电力系统风储联合一次调频仿真模型附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型和可再生能源技术的飞速发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，在全球电力系统中的渗透率日益提高。然而，风电固有的间歇性、波动性和预测不确定性对电力系统的稳定运行，特别是频率调节能力带来了严峻挑战。传统的同步发电机组由于其转动惯量和调速系统的存在，能够提供天然的一次调频（Primary Frequency Regulation）支撑。但随着风电等新能源的替代，系统惯量和调频能力的下降已成为亟待解决的问题。为了应对这一挑战，将储能系统（Energy Storage System, ESS）与风力发电场进行联合运行，形成风储联合系统，以提升其频率响应能力，已成为当前电力系统领域的研究热点。本文旨在深入探讨电力系统风储联合一次调频仿真模型，详细阐述其建模原理、关键技术、控制策略及仿真方法，以期为风储联合系统在电力系统中的实际应用提供理论依据和技术支持。

关键词

风力发电；储能系统；一次调频；仿真模型；频率响应；控制策略

1. 引言

全球气候变化和能源危机促使各国政府和能源企业积极寻求清洁、可再生的能源解决方案。风力发电以其环境友好、资源丰富的优势，在全球电力系统中的装机容量持续增长。根据国际能源署（IEA）的数据，风电在全球发电结构中的占比不断提升，预计在未来几十年内将成为主要的电力来源之一。然而，风能的随机性和波动性对电力系统的频率稳定构成潜在威胁。电力系统频率的稳定是电力系统安全运行的关键指标，它直接关系到电力供需平衡。当电力系统出现功率不平衡时，系统频率将偏离额定值。一次调频作为电力系统频率控制的第一道防线，旨在通过快速调节发电机组的有功出力来抑制频率偏差，将系统频率稳定在允许的范围内。

传统的电力系统主要依赖同步发电机组的调速器和转动惯量提供一次调频服务。同步发电机组在频率下降时，调速器会增加汽门开度，从而增加有功出力，反之亦然。同时，同步发电机组的转动惯量也能在频率波动时提供惯量支撑，减缓频率变化速率。然而，风力发电机组由于其运行特性，大部分时间采用最大功率跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）模式运行，这使得它们缺乏提供惯量和调频的能力。大规模风电的接入会降低电力系统的整体转动惯量，削弱传统机组的调频能力，导致系统频率更易波动，甚至引发频率失稳。

为了解决风电并网对电力系统频率稳定性的不利影响，将储能系统与风电场进行联合运行，构建风储联合系统，被认为是提升风电场频率响应能力的有效途径。储能系统具有响应速度快、功率调节灵活的优点，能够弥补风电的不足，在频率波动时快速提供有功功率支撑。因此，研究风储联合一次调频仿真模型，对于评估其性能、优化控制策略以及促进其在电力系统中的实际应用具有重要意义。

2. 风储联合一次调频原理

风储联合系统的一次调频功能主要通过风力发电机组和储能系统之间的协同控制来实现。其核心思想是利用储能系统的快速响应能力和风电场的有功功率可调节性（在脱离MPPT运行时），共同参与电力系统的一次调频。

2.1 风力发电机组调频能力分析

早期风力发电机组在MPPT模式下运行，不具备提供一次调频的能力。然而，随着风电技术的进步，通过引入特定的控制策略，风力发电机组也能够参与一次调频。主要方法包括：

1. 备用功率运行（Deloading Operation）

   ：风力发电机组在正常运行时，主动将出力控制在低于最大功率的水平，保留一部分备用功率。当系统频率下降时，风机可以快速释放这部分备用功率，增加有功出力，从而提供一次调频支撑。备用功率可以通过改变桨距角或超速运行来实现。

2. 惯量响应（Inertial Response）

   ：通过控制风力发电机组的变流器，使其在系统频率变化时，利用转子动能来提供短时的有功功率支撑。这类似于同步发电机组的惯量作用，但风电机组的惯量响应是主动控制的结果。

