大规模风电集中接入条件下自动电压控制技术研究综述

　　0引言

　　近年来,受全球气候变暖以及能源危机的影响,清洁能源的重要性日益凸显。其中,风力发电由于其巨大的开发潜力,受到世界各国的广泛关注,并以一种前所未有的速度迅猛发展。在中国,风电也是最受瞩目的可再生能源,截至2013年底中国风电装机容量达到91 412MW,居世界第一[1]。受国情限制,中国风电和光伏发电资源主要分布在西北、华北、东北(简称“三北”)地区和海上,一般远离负荷区,因此主要通过远距离输电,集中接入220kV及以上的高压输电网。按照国家《新能源产业振兴规划》,中国将建成7~8个千万千瓦级风电基地,形成了典型的风电汇集接入格局。

　　大规模风电并网给电网运行调度带来了极大的挑战。由于其出力的间歇性,大规模风电接入电网后的有功调度问题受到了极大关注,相关研究覆盖功率预测、消纳方法、日前计划、日内调度、实时调度等多个层面[2-7]。但在无功电压运行方面未引起足够的重视,一般认为与传统问题差别不大,只要配备充足的无功支撑即可。

　　2011年初,西北、华北等地先后发生了数次波及几百台风电机组的连锁脱网事故,对电网运行产生了重大影响。后续调查分析表明,电压是这一系列事故的重要诱因之一,大规模风电汇集区域的无功电压运行问题开始引起业界和学术界的广泛关注。

　　近年来,在考虑风电接入的自动电压控制方面也已经开展了大量研究,在稳定机理分析[8-10]、控制模式设计[11-13]、场站级自动控制策略[14-17]、汇集区域控制策略[18-20]等方面都取得了初步成果。

　　文献[21]以江苏海上风电基地为研究对象,提出并实现了含风电场接入的省地双向互动协调电压控制方法。文献[22]提出了面向巨型风电并网系统的风—水—气协同自律控制理论及调度策略。文献[23]提出了自律协同的智能电网能量管理系统(EMS)家族的概念和分布式架构。作为文献[21,23]的进一步延伸,本文将系统化地梳理大规模风电集中接入条件下自动电压控制领域所遇到的重要挑战,并介绍目前已经在国内若干风电基地得到应用的电压控制系统主要架构,供业界同仁共同讨论与展望未来技术发展路径。

　　1技术挑战

　　目前“三北”地区等面临电压运行难题的风电基地有一个共同特点,即其接入模式属于典型的“大规模风电汇集馈入电网薄弱环节”。以张北风电基地为例,风电装机容量已超过4 000 MW,主要从沽源、万全汇集至主网并借助内蒙古外送通道送入京津唐电网消纳,其中沽源站所接220kV系统为无任何常规电源和负荷的纯风电汇集网络,近20个风电场集中通过一条220kV线路连接到主网,风电大发时该线路传输功率达到900MW,接近其自然功率4倍。由于本区域的短路容量过小,因此电压对无功注入的灵敏度很高,风电大发时投入一组10Mvar的电容器可能导致220kV母线电压增加10kV以上。

　　“大规模风电”“汇集馈入”“电网薄弱环节”这几个关键词恰好说明了该问题的难点所在。首先,风电自身的间歇性决定了该区域功率注入的波动大,而且不像传统负荷那样有较强规律性;而汇集馈入决定了注入总量高,对电网影响大,同时也意味着多风电场之间耦合性强,单个风电场的功率变化或者控制行为都将扩散到其他临近风电场;最后,局部电网的薄弱性导致汇集区域内一旦有风吹草动容易产生较大影响,风电功率的变化(无论是正常波动还是异常脱网)将进一步导致电压的激增或骤降。这几个元素耦合在一起,使得风电汇集区域的电压运行成为重大挑战,从现象上主要表现为电压波动和连锁脱网。

　　风电场电压波动主要由风电机组间歇性出力引起,集中表现形式包括:风电突然大发时电压的明显跌落;风电出力减小时电压的明显爬升;风电出力波动时导致的电压乱舞。风电场电压波动有3个显着特点:一是波动幅度大,从国内主要风电基地的运行统计看,风电场的电压波动普遍高于传统电厂和变电站,很多风电场甚至无法满足全天电压波动小于5%的导则要求;二是波动速度快,在实施自动电压控制之前,张北风电基地典型风电场曾观测到220kV母线在10s内电压平均波动超过6kV,最严重情况下2s内电压波动就超过5kV;三是波动无规律,传统变电站侧电压变化与负荷变化规律相符,日内具有较明显趋势,而风电场电压波动主要取决于风功率变化,时间分布上无明显规律可循。

