CN102128134A - 基于反映单独风轮机之间的功率负荷分布的矩阵的风力农场功率控制 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于反映单独风轮机之间的功率负荷分布的矩阵的风力农场功率控制。描述了一种用于控制包括多个风轮机（101-105）的风力农场（100）的操作的方法。所述方法包括（a）定义设定点向量，其中，设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机（101-105）中的一个的单独功率设定点，（b）确定相关矩阵，其反应所述多个风轮机（101-105）的不同风轮机（101-105）之间的期望发电分布，（c）通过将相关矩阵与设定点向量相乘来计算功率参考向量，使得该功率参考向量包括用于每个风轮机（101-105）的协调功率设定点，以及（d）基于所计算的功率参考向量来控制风力农场（100）的操作。还描述了超级控制系统、风力农场、计算机可读介质和程序元件，其适合于执行和/或控制上述风力农场操作控制方法。

Description

基于反映单独风轮机之间的功率负荷分布的矩阵的风力农场功率控制

技术领域

本发明涉及控制被组合到风力农场的风轮机的操作的技术领域。

背景技术

风力农场是一组风轮机，其位于同一区域中并用于产生电功率。通常，风力农场的单独风轮机被与中压（medium-voltage）功率收集系统和通信网络互连。在变电站处，借助于变压器来在电压方面增大中压电流以便向高压传输系统馈送得到的高压功率。

大型风力农场可以包括几十个直到几百个单独的风轮机并覆盖几百平方公里的扩展面积。通常，每个单独的风轮机装配有单独的控制单元，其例如基于指示风轮机的实际发电的单独功率设定点来控制和调节风轮机的操作。此外，存在超级（superordinate）风力农场控制单元，其监视整个风力农场和单独风轮机的操作。经由到单独控制单元的数据线路，所述超级风力农场控制单元可以收集关于单独风轮机的信息并向各单独控制单元传送适当的控制信号。例如，已知的是通过风力农场控制单元的中央停止命令来停止风力农场的所有风轮机并将风力农场完全从电网切断。

具体而言，该超级风力农场控制单元管理整个风力农场功率输出的修正，使得可以实现风力农场的适当总体功率产生。这由用于总体功率产生的超级功率设定点来实现。为了实现适当的总体风力农场功率输出，基于超级功率设定点，必须针对每个风轮机来确定适当的单独功率设定点。通常借助于单独的算法来执行此确定。

从还可以被称为风力农场功率参考值的（a）超级功率设定点值到还可以被称为风轮机参考值的（b）单独功率设定点的转换提供（yield）与风力农场中的风轮机的数目相对应的大跨度的可能性和给定自由度。用于此转换的函数可以考虑多个事项，但是目标通常是作为一个发电厂来控制风力农场，而不是单独地控制所有单独的风轮机。

为了适应这种集中控制，必须具有关于设定点分布将整个风力农场互连的工具。这意味着用于第一风轮机的分配设定点将是风力农场中的第二风轮机的分配设定点的直接函数（direction function）。用于实现这一点的一种选择将在于连续或迭代设定点计算。从而，将在“从上到下”运行程序中管理风轮机设定。然而，这样做将使各算法进一步特别是在数据管理方面变得复杂，并且将导致较慢的程序。

基于上述考虑，可能需要提供一种用于有效地管理不同的单独风轮机设定点之间的相关性的程序。

发明内容

由根据独立权利要求的主题来满足此需要。由从属权利要求来描述本发明的有利实施例。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于控制包括多个风轮机的风力农场的操作的方法。所提供的方法包括（a）定义设定点向量，其中，设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机中的一个的单独功率设定点，（b）确定相关矩阵，其反映所述多个风轮机的不同风轮机之间的期望的发电分布，（c）通过将相关矩阵与设定点向量相乘来计算功率参考向量，使得该功率参考向量包括用于每个风轮机的协调功率设定点，以及（d）基于所计算的功率参考向量来控制风力农场的操作。

所述控制方法是基于可以借助于基于矩阵的计算来实现包括多个风轮机的风力农场的高效且特别是快速操作控制的思想，其中将（i）表示用于每个风轮机的单独功率设定点的设定点向量与（ii）反映不同的风轮机的假定（supposed）发电量之间的单独相关性的矩阵相乘。能够在不执行迭代的情况下计算的得到的功率参考向量表示用于每个风轮机的协调功率设定点。

