考虑动态响应的虚拟发电厂频...功率改进自适应下垂控制策略_潘斌.pdf

考虑动态响应的虚拟发电厂频率 功率改进自适应下垂控制策略潘斌1，彭嵩1，余俊杰1，钟毅1，王彬2(1 广东电网有限责任公司中山供电局，广东 中山 528400;2 清华大学 电机工程与应用电子技术系，北京 100084)摘要:虚拟发电厂为分布式发电的管理提供一个集成的平台，有助于分布式发电的并网运行。针对虚拟发电厂频率控制问题，基于自适应下垂频率控制策略，考虑虚拟发电厂频率响应的动态特性对基本自适应下垂频率控制策略进行改进。以全系统二次性能指标最小化，采用部分输出量或者部分状态量对潮流控制器的自适应下垂系数进行反馈，从而改进虚拟发电厂中潮流控制器下垂系数的自适应过程，实现虚拟发电厂频率控制的性能最优。仿真算例表明，通过对自适应下垂控制过程引入部分输出量或者部分状态量进行反馈，能够改善自适应下垂控制的效果，提升虚拟发电厂频率稳定性。关键词:虚拟发电厂;频率控制;自适应下垂控制;动态响应;潮流控制器DOI:10 19753/j issn1001-1390 2023 04 013中图分类号:TM732文献标识码:A文章编号:1001-1390(2023)04-0092-07Improved adaptive droop control strategy for frequency power ofvirtual power plant considering dynamic responsePan Bin1，Peng Song1，Yu Junjie1，Zhong Yi1，Wang Bin2(1 Zhongshan Power Supply Bureau，Guangdong Power Grid Co，Ltd，Zhongshan 528400，Guangdong，China2 Department of Electrical Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084，China)Abstract:Virtual power plant provides an integrated platform for the management of distributed generation，which is help-ful for the grid-connected operation of distributed generation Based on the adaptive droop frequency control strategy，thebasic adaptive droop frequency control strategy is improved considering the dynamic characteristics of the frequency re-sponse of the virtual power plant In order to improve the adaptive process of the droop coefficient of the power flow con-troller in the virtual power plant and achieve the optimal performance of the frequency control of the virtual power plant，the second performance index of the whole system is minimized，and the adaptive droop coefficient of the power flow con-troller is fed back by part of the output or part of the state quantity The simulation results show that the effect of adaptivedroop control can be improved and the frequency stability of virtual power plant can be improved by introducing part ofoutput or part of state feedback into the process of adaptive droop