Adaptive VSG-Based Coordinated Frequency Support Strategy for Grid-Following/Grid-Forming Hybrid Wind Farms

Das moderne Stromnetz ist ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage, ein System, das seit über einem Jahrhundert auf massiven, rotierenden Turbinen in Kohle- und Gaskraftwerken basiert. Diese schweren Maschinen fungieren als natürlicher Stoßdämpfer; ihr schieres Gewicht und ihr Impuls halten die Frequenz des Systems stabil, selbst wenn sich die Last plötzlich ändert. Während die Welt zu sauberer Energie übergeht, ersetzen Windparks diese traditionellen Kraftwerke. Windturbinen besitzen jedoch nicht dieselbe schwere Trägheit. Sie sind über elektronische Schalter mit dem Netz verbunden, was bedeutet, dass ihnen der natürliche physische Puffer fehlt. Wenn eine große Menge an Windleistung hinzugefügt wird, ohne dass genügend dieser „rotationsbedingten Masse“ vorhanden ist, wird das Netz fragil. Tritt eine plötzliche Störung auf, wie etwa das Abschalten einer großen Fabrik oder der Ausfall eines Generators, kann die Systemfrequenz zu schnell sinken, was potenziell Blackouts auslösen kann.

Um dies zu lösen, haben Ingenieure zwei verschiedene Wege entwickelt, um Windturbinen dazu zu bringen, sich wie traditionelle Generatoren zu verhalten. Eine Methode, die als „grid-following“ (netzfolgend) bezeichnet wird, lässt die Turbine dem Netz zuhören und ihre Leistung entsprechend anpassen, ganz ähnlich wie ein Passagier, der einem Fahrer folgt. Die andere Methode, „grid-forming“ (netzbildend), ermöglicht es der Turbine, wie der Fahrer zu agieren, indem sie ihre eigene Spannung und Frequenz festlegt, um das Netz zu stützen. Während netzbildende Turbinen leistungsstark sind, können sie unter bestimmten Bedingungen instabil sein, und netzfolgende Turbinen sind weniger effektiv darin, unmittelbare Unterstützung zu leisten. Die Herausforderung besteht darin, diese zwei verschiedenen Arten von Turbinen nahtlos zusammenarbeiten zu lassen, insbesondere wenn sich die Windgeschwindigkeit ändert und das Netz einem plötzlichen Schock ausgesetzt ist.

Ein Team von Forschern der Shanghai Maritime University und des Shanghai Power Equipment Research Institute hat eine neue Strategie vorgeschlagen, um diese hybriden Windparks zu koordinieren. Sie erkannten, dass die Standardmethode zur Steuerung dieser Turbinen feste Einstellungen verwendet, die sich nicht ändern, unabhängig davon, wie schwerwiegend eine Störung ist oder wie viel Unterstützung die anderen Turbinen leisten. Diese Starrheit kann dazu führen, dass netzfolgende Turbinen zu lange warten, um zu helfen, oder zu viel Hilfe leisten, wenn dies nicht benötigt wird, was Energie verschwendet und die Ausrüstung verschleißt. Die Forscher entwickelten ein System, bei dem die Turbinen ihr Verhalten in Echtzeit anpassen können, indem sie ihre interne „Steifigkeit“ und „Dämpfung“ basierend auf dem exakten Bedarf des Netzes in diesem Moment anpassen.

Der Kern ihrer Lösung umfasst eine Steuerungsmethode, die als virtueller synchroner Generator bekannt ist. Dieser softwarebasierte Ansatz überlistet die Windturbine, sodass sie so agiert, als besäße sie die schwere, rotierende Masse eines traditionellen Generators, was es ihr ermöglicht, Änderungen der Frequenz zu widerstehen. In dem neuen Design der Forscher sind die Stärke dieser virtuellen Masse und das Ausmaß der Dämpfung, die sie bietet, keine festen Werte. Stattdessen ändern sie sich dynamisch, abhängig davon, wie schnell die Frequenz sinkt und wie weit sie gefallen ist. Wenn die Frequenz rapide zu sinken beginnt, erhöht das System sofort seine virtuelle Trägheit, um den Abfall zu verlangsamen. Wenn das System beginnt, sich zu erholen, verschieben sich die Einstellungen, um die Frequenz zurück zum Normalwert zu führen, ohne dass es zu einem Überschwingen oder unkontrollierten Oszillationen kommt. Dieser adaptive Ansatz stellt sicher, dass die netzbildenden Turbinen genau zum richtigen Zeitpunkt die richtige Menge an Unterstützung leisten.