　　而多风电场的连锁脱网问题更是对电网稳定运行产生了显着影响。利用相量测量单元(PMU)历史数据分析发现,整个连锁脱网过程一般在0.5~3s内就已经完成。一般来说,连锁脱网都发生在大风时段,各风电场大多满负载或者近满负载运行,初始条件时电压偏低,因此,各风电场及就近汇集站大多选择人工投入电容器等静态无功补偿装置。在故障瞬间造成的电压跌落导致了第一个风电场的脱网,脱网后由于传输线轻载,加上两端的电容没有及时切除,产生了“容升”效应,导致电压骤升,其他风电场由于风电机组高压保护动作而继续脱网,整个区域的电压也随着脱网风电场的增加而持续骤升,在1s左右的时间里,电压变化可能达到了20~40kV。从目前的技术手段来看,一旦连锁脱网过程启动,利用紧急控制在几百毫秒内予以抑制将非常困难,因此如何能未雨绸缪,在扰动发生前实现预警和预防控制将变得至关重要。

　　自动电压控制技术无疑是应对上述运行挑战的重要手段之一,但面对大规模风电汇集馈入电网薄弱环节的全新场景,传统自动电压控制技术存在明显不足,需要结合风电汇集区域自身特点展开新的研究,主要表现在如下方面。

　　首先,风电场本质上是一个方圆十几千米甚至几十千米的网络,利用35kV长馈线将大量风电机组连接在一起。由于馈线阻抗参数较大,因此在风电大发时,馈线上的电压降落不能忽略,实测表明重载时汇集点(馈线根节点)和馈线末端节点电压甚至可能相差约5%。而传统电压控制主要关注风电汇集站的并网点电压,这就意味着即使这个点的电压在正常运行范围之内,馈线末端的风电机组并网点电压也完全有可能已经超出[0.9,1.1]的允许区间,从而导致低压或高压保护动作而脱网。因此,作为一个风电场电压控制子站,要比传统水火电厂自动电压控制子站复杂,是一个考虑集电网络参数、馈线潮流分布和所有风电机组低压并网点电压约束的网络控制问题。

　　其次,风电汇集区域的可用控制手段也比传统电压控制复杂得多。每个风电场内部包括了数十台乃至上百台风电机组、若干台离散投切的电容电抗器;为了防止连锁脱网,新的并网准则要求风电场也必须配备一定容量的快速动态无功补偿设备(静止无功补偿器(SVC)或静止无功发生器(SVG))。而一个汇集区域可能包括数十个这样的风电场,其可控设备数量可想而知,传统电网中从未在一个电气耦合相对紧密的地区具备如此多时间常数各异、控制目标各异、控制响应各异的可控对象,如何在多时空尺度上实现多目标协调配合是一个难题。如果不能有效协调,极可能出现宝贵的动态无功能力在稳态电压调节时就耗尽,而当事故发生时缺少动态无功支撑的情况,这将极大地浪费设备投资,也为电网运行带来隐忧。

　　最后,多风电场之间以及风电场和传统厂站间的协调也必须得到重视。如前文所述,风电场和就近汇集站的不合理电容投切往往是风电场连锁脱网事故蔓延的重要诱因,如果各个风电场、电厂、变电站只是各自为政,将增加风电汇集区域的运行风险。

　　同时,风电的可靠送出也必须保证传输通道的电压水平。因此,必须协调多风电场、多电压等级的控制策略,在兼顾风电传输通道电压安全的前提下降低多风电场连锁脱网风险。

　　为应对上述技术挑战,传统自动电压控制理论需要进一步深化和发展,为此,本文提出支撑大规模风电集中接入的自律协同电压控制架构。

　　2自律协同控制架构

　　本文提出的自律协同控制为控制中心—风电场两级架构,如图1所示。

　　

　　风电场侧自律控制的核心任务是协调场内的各种无功电压调节设备(风电机组、SVC、电容电抗器、SVG等),与传统电厂控制子站类似,风电场子站也将接受并追随主站下发的电压设定值(一般针对高压侧并网母线),但与之不同的是,上述控制必须满足集电网络内所有风电机组并网点电压合格的约束,这也是保证风电机组不发生脱网的必要条件。

　　为了达到这个目标,就要求在风电场侧自律控制中考虑本风电场的详细网络模型参数,在此基础上得到风电机组等控制设备无功功率与场内各节点电压之间的灵敏度关系,从而统一纳入本地控制模型。

