基于MMC的海上全直流風場虛擬同步控制

楊 冬

(淮南聯(lián)合大學 智能制造學院,安徽 淮南 232038)

0 引言

海上全直流風場的控制穩(wěn)定性直接影響到海上風場的輸電能力.因此,保證海上全直流風場虛擬同步穩(wěn)定控制的重要性不言而喻[1],相關(guān)的海上全直流風場虛擬同步方法研究在氣象預測預報、海上風場管理以及風力發(fā)電的自適應控制等方面具有重要意義.對海上全直流風場虛擬同步控制是建立在對風場的氣旋及渦流參數(shù)控制基礎(chǔ)上,結(jié)合對海上直流輸電風電場的輸出容量參數(shù)分析和運維參數(shù)估計,建立海上直流輸電風電場的輸出渦流場的力學參數(shù)分析模型,結(jié)合流場特征分析和專用控制系統(tǒng)的參數(shù)擬合方法,實現(xiàn)對海上全直流風場虛擬同步控制[2].

目前,國內(nèi)有學者提出相關(guān)的風場控制方法.郎燕生等[3]提出匯集風電多端柔直系統(tǒng)的變下垂組合控制策略,通過改進電壓-頻率下垂控制,在改進慣量控制中引入轉(zhuǎn)速調(diào)頻能力因子以調(diào)整風速下風機轉(zhuǎn)速控制.王煒宇等[4]提出基于虛擬調(diào)速器,構(gòu)建具有慣性響應和一次調(diào)頻能力的虛擬同步控制策略.張騫等[5]采用小信號建模與廣義根軌跡分析的方法,通過向阻尼環(huán)節(jié)引入微分,實現(xiàn)了虛擬同步控制的有效性.但傳統(tǒng)方法進行海上全直流風場虛擬同步控制的控制穩(wěn)定性不好.針對上述問題,本文提出基于MMC的海上全直流風場虛擬同步控制方法.首先通過分析海上全直流風場的參數(shù),進行虛擬同步控制的參數(shù)約束自變量特征分析;然后通過量化特征得到海上全直流風場的數(shù)值模擬結(jié)果;最后采用MMC自適應傳感器測量技術(shù),實現(xiàn)海上全直流風場虛擬同步的穩(wěn)定控制.仿真測試分析結(jié)果展示本文方法提高了海上全直流風場虛擬同步控制的穩(wěn)定性,且電網(wǎng)恢復速度較快,耗能較少,具有一定的優(yōu)越性能.

1 約束參量及控制對象特征分析

1.1 約束參量分析

為了實現(xiàn)基于MMC的海上全直流風場虛擬同步控制,需要首先構(gòu)建海上全直流風場的流體密度和壓強參數(shù)分析模型,結(jié)合全直流風流體的速度和網(wǎng)格運動速度的參量估計結(jié)果,構(gòu)建不確定性機組同步參數(shù)解析模型,根據(jù)風電出力序列樣本之間的差異[6],計算每天相同時刻的風速數(shù)據(jù)集,采用圖1所示的傳感節(jié)點部署模型,構(gòu)建海上全直流風場的原始數(shù)據(jù)采集模型,如圖1所示.

圖1 海上全直流風場的原始數(shù)據(jù)采集模型

根據(jù)圖1所示的海上全直流風場的原始數(shù)據(jù)采集結(jié)果,采用電磁耦合極對數(shù)特征分解的方法實現(xiàn)第i時刻風速信息采集和特征分析,構(gòu)建海上全直流風場的回歸移動平均分析模型[6],得到回歸移動平均輸出峰值為

Ai=(mi+ni)×li，

(1)

式中：mi為第i時刻擺球在風力作用下的擺動角；ni為第i時刻風向角,li為第i時刻風速.

設(shè)每天不同時刻風速的概率密度為xi,對其進行加窗操作,對提取每天不同時刻風速的概率密度特征量實現(xiàn)模糊度解析控制,對提取每天不同時刻風速的信息進行白化處理,得到

(2)

采用頻譜分離式檢測,實現(xiàn)對海上全直流風場虛擬同步輸出轉(zhuǎn)換,得到海上全直流風場的風速短期隨機不確定參數(shù)表達式為

(3)

在準平穩(wěn)隨機檢測模型下,計算海上全直流風場的相關(guān)物理參數(shù),根據(jù)物理參數(shù)優(yōu)化辨識,實現(xiàn)海上全直流風場虛擬同步控制.

