风力发电具有间歇性、随机性、可调度性低的特点，大规模接入后对电网运行会产生较大的影响，需要合理调整运行方式和优化系统动态响应，以及时跟踪风电功率大幅度、高频率的波动。本文首先分析风电场的建模方法和风电场有功调节特性，然后提出了大规模风电并网后系统有功调度的两层结构框架，为了解决调度计划与实际运行中较大的有功差额，建议了一种改进在线调度及AGC控制策略，以支撑大规模风电友好并网和可靠运行。
为应对全球气候变化，减少温室气体排放，可再生能源技术得到越来越多的重视，其中风力发电是目前除水电外的，最成熟、经济效益最好的一种可再生能源发电技术。随着风电技术的发展和国家政策上对可再生能源技术的重视，我国风电事业进入了一个快速发展的时期。但随着风力发电技术的推广、建设规模的扩大和风力发电产业市场化的深入，在风电设备制造、风电场运行管理、电能质量控制、风电环保问题以及风电与其它形式能源的联合使用等方面还存在一系列技术问题，如：如何降低风电成本、风力机的设计与制造、风电并网与电能质量控制、独立运行风电机组、储能设备及其与其他形式能源的联合发电等。
我国风能资源丰富，开发潜力巨大，根据全球风能委员会最新统计数据显示，2009年新增装机1300万kW，位居世界第一，累计装机容量超过2500万kW，位居世界第三。风电已经在节约能源，缓解我国电力供应紧张的形势、降低长期发电成本、减少能源利用造成的大气污染，以及温室气体减排等方面崭露头角，并开始有所作为。
文献[1，2]首先提出了利用潮流追踪的思想，对风电场并网后风电场潮流变化的寻踪来快速进行有功缺额(或过剩)的补偿，采用电气剖分法对大型电力网络分析存在复杂性和较大的实现难度，但对于小容量风电接入的中小型电网具有较高的参考价值;文献[3，4]，考虑到风电功率预测的精度较低，提出基于模糊控制的风电场有功控制策略，将风电输出的随机性问题转化为概率问题进行考虑和分析，不适合大规模风电并网;文献[5-7]变速恒频风机通过扭矩和桨距角控制来对风机功率进行限制性输出，进行风电备用，从而改善变速恒频风机并网后出现系统惯性系数降低，频率响应较差的问题;文献[8]则风电场参与系统的调频会降低系统对于风电波动性所造成的系统频率波动，减少系统中非风电机组对风电出力波动执行有功补偿量，降低系统运行成本。
大规模风电场大都建设在偏远地区，这部分地区电网结构相对比较薄弱，本地无法消化的电能，只能通过并网来实现风电资源利用的最大化。风电接入电网后必然对电网造成较大的影响，因此通过对风电特性的分析，模型建立，同时在有功和无功控制方面调度策略进行改进，以维持系统的稳定性，从而更好的应对风电并网后出现的各种问题。
1 风电场建模
风能具有波动性和随机性，因此不能像传统的能源那样，在保持一次能源相对稳定的情况下，产生电能。风能是一种能量密度低，稳定性较差的能源由于风速、风向随机变化，引起叶片攻角不断变化，导致风电机的效率和功率的波动，并使传动力矩产生振荡，影响电能质量和电网稳定性。由于风轮从空气中吸收的功率和风机发出的功率有直接关系，因此风电功率具有间歇性和随机性。研究发现，风电出力的不稳定性随着发展规模的增加而增大，但由于风电变化具有分散互补性，所以其出力并非按发展规模的比例增大。
1.1风力发电机模型
目前主流风力发电机分为三类：鼠笼式异步风力发电机、双馈式感应风力发电机和直驱永磁式同步风力发电机。根据风力发电技术，鼠笼式异步发电机属于恒速恒频，双馈式感应发电机和直驱永磁同步发电机属于变速恒频。不同类型的风机工作原理和数学模型不同，因此分析方法有所差异。然而到目前为止，还没有得到一种公认的风力发电机模型，并且国际工业界还没有对风力发电机模型组成和简化条件达成共识。但是部分电力系统仿真软件中提供了专用的工具箱元件库，进行风电场建模和对风电场并网影响仿真。每种类型风机的控制结构可以用图1方框图加以描述。
图1典型风电机组控制模型方框图
风力机输出机械功率特性可以表示为：
式中ρ-空气密度，kg/m3;V-风速，m/s;S-风轮机扫掠的面积，m2;Cp—风力机的风能利用系数，是尖速比λ和叶片节距角β的函数，系数Cp反映了风力机吸收风能的效率，它是一个与风速、叶轮转速和叶片节距角有关的量。
考虑到发电机的效用系数η，发电机出力为：
