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                              論文賞析 | 考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法

                              論文賞析 | 考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法

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                              【摘要】:
                              祝華北電力大學團隊近期采用基于YXSPACE半實物仿真平臺進行考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法驗證,該成果成功發表于《中國電機工程學報》,引用格式如下:
                              崔森,顏湘武,王雅婷,李銳博,李鐵成.考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法[J/OL].中國電機工程學報:1-12[2021-06-11].https://doi.org/10.13334/j.0258-8013.pcsee.201401.

                               

                               

                              祝華北電力大學團隊近期采用基于YXSPACE半實物仿真平臺進行考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法驗證,該成果成功發表于《中國電機工程學報》,引用格式如下:

                               

                              崔森,顏湘武,王雅婷,李銳博,李鐵成.考慮源-荷功率隨機波動特性的雙饋風力發電機一次頻率平滑調節方法[J/OL].中國電機工程學報:1-12[2021-06-11].https://doi.org/10.13334/j.0258-8013.pcsee.201401.

                               

                               

                              研究主要內容:

                               

                              常規超速減載控制下的雙饋感應風電機組雖然可參與系統一次調頻,但存在發電效益低、轉速調節范圍小等問題。故為提高系統頻率品質,增強電網穩定性,本文綜合考慮源-荷功率隨機波動對系統頻率產生的影響,提出雙饋感應風電機組一次頻率平滑調節控制策略。根據風電場一次大風氣象周期的風電功率波動歷史數據,研究了單臺風電機組在不同時間尺度下風電功率波動對系統頻率產生的影響,確定了最佳時間尺度下一次頻率平滑調節所需儲能裝置的容量,并對其進行優化配置。最后通過仿真與實驗表明本文所提控制策略的一次頻率調節能力相較于常規一次調頻控制具有明顯提高,為雙饋感應風力發電機的升級改造提供了新思路和新應用。

                               

                              PART 01:雙饋感應風力發電機實驗系統

                               

                              研旭雙饋感應風力發電機實驗系統(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。試驗系統結構如下圖所示。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。

                               

                              拓撲圖

                               

                              雙饋感應風力發電機實驗系統

                               

                              PART 02:基于源-荷功率隨機波動的雙饋風力發電機組頻率平滑調節策略

                               

                              1.1負荷擾動下的一次頻率調節策略

                               

                              本文充分發揮超速減載控制和MPPT模式的優勢,在保證發電效益最大化的同時為DFIG提供了在負荷突減擾動下的一次頻率調節能力。給定虛擬慣性控制附加功率ΔP1如式(1)所示:

                               

                              (1)

                               

                              給定下垂控制附加調節功率ΔP2如式(2)所示:

                               

                              (2)

                               

                              最終得到附加功率ΔP,如式(3)所示,實現變功率點跟蹤控制。 

                               

                              (3)

                               

                              在負荷增加擾動下,由于風機運行在MPPT狀態下無法提供備用容量,故配置超級電容儲能系統參與一次調頻??紤]到超級電容器的容量有限,為避免一直采用最大下垂系數放電,出現超級電容器荷電狀態(SOC)越限問題,本文考慮在超級電容器SOC過低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過放問題,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1 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3個區間,如圖1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,適中值(QSOC_low)為0.5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越限下的極限工況,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下垂控制系數Kscss(QSOC)分別為:

                               

                              (4)

                               

                              式中,Kscss為超級電容儲能系統的自適應下垂系數。Km為下垂控制系數的最大值。為防止超級電容器SOC越限,其放電曲線特性由線性分段函數表示,可實現平滑出力的同時利于工程實際應用,當系統頻率下降時,超級電容器輸出功率如下式所示:

                               

                              (5)          

                                      

                              如圖2所示為本文所提出的雙饋感應風電機組所配置的儲能示意圖。

                               

                              圖2 DFIG的儲能配置

                               

                              1.2風速擾動下的頻率平滑控制策略

                               

