自“双碳”目标提出以来，大力推进新能源发电已成为电网企业的共识[1-3]。如今，我国发电结构明显丰富，风电、太阳能等作为一次能源的装机占比增量明显，这意味着现代电力系统正在加速向低碳化、清洁化转变[4-5]。在此背景下，以风电为代表的新能源机组容量的增加与其出力波动性间的矛盾日益突出，频繁产生的不平衡功率、惯性以及调频容量的缺失对系统运行的稳定性造成了消极影响[6-8]。

为应对新能源机组不稳定的发电形式、提高系统频率支撑能力，具备削峰填谷及频率调控能力的储能系统(energy storage system,ESS)有望在能源结构改革中发挥重要作用[9-10]。随着储能技术的快速发展，储能电站将具备更快速的爬坡速率与更宽广的运行范围，配合并网逆变器的控制方案，能实现与系统功率的灵活交互[11]。其中，文献[12-13]提出一种根据系统频率偏差与储能荷电保持率调整ESS出力的自适应控制方法，明确了储能参与系统一次调频的有效性与可行性；文献[14]在ESS的积分控制环节追加了瞬时功率补偿模块，使ESS的爬坡速率得到明显提高；文献[15]提出了基于同步电机三阶模型的虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)控制策略，在平滑储能虚拟功角的同时能进一步改善ESS的支撑能力。

考虑系统频率响应需求，文献[16-19]提出了通过配置ESS为系统提供惯量与一次调频支撑的控制方案。文献[16]将超级电容器与蓄电池组作为ESS的多级联合控制模块，有效抑制了系统频率在最大不平衡功率下的急剧变化；文献[17-18]量化定义了ESS对系统频率的贡献能力，并分析了储能重要参数对其调频贡献能力的影响；文献[19]以系统频率响应为约束，通过设置置信水平的方式来确定储能容量大小，从而提升储能配置的经济性。

2020年国家能源局监管局发文，要求30 MW及以上的风电场必须具备一次调频容量[20]。因此在高风电渗透率的系统中，充分考虑并挖掘风机自身的频率调节能力十分必要。其中，文献[21]提出基于虚拟惯性与下垂控制的风储联合调频控制策略，显著提升了双馈风机的惯性与一次调频容量。文献[22-23]分别通过风机转矩控制与变桨控制对系统频率进行短期支撑，并采用ESS提高风机转子的恢复能力。文献[24]参考ESS的工作状态，实现了风机变桨、ESS以及传统机组在系统频率调节工作中的选择性响应。虽然上述研究预留了风电机组调频容量，但ESS多作为避免系统频率二次跌落的目的使用，缺少ESS参数配置在不同风机工况下的深层分析。由于当前风机主要通过转子超速控制与虚拟惯量控制等手段响应系统的调频过程[21-24]，支撑时间有限，且预留功率较大时会产生严重的弃风现象，因此，对于高风电渗透系统，仍可考虑以ESS作为补充频率支撑的首选。

本文搭建风机转子超速控制以及ESS的VSG控制模型，以描述系统投入储能前后的频率响应特性。在此基础上，基于风电机组风速区间的划分，确定功率预留系数，以高风电渗透率系统在最大不平衡功率下的频率响应为限制条件，实现VSG控制下ESS控制参数的自适应调整。最后，通过仿真实验验证所提ESS调频方法的有效性。

1、系统频率响应过程与需求

系统产生不平衡功率ΔPsys后的稳定性主要由初始频率变化率df/dt和一次调频偏差Δf评判，二者可分别通过式(1)、(2)[17]求解。

式中：Ssys为系统装机容量；f0为初始频率；Hsys为系统的等效惯性，其值为调频机组惯性常数之和；Ksys为系统的单位调节功率，其值为调频机组调频系数之和[12]。

通常，为保证系统的可靠运行、维持系统稳定性，频率变化率与频率偏差分别选取为0.5 Hz/s与0.2 Hz[18]。然而，随着风电等新能源机组容量的增大，Hsys与Ksys不断降低，配置ESS作为能量缓冲器是解决这一问题的主流方向。由于相关研究经常会忽略风电等新能源机组的调节作用，因此本文以高风电渗透率为背景，对风机转子超速控制下的风储联合调频配置进行研究。