　　由于这个灵敏度不仅取决于风电场自身网络,还与外部电网参数和运行状态息息相关,因此需要在场内控制中加入外网等值模型,考虑到这一模型的时变性,控制中心侧主站将进行在线外网等值,并将相应等值模型定时发布给汇集区域内所有风电场子站。

　　风电场内部模型非常复杂,在控制中心侧不可能将所有风电场详细模型都考虑在内,也无法获知风电场内每个控制设备的细节状态。因此,在控制中心侧只建立每个风电场的集群等值模型,每个风电场将统计自身所有控制设备的可调能力,汇总后上传控制中心主站系统,作为上级协同优化计算的约束条件。在控制中心侧,将评估当前汇集区域的连锁脱网风险,如果风险在允许范围内,将转入敏捷二级电压控制,这里的敏捷性主要体现在控制周期不再是类似于传统电压控制中的固定间隔,而是跟随风电波动速度自适应变化,从而快速响应波动性;如果评估结果为风险偏高,则转入基于安全约束最优潮流(SCOPF)的预防控制流程,保证风电场运行在正常且安全的状态。

　　3自律协同控制关键技术

　　3.1自律控制

　　风电场级自律控制的核心思想是利用本地控制提高电压控制的敏捷性和快速性,以抑制风电间歇出力引发的电压波动,提高风电场并网友好性。自律控制存在3个目标,优先级从高到低排列为:满足场内集电网络各风电机组并网节点电压运行约束,保证风电机组不脱网;保证追随场内高压侧母线电压的设定曲线(由控制中心侧周期刷新),其偏差应控制在死区范围之内;稳态时保证快速动态无功储备最大化,将动态无功保留在最为关键的时刻。

　　如前所述,为计及风电场集电网络电压分布,保证所有风电机组并网点电压合格,需要建立覆盖风电机组、箱式变压器和馈线网络在内的精细化网络模型。在此模型基础上可实现潮流计算,完成灵敏度分析,从而为后续电压控制提供基础数据。从技术体系上看,风电场自律电压控制可以看作风电场分布式能量管理系统的重要组成部分[24]。

　　传统水火电厂自动电压控制子站的核心功能基本上是一种基于单时间断面的反馈控制,即根据此时此刻采集到的电网状态计算控制策略并执行,并不考虑未来电网变化趋势和控制执行的动态过程。

　　而对于风电场,一方面其受到风电出力特性影响,电压自身波动较大,另一方面,需要协调控制时间常数迥异的多种无功调节设备,因此,单纯基于一个时间断面进行反馈控制难以满足要求。为此,在自律控制中采用了模型预测控制(MPC)思想,不再简单基于当前断面进行决策,而是通过引入预测信息,在未来一个时间窗内进行决策,其目标函数是该时间窗内的整体动态性能最优。此处的模型预测体现在不仅考虑了风电机组的有功预测,还考虑了风电机组/SVG等不同时间特性控制设备的控制行为预测,即对整个系统的未来动态进行预测,在此基础上实现快慢无功设备的时间尺度协调,从而将最为宝贵的快速动态无功储备最大化保留下来,以应对电网中的潜在扰动。

　　为保障风电场安全运行,需要同时关注低压和高压两种脱网形式,因此,风电场需要同时保留足够的容性和感性动态无功储备。风电场“动态无功储备最大化”可以重新描述为“给定SVC/SVG的无功出力设定值,通过风电场内风电机组与SVC/SVG的协调,使得SVC/SVG的无功出力与其设定值偏差最小”。

　　SVC/SVG的无功出力设定值应当由调度中心站统筹考虑风电汇集区域的电压分布和无功资源分布而给出。在现场应用中,可简单取SVC/SVG的无功出力中值(即向上向下具有同样的调节空间)作为其设定值。

　　风电场MPC自律控制模型是一个带约束的多目标滚动优化问题,约束条件主要包括:风电场无功电压运行约束;风电机组、SVC/SVG等调节设备的调节能力约束及调节步长约束。目标函数主要包括:

　　场内高压侧母线电压实测值与设定值偏差最小;动态无功储备最大化。

　　通过风电场MPC自律控制,实现动态无功储备最大化主要体现在:利用预测信息,提前调节风电机组等较慢速无功资源,使得SVC/SVG的无功出力保持在无功设定值附近;当电网由于故障而出现电压跌落,利用SVC/SVG的动态无功调节能力,在毫秒级时间尺度内,支撑电网电压;在故障恢复阶段,通过风电机组与SVC/SVG之间的无功置换,使得SVC/SVG的无功出力恢复到无功设定值附近。