实际应用中由于风速较低时受风轮机的设计限制，而风速较高时又受到发电机的设计限制风轮机和发电机的输出特性不完全等同于上述公式。大部分风力机在一段风速范围内的输出功率是不变的。
1.2风电场等值建模
大容量风电场一般由多十台甚至上百台风力发电机组成，在互联电网中如果风电场建模仍采用包含每台风机的详细模型，势必会增加系统模型的规模和复杂程度，并且会带来很多严重的问题，如模型有效性和数据修正等，增加系统计算量和计算时间。为了准确的求解风电场特性，需要考虑风电场内风电机组的分布位置、内部网损、尾流效应、塔影效应及湍流等因素的影响，计算量和工作难度增加，研究风电场并网后系统调度与控制，并不需要考虑每台风电机组对系统的影响，可以通过建立合适的等值模型来描述风电场动态特性和控制策略。进行风电场等效建模的前提是，保持风电场等效前后特性不变。
在研究暂态电压稳定时，可以使用组合模型和降解模型表示风电场。风电场组合模型建模包括风电场中的每台风力机、补偿电容器、升压变压器以及内部电网详细模型等。风电场降解模型建模是指在特定的条件下用一台风力机模型来表示风电场。风电场降解模型忽略了风电场内部风机之间的相互影响，从而在仿真中与实际系统存在一定偏差。文献[11]异步风力发电机机电暂态方程组特征值相近的机组作为一个机群，机群划分后将每个机群等效为一台发电机。
在潮流计算时，针对不同的风机类型节点处理方法不同，由异步风力发电机组成的风电场，最常用的是PQ模型和RX模型;由双馈式感应风力发电机和直驱永磁同步风力发电机组成的风电场，风机恒功率因数运行时PQ模型和恒压运行时PV模型，具体模型选择基于风电场的控制策略而定。
2 风电场有功调节特性
火电机组有功调节特性是指汽轮机稳定运行时，在调节系统作用下，转速变化与输出功率变化直接的对应关系，可以通过机组的功频静特性曲线描述，反映了发电机的一次调频能力。不同类型风电机组对应的有功调节特性有所差异，异步风力发电机组直接与电网相连，在系统频率改变时可以自动释放部分旋转动能，转矩变化，输出功率随之改变，不同于火电机组的一次调频但是可以提供短时的有功支撑;双馈式感应风力发电机由于采用双PWM变换器进行控制，使其机械功率与电磁功率解耦，转速与电网频率解耦，因此失去了对系统频率的快速有效响应，其旋转动能对整个系统惯量几乎没有贡献，这个角度看双馈式感应发电机不能参与系统一次调频。
异步风力发电机采用定桨距控制，功率调节完全依靠叶片的气动特性，输出功率随风速的变化而变化，功频静特性系数由机组自身特性决定;双馈式感应风力发电机采用变桨距控制，有功无功解耦控制使得转速不能有效跟踪系统频率，风电机组控制技术可快速精确地控制风机桨距角，从而快速地控制风电机组发出的有功功率，在风机控制回路中引入附加频率控制环节，通过对风机扭矩控制进行有功备用来实现风电机组一次调频。前提是，风电机组可以进行有功备用，并且检测到频率偏差时有功备用可以有效释放。
图2描述了双馈式感应发电机输出功率与转速之间的关系，对风机进行限值输出用于机组一次调频有功备用。通过设定功率基准值Pref低于风机额定功率进行备用，其中Pref=τPn，τ为一次备用比率(τ≤1)。这种方法的限制是，备用容量只有在风速高于额定风速是恒定值，此时风电机组出力可以在Pref和τPn之间;然而在低风速下备用则变为零。
图2 风力发电机输出功率与转速关系
通过发电机转矩基准值的设定来实现一次调频，基准值的设定包括两个方面：
Tref=Tref1+Tref2
转矩基准值：
参与一次调频的转矩基准值：
其中
PMDP为最大输出功率;f0为工频;Kreg为功率调节系数;k为功频静特性斜率。
如果Pref≤PMDP(0<Ω≤Ω1)转矩基准值为：
参与一次调频的备用为零，因此：Tref2=0
经过上述对双馈式感应发电机通过机组控制回路中控制方式改进可以参与一次调频，但是这种处理方法是采取风电场降额发电并不经济，同时与不少风电场本来就对机组采取降额发电进行有功备用参与系统实时调度任务相互牵制，从系统调度与控制角度来看，风电场参与二次调频比一次调频任务更可行和更紧迫。
3 风电并网后有功调度与控制
3.1风电并网后的有功调度