controlKeywords:virtual power plant，frequency control，adaptive droop control，dynamic response，power flow controller基金项目:广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20185069032000KK52180069)0引言虚拟发电厂(Virtual Power Plants，VPP)是一种通过整合不同形式分布式发电(Distributed Generation，DG)资源进行集成管理并作为一个整体参与电力系统并网运行或者参与电力市场竞价的主体 1-4。其中分布式发电既可以是包含微燃机，储能设备在内的可控分布式发电，也可以是包括风电和光伏在内的可再生能源发电。随着智能电网的发展和技术的成熟，虚拟发电厂已经成为分布式发电集成管理，并且实时需求侧管理措施的重要平台5-6。而随着虚拟发电厂内设备数量和种类的29第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023增加，其频率控制也成为一门重要课题。目前已有一些文献针对包括微电网、配电网、虚拟发电厂等系统在内的电网运行模块进行频率控制研究。比如文献 7 采用微分博弈模型制定区域电网的频率控制，能够抑制负荷波动对系统频率的不利影响。文献 8 制定的控制策略能够依据区域电力系统频率下降的程度决定是否需要对负荷进行低频减载行为，并对该过程引入自适应调整策略。文献 9 首先基于小波神经网络理论对分布式光伏发电进行出力预测，并基于该预测预先制定发电机运行计划的调整方案，降低响应时间。文献 10 计及风电集群运行的多时间尺度特性，将不同层级的设备划分为不同层次的控制策略制定者，建立了分层分布式的系统频率控制策略。下垂控制是指而采用电系系统中频率-功率的下垂特性制定控制变量对功率进行调节的策略。传统下垂控制采用固定的下垂系数已经难以实现功率在不同分布式发电设备的最优分配，自适应下垂控制策略相比之下能够对下垂控制系数进行智能调节，从而提升控制效果11-12。目前已有一些文献对基本下垂控制策略进行了改进，比如文献 13 为了提升光伏发电对频率变化的响应速度并参与调节，提出了基于输出功率自动调节有功功率的自适应下垂控制策略，该策略还通过引入暂态因子降低出力调整的震荡。文献 14 在下垂控制策略中引入虚拟阻抗来降低控制模块的误差，取得了较好的效果。然而在大部分自适应下垂控制模型中，控制策略给出的是在较长时间尺度下的功率参考值会与实际运行的量测值产生动态偏差，难以满足虚拟发电厂功率的动态平衡。由于功率的动态偏差带来的频率波动问题会使虚拟发电厂内部电能质量恶化，甚至影响系统安全稳定的运行。为了快速有效地平衡功率缺额，要求虚拟发电厂各个区域在稳定运行的前提下，通过潮流控制器实现功率的跨区传输，保证功率动态平衡。系统潮流断面上有多台潮流控制器并列运行时，由多台潮流控制器共同承担功率缺额。为了保证功率缺额的合理分配，提出了针对虚拟发电厂功率缺额的考虑动态响应的自适应控制策略，对传统的自适应下垂控制策略进行改进。为了避免功率传输过程中，功率裕量小的潮流控制器过载而其他潮流控制器欠载的情况，提出自适应下垂系数的虚拟发电厂频率-功率控制策略。文中首先介绍了虚拟发电厂的概念和基本结构，基于基本自适应下垂控制策略通过引入动态响应过程进行改进从而提升虚拟发电厂运行指标。对虚拟发电厂自适应下垂频率控制的过程采用状态方程进行描述，接着通过采用部分输出量或者部分状态量对潮流控制器的自适应下垂系数进行反馈，从而改进下垂系数的自适应过程，实现虚拟发电厂频率控制的性能最优。最后通过一个仿真算例表明所建立模型的正确的和有效性，对于提升虚拟发电厂频率控制效果有着较为显著的效果。1虚拟发电厂概念与结构虚拟发电厂是一种分散于系统中 DG 单元的汇聚，但作为一个整体发电系统进行控制，从而表现出与传统接入输电网的发电厂同样的可观性、可控性和市场功能性。一个典型的虚拟发电厂包含众多的可参与系统运行调节的设备，这些设备通过智能手段参与系统能量管理计划，电压频率控制策略，以及需求侧管理等提升系统运行经济性和可靠性的行为。典型虚拟发电厂网架结构示意图如图 1 所示。图 1虚拟发电厂网架结构示意图Fig 1Grid structure schematic diagram ofvirtual power plant图 1 中，虚拟发电厂中汇集了燃料电池(Fuel Cell，FC)、微燃机(Microturbine，MT)、风电(Wind Turbine，WT)、光伏(Photovoltaic Cell，PV)、需求侧管理(De-mand Side Management，DSM)资源和电动汽车充电负荷充电网络。