虽然风力发电机组可以通过上述方法参与一次调频，但其可调节功率受风速和自身运行状态的限制，并且长时间的备用功率运行会影响风电场的经济性。

2.2 储能系统调频能力分析

储能系统，特别是电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS），由于其快速的充放电能力和精确的功率控制能力，成为电力系统一次调频的理想选择。

1. 快速功率响应

   ：储能系统可以在毫秒级响应系统频率变化，快速注入或吸收有功功率，有效抑制频率偏差。

2. 双向功率调节

   ：储能系统既可以充电吸收多余功率，也可以放电提供功率，实现有功功率的双向调节。

3. 精确控制

   ：储能系统可以通过精确控制功率输出，满足电网对调频服务的严格要求。

2.3 风储联合调频协同策略

风储联合一次调频的核心在于如何协调风力发电机组和储能系统的出力，以实现最佳的频率支撑效果。典型的协同策略包括：

1. 主从控制

   ：储能系统作为主导，负责大部分的频率调节任务，利用其快速响应能力快速抑制频率偏差。风力发电机组作为辅助，在频率持续偏差或储能系统荷电状态（State of Charge, SOC）受限时，提供持续的功率支撑或补充储能系统的不足。

2. 协同优化控制

   ：通过优化算法，根据风速、储能SOC、系统频率偏差等信息，动态分配风力发电机组和储能系统的调频任务，以最大化调频效果，同时兼顾经济性和储能系统的寿命。例如，在频率偏差较小时，主要由储能系统提供调频服务，以避免风力发电机组频繁脱离MPPT运行；在频率偏差较大时，风力发电机组和储能系统共同参与调频。

3. 风储联合一次调频仿真模型构建

构建风储联合一次调频仿真模型是评估其性能和优化控制策略的关键。仿真模型应能够准确反映风力发电机组、储能系统以及电力系统的动态特性。

3.4 风储联合控制模型

风储联合控制模型是整个仿真模型的关键，它负责协调风力发电机组和储能系统，实现整体的频率支撑。

1. 协调控制策略

   ：

   • 基于优先级调度

     ：例如，优先使用储能系统进行快速响应，当储能SOC接近极限或系统频率偏差较大时，风机开始参与调频。

   • 模糊控制或预测控制

     ：根据风速预测、负荷预测和储能SOC等信息，采用智能控制算法动态分配风储的调频任务。

2. 通信模型

   ：仿真模型中应包含风电场控制器和储能系统控制器之间的通信延迟和数据传输问题，以更真实地反映实际系统。

4. 仿真平台与方法

风储联合一次调频仿真通常在专门的电力系统仿真软件中进行，如PSCAD/EMTDC、DIgSILENT PowerFactory、MATLAB/Simulink等。