与常规能源电厂相比，风电场输出功率受风速等气象因素影响较大，输出功率是不完全可控。然而电力系统制定发电计划是基于电源的可靠性和负荷的可预测性，以往小规模风电接入系统时，一般将风电场作为负的负荷来处理，由于风速引起的功率波动在系统的容许范围内，扰动被系统消纳，对整个电网安全稳定影响较小。大规模风电接入系统时，由风速变化引起的功率波动会对电网运行造成严重影响甚至危及电网安全，必须对电网原有的运行调度方式进行优化和调整以应对大规模风电并网带来的问题。
大规模风电并网会对系统供需平衡造成很大的影响，这就需要准确预测供需走势，预测是实施供需平衡调节的基础。供需差可能来源于负荷、潮流交换、间歇性电源等的变化。供需走势的预测对于系统运行至关重要。风电预测直接关系到整个调度系统的运行成本和调度安全问题，而目前的风电预测误差为10~15%远高于负荷预测误差，远不能达到系统运行对预测精度的要求，给大规模风电并网的系统运行带来很大隐患。同时需要足够的系统调节平衡资源来提升系统应对风电出力变化和不确定的能力，由于风电出力变化和不确定，导致系统必须维持很高的系统调节资源以作备用，降低了系统资源的利用率，否则系统将无法应对风电出力变化和不确定性，影响系统的安全可靠运行。
图3 大规模风电并网后电力系统结构
大规模风电并网后，调度系统在原有基础上增加包括风电预测、风电场控制层、系统控制层等部分。风电场控制层接收系统控制层的调度指令，并且接收每台机组反馈的某一时段可以输出的功率限值，风电场控制层向风电场内的每台机组下发控制指令其中包括有功功率、无功功率。系统控制层调度指令制定是基于风电预测结果最优决策方案，其中包括风电场发电计划、常规能源电厂发电计划以及系统有功备用分配等内容。风电预测根据时间尺度不同分为短期风电预测(提供1~72h 预测)和超短期风电预测(提供15min~4h预测)，同时为提供可靠的风电预测信息，风电预测系统包括数值天气预报(NWP，Numerical Weather Prediction)、本地模型(LAM，Local Area Models)、风输出功率预测和地区重构。利用短期风电预测和负荷预测结果，制定满足日前电量交易计划的发电计划，同时风电和负荷的不确定性导致预测结果和实际运行中存在较大的偏差，并且目前日前计划在实际执行中受到各种约束条件影响，需要在实时调度中考虑这些约束进行动态有功优化。
3.2风电并网后的有功控制
电力系统动态有功优化调度，一般由日前调度、实时调度和自动控制(AGC，Automatic Generation Control)组成。风电有功调度与控制的关键是如何合理调动相关非风电机组的协调配合作用，协调配合的过程需要与现有调度周期相接轨，能够通过适当技术手段调动出一定数量的常规能源机组。对于大规模风电场并网存在较大的峰谷差，风电在10min左右可能从零升到额定值，或从额定值降到零，这就需要调用系统中常规能源机组对风电场实际运行中出现高幅值功率波动协调控制。
图4 风电并网后有功控制结构
大规模风电并网后有功控制分为两级控制，在线调度控制与自动发电控制AGC，此前在风电功率预测的基础上安排发电计划和调度任务，超短期风电功率预测精度较高，则可以在前期的调度计划进行再校正以减少系统中弥补有功供需不平衡的平衡容量，同时充分利用风电场有功备用与系统中可调机组中有功备用执行系统二次调频，保证系统频率稳定和正常的联络线交换功率。在线调度控制周期内，借助系统中常规能源机组的配合对预调度周期内的调度计划进行再校正;在自动控制时间级内，系统内AGC机组的实时偏差控制对在线调度计划外的功率波动进行实时调整。
实际运行中应通过系统中在线调度常规能源电厂的可调机组和部分可控风电场进行出力调整，使主调AGC机组保持最大调节容量，跟踪风电功率变化，并足以应对风电预测偏差对系统造成的影响。从电力系统获取调节资源的角度考虑，对系统中调节资源进行划分，首先调用地区电网中的优势资源，将风电产生的扰动消纳;无法有效消纳扰动时，则将启用其他地区甚至全网资源将风电扰动进行跨地区或者全网消纳。
4 结语
大规模风电并网后在对系统运行调度和控制提出了更高的要求，国内外总体研究趋向于，对于大型风电场必须像常规能源电厂一样成为系统中有效控制的部分，承担系统有功控制和电网频率控制的任务。就目前而言，电网仍需要承担解决大规模风电接入后带来的问题，改善现有的系统调度与控制方式。本文对大规模风电后风电场建模，提出有功调度与控制模式和策略，具体控制策略和思想仍需仿真加以验证和工程实践应用的检验。