根据潮流计算方法，虚拟发电厂参与频率调节的DG 出力如式(1)所示:S=(Ucos+jUsin)Ucos+jUsin E+j()X*(1)式中 S为 DG 视在功率且有 S=P+Q，其中 P、Q为 DG 的有功和无功出力;U 为 DG 电压有效值;为DG 电压相角;E 为 DG 并网点电压有效值，为 +jX馈线阻抗。将有功无功分别写作如式(2)所示的形式，进而推导得到式(3):P=U2+X2U Ecos()+XEsinQ=U2+X2 Esin+XU Ecos()(2)39第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023Esin=XP QUU Ecos=P XQU(3)在进行虚拟发电厂潮流时，一般认为 sin=，cos=1，则式(3)可化简为式(4):=XP QUEU=U E=P XQU(4)考虑等效线路的阻抗，引入线性坐标旋转正交变换矩阵如式(5)所示:J=sin coscossin=XZZZXZ(5)式中 Z=+jX;=arctan(X/)为等效线路的阻抗角，同时将式(5)转化为式(6):U=XUEUEUXUJ1JP Q=ZUE00ZUPQ(6)式中有PQ=JP Q并定义 P、Q 为虚拟有功功率和虚拟无功功率。2自适应下垂控制策略虚拟发电厂的能量汇集一般采用交流母线的形式，以该母线的频率作为整个虚拟发电厂的频率。虚拟发电厂有功功率偏差下垂特性如式(7)和式(8)所示:Pi=kaci fi(7)fi=fref fi(8)式中 fi代表交流频率偏差量;Pi代表下垂控制器输出的各潮流控制器承担的功率缺额;kaci为各潮流控制器的下垂系数。自适应下垂系数按照式(9)定义:kaci=usPimax+Pif，fdc fthusk，fth f fthusPimax Pif，fdc fth(9)式中 fth为母线频率波动阈值;us为动态响应系数;k 为固定下垂系数。为了防止下垂系数的频繁切换，设定交流频率波动阈值，当交流频率的波动在 fth，fth 内时，下垂系数保持不变。3改进自适应下垂控制策略通过自适应下垂控制实现了不平衡功率在并列运行潮流控制器之间的精确分配，然而上述自适应下垂控制并没有考虑运行过程中的动态响应，因此无法实现虚拟发电厂运行指标上的最优。3 1 虚拟发电厂动态频率状态方程将并联运行的虚拟发电厂中各个分布式发电的潮流控制器看作是 N 个子系统互联运行，各个子系统的状态方程采用线性形式表示如式(10)所示，该式表示第 i 个子系统的状态方程。X(t)=Ni=1AijXj(t)+BiUi(t)Xi(0)=Xi0(10)式中 Ui(t)即为第 i 个子系统的自适应下垂系数中的动态响应系数 us;Xj(t)为 j 各子系统的状态即为频率。则可以得到第 i 个子系统输出方程如式(11)所示:Yi(t)=CiXi(t)(11)将各个子系统的状态方程合并为全系统的状态方程，采用向量形式进行表述可以得到式(12)和式(13):X(t)=AX(t)+BU(t)X(0)=X0(12)Y(t)=CX(t)(13)设计第 i 个子系统的分散控制策略如式(14)所示:Ui(t)=KiYi(t)，i=1，2，N(14)以上各个子系统的控制器需要实现的目标为最小化如式(15)所示的性能指标。J=0XT(t)TX(t)+UT(t)U(t)dt(15)将式(14)写为集中的形式得到如式(16)所示的形式以及该式的等效矩阵形式如式(17)所示:U1(t)U2(t)UN(t)=K1K2KNY1(t)Y2(t)YN(t)(16)U(t)=KdY(t)(17)则改进自适应下垂控制策略模型的目的就是在具备 SKd结构的分块对角矩阵集合 里面寻求一个最优的 Kd使得全系统二次性能指标最小化。3 2 潮流控制器求解由功率计算得到虚拟发电厂第 i 个潮流控制器的瞬时有功 pi，再经过低通滤波后的平均有功功率 Pi如49第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023式(18)所示，其中 fi为第 i 个低通滤波器的截止频率，s 为 Laplace 乘子。