洪国庆,吴国旸,金宇清,谢欢,鞠平,梁倍华/电力系统风力发电建模与仿真研究综述/2024,48(17):22-36.
研究背景
面向未来新型电力系统的构建需求，中国电力绿色低碳化转型不断加速。风电在未来将会得到快速发展，成为助力实现“碳达峰·碳中和”战略目标的重要一环。建立合理准确的风电场仿真模型是研究其动态特性的重要基础，也是提升新型电力系统分析认知能力的关键途径。本文梳理了风力发电系统的模型结构特征及其仿真技术，简述了风力发电系统建模与仿真的新发展，分析了大规模风电并网对系统建模与仿真的挑战，并以此展望了未来风力发电建模与仿真的发展方向。
风力发电系统的建模
作为一个实际系统，风力发电系统可以通过搭建合适的模型并对模型进行模拟实验以达到系统研究分析的目的。根据不同的研究需求，需分别建立风电机组的电磁暂态模型、机电暂态模型或中长期动态模型。风电机组在不同时间尺度下的简化模型如表1所示。
表1 风电机组的简化模型
现有的风电场模型可以分为详细模型和等值模型。风电场详细模型的阶数较高，使用时易出现“维数灾”的问题。目前普遍采用风电场动态等值模型进行仿真分析，包括降阶法和聚合法。前者基于风电场的数学模型，采用纯数学方法降低模型的阶数，得到风电场的降阶简化模型。后者基于风电场的详细模型，将风电场整体等值为单台或多台风电机组，从而简化了风电场的规模。典型的风电场聚合过程如图1所示，主要包括风速等值、风力发电机等值以及传输系统等值。
图1 风电场动态等值流程图
对于风电机组的参数辨识，主要集中在风电机组本体的电气参数和控制系统的参数两方面；对于电气参数的辨识，常用的激励输入方法是一次侧故障；对于控制系统参数的辨识，可以为输入变量叠加伪随机序列或者在参考值处设置阶跃扰动。对于风电场等值模型，其等值参数的求取主要分为容量加权和参数辨识两部分。
风力发电系统的仿真技术
电力系统常用的时域仿真分析技术主要包括电磁暂态仿真、机电暂态仿真、中长期动态仿真、机电电磁暂态混合仿真以及数模混合仿真等技术。
电磁暂态仿真技术可以更为精准地描述电力系统中风力发电系统的动态响应特征，但仿真求解费时。机电暂态仿真技术适用于电力系统中风电场暂态稳定分析的研究，但难以准确表征风电场内部大量电力电子元件开关动作和快速控制保护逻辑的影响。机电-电磁暂态混合仿真技术可将电力系统中的风电场进行子网解耦后，不同的子网采用不同的仿真步长，实现多速率并行仿真计算。网络通常的划分方法以及两类子系统的区别如表2所示。中长期动态仿真技术主要用于研究风电机组中长期动态过程与电网的交互影响。数模混合仿真技术在研究交直流电网的运行特性、电力电子元件的控制特性、新能源并网的影响特性方面具有广泛的适用性。
表2 机电-电磁暂态混合仿真中子系统的区别
相应地，仿真软件也得到了广泛应用。其中，国产软件PSModel和ADPSS都研发了含故障穿越的风电机组模型，对变流器进行了精细化的建模。其模型准确、仿真能力强。PSD-ST和PSASP这两种软件涵盖了国内多个制造商的风电机组模型，通用性较好、风电机组模型准确度高、数值求解稳定性强。目前已开发了第3套风电机组模型，其对两种软件的风电机组模型进行了统一，在计算过程中能够相互验证。
风力发电系统建模与仿真新发展
数字孪生通过数字化的方式对物理实体构建相应的动态虚拟模型，以此仿真物理实体在真实环境中全生命周期的属性与行为，可以实现物理空间和信息空间的无缝集成与实时映射。不同于以往基于机理模型对电力系统进行建模，数字孪生技术更侧重于构建机理与数据的融合驱动模型，从而可以构建更为精准的仿真模型。
风电机组数字孪生系统整体构架如图2所示。该系统主要包括风电机组运行数据获取、数字孪生平台和可视化与人机交互3个部分。数字孪生平台是整个系统的核心，其通过数据采集与监控（SCADA）系统和状态监测系统（CMS）实时获取风电机组的关键运行参数，实现对风电机组运行状态的全面实时感知。借助该风电机组数字孪生平台，风电机组的运行状态等数据通过传输控制协议/网际协议等协议传输到存储系统，风电机组数字孪生模型通过数据治理模块实时订阅预处理后的实时运行数据，以此实现与实际风电机组的同步仿真。
图2 风电机组的数字孪生系统
结语
本文总结了当前常用的风电场仿真模型、参数辨识、动态等值方法以及适用于风电场的时域仿真分析技术。针对风力发电系统建模与仿真面临的新挑战、新需求，对其做出4点展望：
1）不同风电机组分类统一建模，参数实测建库；
2）探索多时间尺度混杂系统仿真新技术；
3）提高风电场仿真计算效率，加快发展快速仿真计算技术；
4）促进风电场仿真分析技术的协同发展，实现不同仿真平台互通。
/ 引文信息
洪国庆,吴国旸,金宇清,等.电力系统风力发电建模与仿真研究综述[J].电力系统自动化,2024,48(17):22-36.
HONG Guoqing, WU Guoyang, JIN Yuqing, et al. Review on Research of Modeling and Simulation for Wind Power Generation in Power System[J]. Automation of Electric Power Systems, 2024, 48(17):22-36.
主要作者简介
Introduction to the Main Authors
男，博士研究生，主要研究方向：电力系统振荡机理分析与抑制。E-mail：hgq_111211@163.com
男，通信作者，博士，教授级高级工程师，主要研究方向：电力系统仿真与分析。E-mail：wugy@epri.sgcc.com
男，博士，教授，主要研究方向：电力系统建模与控制。E-mail：jyq16@hhu.edu.cn
男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：新能源电力系统建模、分析与控制。E-mail：pju@hhu.edu.cn
河海大学“智能电网+”课题组成立于2018年，由鞠平教授领衔，现有4名教授、1名副教授、1名讲师；在读硕士、博士研究生四十余人。在智能电网建模与控制、电力系统非线性辨识、可再生能源发电系统建模与控制、电力系统广域测量及其应用、综合能源电力系统建模与控制等方面取得了开拓性成果。作为负责人承担国家自然科学基金集成项目、重点项目等，出版中英文专著7部、教材2部，发表高水平期刊论文400余篇。作为第一完成人，获得国家科学技术进步奖二等奖1项、国家级教学成果奖二等奖1项。
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