新能源电力系统的有功调节特性分析

3.1.1.1　风电机组分群

目前，风电功率预测较为常用的方法是选择样本风机并对风电场内风电机组分群，首先预测样本风机的风速和功率，进一步预测风电机群的功率，最后通过加权叠加得到风电场的总功率。在风电功率预测时，样本风机和风电机群都是固定的，通常将具有较高风速相关性的风电机组划为一群。然而，考虑到风速、风向等因素变化的影响，不同风电机组之间的风速相关性会动态变化，因此，为了准确实施风电场有功控制有必要对风电机组动态分群。图3-1给出了风电机组动态分群的流程。

由图3-1所示，若判断超短期功率预测信息刷新，则以当前时刻起，建立前24 h各台风电机组的风速时间序列｛Vi|Vi1，Vi2，…，Vin｝，其中i=1，2，…，Nw，n=1，2，…，NS，Nw为风电机组台数，NS为风速时间序列的样本数。计算风电机组i和样本风机j之间的风速相关系数：

图3-1　风电场动态分群流程图

首先，根据风电机组i和j样本风机的风速相关系数进行初始分群。若满足rij＞0.8，且rij-rik＞0.1，k≠j，则将风电机组i与j样本风机分为一群Ωj。

对于剩余风电机组，以群内风电机组间风速相关系数的均方差变化最小为原则分群。设原始分群中风电机组间风速相关系数的均方差为Sj，加入风电机组i后风电机组间的风速相关系数均方差为S′j，比较S′j和Sj，选择|S′j-Sj|最小的风电机群，并将风电机组i划入该风电机群。

完成风电机组分群后输出分群结果，判断超短期功率预测信息是否刷新；若刷新则对风电机组分群进行修正。如此反复实现风电场动态分群。

由于超短期风电功率预测的时间分辨率为15 min，且调度指令在一段特定的时间内不会频繁发生变化，因此，可以将每15 min滚动得到对应时间断面的风电场分群作为未来15 min风电场功率控制的依据。

3.1.1.2　风电机群功率变化趋势划分

随着风电场规模增加，依靠短时间尺度内的运行状态变化对风电机组进行控制会使风电机组输出功率频繁波动。充分利用超短期风电功率预测信息，掌握未来4 h风电输出功率变化趋势，依据该变化趋势能够更加合理地对风电机组输出功率实施控制。

假设将小于初始功率5%的功率变化视为功率不变，并将反向功率变化幅度超过初始功率5%均视为波动1次。若不考虑超短期功率预测误差和检修停运机组，可根据超短期功率预测信息，将风电功率变化趋势分为五类。

（1）趋势1为功率不变

预测周期T内功率保持不变或波动较小的风电场，如图3-2中曲线1所示。

图3-2　风电功率变化趋势

其功率在预测周期内可表示为：

式中，Pij为第i时刻风电场j的预测有功功率；Pij0为该风电场输出功率初值。

（2）趋势2为功率下降

预测周期T内功率呈下降趋势，如图3-2中曲线2所示。其功率在预测周期内可表示为：

式中，为第i时刻风电场j功率下降的变化率，随时间和风电场变化而动态变化，。

（3）趋势3为功率上升

预测周期T内功率呈上升趋势，如图3-2中曲线3所示。其功率在预测周期内可表示为：

式中，为第i时刻风电场j功率上升的变化率，随时间和风电场变化而动态变化，。

（4）趋势4为功率先上升后下降

预测周期T内功率呈先升后降趋势，如图3-2中曲线4所示。其功率在预测周期内可表示为：

（5）趋势5为功率先下降后上升

预测周期T内功率呈先降后升趋势，如图3-2中曲线5所示。其功率在预测周期内可表示为：

（6）趋势4和趋势5的处理

一般情况下，风电输出功率受风速等自然条件的限制只能下调。从电网调度的实际情况来看，也符合这一原则，在不考虑风电降功率运行的情况下，只有风电实际可用输出功率高于调度需求时，风电功率才具备调节空间。由于趋势4和趋势5均为非单调变化趋势，需对两类风电场群分别做分段处理。

1）趋势4的处理

由图3-2可以看出，在超短期功率预测周期T内，趋势4呈先升后降。此时，以预测周期内最后一个时点的风电预测功率Ptn为依据对该机群做分段处理，如图3-3所示。(www.zuozong.com)

图3-3　趋势4的分段处理

若Ptn>Pt0，如图3-3（a）所示，在［t0，t1］区间将功率变化趋势视为趋势3，在［t1，tn］区间将功率变化趋势视为趋势1。

若Ptn<Pt0，如图3-3（b）所示，在［t0，t1］区间将功率变化趋势视为趋势1，在［t1，tn］区间将功率变化趋势视为趋势2。

若Ptn=Pt0，则在整个时间周期［t0，tn］内将功率变化趋势视为趋势1。

处理后的趋势4的功率变化由图3-3所示变为如图3-4所示的单调变化趋势，有助于减小风电功率调节产生的波动，同时，在［t1，tn］区间还具备一定的功率上调能力。

图3-4　趋势4的预处理结果

2）趋势5的处理

由图3-5可以看出，在超短期功率预测周期T内，趋势5呈先降后升。与趋势4不同，［t0，t1］区间的变化过程主要受风速变化限制，只能根据调度需求参照功率下降群进行处理，再以预测功率最低点为界，在［t1，tn］区间将功率变化趋势视为趋势3。照此对该趋势做分段处理，如图3-5所示。

