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祝賀華北電力大學再次發表重磅科研成果—《考慮儲能自適應調節的雙饋感應發電機一次調頻控制策略》

祝賀華北電力大學再次發表重磅科研成果—《考慮儲能自適應調節的雙饋感應發電機一次調頻控制策略》

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【摘要】:
祝賀該團隊再一次重磅科研成果發表,同樣是采用基于YXSPACE半實物仿真平臺,進行超級電容器自適應調節的雙饋感應發電機一次調頻控制策略驗證,該成果成功發表于《電工技術學報》

祝賀該團隊再一次重磅科研成果發表,同樣是采用基于YXSPACE半實物仿真平臺,進行超級電容器自適應調節的雙饋感應發電機一次調頻控制策略驗證,該成果成功發表于《電工技術學報》

 

顏湘武,崔森,常文斐.考慮儲能自適應調節的雙饋感應發電機一次調頻控制策略[J].電工技術學報,2021,36(05):1027-1039。

 

研究主要內容:

 

雙饋感應發電機在常規超速減載控制下雖然可保留部分有功備用參與系統調頻,但存在風電機組發電效益降低、轉速調節范圍減小及槳距角控制啟動頻繁等問題。為此本文結合雙饋風電機組網側變流器的控制特性,提出了計及超級電容儲能荷電狀態(SOC)控制的雙饋感應發電機的慣量與一次調頻自適應控制策略。在維持儲能SOC的基礎上結合慣性與下垂控制優勢,提出可隨頻率偏差值和頻率偏差變化率變化而自動調整兩種調頻控制參與調頻的比例系數模型,實現兩種調頻模式的平滑切換,提升一次頻率調節效果,提高單臺風電機組的致穩性和抗擾性。最后通過仿真實驗表明雙饋感應發電機的慣量支撐和一次頻率調節能力及發電效益相較于常規一次頻率控制具有明顯提高,為雙饋感應發電機的改造升級提供了新思路和新應用。

 

PART 01:總體控制思想及儲能類型

 

本課題組對基于超級電容器的雙饋風電機組參與系統一次調頻進行了初步探索,采用的雙饋式風力發電仿真平臺(10kW/380V)主要由監測控制臺、原動機調速變頻器柜、雙饋感應發電機轉子側和網側變流器柜、超級電容器儲能與控制柜(4組110V*7F超級電容器模組兩串兩并組成)、40kW雙向電網模擬器柜以及15kW異步電動機和10kW雙饋發電機組成。試驗系統結構如圖所示。其中控制器采用YXSPACE-SP2000快速控制原型控制器(RCP),可將MATLAB-Simiulink下的控制算法轉換成輸入、輸出開關控制量和輸入、輸出模擬調節量,完成實際硬件控制。

 

 

為提高單臺風電機組的致穩性和抗擾性,本文對單臺風電機組配置儲能裝置。其優勢在于控制靈活,功能模塊化,在風機需要拓展慣量與一次調頻功能時,不需要改變原風電機組控制系統的任何結構或邏輯,直接通過控制儲能裝置參與系統慣量與一次頻率調節作用,使得單臺風電機組具有良好的魯棒性和兼容性,尤其適合現場已投運機組的升級改造。在儲能裝置選取方面,楊裕生院士從儲能裝置的性能指標和運行經濟指標出發,推導出“規模儲能裝置的經濟效益指數”關系式:

 

YCC=[Rout-Rin/η]/[C/(L?DOD)+C0]       (1)

 

其中Rout和Rin分別為儲能裝置的電能進價和出價(元/kWh),η為能量轉換效率,C為1kWh電能輸出的初始投資(元/kWh),C0為輸出1kWh電能的運行成本(元/kWh),DOD為儲能裝置的充放電深度,L為相應DOD下的循環壽命(次)。由式(1)得到“儲能裝置的直接經濟效益”即利潤率Pm的關系式:

 

Pm= (YCC-1)×100%          (2)

 

當計算得到YCC大于1時,則Pm大于0,表示儲能可盈利,根據相關數據,得到不同化學電源的經濟效益評估,如表1所示。

 

表1 不同化學儲能技術的性能及經濟效益

 

 

注:電價進出Rin0.15/kWhRout0.8/kWh

 

