可再生能源发电集群实时仿真与测试

第1章 绪论 1.1 概述 近年来，随着全球能源紧缺、环境污染和气候恶化问题的日益严峻，加快开发利用可再生能源已成为国际社会的共识。中国作为世界上能源消耗量和需求量都非常大的发展中国家，政府十分重视调整能源产业革命，大力发展可再生清洁能源也已成为我国的重要能源战略[1，2]。 分布式发电主要指地理上接近负荷侧的分散型发电装置。由于不同国家（或地区）分布式电源的发展背景、发展阶段、发展需求、电网规模和电压等级存在差异，对分布式电源的定义也不尽相同，见表1.1[3]。 分布式发电由于具有可就地消纳、无须长距离输送、接入灵活等优点，近年来受到广泛关注[3]。2016年12月，国家发展和改革委员会印发《能源发展“十三五”规划》提出，要调整优化风电开发布局，大力发展分散式风电；优化太阳能开发布局，优先发展分布式光伏发电；在电动汽车方面，新增集中式充换电站超过1.2万座，分散式充电桩超过480万个，满足全国500万辆电动汽车充换电需求[4]。截至2021年12月，我国分布式光伏发电装机容量已经达到1.075亿kW，约占全部光伏发电装机容量的三分之一[5]。分散式风电的发展也将随着一系列政策文件的激励及制度的完善而驶入快车道[6]。此外，小水电、生物质发电、地热发电也将在分布式发电中占据一定比例。 随着分布式电源装机容量爆发式增长，电网中大量井喷式、小容量、分散化的分布式电源接入，局部地区（如浙江海宁市、北京延庆区）将出现分布式光伏渗透率超过200%的情况，电网消纳能力不足的问题日益显著，这将对局域电网的安全稳定及经济运行产生重大影响，给电网的安全稳定运行带来巨大挑战。为了解决分布式发电的消纳难题，实现分布式发电灵活、有序、高效并网，“分布式发电集群”的概念应运而生。分布式发电集群是指由地理或电气上相互接近或形成时间、空间互补关系的若干分布式发电单元，属于同一类型和同一运行控制方式、电压相关的分布式电源场站集合，有时也包含该区域内的部分储能、负荷及其他控制装置，集群具备自治能力，通过信息交互、信息汇总等手段实现对集群总体的调度与控制[7]。 分布式发电集群与微电网的概念有一定交叉，但也存在明显的差异。微电网是指由多种分布式电源、储能、负荷及相关监控保护装置构成的能够实现自我控制和管理的区域自治型电力系统。下面列举二者的主要区别[7]，通过对比也有助于读者进一步理解分布式发电集群的概念与作用。 首先，从解决的问题上看，分布式发电集群主要面临的问题是，某些情况下分布式发电装机容量要远远超过区域内的*大负荷，必然产生余电外送的问题，因此对上级电网来说，分布式发电集群大多数时间扮演着电源的角色，因而侧重于将分布式发电集群作为电源来调度与控制。而微电网解决的核心问题在于通过一个自治的系统，实现利用本地发电供应用户用电需求，虽然也存在向电网送电的情况，但大多数时候微电网是作为电网负荷出现的。 其次，从构成元素上看，分布式发电集群中虽然有时也包含区域内的部分储能、负荷等，但分布式电源是其主体，侧重于对分布式电源的调控。而微电网则是由源-储-荷构成的统一整体，分布式发电与负荷均为微电网的必要元素。 *后，从元素的划分原则上来看，微电网通常由地理和电气上距离相对紧凑区域内的全部元素构成，通过公共连接点（point of common coupling，PCC）连接至上级网络，是划分相对固定、元素较为完备的“小型电力系统”。而分布式发电集群的划分则不局限于分布式发电单元在地理和电气上的位置，有时还需要考虑其在时间与空间上的互补特性，以期为电网提供平稳可靠的电力供应。因此，分布式发电集群既可以是物理上真正的集群，也可以是依靠信息技术组织在一起的“虚拟集群”，且集群的划分可根据运行条件的变化而进行调整，具有动态性和灵活性。 可见，分布式发电集群的并网消纳涉及范围更广，调控手段也较为复杂。