参考文献
[1]陈宁，于继来.基于电气剖分信息的风电系统有功调度与控制[J].中国电机工程学报.2008(16)：51-58
[2]陈宁，于继来.基于电气剖分原理的风电系统调度方法[J].电网技术.2007(16)：50-59
[3]陈海焱，陈金富，段献忠.含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法[J].电力系统自动化.2006(2)：22-26
[4]陈金富，陈海焱，段献忠.含大型风电场的电力系统多时段动态优化潮流[J].中国电机工程学报.2006(3)：31-35
[5]V.Courtecuisse，M.ElMokadem，C.Saudemont，B.Robyns，J.Deuse.Experimentofawindgeneratorparticipationtofrequencycontrol.EPEWindEnergyChapter1stSeminar，2008
[6]Le-RenChang-Chien，Chih-MinHung，andYao-ChingYin.DynamicReserveAllocationforSystemContingencybyDFIGWindFarms.IEEETransactionsonPowerSystems，2008(2)：729-736
[7]V.Courtecuisse，M.ElMokadem，X.Guillaud，F.Salha，B.Robyns.Useofrealtimesimulationtovalidateprimaryfrequencycontrolwithwindturbine.PowerandEnergySocietyGeneralMeeting-ConversionandDeliveryofElectricalEnergyin21stCenturyIEEE，2008
[8]M.ElMokadem，V.Courtecuisse，C.Saudemont，B.Robyns，J.Deuse.ExperimentalstudyofvariablespeedwindgeneratorcontributiontoprimaryfrequencycontrolRenewableEnergy，2009(34)：833-844
[9]关宏亮，迟永宁，王伟胜，戴慧珠，杨以涵.双馈变速风电机组频率控制的仿真研究[J].电力系统自动化，2007，31(7)：61-65
[10]JanakaEkanayake，NickJenkins.ComparisonoftheResponseofDoublyFedandFixed- SpeedInductionGeneratorWindTurbinestoChangesinNetworkFrequency.IEEETransactionsonEnergyConversion，2004，19(4)：800-804
[11]李环平，杨金明.基于PSCAD_EMTDC的大型并网风电场建模与仿真[J].电力系统保护与控制，2009，37(21)：62-66
[12]李先允，陈小虎，唐国庆.大型风力发电场等值建模研究关键问题分析[J].电气应用，2005，24(12)：34-38
[13]AncaD.Hansena，PoulS?rensena，FlorinIovb，FredeBlaabjerg.Centralizedpowercontrolofwindfarmwithdoubly- fedinductiongenerators.RenewableEnergy，2006(31)：935-951
[14]BernhardErnst，BrettOakleaf，MarkL.Ahlstrom，MatthiasLange，CorinnaMoehrlen，BernhardLange，UlrichFocken，KurtRohrig.PredictingtheWind.IEEEpower&energymagazine，2007(6)：78-89