由表1可知超級電容器一方面可循環次數較多,滿足頻繁充放電的需求,在經濟性評估方面占有絕對優勢,利潤率Pm高達247%。另一方面功率密度大,可瞬時大功率輸出,符合電網一次調頻需求。綜上,本文選取超級電容儲能系統輔助DFIG風電機組參與調頻,基于超級電容儲能裝置控制的DFIG慣量與一次調頻配置如圖1所示。

 

 

超級電容器經過雙向DC/DC變換器與DFIG的直流側母線電容相連接。本文結合DFIG網側變流器的控制特性,即網側變流器的作用為維持直流母線電容電壓的穩定,故超級電容儲能裝置的充放電功率通過網側變流器直接流向負荷側。并且本文結合實際,考慮到網側變流器輸出功率的限制,分析超級電容儲能裝置最大放電時不會超過目前現有網側變流器額定輸出功率,為本文提出的方案提供了可行性。

 

圖1 DFIG的儲能配置

 

PART 02:基于超級電容器儲能裝置的自適應調頻控制策略的設計與實現

 

2.1 控制系統模型

 

已知基于超級電容器儲能裝置控制的DFIG機組參與電網一次調頻控制方式主要分為虛擬慣性控制和虛擬下垂控制。本文基于對虛擬慣性控制和虛擬下垂控制兩種控制策略的研究,采用一種基于頻率偏差和頻率偏差變化率的自適應控制策略。在系統處于慣性響應階段時,采用虛擬慣性為主,虛擬下垂為輔的控制方式來實現對超級電容器的控制;在系統處于一次調頻階段時,則采用虛擬下垂為主,虛擬慣性為輔的控制方式。故可得到上述自適應控制方式下超級電容器的出力見下式:

 

  (3)

 

其中c1、c2分別為虛擬慣性模式和虛擬下垂模式的比例系數;KH、Kscss分別為超級電容器的虛擬慣性系數和下垂系數。

 

2.2 超級電容器參與一次調頻控制的比例系數

 

(1)慣性響應階段的比例系數

 

結合慣性響應階段的頻率偏差變化率和頻率偏差量的變化特點,得到此階段下系數比例公式:

 

  (4)

 

如圖2和圖3所示,分別為式(4)所對應的系數分配隨頻率偏差和頻率偏差變化率的曲線圖。由圖可得,在初始慣性響應階段,|dΔf/dt|較大,|Δf |較小,虛擬慣性控制優勢可得到充分發揮,可以在一定程度上減小頻率偏差變化率的最大值,降低頻率偏差的變化速度。在后期慣性響應階段,|Δf |較大,|dΔf/dt|較小,可充分發揮虛擬下垂控制的優勢,頻率偏差最大值得到明顯減小。

 

圖2 頻率偏差曲線(慣性響應階段)

 

由圖2和圖3可知,比例系數c1和c2的漸變曲線與在整個慣性響應階段中頻率的變化特性相匹配,其具體取值和速度變化與式(4)中的n有關。若n過小,則即使|Δf |明顯增大且|dΔf/dt|明顯減小,c1和c2的變化也較小,則慣性響應能力和下垂響應能力均不能得到充分發揮,最大頻率偏差(Δfmax)過大,導致超級電容器的最大輸出功率增大。同理,若n過大,則只要|Δf |略有增大或|dΔf/dt|略有減小,都將使c1急劇減小而c2急劇增大,此時難以充分發揮其下垂響應能力,且無法充分利用慣性響應的優勢,對有效抑制頻率偏差變化率產生不利影響。

 

圖3 頻率偏差變化率曲線(慣性響應階段)

 

(2)一次調頻階段的系數比例

 

本節控制方式應以虛擬下垂為主,虛擬慣性為輔。故可得到此階段的系數比例公式為:

 

  (5)

 

式中,Δflow為超級電容器參與電網一次調頻的閾值,Δfmax為一次調頻中最大頻率偏差值。如圖4和圖5所示,分別為式(5)所對應的系數分配隨頻率偏差和頻率偏差變化率的變化曲線。已知在一次調頻階段,c1值以較快的速度減小到0,c2值以較快的速度增大到1,此時虛擬下垂控制優勢得到顯著體現,能夠有效減小系統穩態頻率偏差值。

 

圖4 頻率偏差曲線(一次調頻階段)

 