                              在風電機組源側風速波動下,單機系統的頻率動態響應模型如圖3所示。圖3中ΔPm為機械功率;ΔPg為汽門偏差;ΔPL為負荷擾動;ΔPW為風電功率波動量;Tt為汽輪機時間常數;Tg為調速器時間常數;R為轉速調節率;ΔPref為機組所需調頻給定值。

                               

                              圖3 單機系統頻率響應模型

                               

                              假設系統機組出力以及負荷均不發生變化,即ΔPL、ΔPref均為0。由風電功率波動引起的系統頻率偏差的系統傳遞函數可表述為:

                               

                              (6)

                               

                              式中,H和D分別為系統慣性常數和系統阻尼系數;G(s)=1/[ (1+sTg)(1+sTt)],其中Tt、Tg分別表示汽輪機和調速器時間常數。

                              當風電功率波動ΔPW時,系統頻率偏差如式(7)所示:

                               

                              (7)

                               

                              已知汽輪機時間常數Tt=0.5,調速器時間常數Tg=0.2,系統慣性常數H=5s,系統阻尼D=1,轉速調節率R=0.05。通過由圖4所示的一次大風氣象周期(一周7天)某一天24h風電場內單臺風電機組機端輸出功率波動樣本帶入公式(7),得到圖5所示的對應時間尺度下風電功率波動引起系統頻率波動偏差曲線。

                               

                              圖4單臺DFIG輸出功率曲線

                               

                              圖5 單臺風電機組風電功率波動對應頻率波動曲線

                               

                              由圖5可知風電功率波動對系統頻率產生了較大影響,故平滑因風電功率波動而產生的頻率波動問題,提高單臺風電機組的致穩性和抗擾性尤為重要,本文將在不同時間尺度下,通過實時采樣系統頻率,求取該時間尺度下的頻率平均值作為一次調頻時間內的頻率平滑目標值,采用實時采樣n點滾動平均算法制定能夠平滑頻率變化的平抑目標曲線。n即為不同時間尺度下采樣點的數量。本文研究內容為雙饋風力發電機組參與電網一次調頻,考慮到《風電機組的試驗方法》中指出其一次調頻時間應不大于30s,故僅需研究短時間尺度內的風電功率波動引起頻率波動規律,已知短時間尺度為分鐘級(1min和10min),故平均頻率采樣的時間尺度選擇在1min-10min之間。

                               

                              通過實時采樣n點滾動平均算法求取頻率平滑目標值fave(t)為:

                               

                              fave(t)=1/n[fwind(t-1)+fwind(t-2)+fwind(t-3)… +fwind(t-(n-1))+fwind(t-n)]   t≥n+1   (8)

                               

                              其中采樣n點滾動平均算法下求得的平均頻率波動值Δf(t)為下式:

                               

                              Δf(t)=fwind(t)-fave(t)                                       (9)

                               

                              已知通過分析單臺風電機組頻率響應模型得到此類機組的風電功率波動與系統頻率之間的關系,通過根據公式(7),已知平均頻率波動值Δf(t)求得對應的風電輸出功率波動量ΔP(t),通過實際風電機組輸出功率P(t)與功率波動量ΔP(t)做差或求和得到風力發電機組輸出參考功率Pref(t)。

                               

                              1.3考慮源-荷功率同時波動下的一次頻率平滑控制策略

                               

                              綜上所述,考慮源-荷功率波動下雙饋風電機組一次頻率調節平滑控制策略原理框圖如圖6所示。其中藍色框圖為雙饋風力發電機組最大功率跟蹤控制,綠色框圖為風電機組變功率點跟蹤控制,黃色框圖為超級電容器控制。fN為額定頻率,fs為負荷變化后對應的頻率,fw為風電功率波動對應的頻率,fave為相應時間尺度下的平均平滑頻率。Kp和Kscss分別為風電機組變功率點跟蹤控制與超級電容器儲能裝置的下垂控制系數。

                               

