点关注稳定性分析以及各种控制策略对 IV 型 GFM-WT 机电动力学的影响。Simulink® 和 Simscape™ 在这些研究中发挥了关键作用,使我们能够在统一的环境中对 GFM-WT 的控制、机械和电力电子元件进行建模和模拟(图 1)。这些研究和基础模拟涵盖了多个学科和不同的行业观点,包括对电网稳定性有着重要兴趣的输电系统运营商,以及必须优先考虑稳定性同时减少机械负荷以最大限度地降低维护成本的风力发电机制造商。
GFM-WT 控制基础
在 IV 型 GFM-WT 中,背靠背转换器用于控制涡轮发电机和电网之间的电力流。机器侧转换器 (MSC) 将涡轮机产生的变频交流电转换为直流电,从而可以控制发电机的扭矩和速度。电网侧转换器(GSC)将直流电转换回稳定的交流电频率,以满足电网要求。
虽然这种背靠背转换器配置有助于分离发电机和电网动态,但由于控制系统的相互作用,机械侧的波动仍然有可能影响电网侧(反之亦然)。例如,转子的机械振动或扭转振动可能导致发电机速度变化,进而转化为电力变化,而 GSC 需要对此进行管理。同样,电网电压或频率的突然变化可能会导致控制系统改变发电机的扭矩命令,间接影响转子动力学。控制算法必须经过精心设计和调整,以避免不利影响,例如放大振荡的负阻尼。
从控制角度来看,调节转换器之间的直流链路电压是最大限度地减少电网侧和机器侧之间问题交互的关键。GFM-WT 控制策略可分为两大类:GFM-GWT 和 GFM-MWT(图 2)。采用 GFM-GWT 控制策略,GSC 可调节直流链路电压,而采用 GFM-MWT 控制策略,MSC 可调节直流链路电压。我们使用 Simulink 和 Simscape 进行的研究重点是比较 GFM-GWT 和 GFM-MWT 策略在扭转动力学方面的差异,以及各种 GFM-MWT 直流母线电压控制策略对扭转振动的影响。
GFM-WT 及其控制器的建模与仿真
在通过模拟分析各种控制方法之前,我们首先需要一个 GFM-WT 的物理模型及其与电网的接口,包括图 2 所示的所有主要组件:传动系统、PMSG、MSC 和 GSC。Simulink 和 Simscape 只需将所需元素添加到模型并将它们连接在一起,即可直接以可视化方式构建该模型。同时,我们能够定制模型来匹配海上风力发电机的具体参数。此外,我们可以根据需要调整各个组件的保真度。例如,在研究的早期阶段,我们可以使用电网的基本模型,而在后期阶段,我们可以根据需要加入更复杂的模型来解释更细微的影响。
在建立 GFM-WT 物理模型之后,我们将注意力转移到控制上。我们使用 Simulink 对研究论文中描述的各种构网控制算法进行建模。我们从 GFM-MWT 控制开始,其中电网侧管理有功和无功功率,机器侧处理直流链电压控制。然后,我们转向 GFM-GWT 控制,其中电网侧管理直流链路电压和无功功率,而机器侧执行最大功率点跟踪 (MPPT)(图 3)。在我们进行控制实施时,我们使用了 Control System Toolbox™ 来帮助简化和精简增益调节。例如,用于控制风力发电机俯仰角的 PI 控制器需要进行大量的调整,如果手动进行则需要花费大量的时间和精力。
在实施和调整各种控制器之后,我们进行了大量模拟,以评估每种策略及其对机电动力学、机械应力和电网稳定性的影响。模拟产生了一些有价值的见解。例如,在电网侧,我们发现,GFM-MWT 的特定类型的直流母线电压控制没有来自 GSC 和涡轮机的反馈回路,可最大限度地减少某些不利的阻尼效应。此外,我们通过在 GFM-MWT 和 GFM-GWT 控制下运行一万多次具有不同参数值的模拟,收集结果并训练前馈神经网络 (FNN) 进行了敏感性分析,以更好地了解机械和电气参数如何影响 GFM-WT 扭转模式的阻尼比。对于风力发电机制造商来说,了解参数如何影响阻尼比可以为设计选择提供更好的参考,特别是在选择转换器控制策略并对其进行调整以增强扭转稳定性时。对于电网运营商来说,这些见解可用于制定更强大的 GFM 应用集成策略,从而增强小信号稳定性和电网可靠性。
合作的重要性
DNV 与奥尔堡大学之间的合作对于此次努力的成功至关重要。DNV 的意见和指导有助于保持务实的视角,重点关注涡轮机制造商最关心的问题。仅举一个例子,我们可以从实际的涡轮机中获得真实的构网控制硬件,这在纯学术研究项目中很少发生。
该项目产学研之间的密切关系也决定了该项目将如何推进。整个行业对于网格形成技术的需求已经显而易见,并且还在不断增长。作为持续努力满足这一需求的一部分,DNV 已启动一项新的 R&D 项目基于此次合作过程中产生的模型、模拟和结果。仿真环境将电力电子、电气工程师和机械/负载工程师聚集在统一平台上,促进多学科协作。这种集成减少了不同工具之间繁琐接口的需要,打破了协作障碍并实现了早期设计迭代。因此,团队可以在进行详细研究之前全面优化风力发电机的设计。
致谢
这项工作的资金支持由欧盟“地平线 2020”研究与创新计划通过玛丽居里行动(资助编号 861398)提供。
2024 年发布