1.2 對象特征分析

構(gòu)建海上全直流風場的流體密度和壓強參數(shù)分析模型,結(jié)合全直流風流體的速度和網(wǎng)格運動速度的參量估計結(jié)果,構(gòu)建海上全直流風場的流體參數(shù)提取模型,根據(jù)每天不同時刻風速的概率分布特征,進行海上全直流風場的復雜渦流強度分析,得到渦流分布矩陣為

(4)

提取較長時間尺度下風力發(fā)電資源離散特征分量為

(5)

根據(jù)風速樣本轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)化的樣本序列特征分量,得到海上全直流風場的風電出力序列樣本之間的差異度特征量為

(6)

式中:f(xi)為不同時刻風速的概率密度分布函數(shù).

在場景約束條件下,根據(jù)海上全直流風場的穩(wěn)態(tài)特征[8],實現(xiàn)海上全直流風場的控制對象模擬,得到海上全直流風場的控制優(yōu)化目標函數(shù)為

(7)

輸出海上全直流風場的虛擬同步轉(zhuǎn)矩為

H=G-xi/f(xi).

(8)

權(quán)衡風電出力序列樣本分布和磁損耗,采用轉(zhuǎn)矩約束方法,將優(yōu)化的海上全直流風場虛擬控制變量表示為h,得到優(yōu)化的海上全直流風場的虛擬同步控制目標函數(shù)為

(9)

結(jié)合全直流風流體的速度和網(wǎng)格運動速度的參量估計結(jié)果,進行海上全直流風場虛擬同步控制的約束自變量特征分解,得到輸出功率為

(10)

式中:α為海上全直流風場的電損耗;β為發(fā)電機的凸極效應損耗;λ為磁損耗之和.

發(fā)電機的電磁功率增量輸出系數(shù)為

(11)

通過上述設(shè)計,實現(xiàn)超低頻振蕩約束下的海上全直流風場虛擬同步控制.結(jié)合極點配置法和臨界參數(shù)法,實現(xiàn)振蕩頻率范圍內(nèi)的參數(shù)優(yōu)化調(diào)節(jié)[9].

2 控制優(yōu)化

2.1 風電場參數(shù)融合特征量化

通過控制面的單位外法矢量量化特征分析方法,實現(xiàn)對海上全直流風場的數(shù)值模擬[10],得到海上全直流風場的軸向通風孔結(jié)構(gòu)模型參數(shù)表述為

(12)

式中：a與b為激勵源為理想正弦型下的頻譜分量.

磁力線穿過轉(zhuǎn)子槽的條件下,得到海上全直流風場虛擬同步調(diào)節(jié)的模糊向量組為{v1,v2,…，vi},海上全直流風場虛擬同步控制的張成子空間為

(13)

上式或稱作{v1,v2,…，vi}的均勻分布在通風孔的輸出渦流離散特征量,根據(jù)風場的旋轉(zhuǎn)速度μ1和傾轉(zhuǎn)速度μ2的聯(lián)合參數(shù)分析[11],得到輸出統(tǒng)計特征量為

(14)

對任意一個二階逆風格式矩陣,輸出流體與物面的模糊值域為

(15)

令P∈ηn×n(n×n維復數(shù)空間)為海上全直流風場虛擬同步控制的模糊度協(xié)方差矩陣,根據(jù)物理時間和偽時間相結(jié)合的檢測方法,構(gòu)建海上全直流風場虛擬同步參數(shù)融合模型,表示為γ,得到無粘通量為

(16)

2.2 MMC虛擬同步控制優(yōu)化

用MMC自適應傳感器測量技術(shù),實現(xiàn)對海上全直流風場虛擬同步控制過程中的參數(shù)優(yōu)化解析和估計,采用數(shù)值模擬與風洞試驗的方法,得到誘導速度分布特性為