Die Forscher adressierten zudem ein spezifisches Koordinationsproblem zwischen den beiden Arten von Turbinen. Netzfolgende Turbine haben normalerweise eine „Deadband“ (Totzone), einen kleinen Bereich von Frequenzschwankungen, in dem sie nichts unternehmen, um nicht auf jedes winzige Wackeln zu reagieren. In einem hybriden Park, wenn die netzbildenden Turbinen bereits starke Unterstützung leisten, sollten die netzfolgenden Turbinen nicht unnötig eingreifen. Wenn jedoch die netzbildenden Turbinen Schwierigkeiten haben, müssen die netzfolgenden sofort einspringen. Das Team entwickelte ein dynamisches Deadband, das seine Breite basierend auf der Echtzeitleistung der netzbildenden Einheiten ändert. Wenn die netzbildenden Turbinen gute Arbeit leisten, weitet sich das Deadband, was den netzfolgenden Turbinen signalisiert, ruhig zu bleiben und ihre Energiereserven zu sparen. Wenn die Unterstützung durch die netzbildenden Turbinen nachlässt, verengt sich das Deadband, was die netzfolgenden Turbinen dazu veranlasst, ihre Unterstützung sofort zu aktivieren. Dies schafft eine fluide, kooperative Beziehung, in der die beiden Arten von Turbinen wie eine einzige, intelligente Einheit agieren, statt wie zwei separate Gruppen.

Um diese Idee zu testen, bauten die Forscher eine detaillierte Computersimulation eines Stromsystems auf, das aus zwei traditionellen Generatoren und einem hybriden Windpark mit vierzig netzfolgenden und zwanzig netzbildenden Turbinen besteht. Sie unterzogen dieses virtuelle System plötzlichen Laststörungen unter drei verschiedenen Windgeschwindigkeiten: niedrig, mittel und hoch. In jedem Szenario verglichen sie ihre neue adaptive Strategie mit zwei älteren Methoden: einer, bei der die Turbinen feste Einstellungen verwendeten, und einer, bei der nur die netzbildenden Turbinen adaptiv waren, während die netzfolgenden statisch blieben.

Die Ergebnisse zeigten einen klaren Vorteil für den adaptiven Ansatz. Als eine große Störung auftrat, hielt das System, das die neue Strategie verwendete, eine höhere Mindestfrequenz aufrecht, was bedeutet, dass das Netz viel näher an seinem sicheren Betriebslimit blieb. Im Szenario mit niedriger Windgeschwindigkeit sank die Frequenz bei der alten festen Methode auf 4 9,8641 Hz, aber die neue Strategie hielt sie bei 4 9,8772 Hz. Im Szenario mit hoher Windgeschwindigkeit war die Verbesserung noch ausgeprägter, wobei die Frequenz bei 4 9,7326 Hz blieb, im Vergleich zu 4 9,7117 Hz bei der festen Methode. Diese höheren Mindestfrequenzen sind entscheidend, da sie das Risiko verringern, dass das System Notabschaltungen auslöst.

Über das Halten einer höheren Frequenz hinaus verbesserte die neue Strategie auch, wie die Turbinen die Arbeitslast unter sich aufteilen. Die Simulationen zeigten, dass die netzbildenden Turbinen bei Bedarf mehr ihrer gespeicherten kinetischen Energie freisetzen und die netzfolgenden Turbinen ihre Unterstützung effektiver aktivieren konnten. Entscheidend war, dass das dynamische Deadband verhinderte, dass die netzfolgenden Turbinen bei geringfügigen Schwankungen zu oft aktiv wurden. Die Forscher fanden heraus, dass dies die Anzahl der Male reduzierte, in denen die Turbinen ihre Leistungsabgabe ändern mussten, was für die Reduzierung von Verschleiß an der Ausrüstung entscheidend ist. Durch die Koordination der beiden Arten von Turbinen, sodass sie nur bei Bedarf und proportional zum tatsächlichen Bedarf reagieren, erreichte das System ein besseres Gleichgewicht zwischen der Stabilisierung des Netzes und der Erhaltung der Lebensdauer des Windparks.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass diese adaptive Koordinationsstrategie einen praktischen Weg bietet, um hohe Anteile an Windleistung zu integrieren, ohne die Netzstabilität zu opfern. Indem sie die virtuelle Trägheit und die Aktivierungsschwellen in Echtzeit veränderbar macht, kann der hybride Windpark auf Störungen mit derselben Flexibilität und Resilienz reagieren wie ein traditionelles Kraftwerk. Die Simulationen legen nahe, dass diese Methode nicht nur verhindert, dass die Frequenz zu tief sinkt, sondern auch sicherstellt, dass die verschiedenen Komponenten des Windparks effizient zusammenarbeiten und so eine robuste Lösung für die Zukunft der erneuerbaren Energienetze bieten.