其关键技术包含以下几方面[7]。 （1）集群规划、划分技术。集群基于分布式电源的时空分布特性，对“源-网-荷-储”进行协同的优化规划设计，实现集群内各主体高效的协同互动与互补。 （2）集群调控技术。研究分布式集群协调控制与优化调度技术，协调多种能源集群互补发电，提高配网运行效益和消纳能力。 （3）即插即用的并网装备与技术。研究新型功率变换装置突破分布式电源逆变器功率密度与效率提升的技术瓶颈。研究新型一、二次设备，提高分布式电源并网灵活性。 1.2 仿真测试需求 在各种技术研究与实施的过程中，仿真测试是不可或缺的关键一环，是开展上述工作的基础。发展快速有效的仿真技术和仿真平台，对分布式发电集群的各种稳态、暂态行为特征进行分析，进而为其规划设计、优化调度、控制策略验证、故障定位与隔离、网络自愈、保护设备整定、实际物理设备试验等提供基本的技术手段与技术平台，具有重要的研究意义。 尽管电力系统仿真技术经过几十年的研究，已经发展出了很多较为成熟的技术，但由于分布式发电的不断发展又带来了一些新的问题，需要研究更多新技术、新方法，以适应大规模分布式发电集群并网对仿真测试平台提出的更高要求。具体体现在以下几点。 （1）分布式发电集群模型具有维数高、规模大、仿真慢的问题[8]。要解决此问题，迫切地需要开发大规模多类型分布式发电集群等值建模系统，全面、快速、高效地支持多个电源点及多种类型以上的分布式电源多时间尺度等值建模，实现大规模分布式发电集群高效精确建模和含大规模分布式电源电网仿真的大幅高效降维。 （2）分布式发电集群仿真面临运行控制模式多样、离散状态与连续过程交织、动态演变过程复杂等问题。一方面，分布式电源大多通过电力电子换流器并网，传统的实时仿真步长已不能满足主动配电网实时仿真的精度需求；另一方面，可再生能源出力具有长时间尺度的波动特性，如风速波动、光照波动[9]。分布式电源与电网在多时间尺度上交互影响，对此，需要研究多时间尺度仿真方法，如全过程动态仿真、机电-电磁混合仿真等。 （3）分布式发电集群并入的配电网存在信息物理耦合紧密、交互影响的问题。而电力与通信的日益深度融合，也使电力系统的安全性、可靠性受到冲击[10]。对此，需要开发电力-信息混合仿真技术，为融合信息通信的电力系统调控手段、信息网络安全、通信故障等问题的研究提供支撑。 （4）分布式发电集群相关新型并网装置的数模混合实时仿真测试也面临仿真规模和精度难以兼顾的问题[11]。目前的实时仿真工具如RTDS、RT-LAB限于仿真算法和计算能力，只能进行小规模系统的实时仿真，越来越难以适应实际应用的需求。对此，迫切需要突破传统仿真规模的实时仿真新技术。 总之，为提高模拟电力系统动态运行特征的有效性，推动分布式电源与配电网的友好互动技术的发展，优化分布式电源消纳的经济效益，急需开展分布式可再生能源发电集群仿真和测试技术研究，一方面验证分布式发电集群协调控制、能量管理等策略的有效性，另一方面测试并网装置、测控保护装置等一、二次设备的可靠性，降低安全运行风险，减少配电网管理成本，增加分布式电源项目经济性。 1.3 关键技术 1.3.1 分布式发电集群等值建模技术 集群技术*初应用于大规模风电集群并网控制，渐渐也拓展到分布式光伏等其他分布式电源领域。分布式电源的集群控制形式上是对区域内分布式电源进行整合，但区别于虚拟电厂内部电源的多样性，集群控制对象一般为同种类型或出力特性近似的机组，在控制策略上更侧重于集群内各机组、不同控制目标在空间和时间上的协调互补，克服单机控制的孤立性和盲目性[12-14]。 在建模过程中，若对分布式发电集群中的每一台机组及其场内集电网络进行建模，则其对电力系统的影响可以视为将多台小容量的发电设备、升压变压器及大量的连接线路模型加入到电力系统模型中，不仅增加了电力系统模型的规模，而且还会带来许多严重问题，诸如模型的有效性、数据的修正等，同时也将增加潮流计算、时域仿真等分析手段的计算时间。