2、风机与储能控制结构建模

2.1双馈风机控制模型

以当前应用最为广泛的双馈风机为例，其输出功率Pwpp表示为

式中：S为风机叶轮旋转平面面积；Cp为风能利用系数；ρ为气体密度；v为风速。风速固定时，风机的输出功率由Cp决定，Cp的大小取决于风速v、风轮转速ω、风轮半径R以及桨距角β。

通常将风轮转速ω与风速v之比定义为叶尖速比λ，则风能利用系数Cp与叶尖速比λ、桨距角β的非线性关系如图1所示。

图1 Cp特性曲线

由图1可见，当桨距角β固定时，改变风电机组的转速，可得到最大Cp值对应的最佳叶尖速比λopt，继而实现风机的最大功率点跟踪控制。为对该控制下的风机进行有功功率的预留，风电机组可以基于转子超速控制改变Cp以调整有功输出，控制原理如图2所示。

图2中：ωwpp为风机转速；ωn为风机额定转速；ωopt、Popt分别为风机在最大工作模式下的转速和有功功率；ωre、Pre分别为风机在转子超速控制下功率预留后的转速和有功功率；v1、v2为实时风速。随着转子转速的增加，风机输出功率降低，有功功率得以预留，风机功率预留系数可表示为

图2 转子超速控制原理图

由于风机在风速过高时的转速接近于额定转速，因此无法预留足够的功率；风速较低时，风电机组的输出功率较低，也不适合预留功率。因此，参考现有研究，实验中风机的调频风速选为7～11 m/s[24]，风电机组在一次调频过程中的功率输出关系如下：

式中：Kwpp为风机虚拟调频系数；fref为频率参考值；fmea为频率实测值。

由此构建风机转子超速控制结构如图3所示，其中：Pmea为风机功率实测值；Hwpp为风机等值的虚拟惯量系数。基于风电机组设置的功率预留系数dwpp，一方面，应用转子超速控制预留部分风机有功备用，将测量功率Pmea与当前风速下预留功率做差，并经过PI控制器形成功率参考值d P1；另一方面，在电网发生功率波动时，系统频率偏差Δf通过控制中的比例及积分环节计算得到功率参考值d P2。

图3 转子超速控制结构框图

2.2储能虚拟同步机控制模型

为了使ESS自动参与系统的频率调节工作，补充电力系统的惯性与一次调频容量，ESS的控制方案应具备与同步机组相似的转子及调速器特性，由此可采用虚拟同步机控制。

设ΔPESS为储能虚拟同步机所需提供的支撑功率，则可构建VSG的二阶转子运动方程：

式中：HESS为虚拟惯性常数；DESS为虚拟阻尼系数；Δω为角速度偏差；θ为虚拟功角；PESS为ESS实际发出的功率；ω0为电机额定角速度。

在此基础上，补充有功功率与频率的下垂关系，即可实现ESS与同步机组间ΔPESS的自动分摊，表示为

式中KESS为ESS的虚拟调频系数。

同时，基于式(8)模拟暂态调压过程，即通过内环控制将感应电动势与功角作为ESS逆变器的控制信号。

式中：E为感应电动势幅值；Qref为ESS无功参考值；G为调压下垂系数；Udref为ESS并网点d轴电压参考值；Ud为ESS并网点d轴电压。

综上，可得到储能并网逆变器的VSG控制结构如图4所示。

图4 ESS的VSG控制结构框图

3、基于系统频率响应需求的储能配置

3.1算例系统搭建

为描述高风电渗透率系统投入储能前后的频率响应特性，本文采用DIg SILENT/Power Factory仿真软件搭建了多区域12节点电力系统。其中，同步机和风机的装机容量为1 124 MW，总负荷为1 450 MW，最大不平衡功率为总负荷的10%，系统拓扑结构和实验条件下的初始功率(单位为MW)分配情况如图5所示。

在风机采用最大功率跟踪控制(即不考虑风机参与系统调频)的条件下，分别对初始系统产生最大功率增量/缺额后的动态行为进行模拟，继而对ESS的频率响应特性与弃风情况进行分析。

3.2初始系统的频率响应与弃风

在仿真中设置系统在t=10 s时产生145 MW的功率增量，得到系统频率响应波形和同步机组G1有功出力(PG1)波形如图6所示。可见，风电渗透率为50%的系统产生最大功率增量时，系统中的不平衡功率由同步机组独自承担，初始频率变化率与一次调频偏差均超出了电网要求的临界值。