一次調頻階段全過程中,存在c1<c2,c1+ c2=1,其中比例系數c1和c2的漸變曲線與在整個慣性響應階段中頻率的變化特性相匹配,其中一次調頻階段的系數比例數值及變化速度同樣與式(5)中的參數n有關。當n取值太小時,存在c1= c2=0.5,此時的比例系數會導致慣性響應功率降低,且嚴重阻礙了下垂響應能力的發揮。當n取值太大時,| Δf |的細微變動會致使c1、c2劇烈變化,影響下垂響應能力發揮,導致超級電容器出力增大,未能優化利用超級電容器的容量。

 

圖5 頻率偏差變化率曲線(一次調頻階段)

 

綜上,參數n過大或過小都會影響調頻效果和儲能裝置的優化。故綜合考慮上述因素,選擇n為10。

 

2.3 計及SOC反饋的自適應控制

 

由于DFIG所配置的超級電容器的容量有限,若一直采用最大下垂系數充放電,則超級電容器的荷電狀態SOC易越線。為避免此問題,本文考慮在超級電容器SOC過高(充電)或過低(放電)時動態調整虛擬慣性和虛擬下垂系數,以此來減小該儲能裝置的出力。不僅可有效避免儲能裝置的過充放問題,提高使用壽命,而且還可減少SOC越限時對電網系統所造成的不利影響。

 

圖6 超級電容器單位調節功率與SOC 的關系

 

本文將超級電容器SOC劃分為5個區間,如圖6所示,Km為雙饋風力發電機組的下垂系數,設定最小值(QSOC_min)為0.1,較低值(QSOC_low)為0.45,較高值(QSOC_high)為0.55和最大值(QSOC_max)為0.9。值得注意的是以上取值并不是唯一的,取決于不同超級電容器型號的自身SOC特性,為了定量分析超級電容器SOC越線下的極限工況,本文將SOC的最小值設置為0.1。計及SOC反饋的超級電容器虛擬慣性系數KH(QSOC)和虛擬下垂控制系數Kscss(QSOC)分別為:

 

 

其中,Kc、Kd分別為超級電容器下垂控制過程中的充放電系數,α為虛擬慣性系數與虛擬下垂系數之間的比例系數,本文取為0.3。故為防止SOC越線所帶來的問題,采用線性分段函數來設置充放電曲線,既可以實現平滑出力,還能避免復雜函數所帶來的控制難題,更利于工程的實際應用:

 

 

2.4 自適應控制策略的流程

 

本文所提出基于綜合考慮SOC反饋的超級電容儲能裝置DFIG一次調頻自適應控制策略流程如圖7所示。調頻控制分為兩大控制模式部分:第一,虛擬慣性為主、虛擬下垂為輔。第二,虛擬下垂為主、虛擬慣性為輔。

 

(1)將調頻死區設定為|Δf |≤0.03Hz,此時可近似判定為系統無擾動,風電機組不參與慣性調節和一次頻率調節,當電網頻率f偏離電網額定頻率時,Δf >0.03Hz時,系統負荷減小,超級電容器充電;Δf <-0.03Hz時,系統負荷增加,超級電容器充電。當存在負荷擾動時,為防止過充或過放,需要判定超級電容儲能系統當前SOC狀態是否分別滿足放電約束和充電約束條件。滿足SOC約束后,可根據以下步驟進行充放電控制。

 

(2)超級電容器首先在虛擬慣性為主,虛擬下垂為輔的控制模式下工作。首次設定虛擬慣性調頻模式的分配系數c1=1,虛擬下垂調頻模式的分配系數c2=0,并根據式(3)計算超級電容器的出力情況。

 

(3)在慣性響應階段內,根據式(4),對慣量支撐與下垂響應模式中的系數進行分配,在具體分配過程中滿足虛擬慣性調頻模式的分配系數c1≥0.5,虛擬下垂的調頻模式的分配系數c2≤0.5的前提條件。

 

(4)在電網頻率處于最大頻率偏差Δfmax時,超級電容器的控制模式自動切換為虛擬下垂為主,虛擬慣性為輔,此時的分配系數按照c1=0.5,虛擬下垂調頻模式的分配系數c2=0.5。

 

(5)在下垂響應階段內,根據公式(5)對系數進行分配,取虛擬慣性調頻模式的分配系數c1≤0.5,虛擬下垂的調頻模式的分配系數c2≥0.5。

 

(6)當電網頻率達到穩態頻率偏差值時,基于超級電容器儲能的DFIG機組參與一次調頻結束。

 

