風電場AVC系統無功分配方法的探討

安徽立卓智能電網科技有限公司 安靜雨 袁 帥 宋 坤

1 風機以及SVG 控制現況描述

目前，風電場內AVC 系統對于無功源的分配基本有優先級的設置[1]，即優先控制某一種無功源，例如優先將無功目標分配給風機機組，當風機機組沒有可發無功時，再將多余的無功目標分配給SVG 或者儲能。

風機機組在風電場內部的無功源中有臺數多、總容量大、可發容量實時變化、低功率時無功控制不穩定等特點，這些特點決定了風機機組是所有無功源中較為難以控制的一種?？刂频碾y度主要在于AVC 系統無法精確地估算風機可發無功容量。大部分AVC系統采用風機臺數與單臺可發無功容量的乘積作為風機無功可發容量，或者簡單設置功率因數，通過功率因數計算風機可發無功容量，這樣計算無法做到精確分配，往往存在某些機組無法執行無功目標的問題。

當前，SVG 基本存在一個無功執行的盲區，即當SVG 無功為0時，存在一個正負相對應的區間，當AVC 分配給SVG 的目標無功落在此區間內，SVG 會拒絕執行該指令，且無功保持在0左右，當指令越過盲區后，SVG 又開始執行該指令。

2 基于精確計算風機無功可發容量的單機風機無功控制法

2.1 方法概述

本方法將無功可發容量分為可增有功容量以及可減有功容量，通過加入并網狀態和10%功率限制作為判據，對可增有功容量和可減有功容量進行精確計算，以此排除沒有并網的機組以及低功率狀態機組。排除低風速的風機是為了無功控制的穩定，風機在剛并網時需要由電網吸收無功功率，此時風機雖然已經并網但實際不具備無功調節能力，在低風速下風機無功控制同樣不太穩定。通過以上兩個判據篩選出參調風機，并由AVC 系統對單臺風機直接控制，可解決無功可發容量計算不準導致的響應慢、效果差等問題。

表1 某風場風機已并網有功出力低于10%時無功執行情況

表2 某風場風機已并網有功出力高于10%時無功執行情況

2.2 計算原理

AVC 系統對風機的并網狀態進行采集，首先排除沒有并網的風機機組。排除實時功率低于10%額定功率的風機機組。對于剩余參調風機，根據現場設置的功率因數計算每臺風機可發無功上下限。

其中Qk1為單臺風機可發無功上限，則可發下限為-Qk1，cosφ 為現場運行人員設置的功率因數運行限制值，Pr1為單臺風機實時的有功出力，Qr1為單臺風機實時的無功出力，Qa1為該風機可增無功容量，Qc1為該風機可減無功容量。

對所有符合條件機組的可增、可減無功容量進行疊加，即可獲得風場風機機組可增無功容量與可減無功容量：

滿足調度要求所需的無功增量為Q，Q 為正值，說明此時無功需要增加，增量與可增機組容量進行比較。若Q ＜Qa，風機可承擔全部無功增量，反之說明風機容量無法滿足要求，需要另外的無功源設備補充。

在風機滿足要求的情況下，按照等功率因素分配方式，計算總功率因素目標，再根據功率因素目標計算單臺風機的無功目標值：

其中cosφtar為總功率因數目標，ΣPr 為參與調節風機實時功率總和，Pr1為單臺風機實時功率，Q1tar為單臺風機目標無功。

若Q ＞Qa，說明無功增量已經超出風機可發無功容量，此時AVC 給單臺風機下發的無功目標應該是該風機無功可發上限，即Q1tar=Qk1，再計算需要其他設備增補的無功量Δq，只須要將Δq 分配給其他無功源設備即可。

Δq=Q-Qa

對于增量為負值的情況，遵循以上原則進行分配，只是將增量轉變為減少的量，計算過程響應相同。

2.3 控制效果試驗

某風電場AVC 系統控制順序為優先控制風機，其通過設置的功率因素以及風機的運行狀態計算無功可發容量。該現場風機單機容量為2MW，功率因素設置為0.98，單臺風機根據功率因數計算所得的可發無功上限為0.4MVar，可發無功下限為-0.4MVar。

2.3.1 風機存在運行狀態和并網狀態兩種工況

現場6臺風機，其中3臺處于運行狀態，3臺處于并網狀態。運行狀態下的風機由于尚未達到并網狀態，所以有功出力為0，無功處于不可控狀態。并網狀態的風機均在額定功率運行下運行，風機初始無功功率均為0，AVC 分配給風機的無功增量均為1MVar。