　　3.2协同控制

　　系统级协同控制的关键技术之一是对连锁脱网风险进行评估,其基础为连锁脱网机理研究。为此,建立了包含主网和多个风电场内部精细网络模型的两级分布式仿真平台,计及风电场间耦合关系与风电场内各元件动作特性,复现了脱网事故扩散过程,并给出了影响这一过程的关键因素。

　　如图1所示,根据汇集区域连锁脱网风险的不同,系统级协同控制分为敏捷二级电压控制和基于SCOPF的预防控制两条分支。

　　敏捷二级电压控制与传统二级电压控制[26]的主要区别体现在:敏捷二级电压控制能根据风功率变化速率自适应调整控制启动周期,在风功率快速波动时减小控制周期,加快控制速度,从而实现对电压波动的快速抑制;同时,其控制模型也能实现自适应切换,在风功率波动较小时采用传统协调二级电压控制模型,而当风电快速变化时,将其目标切换为使用最小控制代价将中枢母线电压拉回设定值允许运行区间内。

　　在脱网风险较大的场景下,则通过预防控制寻找该区域的一个“正常且安全”的运行状态:所谓正常,是保证控制后电压在约束范围内;所谓安全,是指在控制后的运行场景下,如果任一风电场脱网,其他风电场电压仍能维持在安全约束范围内,从而斩断连锁脱网的扩散路径。从数学模型上看,这是一个同时计及稳态运行约束和预想N-1故障集后的SCOPF模型,具体数学形式、求解方法和应用效果可参见文献[27]。

　　4现场应用本文提出的自律协同电压控制若干关键技术已经在中国张北、吉林、江苏等多个风电基地以及近40个风电场得到实际应用,取得了预期效果。其中主站侧的协同控制软件已经内嵌到智能电网调度控制系统,实现了与底层平台和其他核心功能的无缝集成。

　　以张北沽源地区为例介绍系统控制效果。截至目前,沽源地区共有24座风电场接入系统级闭环电压控制,含1 589台风电机组 (装机容量为2 379MW)、50台SVC/SVG(总调节容量为±1 000Mvar)。为分析控制前后效果,选择两个风电出力相似日进行对比(其中2011年11月13日为控制前,2012年10月18日为控制后,本区域在这两天的风功率曲线非常类似)。典型风电场在这两天的电压对比曲线如图2所示。

　　

　　可以看出,投入控制后的电压曲线明显比无控制时波动小得多,尤其在18:00以后,由于风电突然增加,在无控制时有一个明显的电压跌落 (5~10kV),而投入闭环控制后,即使风电出力发生了较大的变化,整个风电场的电压曲线依然可以保持平稳,有效抑制了电压波动。

　　选择电压标准偏差(全天各时刻电压偏离平均电压的值)和电压峰谷差(日内最高电压与最低电压差值)两个指标衡量波动性,则本区域内几个典型风电场在两个相似日的指标对比情况如图3所示,可见控制后确实有效降低了电压波动性。

　　

　　为进一步证明控制有效性,选择了两个相对较长的时间段进行对比分析。由于风力的不确定性,难以找到两个连续长时间周期内风力完全相似,因此,本文选择两个具有代表性的时间断面(均为半个月左右),其中,2012年10月15日到2012年10月31日,沽源地区风力较大,该区域多座风电场自动电压控制系统持续处于闭环控制状态,而2012年8月1日到2012年8月17日,沽源地区处于夏季小风期,平均风力约为2~3级,各风电场未将自动电压控制系统投入闭环运行。换句话说,投入闭环控制的时段风力条件更恶劣,间歇性更强,对电压影响也更大。但由于该时段投入了闭环控制,其电压总体控制效果比未投入控制的小风时段还要更优,这充分体现了自律协同电压控制的重要作用。长时间尺度下典型风电场控制前后电压波动对比情况如表1所示。

　　

　　5结语

　　电压问题是国内多个风电基地制约风电可靠接入的瓶颈问题,本文分析了在大规模风电集中并网条件下电网运行面临的主要挑战,并提出了一种自律协同的电压控制架构,利用自律控制平抑电压的快速波动,利用协同控制保证汇集区域的运行安全。

　　该架构的部分关键技术已经得到应用,并和智能电网调度控制系统实现了无缝集成,取得了预期效果。后续研究将进一步完善控制策略,提出风电汇集区域电压运行安全域的确定方法及风电汇集区域各动态无功设备的无功设定值确定方法等,并实现在线应用。