綜上分析可知,虛擬下垂和虛擬慣性控制決定了超級電容器的出力模式,而根據式(6)—式(9)的SOC反饋自適應控制規律決定了下垂系數和慣性系數的大小,上述兩種相輔相成共同決定了超級電容器的實際出力大小及方向。

 

圖7 一次調頻自適應控制策略流程圖

 

PART 03:仿真分析

 

本文在MATLAB/Simulink平臺中搭建了四機兩區域模型,并基于超級電容器儲能調頻控制策略對該模型進行控制仿真分析,其仿真模型如圖8所示。其中:G1~G3為容量900MW的火電廠,均配備了勵磁調節器和調速器;G4為雙饋風電場,含300臺1.5MW的雙饋風機,每臺超級電容器組為27.5F,容量為150kW*30s,風機額定風速為10m/s。負荷Load1和Load2分別為880MW和950MW的恒定有功負荷,Load3為隨機波動負荷,C1和C2為無功補償裝置。

 

圖8 含雙饋風電場的4機2區域系統

 

3.1系統負荷隨機波動時DFIG機組仿真分析

 

為了充分驗證所提策略的有效性,在風速恒定為10m/s且負荷隨機波動場景下進行仿真。首先,系統負荷在20s時突增145MW,如圖9所示為基于超級電容器儲能的虛擬下垂與虛擬慣性直接切換控制(綠色)、慣性與下垂自適應分配系數控制(藍色)以及計及SOC的虛擬慣性與下垂自適應控制(紅色)的超級電容器儲能裝置的輸出功率曲線對比圖。其中前兩種控制方法的慣性系數KH和下垂系數Kscss恒定不變,故也稱為定K法。針對上述工況下,由圖9可得定K-慣性與下垂自適應控制與其定K-直接切換法相比,在配置超級電容器儲能裝置額定功率方面減少20%,并且超級電容器的出力曲線較為平滑,但由于超級電容器本身容量限制問題,在時間為60s時,能量釋放結束且不再發揮作用,此時采用上述兩種控制方法則會再次產生一個頻率較大跌落的過程,針對上述問題,本文則在虛擬慣性與下垂系數自適應分配的基礎上考慮了超級電容器SOC狀態值,根據式(6)—(9)實時改變其慣量與下垂系數,由圖12可知本文所提方法相對上述兩種方法短時間內輸出功率較小,但可防止頻率出現突變情況,避免超級電容器過充過放的現象發生,提高其使用壽命。

 

圖9 負荷突增145MW下超級電容器輸出功率的曲線

 

為方便分析,本工況下超級電容器初始SOC設置為60%,初始工作電壓Usc為670V,由圖10可知,在持續放電工況下,不考慮SOC狀態的慣性與下垂自適應控制在時間為60s時,SOC達到下限值10%,其工作電壓Usc達到最低放電電壓270V。而本文所提方法的超級電容器SOC的維持效果較佳,相比上述控制的SOC提高13.5%。

 

圖10 超級電容器參數值

 

圖11為上述工況下采用三種不同控制策略所對應的頻率偏差曲線,其中定K-自適應控制在t0~tm時間段內的控制方式以虛擬慣性為主,虛擬下垂為輔,可抑制最大頻率偏差變化率的同時降低最大頻率偏差量。tm時刻過后,控制模式以虛擬下垂為主,虛擬慣性為輔。與定K-直接切換法相比,其頻率最大偏差量減小10%。實現了平滑切換,避免直接切換對電網造成的沖擊。當超級電容器能量一旦完全釋放,系統頻率會出現再次跌落0.015Hz。而本文所提方法在減小頻率最大偏差量的基礎上,系統頻率整體相對穩定,不會出現頻率突變的現象。

 

圖11 系統頻率偏差

 

為驗證本文所提出的計及SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發電機組慣量與一次調頻自適應控制策略相較于常規調頻控制的優勢,圖12所示為上述同樣工況下不同調頻方式所對應的頻率偏差曲線,雙饋風力發電機在超速減載10%的一次調頻控制下,穩態頻率偏差約為0.09Hz,但在本文所提出的調頻控制策略下穩態頻率偏差為0.075Hz,相比較于常規的DFIG超速減載一次調頻控制策略,其一次頻率調節能力提高22.2%,提升效果顯著。

 

圖12 系統頻率偏差

 