Pi=wfis+wfipi(18)将式(18)进行线性化式处理可以得到功率偏差如式(19)所示:Pi=wfis+wfipi(19)将式(19)代入自适应下垂控制策略中可以得到期望调节的频率偏差如式(20)所示:fi=wfifi+1kaciwfipi(20)假设虚拟发电厂中最为常见参与频率控制的分布式发电包含可控微燃机，可控燃料电池，可控储能设备以及交流公共耦合点四台潮流控制器，则当考虑四台潮流控制器都采用频率功率下垂控制时，得到四台潮流控制器的状态方程如式(21)所示:X=AX+BU(21)式中 X 和 U 的表达式分别如式(22)和式(23)所示，矩阵 A 和 B 的具体元素如式(24)和式(25)所示:X=X1，X2，X3，X4T=f1，f2，f3，f4T(22)U=U1，U2，U3，U4T=p1，p2，p3，p4T(23)A=f1 f2 f3 f4(24)B=f1kdc1f2kdc2f3kac3f4kac4(25)采用频率偏差作为部分输出反馈量反馈给控制变量，可以得到输出方程如式(26)和式(27)所示:Y=CX(26)Udc1Udc2f3f4=1111Udc1Udc2f3f4(27)可以得到基于部分输出量反馈的改进自适应下垂控制策略如式(28)所示，或者采用控制变量的形式描述如式(29)所示:Ui=KdYi(28)Ui=KdCKi(29)其中，部分输出量反馈增益矩阵为如式(30)所示:Kd=Kd1Kd2Kd3Kd4(30)通过部分输出量反馈增益矩阵，能够对自适应下垂控制的控制变量进行动态调节，进一步改善如式所示的矩阵形式的全系统二次性能指标如式(31)所示。其中 T 为 N N 的半正定矩阵，一般取为对角形式。min J=0X(t)TTX(t)+U(t)TU(t()dt(31)综上所述，可以得到考虑动态响应的改进自适应下垂控制策略具体流程如图 2 所示。图 2考虑动态响应的改进自适应下垂控制策略流程图Fig 2Flow chart of improved adaptive droop controlstrategy considering dynamic response4算例分析为了验证所建立的改进自适应下垂频率控制策略的有效性，搭建如图 3 所示的虚拟发电厂进行仿真验证，虚拟发电厂中四台 DG 参与系统的频率调节，分布式风电出力和分布式光伏不参与频率调节中的负荷分配，采用最大功率跟踪的全额消纳模式。其中，微燃机容量为 5 MW，燃料电池容量为 6 MW，储能设备容量为4 MW，公共耦合点容量为 10 MW。该配电网电压等级59第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023是10 kV，额定频率为50 Hz，包含7 条配电线路，分别接入虚拟发电厂各个分布式发电设备以及负荷。线路单位阻抗为r=0082/km，x=0247/km。各条线路的阻抗参数为:Z1=0 164+j0 494，Z2=0 123+j0 37，Z3=0 287+j0 865，Z4=0 205+j0 618，Z5=0164+j0494，Z6=0328+j0988。图 3虚拟发电厂系统仿真系统Fig 3Simulation system of virtual power plant system假设虚拟发电厂在 t=0 s 时，仿真系统中初始负荷有功功率总和为 32 MW，初始负荷无功功率总和为1568 Mvar。为了检验所建立模型对系统突发的功率缺额下的频率调节效果，考虑最为不利的冲击性负荷对虚拟发电厂的影响，假设虚拟发电厂运行在 t=10 s 时，系统净负荷增加了 QL，1=14 Mvar。而在 t=30 s 时，系统净负荷降低了 PL，2=7 MW，QL，2=1 8 Mvar。虚拟发电厂运行过程中，随着分布式风电出力，分布式光伏出力以及负荷水平的变化，系统除 DG1、DG2、DG3和 DG4 之外的部分净负荷功率变化曲线如图 4 所示，图中只计及与频率调节相关的有功负荷情形。图 4虚拟发电厂系统风电、光伏、负荷以及净负荷有功功率变化曲线Fig 4Active power curve of wind power，photovoltaic，load and net load of virtual power plant system设置三种虚拟发电厂频率控制场景分别为场景一，场景二以及场景三。其中场景一采用传统的下垂控制策略，场景二采用自适应下垂频率控制策略，场景三采用文中考虑动态响应的改进自适应下垂频率控制策略，各个场景下针对系统净负荷变化下各个 DG 的出力调节进行分配，从而稳定系统频率。