图3-5　趋势5的分段处理

3.1.1.4　风电场有功功率调节需求分析及控制思路

（1）风电场有功功率调节需求分析

风电场运行时其实际可用有功功率时刻变化，既可能小于系统调度指令，也可能大于系统调度指令。当风电场输出有功功率小于系统调度指令时，风电场按照最大功率追踪方式运行；当风电场输出功率大于系统调度指令时，则需要降低风电场输出功率。此时，风电场在第i+1个控制周期内需要调整有功功率为：

式中，Pi+1为控制周期i+1内风电场的有功功率预测值；为控制周期i内风电场的有功功率实际值为控制周期内的系统调度指令为控制周期i+1内的系统调度指令。

（2）风电场有功功率分群控制的基本思路

通常在不对风电采取限功率措施的情况下，只有在风电场输出功率大于调度需求时，才对风电场功率进行控制，适当降低风电场的输出功率。此时，若通过调节功率呈上升趋势变化的风电机组输出功率满足调度需求，则将出现功率反向调节的情况，一方面增加了这类风电机组的功率波动，另一方面大幅度的功率调节会对风电机组的运行寿命产生影响。同样，在考虑风电降功率运行参与电网调节的情况下，若电网希望风电基地增加功率输出时，功率呈下降趋势变化的风电机组受风速限制调节能力有限，应尽可能地调节功率呈上升趋势变化的风电机组输出功率。因此，具体调控应视风电机组的功率变化情况而定，从风电机群与调度需求功率变化趋势一致性及减小风电机群功率波动的角度，除不可控的风电机组外，对具有不同功率变化趋势的风电机群功率控制的顺序依次为趋势2、趋势5、趋势4、趋势3和趋势1。

采用超短期风电功率预测信息辅助风电机群的功率控制，每15 min滚动刷新一次风电机群，并以15 min为一个控制周期对风电场输出功率进行控制，具体控制模式采用差额功率控制。当风电场需要调节功率ΔP时，根据不同风电机群的调节能力进行功率分配，具体可分为以下几种情况。

（1）首先选择在预测周期T内功率变化为趋势2的风电机群，若功率调节需求较小，则适当降低该风电机群的功率能够满足风电场功率调节要求，同时不会影响其在未来一段时间的功率变化趋势，能够减少相应的功率调节次数。

由于是以第i时刻的风电场有功功率实际值作为控制初值，而趋势2风电机群功率会随风速自然下降，并且已在式（3-7）的计算过程中考虑，因此，实际调节时应考虑其自然变化功率。此时，该机群的功率调节量为：

式中，为趋势2风电机群控制周期i的实际输出功率；为趋势2风电机群控制周期i+1的有功功率预测值。

（2）若将趋势2风电机群功率调节至该预测周期的最小值仍不能满足功率调节需求，剩余功率差值可考虑由部分时间区间具有功率下降趋势的趋势4风电机群和趋势5风电机群进行调节。此时，若选择调节趋势4风电机群，其初始阶段功率呈上升趋势，与功率调节方向相反，其功率调节会增加该机群的功率调节次数；若选择调节趋势5风电机群，则由于其初始阶段功率呈下降趋势，与功率调节方向一致，因此，其功率调节会适当减少相应的功率调节次数。与趋势2风电机群类似，趋势5风电机群在该区间也存在自然功率下降，此时，趋势2风电机群和趋势5风电机群的功率调节量分别为：

式中，为趋势5风电机群控制周期i的实际输出功率；为趋势5风电机群控制周期i+1的有功功率预测值。

（3）若将趋势5风电机群功率调节至该预测周期的最小值仍无法满足功率调节需求，则选择调节同样在部分时间区间具有功率下降趋势的趋势4风电机群，其功率调节会在一定程度上降低该机群功率先增后降的幅度，在趋势2风电机群和趋势5风电机群均无法满足功率调节需求的情况下，也有助于适当减少相应的功率调节次数。此时，参与调节的各机群的功率调节量为：

趋势4风电机群承担趋势2风电机群和趋势5风电机群调节输出功率后的剩余量。

（4）若将趋势4风电机群的功率调节至该预测周期的最小值也无法满足功率调节需求，则调节趋势3风电机群的功率。此时，各机群的功率调节量为：

趋势3风电机群承担趋势2风电机群、趋势4风电机群和趋势5风电机群调节输出有功功率后的剩余量。

（5）若将趋势3风电机群的功率调节至该预测周期的最小值也无法满足功率调节需求，将趋势1风电机群也纳入调控对象，则各机群的功率调节量为：

趋势1风电机群承担趋势2-5各机群调节输出功率后的剩余量。

（6）以上5种情况均无法满足功率调节需求，考虑部分机组停机以满足调节要求。若趋势2风电机群的最小发电功率大于剩余调节量，则趋势2风电机群做部分停机操作，其余风电机群按最小发电功率运行；若不满足，则按趋势2、趋势5、趋势4、趋势3和趋势1的顺序，依次选择风电机群停机以满足功率调节需求。