                              圖6 雙饋感應風電機組的一次頻率平滑控制原理框圖

                               

                              (1)根據《風電機組的試驗方法》設定調頻死區為|Δf|≤0.03Hz。為節約超級電容器容量,保證其使用壽命,并充分利用風電機組控制優勢,慣量支撐功能則由雙饋風電機組的變功率點跟蹤控制實現。其一次頻率平滑調節控制流程圖如圖7所示。

                               

                              圖7 源-荷功率隨機波動的雙饋感應風力發電機一次頻率平滑調節流程圖

                               

                              (2)負荷與風速檢測同時進行,當系統負荷減小ΔP1,風速增大ΔP2時(工況1),此時風力發電機組需要減小出力功率為(ΔP1+ΔP2),另外風電機組提供所需慣量支撐時需要減小輸出功率ΔP5,如圖8所示。以上均采用變功率點跟蹤控制實現一次頻率平滑調節。

                               

                              圖8 工況1下的一次頻率平滑調節原理框圖

                               

                              (3)當負荷增加ΔP3,風速減小ΔP4時(工況6),如圖9所示,此時風力發電機組需要增加輸出功率(ΔP3+ΔP4),利用超級電容器通過網側變流器向電網輸出功率,根據公式(4)得到計及超級電容器SOC的自適應下垂控制系數Kscss。另外,風電機組的慣量支撐所需增加輸出功率ΔP5則由變功率點跟蹤控制實現。

                               

                              圖9 工況6下的一次頻率平滑調節原理框圖

                               

                              (4)當負荷和風速同時減小或增大時,基于該策略控制下的雙饋風電機組出力控制方式分為以下四種情況:

                              在負荷減小ΔP1,風速減小ΔP4的情況同時發生時,如圖10所示,此時需要通過負荷減小時該風力發電機需要減小的功率ΔP1和風速減小時該風力發電機需要增加的功率ΔP4做差。當總功率ΔP小于0時(工況2),該機組通過采用變功率點跟蹤控制實現一次調頻與頻率平滑控制技術;當功率ΔP大于0時(工況4),風電機組需要采用超級電容器控制。另外慣量支撐所需功率ΔP5均采用變功率點跟蹤控制實現。

                               

                              圖10 工況2和工況4下的一次頻率平滑調節原理框圖

                               

                              當負荷增加ΔP3,風速增加ΔP2時,如圖11所示,此時通過負荷增加時風電機組需要增加的輸出功率ΔP3和風速增加時風機需要減小的輸出功率ΔP2做差。當總功率ΔP小于0時(工況3),采用變功率點跟蹤控制;當功率ΔP大于0時(工況5),采用超級電容儲能控制技術實現本文所提一次頻率調節平滑控制。另外慣量支撐所需功率ΔP5均采用變功率點跟蹤控制實現。

                               

                              圖11 工況3和工況5下的一次頻率平滑調節原理框圖

                               

                              (5)綜上所述,針對負荷與風速同時波動的不確定性,通過上述6種工況下進行控制分析,總體控制框圖如圖6所示,在工況1、2和3下雙饋風電機組采用變功率點跟蹤控制,在工況4、5和6下采用超級電容器控制,最后根據實際功率輸出通過選擇上述兩種方式(開關7和8)實現風電機組在全工況下的一次頻率調節平滑控制,提高風電機組發電效益的同時大大提升系統一次頻率平滑調節效果。

                               

                              PART 02:超級電容器的容量優化配置

                               

                              通過探索某風電場一次大風氣象周期內由于風電功率波動而引起系統并網點頻率波動數據規律,優化配置儲能系統的額定容量。已知根據風電功率波動引起頻率偏差最大波動量配置的儲能功率明顯偏大,本文采用上述實時采樣平均頻率制定平滑頻率波動的目標曲線,在考慮配置最優儲能容量的情況下,為達到最好的頻率平滑效果,分別以1min-10min為時間尺度求取該時間尺度下的頻率平均值,將其作為一次調頻時間內的平滑頻率波動的目標。并采用概率統計法對圖4所示的風電機組實際輸出功率與不同時間尺度下平滑目標后風機輸出功率所圍成的各面積概率進行統計計算,即為儲能裝置的額定容量,若累計概率要求達到0.9以上,即可認為實現平滑目標,則當時間尺度選為5min時,所需儲能容量為3.56MJ,而當時間尺度選為10min時,所需儲能容量為3.82MJ。