在本文所提控制策略下風機保持最大功率輸出,風能利用系數和轉速保持最優值。其動態響應對比如圖13和表3所示。由表3可知,當出現系統負荷增大145MW的擾動時,計及超級電容器儲能SOC參與DFIG慣量支撐和一次調頻自適應控制與超速減載10%調頻控制相比,風能利用率提高3.2%,輸出功率增大31.4%。故本文所提出的計及超級電容儲能SOC為系統提供慣量支撐與一次調頻自適應控制在負荷增大擾動下提高了一次頻率調節能力,并且在一定程度上提高了發電效益。

 

圖13 負荷增加145MW下風電機組響應對比

 

表3  負荷突增145MW時響應性能指標

 

 

同樣,針對上述仿真模型,負荷在20s時突減180MW,如圖14所示為定K-直接切換控制、定K-自適應分配系數控制以及計及SOC的虛擬慣性與下垂自適應控制的超級電容器儲能裝置的吸收功率曲線對比圖。由圖14可知,在定K-直接切換控制策略控制下系統進行一次調頻時,在系統頻率偏差達到最大值時才進行調頻模式切換會導致超級電容器產生較大的功率超調量;在定K-自適應分配系數控制下的系統則不會出現這樣的較大超調量,根據儲能裝置在各時間點的動作深度來配置儲能電池的額定功率PE,針對此工況下定K-自適應分配系數控制法與定K-直接切換法相比,其儲能裝置的額定功率相較于直接切換控制下所配置的儲能裝置額定功率減小12.5%,可在有效減小超級電容器的額定功率配置裕量的同時實現超級電容儲能裝置的出力曲線平滑穩定,但同樣存在上述問題,在時間為55s時,超級電容器吸收能量達到極限值且不再發揮作用,此時采用上述兩種控制方法則會再次產生一個頻率較大抬升過程,影響系統穩定性。

 

圖14 超級電容器吸收功率的曲線

 

已知本文所提方法相對定K-直接切換法與定K-自適應控制在短時間內吸收功率較小,但由圖15可知,在此工況下超級電容器初始SOC設置為40%,初始工作電壓Usc為545V,在持續充電工況下,不考慮SOC狀態的慣性與下垂自適應控制在時間為55s時,SOC達到上限值90%,其工作電壓Usc達到最低放電電壓870V。而本文所提方法的超級電容器SOC的維持效果較佳。相比上述控制SOC可降低15%,可具備更多的容量參與系統一次調頻。

 

 

圖15 超級電容器參數值

 

圖16為負荷減小180MW下,采用上述三種控制策略所對應的頻率偏差曲線。可以明顯得到在直接切換控制方式下,頻率最大偏差達到50.1Hz,而采用定K-自適應控制策略的頻率最大偏差僅為50.08Hz,其頻率最大偏差量相較于直接切換控制方式減小20%。當超級電容器不斷吸收能量,其SOC達到極限值,系統頻率會出現再次抬高0.025Hz;而本文所提方法在減小頻率最大偏差量的基礎上,維持了整個系統頻率的相對穩定。

 

圖16 系統頻率偏差

 

為了進一步驗證本文所提出的計及SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發電機組慣量與一次調頻自適應控制策略相較于常規調頻控制的優勢,由圖17所示為負荷減小180MW時不同調頻控制方式對應的頻率偏差曲線。雙饋風力發電機在超速減10%的調頻控制下其穩態頻率偏差約為0.085Hz,動態響應最大頻率偏差量為0.084Hz,而在基于超級電容儲能參與DFIG慣量支撐和一次調頻控制策略下穩態頻率偏差為0.07Hz,動態響應最大偏差量為0.08Hz,其動靜態響應效果都優于常規的DFIG超速減載一次調頻控制策略,且頻率調節能力相比于常規超速減載一次調頻策略提高約17.7%,提升效果顯著。

 

圖17 系統頻率偏差

 

在計及SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發電機組慣量與一次調頻自適應控制策略時,轉速和風能利用系數依然保持最優值。其風能利用系數、輸出功率、轉速和槳距角動態響應對比如圖18所示。

 

圖18 負荷減小180MW下風電機組響應對比

 

由表4可知,當出現系統負荷減小180MW的較大擾動時,本文所提控制策略和超速減載10%調頻控制相比,風能利用率提高23.07%,輸出功率增大22.6%。因此計及SOC自適應控制的超級電容儲能控制雙饋風力發電機組慣量與一次調頻自適應控制策略在負荷減小擾動下一次頻率調節能力和發電效益均大大提高。

 