(17)

根據(jù)周向、法向和徑向的網(wǎng)格數(shù)量n1,n2,n3,得到海上全直流風場的加密區(qū)域網(wǎng)格間距滿足:

(18)

基于運動嵌套網(wǎng)格方法,確定遠場物理邊界量和內(nèi)場物理量之間邊界條件[12],得到模糊度函數(shù)滿足[-π,π),海上全直流風場虛擬控制的互相關(guān)函數(shù)為

(19)

假設(shè)擾動信息傳播至遠場的過程噪聲為t,對內(nèi)場物理量,通過MMC控制,得到表面壓力為

(20)

當通量差分分裂的窗函數(shù)確定后,得到流動控制輸出為

(21)

(22)

根據(jù)上述算法設(shè)計,實現(xiàn)對海上全直流風場的數(shù)值模擬,采用MMC自適應傳感器測量技術(shù),實現(xiàn)對海上全直流風場虛擬同步控制過程中的參數(shù)優(yōu)化解析和估計[13].

3 仿真測試分析

為了驗證本文方法在實現(xiàn)海上全直流風場虛擬同步控制中的應用性能,進行仿真實驗分析,利用 Riemann仿真算法實現(xiàn)對海上全直流風場的物理仿真模型構(gòu)造,設(shè)定風場的來流風速 20 m/s,軸向方向的來流強度為148 MPa,磁力線分布的相位方向為12°、18°,氣隙磁密為1.54 mm.通過與文獻[3]方法、文獻[4]方法及文獻[5]方法對比,設(shè)置在10 s時有一處負載突變,測量4種方法下電網(wǎng)頻率及風場側(cè)直流電壓變化情況,如圖2所示.

圖2 海上全直流風場電網(wǎng)頻率的響應

由圖2可以看出：在本文的控制方法下,由于負載突變而導致的電網(wǎng)頻率變化幅度較小,在0.42 Hz左右,且恢復穩(wěn)定的時間較短,為5 s以內(nèi).而其他方法電網(wǎng)頻率變化較大,且恢復穩(wěn)定的時間較長.傳統(tǒng)方法的電網(wǎng)頻率恢復穩(wěn)定的時間較長,影響海上全直流風場虛擬同步控制的效率.

海上全直流風場虛擬同步控制功率的變化曲線,如圖3所示.

圖3 海上全直流風場虛擬同步功率對比

由圖3可以看出：本文方法進行海上全直流風場虛擬同步控制的功率變化速度較快,可以快速調(diào)節(jié)全直流線路的功率,進一步完成頻率振蕩的抑制.

測試由海上全直流電容器提供風場虛擬同步控制的虛擬能量,得到結(jié)果如圖4所示.

圖4 海上全直流風場虛擬同步功率所需能量

由圖4可以看出：本文方法對海上全直流風場虛擬同步控制功率所需的能量較低,保持在0.02 kW以內(nèi),有效節(jié)約了能源,本文方法對海上全直流風場虛擬同步控制下的電網(wǎng)頻率恢復速度快,可以有效抑制電網(wǎng)頻率的振蕩,實現(xiàn)風場虛擬同步控制的良好的穩(wěn)定性,且耗能較少.

4 結(jié)語

本文提出基于MMC的海上全直流風場虛擬同步控制方法.構(gòu)建不確定性機組同步參數(shù)解析模型,計算海上全直流風場的相關(guān)物理參數(shù),根據(jù)物理參數(shù)優(yōu)化辨識,構(gòu)建海上全直流風場的流體參數(shù)提取模型,根據(jù)風場的旋轉(zhuǎn)速度和傾轉(zhuǎn)速度的聯(lián)合參數(shù)分析,采用MMC自適應傳感器測量技術(shù),實現(xiàn)對海上全直流風場虛擬同步控制過程中的參數(shù)優(yōu)化解析和估計,根據(jù)參數(shù)估計結(jié)果,實現(xiàn)海上全直流風場虛擬同步控制.研究得知,本文方法進行海上全直流風場虛擬同步控制的穩(wěn)定性較好,耗能較少.