                               

                              由上述數據可知當選取時間尺度大于5min時,儲能容量的選取相較于雙饋風力發電機組額定容量來說相差不大,但如圖12所示,時間尺度為10min下頻率平滑(紅色)效果明顯優于時間尺度為5min下的頻率平滑(黑色)結果。值得注意的是本文所提出的頻率平滑控制策略是從源端風電功率波動入手,僅平滑的是由源端風電功率頻繁波動所引起的系統頻率抖動問題,而非風機并網后系統頻率穩定在50Hz附近的數據曲線,但通過本文從源端功率波動特性所平滑系統頻率,可大大減小了風電場內部或并網點變壓器中低壓側的超過一次調頻動作閾值的情形出現。

                               

                              圖12 不同時間尺度下頻率平滑效果對比圖

                               

                              為進一步量化反映頻率平滑效果,計算得到采用不同時間尺度下頻率平均值作為該時間尺度下平滑頻率目標后的頻率波動偏差量(fwind(t+1)-fwind(t))的累計概率密度。以累計概率密度達到0.9為達到抑制該頻率波動的目標值,則當時間尺度選為1min時,系統頻率波動量達到0.04Hz以內占比為90%,同理在時間尺度為5min時,系統頻率波動量減小至0.01Hz,在時間尺度選為10min時,系統頻率波動量減小至0.005Hz,故時間尺度為10min下的頻率波動量相比時間尺度1min的頻率波動量減小87.5%,相比時間尺度為5min下的頻率波動量減小50%。大大提高頻率平滑效果。故相應配置的儲能容量為3.82MJ。另外,本文根據中國電力科學研究院于2016年牽頭制訂的《風電機組虛擬同步機技術要求和試驗方法》的相關規定計算得到的儲能容量為4.5MJ。綜上所述,本文研究的考慮源-荷功率隨機波動性的風電機組一次頻率調節平滑控制策略所需儲能總容量為8.32MJ。

                               

                              針對上述儲能容量,需要合理配置超級電容模組并實現最優運行。其中,超級電容器內阻為R,放電功率為Pd,γ=Umin/Umax為電壓比率,超級電容最高工作電壓為Umax。

                               

                              已知該超級電容儲能裝置放電效率為:

                               

                              (10)

                               

                              本文參考目前實際超級電容器規格,采用144V*55F的超級電容模組,得到為滿足本文所提控制策略下超級電容器在不同串并聯模式的電壓和效率情況,如表1所示。

                               

                              表1 超級電容器工作電壓和效率

                               

                              在考慮超級電容儲能單元成本最低的情況下且放電效率相對較高,本文采用144V*55F超級電容器5串3并共15組,其最低工作電壓Umin為27V,最高工作電壓Umax為720V,其放電效率ηd=96.8%。

                               

                              PART 03:仿真分析

                               

                              本文根據MATLAB/Simulink仿真平臺,構建了2機4區系統,對綜合考慮源-荷功率隨機波動性的雙饋風力發電機組發電頻率平滑調節方法進行仿真分析,仿真模型如圖13所示。

                               

                              圖13 含雙饋風電場的4機2區域系統

                               

                              其中:G1、G2、G3均模擬為火電廠(容量均為900MW),且具備一次調頻功能;G4為本文所研究的具有300臺1.5MW雙饋感應風電機組的風電場,其中每臺風力發電機所配置的超級電容器組為33F,容量為8.32MJ。負荷Load1為880MW,Load2為950MW,Load3為隨機波動負荷。