表3 AVC 原有算法的執行效果

表4 新算法的執行效果

AVC 原算法沒有將#1～#5臺風機剔除運算隊列，導致AVC 給風機下發0作為無功目標，而風機無功實際處于不可控狀態，導致AVC 原有算法無功增量最終執行0.73MVar，使用本文介紹的新算法將#1～#5臺風機剔除運算隊列，#1～#5臺風機的初始功率將代數疊加到#6～#10號風機，新算法無功增量最終執行1.09MVar。

2.3.2 風機存兩種不同有功出力

現場10臺風機均為并網狀態，其中5臺有功出力低于10%額定功率，5臺風機額定功率下運行。10臺風機的初始無功功率均為0，AVC 分配給風機的無功增量均為2MVar。

AVC 原有算法沒有將低于10%額定功率的#1～#5風機剔除運算隊列，#1～#5風機無功執行效果較差，原有算法無功增量最終執行1.79MVar，使用本文章介紹的新算法將#1～#5風機剔除運算隊列，將所有的無功增量分配給#6～#10風機，新算法無功增量最終執行1.98MVar。

2.3.3 風機均額定功率運行

現場6臺風機均處于并網狀態下，額定功率運行。6臺風機的初始無功功率均為0，AVC 分配給風機的無功增量均為3MVar。不同的算法給單臺風機分配的目標以及執行效果見表5。

表5 額定功率狀態下AVC 原算法的執行效果

表6 額定功率狀態下AVC 新算法的執行效果

在10臺風機均為額定功率運行的情況下，兩種算法分配一致，原算法無功增量最終執行2.92MVar，新算法無功增量最終執行2.94MVar。

2.4 試驗結論

通過設計的三種運行工況下的試驗，基本可以得到以下試驗結論：一是在風機存在運行狀態和并網狀態兩種工況下，新算法控制精度高于原算法。二是存在功率低于10%額定功率的風機時，新算法控制精度高于原算法。三是在風機都處于額定功率運行時，兩種算法分配一致，控制精度基本相同。

3 基于避開SVG 執行盲區的SVG 規避控制法

3.1 方法概述

SVG 在執行無功目標時有很多優點，比如響應快、精度高等，但執行盲區的存在SVG 執行無功精度的主要原因。在實際運行中通過AVC 的計算來規避這一區間是相對簡單便捷的做法。

該方法第一步通過試驗測算出現場SVG 的執行盲區范圍，在AVC 給SVG 分配目標時將該區間參考進去，使AVC 的無功目標落在區間之外，多余的增量則由其他無功源設備彌補。

3.2 計算原理

首先要計算出SVG 的無功執行盲區（-QDZ,QDZ），這需要通過現場對SVG 的反復試驗得到。盲區都是以0為中心，正負對稱展現。在AVC 給SVG 分配目標前先檢查目標是否落在該區間內。若SVG 的目標不在區間內（QSVG≥QDZ或者QSVG≤-QDZ）則直接向SVG 輸出目標。若SVG 的目標落在區間內（-QDZ＜QSVG＜QDZ），則判斷SVG 目標無功與實際無功差值的正負

QSVG-QSVG.P=ΔPSVG

其中QSVG.P是SVG 的實時無功，ΔPSVG＞0表明此時需要增加無功出力，AVC 直接下發QDZ作為SVG 的目標無功，計算多出的無功增量并分配給其他的無功源設備。

QDZ-QSVG=ΔPSVG.S

其中ΔPSVG.S是多出的無功增量，ΔPSVG＜0表明此時需要減少無功出力，AVC 直接下發-QDZ作為SVG 的目標無功，計算多出的無功增量并分配給其他的無功源設備。

|-QDZ-QSVG|=ΔPSVG.S

3.3 控制效果試驗

現場使用一臺SVG 和兩臺風機作為試驗設備，控制優先級設置為SVG 優先控制，其中SVG 的無功執行盲區為±0.8MVar，風機均在額定功率狀態下運行。初始總無功為0.8，AVC 下發增量為-1，風機和SVG 總無功出力需要調節至-0.2，試驗數據見表7。

表7 無功目標落在盲區內原算法執行效果

表7中總無功出力沒有變化，說明AVC 下發的無功增量無法得到執行，表8中總無功出力執行為-0.23，無功增量得到較好地執行。

表8 無功目標落在盲區內新算法執行效果

通過上述數據可以看出原有算法存在缺陷，當AVC 下發的目標剛好在執行盲區時，指令無法執行，而新算法則規避了這個問題，通過風機與AVG的協作執行了無功目標。