图5 12节点电力系统

当功率增量为负，即系统产生145 MW的功率缺额时，得到系统频率响应波形和同步机组G1有功出力波形如图7所示。显然，图7中系统频率的上升、同步机组G1有功出力的缩减与图6的波形完全对称。由于风机可以通过改变桨距角和转速等方式削减出力，因此图7也模拟了风机弃风后的频率调整结果。可见，当系统因甩负荷等因素而产生功率冗余时，可以通过弃风的手段使系统频率恢复到要求范围内。然而，弃风只能进行单向功率调整，且不可避免地会造成能源的浪费，因此通过合适的方式对系统惯性与一次调频容量进行补充是必要的。

图6 系统产生最大功率增量后的仿真波形

图7 系统产生最大功率缺额后的仿真波形

3.3储能对系统频率响应与弃风的改善情况

本文采用储能配置方法[18]来确定ESS的容量及控制参数，确保ESS在系统最大不平衡功率下的频率响应能够满足电网要求。在功率增量为正时，得到系统频率响应波形和ESS有功出力波形如图8所示。

由图8(a)可见，配置储能后的系统产生最大功率增量时，初始频率变化率与一次调频偏差均降至电网的限值范围内。一次调频过后，ESS输出功率达到稳定。

图9为功率增量为负时对应的仿真结果。由图6(b)、7(b)、8(b)、9(b)可见，VSG控制下ESS的调频特性与同步机类似，能够主动承担不平衡功率的补充与消纳工作。

相比于风机在不同风速下频率支撑能力的不确定性，ESS具备双向调频、功率输出稳定等特点。但考虑到ESS荷电状态的饱和以及系统中风机比例的持续增长，充分挖掘风场自身的调频能力仍具有现实意义。

图8 系统配置储能后在最大功率增量下的仿真波形

图9 系统配置储能后在最大功率缺额下的仿真波形

4、考虑风机参与调频的储能配置

4.1考虑风机参与调频的初始系统频率响应

为分析风机参与调频对储能配置结果的影响，假设风速为9 m/s，基于转子超速控制，将50%的风机预留5%的有功功率作为调频备用，得到最大功率增量下的系统频率响应波形、ESS有功出力波形、风电机组有功出力波形以及同步机组G1有功出力波形，如图10所示。

由图10可知，转子超速控制下的风电机组能响应系统的频率调节过程。相较于风机参与调频前，考虑风机参与调频后的系统频率变化率和一次调频偏差进一步降低，这也意味着降低了ESS和系统同步机组的调整功率。

图1 0 考虑风机参与调频后的系统仿真波形

4.2考虑风机参与调频的储能参数优化配置

由于系统受扰后的频率变化率受扰动发生位置、阻尼等多因素影响，惯量配置过程相对复杂，且文献[18]已经对此进行了详细研究，因此本文主要在考虑风机参与调频的背景下对ESS的虚拟调频系数KESS进行优化，在保证系统频率需求的基础上减小ESS在频率支撑过程的调频功率与超调量。

初始储能配置方案中，ESS刚好在系统产生最大功率增量后满发(即输出储能配置的全部功率)，此时对应0.2 Hz的稳态频率偏差，ESS调频系数KESS表示为

当风速在7～11 m/s时，如果风机也在Δf为0.2 Hz时满发，则风场的调频系数Kwpp表示为

将式(9)与式(10)相减，即可得到在考虑风机调频备用容量的基础上，ESS在满足系统频率响应需求下所需具备的最小调频系数KESST:

基于式(11)，将控制中原本固定的虚拟调频系数用自适应调整的KESST替代，得到改进后的频率-有功环如图11所示。

为进一步验证所提出的ESS调频系数自适应调整方法的有效性，模拟得到VSG控制参数优化前后的系统仿真波形并进行对比，如图12所示。

图1 1 VSG控制参数优化后的频率-有功环

图1 2 VSG控制参数优化前后的系统仿真波形

相较于优化前的仿真结果，优化后系统在最大功率增量下的频率变化率和一次调频偏差仍在要求的限制范围内。通过对比ESS、风电机组以及同步机组出力波形可知，优化后，风电机组和同步机组的调频功率增大，ESS的调频功率减小。虽然优化结果在一定程度上降低了系统整体的频率支撑能力，但仍可以为系统提供所需的功率支撑，保证频率调节效果的可靠性与准确性。与此同时，ESS超调量和输出功率的减小可以延长自身的工作时间，这也与风机参与系统频率响应工作的先行地位相符[20]。