                               

                              3.1 負荷隨機波動時的仿真分析

                               

                              為驗證本文所提策略的有效性,本文將對MPPT模式、超速減載10%和本文所提策略進行對比研究。仿真在恒定風速10m/s且負荷隨機波動的場景下進行,在20s時系統負荷突減180MW(該大擾動為此風電場300臺雙饋風電機組預留10%儲能備用參與電網一次調頻最大功率輸出值),圖14所示為負荷波動對應的頻率偏差曲線。已知雙饋風力發電機在最大功率跟蹤控制下不參與系統一次調頻,其穩態頻率偏差為0.093Hz,而在超速減載10%的一次調頻控制下,其穩態頻率偏差減小為0.083Hz,但在基于本文提出的一次調頻控制策略下穩態頻率偏差為0.075Hz,其一次頻率調節能力相比較于常規的DFIG超速減載一次調頻控制策略提高了10%,提升效果顯著,從而增強了風電機組的致穩性與抗擾性。

                               

                              圖14系統頻率偏差

                               

                              同樣,在時間T為20s時,系統負荷突增100MW,系統頻率偏差曲線如圖15所示,雙饋風力發電機在不參與一次調頻的最大功率跟蹤控制下穩態頻率偏差為0.068Hz,在超速減載10%的調頻控制下其穩態頻率偏差減小為0.061Hz,而在本文提出的一次調頻控制策略下其穩態頻率偏差為0.056Hz,其頻率調節能力相較于傳統超速減載調頻控制提高8.2%,提升系統致穩性和抗擾性。

                               

                              圖15  系統頻率偏差

                               

                              為方便分析本文所提出的計及SOC自適應下垂控制的優勢,本工況下超級電容器初始SOC設置為100%,初始工作電壓Usc為720V,由圖16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t為60s時,SOC接近下限值為2%,其工作電壓Usc也即將達到最低放電電壓為87V。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18%,超級電容器電壓響應也提高235V,可具備更多的容量參與系統一次調頻。

                               

                              (a)SOC變化量                  (b)工作電壓變換量

                              圖16 超級電容器參數值

                               

                              3.2源-荷隨機波動時的仿真分析

                               

                              為進一步驗證所提策略在源-荷同時波動場景下能有效平滑頻率的特性,結合風電機組參與系統一次調頻的具體時間要求,截取了其中該風電場單臺風電機組一天內部分風速波動曲線,如圖17(a)所示。負荷則設定為階梯波動負荷如圖17(b)所示。

                               

                               

                              (a) 隨機波動風速                (b) 階梯波動負荷

                              圖17 隨機波動風速與負荷趨勢圖

                               

                              首先為解決本文所提出的平滑風電功率波動而帶來的頻率波動問題,截取了如圖4所示24h內的一段風功率波動引起頻率波動變化曲線,將其相應數據帶入至圖13所示的四機兩區域仿真模型中,得到有無本文所提頻率平滑控制策略的系統頻率波動對比圖,如圖18所示。

                               

                              圖18 平滑頻率控制前后頻率波動對比圖

                               

                              由圖18可知,該段風功率波動所引起的系統頻率偏差在-0.031Hz ~0.033Hz之間,當采用本文所提出的平滑頻率控制策略后系統的頻率偏差減小為-0.028Hz~0.031Hz,故最大頻率偏差范圍量相較于無平滑控制時可降低7.8%,大大改善了頻率平滑效果,提升系統致穩性與抗擾性。

                               

                              為進一步驗證源-荷功率波動下本文所提出的一次頻率平滑調節控制策略的優勢,如圖19所示為三種不同控制方式下雙饋風電機組參與系統調頻的系統頻率變化圖,其相應的風能利用系數、風電機組輸出有功功率、槳距角變化和轉子轉速動態響應對比如圖20所示。

                               

                              圖19 系統頻率偏差

                               

