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风电场并网对互联系统小干扰稳定及低频振荡特性的影响
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3秒自动关闭窗口大容量风电场接入电网的暂态稳定 特性和调度对策研究张红光 1，张粒子 1，陈树勇 2，安& 宁 2（1．华北电力大学，北京市 昌平区 ．中国电力科学研究院，北京市 海淀区 100085）如果您还未关注我们。请长按下面的二维码，选择“识别图的二维码”进行关注。搜索“电力系统安全分析DSA”或者“cloudDSA”微信号也可关注。电力系统安全分析DSA(cloudDSA)　
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文章介绍了大规模风电并网引起的电力系统运行与稳定问题及相关技术解决措施，包括风电并网对电压的影响；大规模风电并网对稳定性的影响；大规模风电并网对调度运行的影响3方面的内容, 并针对每一个问题提出了相关的应对策略。基于风险的分析方法可以定量地评估灾害条件下电网的短期安全稳定水平，并为电网的安全预警提供支持。提出了一种台风天气条件下的电网暂态稳定风险评估方法。基于复合神经网络的电力系统暂态稳定评估和裕度预测姚德全，贾宏杰，赵　帅（智能电网教育部重点实验室，天津大学，本文对由直驱式风电机组构成的风电场接入电力系统后的暂态稳定问题 进行了研究。直驱永磁同步风力发电机组（DDPMG）被称为第三代风电机组，具有广泛的发展前景，但针对DDPMG 接入系统后的暂态稳定问题的研究非常少。为保证风电并网系统的稳定性，建立考虑暂态稳定的模糊随机机会约束规划模型计算风电穿透功率极限。针对风电出力和负荷的不确定性，模型中将两者作为模糊随机变量处理。给出了异步风力发电机组的动态仿真数学模型和含风 电场的电力系统暂态稳定分析方法，与国内大型电力系统分 析软件相联接，实现了含风电场的电网动态稳定分析及其工程应用。考虑到传统确定性分析方法的局限性和现行多能源接入电力系统的复杂度，从风险角度出发，计及多重不确定因素建立元件和系统故障概率模型。新英格兰10机39节点等系统的算例评估结果验证了所提算法的可行性。较为全面地综述了国内外关于电力系统暂态稳定预防控制的研究状况。在评述各种算法基础上，对一些算法中存在的问题如初值变分、准确性、迭代次数等进行讨论， 并指出了改进预防控制算法的研究方向。为保证风电并网系统的稳定性，建立考虑暂态稳定的模糊随机机会约束规划模型计算风电穿透功率极限。采用数学优化方法和时域仿真法相结合来求解所提模型。最后通过在IEEE14节点上仿真分析，证明了暂态稳定约束是风电穿透功率极限的关键约束条件之一。针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足，提出建立基于云计算的电力系统计算平台。概述了云计算的基本概念和主要特征；展望了云计算在电力系统各计算领域的应用前景；最后，讨论了电力系统云计算研究中有待解决的几个重要问题。针对大规模风电接入下的电力系统频率稳定控制问题，研究了需求响应对系统频率的调节作用。仿真结果表明，需求响应与风电机组同时参与电力系统调频，能够克服风电机组的失稳问题，大大提高风电系统的频率稳定性。研究分布式发电具有重要的理论意义和重大的应用价值。文章简要介绍了新型分布式发电技术，综述了分布式发电在电力系统的应用研究现状，并探讨了分布式发电的未来研究方向。随着分布式能源在电网中比重加大，合理地选择其安装地点对提高电力系统电压稳定性有重要意义。针对传统的失稳模式参与因子对极限诱导分岔失效的缺陷，提出了一种基于节点注入功率空间的电压稳定极限曲面法向量指标用于分布式电源选址。利用FORTRAN语言编写了异步风力发电机的RX稳态潮流模型，通过数据传递使电力系统分析综合程序/用户程序接口（PSASP/UPI）环境下的潮流计算模块和RX模型交替求解，准确计算出系统各节点电压及功率。在分析光伏系统各组成元件模型的基础上，给出了大型光伏并网发电系统的暂态模型；通过对光照变化、并网点电压变化2中情况下的响应进行仿真，验证了模型的有效性。分析了大型光伏电源并入某地区电网时对系统频率稳定、电压稳定和功角稳定的影响。针对风电接入系统后电网电压的稳定将变得更加复杂的问题，分析并指出负荷特性、风电并网点的选择、系统的无功电源以及风电机组特性等是影响电网电压稳定的主要因素。为提升风电接入系统电网后电压的稳定性以避免电压崩溃的发生，提出了几种措施。SSAT是基于特征值算法的小干扰分析软件程序，专为大型复杂电力系统的小干扰稳定性分析设计。