此外，在实际工程中，大规模分布式电源并网对电网产生的影响往往是从“场”的层面，即若干台机综合效应的“和”，考虑更多的是分布式电源的外特性对电网的影响，对于规划和运行部门来说，使用分布式电源详细模型来进行分析是没有必要的。因此，为了减少计算量和仿真时间，有必要采用等值的方法描述分布式发电集群[15，16]。 可再生能源集群等值建模方面，早期的研究主要集中在大规模风电集群，下面以风电集群的等值为例介绍等值建模。等值建模方法从等值系统机组数量上可分为单机等值法和多机等值法；从等值参数计算方法上可分为加权平均等值法和优化算法等值法。 早期的单机等值法是指将风电场用一台机组表征，通过容量加权法求取等值机功率，并以等值前后损耗不变为原则计算等值阻抗参数。这种方法虽然简单，但对定速风电机组适用性尚可，对变速风电机组则精度往往较差，原因在于风电场内存在尾流效应、风电所处地形不同，输入风速不同，使得各台变速风电机组运行点有较大差异，用单台风机表征且采用加权平均等值法求取的参数，对风电场整体动态特性反映不准确。对此的改进有两个方向，其一是继续采用单机等值，但在等值参数的求取上，以等值前后风电场整体出口处特性一致为目标，利用遗传算法等优化算法进行参数辨识[17]。这种方法好处是等值模型阶数低，简化程度更高。但是当不同风电机组运行点差异较大时，即便求得了等值参数的*优解，也未必能够准确表征风电场特性。因此，单机等值方法近来已较少提及，多机等值法，即将风电集群内运行点相近的机组用一台机组等值，从而得到用几台机组表征的风电集群[18，19]，成为研究的主流。 大型风电场内机组相对集中，电气距离较短，等值建模相对容易。而分布式发电集群具有多布点、多时段、跨空间的变化特性，需要综合考虑分布式电源空间分布集中度、多机出力相似度等要素，集群内不同控制方式和不同元素的分布式电源等值建模方法也有所不同。此外，为了适应不同仿真时间尺度的需求，对分布式发电集群也应进行多时间尺度的等值建模，建立其电磁暂态/动态/稳态的等值模型。 1.3.2 配电网数字仿真技术 配电网数字仿真技术是指对电网中的各种发电设备、控制设备、线路、变压器等元件建立数学模型，并用计算机进行数值求解的一种技术，按仿真时间尺度，可分为电磁暂态仿真、机电暂态仿真和中长期动态仿真。 电磁暂态仿真是用数值计算方法对电力系统中从数微秒至数秒之间的电磁暂态过程进行仿真模拟。电磁暂态仿真必须考虑输电线路分布参数特性和参数的频率特性、发电机的电磁和机电暂态过程及各种元件（避雷器、变压器、电抗器等）的非线性特性，电磁暂态仿真的数学模型必须建立这些元件和系统的代数或微分、偏微分方程。因此，电磁暂态仿真中模型阶数很高，加之解的时间常数*小可达毫秒甚至微秒级，仿真步长很小，从而仿真规模受到很大限制[20]。 机电暂态仿真和中长期动态仿真一般用微分方程和代数方程描述动态元件，用代数方程描述线路，用数值积分方法求解这组微分方程组和代数方程组，以获得物理量的时域解[21]。机电暂态仿真和中长期动态仿真一般用来研究电力系统受到扰动后的发电设备、控制设备的动态行为及系统电压和频率的运行情况，扰动包括短路故障、切除线路或负荷、分布式发电受到光照波动、风速波动等。机电暂态仿真与中长期动态仿真的区别在于所包含元件动态模型的时间尺度及仿真的时间尺度不同：前者一般关注时间常数在毫秒到秒级尺度的元件动态，如风电机组的功率控制、桨距角控制、转速控制，光伏发电的功率控制、*优功率控制，以及一些响应较快的电网级的控制手段，如自动电压控制、自动发电控制等；而后者一般关注时间常数在秒级以上的元件动态，如长时间光照、风速波动，电网中响应较慢的控制、调度策略等。由于配电网的机电暂态和中长期动态是一个连续的过程，两种过程中的动态行为又相互影响，