5、结论

搭建了双馈风机转子超速控制与储能VSG控制模型，用于描述系统投入储能前后的频率响应特性。通过风速区间的划分与风电机组功率预留系数的确定，构建了ESS虚拟调频系数关于风速和风电功率的自适应调节关系。具体结论如下：

1）风电机组需以弃风为代价预留有功功率，另外，考虑其出力的不确定性，风机参与系统调频还需协调风速环境、同步机配置等诸多因素。

2）虽然储能可双向调频、功率输出稳定，但由于ESS荷电状态的饱和以及系统中风机比例的持续增长，仍需充分挖掘风场自身的调频能力。

3）基于风机风速与输出功率进行ESS调频系数的自适应调整，能有效减小ESS超调量和输出功率，继而延长自身工作时间。

4）随着储能形式的多样化发展与控制手段的进步，ESS必将在电网调频中发挥积极作用。然而，由于风机、储能、同步机组的源端特性不同，响应及支撑时间存在差异，因此实际应用中如何调配各单位的调频尺度值得关注。

参考文献:

[1]刘永奇,陈龙翔,韩小琪.能源转型下我国新能源替代的关键问题分析[J].中国电机工程学报,2022,42(2):515-524.

[2]任冲,柯贤波,王吉利,等.高比例新能源电网新能源功率优化分配方法[J].电力工程技术,2022,41(3):110-117.

[3]刘鹏,崔雪.碳背景下考虑市场份额偏好的发电侧市场均衡分析[J].电力科学与技术学报,2023,38(2):9-17.

[4]张胜利,汤家轩,王猛.“双碳”背景下我国煤炭行业发展面临的挑战与机遇[J].中国煤炭,2022,48(5):1-5.

[5]姜红丽,刘羽茜,冯一铭,等.碳达峰､碳中和背景下“十四五”时期发电技术趋势分析[J].发电技术,2022,43(1):54-64.

[6]王涛,王廷涛,刘芮,等.计及动态频率响应约束的高比例风电电力系统机组组合模型[J].高电压技术,2021,47(10):3463-3479.

[7]魏韡,范越,谢睿,等.平抑高比例新能源发电功率波动的风-光-储容量最优配比[J].电力建设,2023,44(3):138-147.

[8]王磊,田旭,傅旭,等.风光抽蓄互补系统合理容量效益研究[J].电网与清洁能源,2023, 39(4):111-117.

[9]周霞,刘懿诗,戴剑丰,等.考虑风-储-直参与调频的电力系统频率特征定量分析[J].电力系统保护与控制,2023,51(6):30-44.

[10]许洪华,邵桂萍,鄂春良,等.我国未来能源系统及能源转型现实路径研究[J].发电技术,2023,44(4):484-491.

[11]管敏渊.虚拟同步机运行状态下并网储能系统自动能量控制[J].电力系统自动化,2022, 46(23):144-150.

[12]和萍,李钊,李从善,等.基于虚拟同步机技术的储能机电暂态特性建模[J].电力系统保护与控制,2022,50(7):11-22.

[13]颜湘武,张伟超,崔森,等.基于虚拟同步机的电压源逆变器频率响应时域特性和自适应参数设计[J].电工技术学报,2021,36(S1):241-254.

[15]刘闯,孙同,蔡国伟,等.基于同步机三阶模型的电池储能电站主动支撑控制及其一次调频贡献力分析[J].中国电机工程学报,2020,40(15):4854-4866.

[16]刘宇宸.飞轮-蓄电池混合储能系统调频特性研究[D].北京:华北电力大学,2021.

[18]张崇.可再生能源高占比系统中考虑频率响应需求的储能配置研究[D].吉林:东北电力大学,2022.

[19]杨丘帆,王琛淇,魏俊红,等.提升电网惯性与一次调频性能的储能容量配置方法[J].电力建设,2020,41(10):116-124.

基金资助:国家重点研发计划项目(2017YFB0902000)~~;

文章来源:张崇,李博,李笑宇,等.基于虚拟同步机控制参数自适应调节的储能系统调频方法[J].发电技术,2024,45(04):772-780.