SSAT包括大量分析功能和高效能工具，是研究系统振荡、设计和优化控制以提高系统阻尼的理想工具。从随机变量、概率模型、概率算法以及特定场景下的暂态稳定评估等方面, 回顾国内外对暂态稳定概率分析和风险分析的研究和现状, 归纳各种分析方法的原理及优缺点, 讨论减少计算量的技术, 探讨暂态稳定性概率分析及风险分析的发展方向。研究风电不确定性对电力系统暂态稳定性的影响。以IEEE 10机39节点系统为算例，在MATLAB和电力系统分析软件DAS-TSAT平台上，运用蒙特卡洛方法，计算得到电力系统暂态稳定性各项指标的概率分布及其随风速变化规律。防止电网大规模停电的经验分享，主要从建立合理的AC/DC电网结构、保持系统完整性、动态紧急无功储备、继电保护和稳定控制的重要措施等四个方面进行分析。随着电压源型换流器（VSC）及基于VSC的并联型直流电网的不断发展，未来电网会形成含VSC的多直流母线、多直流联络线和多直流负荷的交直流网络。文中分析了VSC的稳态模型及其控制方式，详细推导了含VSC直流电网......提出基于电热协调理论的电网消纳间歇式能源发电方法。建立电热协调的电网消纳模型，该模型结合间歇式能源发电功率及负荷预测技术，在超前调度中考虑输电元件电热耦合规律，以最大允许温度为输电元件载荷能力热限制......探讨了大规模双馈型风电场并网后对电力系统暂态稳定性的影响。 在双馈型风力发电机组动态建模中, 考虑了两质量块轴系模型, 并采用一种综合考虑发电机组及换流器联合动态行为的简化模型。cloudDSA能源互联网时代背景下，电力系统安全稳定分析领域的专业知识培训、应用技术推动与行业资讯传播平台。热门文章最新文章cloudDSA能源互联网时代背景下，电力系统安全稳定分析领域的专业知识培训、应用技术推动与行业资讯传播平台。欢迎您访问国际能源网!
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基于小波包分解的混合储能技术在平抑风电场功率波动中的应用
&&来源：中国新能源网&&作者：韩晓娟 陈跃燕 张浩 陈芳&&日期：
摘要：在充分分析风电功率幅频特性的基础上，提出基于小波包分解的技术平抑风电场输出功率波动的方法。采用小波包分解理论对风电场输出功率信号进行多尺度分解，得到反映并网功率信号的低频信号和接入储能系统的高频信号;根据不同类型储能系统的特点，将高频信号再次进行划分，分别选择与其频率范围适应的电池和超级电容器储能设备，建立了基于混合储能系统的风电场输出功率平滑控制模型;与单类型电池储能系统功率平滑效果进行了对比。仿真实例表明：该方法能够有效地抑制风电场输出功率的波动，提高储能电池的使用寿命，具有一定的工程应用价值。
由于气候与地理环境等因素的影响，风能具有出力间歇性与随机性[1]的特点，风电场输出功率直接并入电网将对电力系统的稳定性、电网频率、电能质量、发电计划和调度等方面产生较大的影响[2-5]，从而严重制约了风能的利用及风电的大规模发展。因此，如何有效平抑风电场输出功率波动问题具有重要的现实意义。
针对这一问题，国内外学者做出了积极的研究，主要集中在两种方式。第1种是通过调节桨距角[6]和改变发电机转速[7]来调整风机输出功率以实现单台风力发电机组输出功率平滑的目的，然而风电场各机组之间的输出功率有可能互补，同时也有可能相互叠加，从而导致风电场总的输出功率存在较大波动，在一定程度上降低了风能的有效利用率[8]。另一种则是考虑风电场的整体输出功率，在风电场出口并网母线位置配备储能系统[9-10]，利用储能系统的吞吐能力起到平抑风电功率波动的作用，即当风电出力骤升时，储能装置吸收功率，反之则输出功率。
储能系统多种多样，各自具有不同的特点，而且在功率平滑方面也得到了不同程度的应用。文献[11]提出基于低通滤波原理平抑风电功率中指定频率分量为目标，研究了储能系统用于平抑风电功率波动控制的有效性，但该方法缺少对储能系统的约束条件，尤其是低通滤波器的时间常数选择将直接影响风电功率的平滑效果及储能容量的配置。文献[12]提出了基于风电场功率短期预测技术的全钒电池储能系统运行控制策略以平抑风电场输出功率的波动，但该方法增加了电池的循环次数，不利于电池的使用寿命。文献[13]在计及电池寿命的基础上，采用基于电池荷电状态的可变滤波时间常数的储能控制方法，但该方法没有考虑当前风电功率波动的强弱作为滤波时间常数的约束条件之一，间接地影响了电池的充放电次数。文献[14-16]利用蓄电池和超级电容器混合储能系统平抑风电场输出功率的波动，按照相应准则实现电池和超级电容器之间的功率分配，在有效抑制风电场输出功率波动的同时延长电池的使用寿命。