运行所建立的基于改进自适应下垂控制的虚拟发电厂频率控制模型，可以得到场景一下的四个 DG 的功率分配曲线如图 5 所示，同时得到运行期间虚拟发电厂频率的变化如图 6 所示。图 5场景一下虚拟发电厂参与频率调节 DG有功功率分配曲线Fig 5Active power distribution curve of DGs participatingin frequency regulation in virtual power plant on scenario 1图 6场景一下虚拟发电厂频率变化曲线Fig 6Frequency change curve of virtualpower plant on scenario 1从图 5 和图 6 中可以看出，采用传统的下垂控制方法时，虚拟发电厂各个 DG 对负荷变化的响应时间较长，导致在负荷上升变化初始时段频率出现了较为显著的下降，同时在负荷下降初始时段系统频率也出现了较为显著的上升，对于维持系统频率稳定具有不利影响。在负载突变时，各个 DG 输出的有功功率出现算时间内较大的冲击功率，也就是说基于传统下垂控制的虚拟发电厂频率控制的动态响应特性较差。同理可以得到场景二下的四个 DG 的功率分配曲线如图 7 所示，同时得到运行期间虚拟发电厂频率的变化如图 8 所示。69第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023图 7场景二下虚拟发电厂参与频率调节DG 有功功率分配曲线Fig 7Active power distribution curve of DGs participatingin frequency regulation in virtual power plant on scenario 2图 8场景二下虚拟发电厂频率变化曲线Fig 8Frequency change curve of virtual powerplant on scenario 2从图 7 和图 8 中可以看出，相比于场景一，场景二下虚拟发电厂各个 DG 对负荷变化的响应时间要更加短暂，同时 DG 的出力调节更加准确，有效降低了虚拟发电厂系统频率的波动。最后，基于场景三可以得到系统运行期间四个 DG的功率分配曲线如图 9 所示，同时得到运行期间虚拟发电厂频率的变化如图 10 所示。图 9场景三下虚拟发电厂参与频率调节DG 有功功率分配曲线Fig 9Active power distribution curve of DGs participatingin frequency regulation in virtual power plant on scenario 3图 10场景三下虚拟发电厂频率变化曲线Fig 10Frequency change curve of virtualpower plant on scenario 3从图 9 和图 10 中可以看出，相比于场景一和场景二，在基于考虑动态响应的虚拟发电厂频率下垂控制策略下，各个 DG 的动态响应较优，通过短时间内提升自身的出力消除负荷扰动带来的频率变化，系统频率在负荷变化的时刻受到的扰动均较小。5结束语文中基于自适应下垂控制策略，通过引入动态响应过程进行改进得到虚拟发电厂改进自适应下垂频率控制策略。对虚拟发电厂自适应下垂频率控制的过程采用状态方程进行描述，接着通过采用部分输出量或者部分状态量对潮流控制器的自适应下垂系数进行反馈，从而改进下垂系数的自适应过程，实现虚拟发电厂频率控制的性能最优。仿真算例表明通过引入自适应下垂控制的动态特性，能够将负荷波动在不同 DG 之间进行合理分配，从而对系统频率波动进行快速响应和调节，相比于传统的下垂控制策略以及自适应下垂控制策略，考虑动态响应的改进自适应下垂控制策略调节性能和频率响应效果更优，能够提升虚拟发电厂的频率稳定特性。参 考 文 献 1 Pandi cH，Kuzle I，Capuder T Virtual power plant mid term dis-patch optimization J Applied Energy，2013(101):134-141 2 Pandi cH，Morales J M，Conejo A J，et al Offering model for a virtu-al power plant based on stochastic programmingJ Applied Energy，2013(105):282-292 3 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