表4 負荷突減180MW時響應性能指標

 

 

PART 04:實驗驗證

 

本課題組對基于超級電容器的雙饋風電機組參與系統一次調頻進行了初步探索,采用的雙饋式風力發電仿真平臺(10kW/380V)主要由監測控制臺、原動機調速變頻器柜、雙饋感應發電機轉子側和網側變流器柜、超級電容器儲能與控制柜(4組110V*7F超級電容器模組兩串兩并組成)、40kW雙向電網模擬器柜以及15kW異步電動機和10kW雙饋發電機組成。試驗系統結構如圖19所示。其中控制器采用YXSPACE-SP2000快速控制原型控制器(RCP),可將MATLAB-Simiulink下的控制算法轉換成輸入、輸出開關控制量和輸入、輸出模擬調節量,完成實際硬件控制。

 

圖19 雙饋感應風力發電機實驗系統

 

我們設置恒定風速8m/s,電網模擬柜的頻率值由50Hz分別變化±0.1Hz、0.2Hz和0.3Hz,如圖20所示。圖21為基于超級電容模塊的雙饋風電機組在端口輸出側不同頻率變化情況下采集的實際輸出功率曲線。直流母線電壓如圖22所示。可以看出,風電機組的網側變流器保持直流母線電壓穩定在300V,這為超級電容器通過網側變流器進行充放電提供了良好的基礎。超級電容器通過雙饋風力發電機組的網側變流器參與電網慣性支撐和一次調頻。儲能裝置的充放電曲線如圖23所示。此外,還對超級電容器的慣性支撐效應曲線圖進行了放大。雙饋感應發電機的轉子轉速曲線如圖24所示。可以看出,在超級電容參與慣性支撐和一次調頻的整個過程中,電機的轉子轉速恒定在1215r/min。

 

圖20 電網模擬器頻率變化曲線

 

圖21 雙饋感應發電機實際功率輸出曲線

 

圖22 直流母線電壓值

 

圖23 超級電容器實際輸出功率曲線

 

Fig. 24 雙饋感應發電機轉子轉速曲線

 

實驗結果表明,基于超級電容儲能控制的雙饋感應式風力機慣量和一次調頻控制策略可以提高雙饋風力機電網頻率的自適應能力。當頻率瞬間下降且存在頻率偏差時,可以在一次調頻的整個時間段內連續向電網提供一定的有功功率。為風力發電機組的調頻控制改造提供了一定的參考依據,具有一定的參考意義。

 

PART 05:總結

 

本文提出的計及超級電容器儲能SOC狀態參與DFIG慣量支撐和一次調頻自適應控制策略結合虛擬慣性和虛擬下垂兩種控制策略的優勢,在不損失風電機組發電效益的前提下,參與系統慣量支撐和一次頻率調節,通過理論與仿真分析,得到以下結論。

 

1) 相較于傳統的集中式儲能參與系統調頻,本文所提出的超級電容器控制策略使得單臺風電機組具備一次頻率調節能力,其慣量支撐和一次頻率調節都由超級電容儲能模塊擴展功能實現,無需修改或增加原風電機組的結構和控制方案,使得單臺風電機組具有良好的魯棒性和兼容性,提高其單臺風機的致穩性和抗擾性。尤其適合現場已投運機組的升級改造,為單臺風機的改造和控制提出了新思路和新方向。

 

2)綜合考慮超級電容SOC即時狀態控制選擇合適慣性和下垂系數進行出力來避免其儲能裝置的過充過放問題,且有效發揮了虛擬慣性和虛擬下垂對于頻率偏差及其變化率的感知反應能力,實現平滑超級電容器的出力更加高效,減小其充放電深度,提高使用壽命,在頻率下降階段后期,虛擬下垂填補了虛擬慣性出力不足的問題,使得超級電容器的功率配置有了更大的考慮空間,其容量利用率得到了顯著提升。

 

3)本文所提方法是在風機最大功率跟蹤控制的基礎上實現的,相比于常規的超速減載調頻控制,既兼顧了發電效益,同時又大大提高了風機的慣量支撐和一次頻率調節能力,繼而超速減載調頻控制的減載率越大,其轉速和功率的實際可調節深度越小,風能利用率和輸出功率越低,更體現本文所提出的一次調頻控制優越性。具體更詳細研究內容請參考電工技術學報的論文以及咨詢華北電力大學研究團隊。

 

 

 

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