综上所述，将不同类型储能系统进行组合以达到优势结合、缺陷互补的混合储能系统能够更加有效地平抑风电场输出功率的波动。本文在分析风电场输出功率幅频特性的基础上，提出一种基于小波包分解理论的混合储能系统平抑风电场输出功率波动的方法。首先对风电场输出功率信号进行多尺度小波包分解，得到反映并网功率信号的低频信号和接入储能系统的高频信号;然后选择蓄电池和超级电容器作为储能设备，根据其各自的不同特点[17]，将高频信号再次进行划分，分别选择与其频率范围适应的储能方式以组成混合储能系统进行风电场输出功率的平滑。最后，通过现场采集到的风电功率数据验证了该方法的有效性，为储能电池和超级电容器两种储能介质间能量分配提供了一定的理论依据。
1基于小波包分解理论的混合储能功率平滑方法
1.1风电功率信号的频谱分析
采用某99MW风电场2010年全年实际输出功率数据，采样时间为1min，直接调用Matlab工具箱中的FFT函数对该数据进行快速傅里叶变换得到幅频特性曲线，如图1所示。
由图1可知，风电场输出功率的能量主要集中在低频部分(0~10&4Hz)，其高频部分能量较低。这与风速特性相吻合，高频变化的风速幅值很小，而低频变化风速幅值较大，因此将低频功率信号作为风电并网的期望功率值，高频功率信号则由储能系统进行平滑，即可在满足并网功率平滑的同时，又兼顾对储能系统性能的影响。因此，本文采用小波包分解方法将风电场输出功率信号分解成高频信号和低频信号。
1.2风电功率信号的小波包分解
小波分析非常适用于对非平稳突变信号的处理，而对于渐变信号，小波包具有更广泛的应用价值。小波包分解是在小波变换的基础上产生并发展起来的。对比来说，小波包分解是一种更精细的分解方法，它不仅对信号的低频部分进行分解，还对高频部分也进行了分解，有助于了解到信号更加细节处的特征，从而提高了时频分辨率。三层小波包分解的示意图如图2所示，图中S是原始风电功率信号。
由图3可知，低频部分为原始功率曲线的主导部分，其幅值与原始功率信号相近，可以对原始功率信号的概貌进行描述，高频部分则能量较小，且在零值附近上下波动，幅值明显小于低频部分，因此，将低频信号作为并网功率参考值，采用小波包分解滤波方式得到风电功率平滑曲线如图4所示。
由图4可知，经小波包分解滤波后得到的风电功率曲线波动大幅降低，可以快速地跟踪储能系统的输入目标值，获得更平滑的输出功率，不存在滞后现象。由于经小波包分解后接入储能系统的信号仅为高频信号，其幅值小且在零值附近上下波动。但是由图3中次高频和最高频部分可知，虽然其都是围绕零值上下波动的随机信号，但是其幅值大小具有明显差别，数量级差别达到103。根据高频信号的这一特点及蓄电池的响应速度可知：如果采用单一的蓄电池储能方式吸收其高频部分，不仅无法实现小波包分解功率平衡的需求，而且频繁的充放电动作将会对储能电池的寿命造成很大的影响。因而，对高频信号中次高频及最高频部分分别选用不同的储能方式来平抑风电场输出功率的波动。
1.3基于混合储能技术的风电场输出功率平滑控制
风电场输出功率信号通过小波包分解得到的低频信号由于其能量高变化慢起主导作用，将之作为期望的并网功率值，而高频信号能量低变化快，则由储能系统进行吸收以达到平滑功率输出的目的。考虑到储能电池具有能量密度高和功率密度、循环使用寿命低等特点，将次高频信号由电池储能系统进行平滑;而超级电容器具有功率密度高、循环寿命高和能量密度低等特点，将未被电池储能系统平滑掉的功率信号及其它高频信号送往超级电容器进行快速滤波处理。根据这一思想，按照文献[19]选择电池响应时间为1h，其响应频率为2.78&10&4Hz，与经小波包分解后得到的S8,1&S8,4次高频信号响应频率几乎一致，因此选择电池储能系统吸收该段频率信号;剩余的高频信号S8,5&S8,255及未被电池吸收部分均由超级电容器吸收，实现风电功率平滑的目的，其功率平滑控制框图如图5所示。
由图5可知，当风电场实际有功功率G(s)大于小波包分解给出的预期功率X(s)时，对电池储能系统和超级电容器发送充电指令;当风电场实际有功功率G(s)小于小波包分解给出的预期功率X(s)时，对电池储能系统和超级电容器发送放电指令。
在充放电过程中，由于电池惯性大并且响应速度慢，电池的实际输出H0(s)并不完全等于目标值Y0(s)，电池储能系统只对次高频部分进行了吸收，而剩余的最高频部分及未由电池储能系统吸收的部分则由超级电容器完成吸收。当电池输出与超级电容器输出H0(s)+H1(s)=Y0(s)时，实际的并网功率C(s)等于预期的并网功率X(s)，功率平滑过程结束。
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