4.1 仿真平台选择

• PSCAD/EMTDC

  ：适用于电磁暂态仿真，能够精确模拟电力电子设备的动态特性，对于详细研究风机变流器和储能变流器的控制策略非常有用。

• DIgSILENT PowerFactory

  ：功能强大，既能进行稳态分析也能进行动态仿真，适用于大规模电力系统仿真，便于分析风储接入对整个系统的影响。

• MATLAB/Simulink

  ：灵活性高，用户可以方便地构建自定义模型和控制算法，是研究新控制策略的理想工具。

4.2 仿真步骤

1. 系统建模

   ：在选定的仿真平台中建立包含同步发电机、负荷、输电线路以及风储联合系统的电力系统模型。

2. 参数设置

   ：设置各设备的详细参数，包括发电机惯量、调差系数、负荷特性、风机参数、储能系统容量、功率、效率等。

3. 控制策略实现

   ：在风机和储能系统中实现所设计的调频控制策略，包括下垂控制、惯量控制、SOC管理等。

4. 工况设置

   ：设计不同的故障或扰动场景，例如突发负荷增加、发电机跳闸等，以模拟电力系统中的频率波动事件。

5. 仿真运行与数据采集

   ：运行仿真，记录系统频率、风机出力、储能出力、储能SOC等关键数据。

6. 结果分析与评估

   ：分析仿真结果，评估风储联合系统在不同工况下的一次调频性能，如频率偏差最大值、频率稳定时间、一次调频贡献等。比较不同控制策略的效果，并对模型进行验证和优化。

5. 关键技术与挑战

在风储联合一次调频仿真模型的研究和应用中，仍面临一些关键技术和挑战：

1. 风电调频潜力的充分挖掘

   ：如何在保证风机运行安全和经济性的前提下，最大限度地挖掘风机的调频潜力，是需要深入研究的问题。备用功率的设置和惯量控制的优化是关键。

2. 储能系统荷电状态管理

   ：储能系统的荷电状态直接影响其调频能力和寿命。如何在提供频率支撑的同时，有效管理SOC，避免过充过放，是长期运行的关键。预测控制和智能调度策略在解决这一问题上具有潜力。

3. 多目标优化

   ：风储联合系统的一次调频是一个多目标优化问题，需要兼顾频率稳定、系统经济性、储能系统寿命等多个方面。如何设计有效的优化算法，在不同目标之间取得平衡，是研究的重点。

4. 通信延迟与可靠性

   ：实际电力系统中，风电场和储能系统之间的通信存在延迟和不确定性。仿真模型应考虑这些因素对调频性能的影响。

5. 不确定性建模

   ：风速的随机性、负荷的波动性以及设备故障等不确定性因素对风储联合系统的调频性能有显著影响。如何在仿真模型中有效纳入这些不确定性，进行鲁棒性评估，是一个挑战。

6. 大规模风储接入影响

   ：随着大规模风储联合系统的接入，其对电网的整体稳定性和动态特性会产生复杂影响。需要进行更精细化的多区域、多时间尺度的仿真分析。

6. 结论与展望

本文对电力系统风储联合一次调频仿真模型进行了深入研究。通过详细阐述风力发电机组和储能系统各自的调频能力，提出了风储联合调频的协同策略。在此基础上，构建了包含电力系统频率响应模型、风力发电机组模型、储能系统模型以及风储联合控制模型的完整仿真框架，并介绍了常用的仿真平台与方法。

研究结果表明，风储联合系统能够显著提升电力系统的一次调频能力，有效抑制频率波动，提高系统运行的安全性与稳定性。通过合理的控制策略，储能系统的快速响应能力可以弥补风电的间歇性，而风电场在备用功率模式下则可为储能系统提供持续的能量补充。

展望未来，风储联合一次调频的研究将朝着以下几个方向发展：

1. 多源协同调频

   ：将风储与光伏、电动汽车、柔性负荷等多种资源进行协同，构建更加灵活高效的频率支撑系统。

2. 基于人工智能的智能控制

   ：利用深度学习、强化学习等人工智能技术，实现对风储联合系统一次调频的自适应、自学习和优化控制。

3. 考虑电网强度的详细建模

   ：在弱电网环境下，风储联合系统的一次调频性能可能受到限制。因此，需要考虑弱电网特性，进行更精细化的仿真建模。

4. 经济性分析与市场机制研究

   ：除了技术性能，还需要深入研究风储联合一次调频的经济效益，并探讨适合其参与电力辅助服务市场的机制。

5. 真实世界数据验证

   ：通过与实际电网运行数据进行对比验证，不断完善仿真模型，提高其准确性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱颜,王渝红,廖建权,等.风储联合系统主动参与电网一次调频的协调控制策略[J].电工电能新技术, 2024, 43(5):10-18.DOI:10.12067/ATEEE2210049.

[2] 王少波.风储联合一次调频控制策略研究[D].内蒙古工业大学,2023.

[3] 马运保.风储联合系统参与电网一次调频的优化控制策略[D].东北电力大学[2025-11-01].

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