                              從圖19可以看出,在源-荷同時波動情況下,DFIG在處于最大功率跟蹤控制下,其頻率偏差最大波動范圍為-0.12Hz~0.095Hz;在超速減載10%的調頻控制下,其頻率偏差最大波動范圍約減小為-0.11Hz~0.085Hz;而采用本文提出的一次頻率調節平滑控制策略的頻率偏差最大波動范圍為-0.095Hz~0.073Hz;故在一次頻率平滑調節的整個過程中,本文所提策略相較于超速減載控制的一次頻率平滑調節能力提高了13.8%。

                               

                              圖20 源-荷波動下風電機組響應對比

                               

                              由圖20可知,本文所提控制策略相較于超速減載10%,在上述工況的整個運行過程中該DFIG平均輸出有功功率提高25.6%,大大增加了風電機組的發電效益,且在此工況下,若采用超速減載控制,其槳距角頻繁啟動,調節時間占總時間的比例高達20%,而采用本文所提方法的轉子轉速調節范圍廣,無需進行槳距角調節。

                               

                              PART 04:實驗驗證

                               

                              研旭雙饋感應風力發電機實驗系統(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21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21 雙饋感應風力發電機實驗系統

                               

                              本文通過電網模擬器模擬系統電網頻率大小波動情況來驗證本文控制策略的有效性,由于電網模擬器設置方面的局限性,故本文將理想化設置其頻率變化值,其頻率值由50Hz分別變化±0.1Hz至±0.3Hz,如圖22(a)所示。

                               

                              (a)

                               

                              (b)

                               

                              (c)

                               

                              (d)

                               

                              (e)

                              圖22 實驗波形圖

                               

                              設定風速為8m/s,圖22(b)所示為基于一次頻率平滑調節控制的雙饋風力發電機組由于響應電網側的不同頻率變化而采集的實際輸出功率曲線。當時間T為35s時,電網頻率下降0.1Hz,此時通過超級電容器經過網側變流器向電網放電,當時間T為65s時,電網頻率再次下降至0.2Hz,此時超級電容器放電功率增大。如圖22(c)所示,在時間T為125s時,結束放電。當時間T為160s時,此時電網頻率上升,雙饋風力發電機通過轉子轉速增加,如圖22(d)所示,使得風電機組輸出功率降低,值得注意的是為增加超級電容器使用壽命,風機參與電網慣量支撐的能量由風電機組的變功率點跟蹤控制實現。其直流母線電壓如圖22(e)所示穩定在300V,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。

                               

                              實驗結果表明,本文所提雙饋感應發電機組的頻率調節控制策略得到了很好的實現。同時本文通過雙饋感應發電機試驗平臺的搭建,完成了控制器算法策略的檢驗,為雙饋風電機組的一次調頻控制改造和升級提供了基礎。

                               

                              PART 05:總結

                               

                              本文綜合考慮源-荷波動情況,提出雙饋風電機組的一次頻率調節平滑控制策略,改善系統頻率品質,提高了單臺風電機組的致穩性和抗擾性,為其風機的改造升級提供了新思路和新應用。

                               

                              1)結合某風電場一次大風氣象周期內實際風電功率波動歷史數據,得到單臺風電機組在不同時間尺度下風電功率波動對系統頻率波動特性影響,確定了風電場在分鐘級時間尺度下的最優頻率平滑目標,大大改善系統頻率品質。

                               

                              2)優化配置儲能單元,在相對較低成本下設計出一套計及SOC自適應放電且放電效率高達96.8%的超級電容儲能裝置,為后期研究儲能裝置的優化配置提供了理論基礎。

                               

                              3)本文所提一次頻率平滑調節方法相較于常規的超速減載調頻控制,在發電效益提高的同時,其一次頻率調節能力提高13.8%,且對比超速減載調頻控制下的減載率越大,風能利用率越低的特性,更體現本文所提出控制策略的優越性。具體更詳細研究內容請參考中國電機工程學報的網絡首發論文以及咨詢華北電力大學研究團隊。

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               

                               



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