一般而言，为了控制风力农场的操作，可以以高效的方式来考虑不同风轮机的适当发电量之间的单独相关性。所述方法表示功率设定点调度（dispatch）算法，其为基于矩阵的函数。

可以借助于用于整个风力农场的中央函数中央地执行功率参考向量的基于矩阵的计算。可以在整个风力农场的中央或超级控制系统内实现此中央函数。

所请求的发电分布可以是均匀的。这意味着假定每个风轮机产生相同量的功率。特别是如果所述多个风轮机是相同的类型和/或例如相对于到目前为止在各风轮机的相关结构组件（例如，转动叶片）上积累的疲劳负荷而言具有相同的操作年龄，则可能发生这种情况。在这种情况下，相关矩阵可以是恒等矩阵（identity matrix）（相应地（respectively）单位矩阵）。

所请求的发电分布也可以是不均匀的。在本文中，还可以将不均匀发电分布称为风力农场内的不均匀负荷分布或不均匀调度。

发电的不均匀分布意味着出于任何任意的原因，请求一个特定的风轮机相对于所述多个风轮机中的至少一个其它特定风轮机而言产生更多或更少的功率。从而，可以通过相关因数来描述“更多功率”的量或“更少功率”的量，该相关因数可以被包括在相关矩阵中作为一个或多个矩阵元素。

如果风力农场包括不同类型的风轮机，则发电的不均匀分布可能是特别有利的。此外，如果到目前为止在不同风轮机的相关结构组件（例如，转动叶片）上已经积累了不同的疲劳负荷，则不均匀的发电分布可能是有利的。例如，为了实现结构风轮机组件的优选维护间隔和/或计划的（scheduled）更换，到目前为止已遭受已经作用到至少结构风轮机组件上的较高机械负荷的一个风轮机与仅遭受微小的疲劳负荷积累的另一风轮机相比应以更平缓的方式（即，以减少的发电）进行操作。

该相关矩阵可以是二次矩阵。这意味着行的数目可以与列的数目相同。

根据本发明的实施例，基于各风轮机的单独额定功率输出和整个风力农场的请求总功率输出来确定每个单独功率设定点。

根据各单独额定功率输出和整个风力农场或风力农场的多个风轮机的至少一个选择的所请求的总功率输出二者的单独功率设定点的所述相关性可以提供可以考虑所请求的总发电的变化的优点。

在本文中，术语“单独额定功率输出”可以特别地表示相对于发电而言以最有效的方式操作的特定风轮机的发电量。

根据本发明的另一实施例，所有单独功率设定点的和对应于整个风力农场的所请求的总功率输出。这可以提供这样的优点，即基于单独额定功率输出和基于所请求的总功率输出，可以容易地确定单独功率设定点。

如果例如所请求的总发电是风力农场在以最有效的方式操作时将产生的总功率量的某一百分比，则与各单独额定功率输出相比，用于每个风轮机的单独功率设定点可以被减少相同的百分比。这可以意味着将以相同的相对方式来缩减每个风轮机的发电，因为必须缩减整个风力农场的总发电例如以便满足对由整个风力农场所产生的电力进行馈送的电网给定的要求。

根据本发明的另一实施例，计算功率参考向量还包括将修正向量与将相关矩阵与设定点向量相乘的结果相加。从而，所述修正向量包括用于每个风轮机的功率修正值，由此，每个功率修正值指示风力农场的总功率输出的请求时间变化率。

所述修正向量的利用可以提供这样的优点，即特别地，在不引起风力农场或风力农场的至少一个风轮机的不稳定的情况下，可以考虑例如如果请求所谓的功率输出分级（stepping）则发生的风力农场的请求的总功率输出的快速瞬时变化。

在这方面，可以说对于风力农场而言且特别是对于具有大量风轮机的风力农场而言，很有兴趣的问题是用于整个风力农场的实际发电的（超级）设定点或参考值的分级（阶梯式变化）。当将此类（超级）参考值分级时，适合于尽快地实现用于各风轮机的每个协调功率设定点的相应变化。根据这里所述的实施例，可以通过由每个单独风轮机提供的输出功率的修正来实现此类行为。可以说还可以借助于用于整个风力农场的上述中央函数中央地执行功率参考向量的所述修正。

可以指出的是在数学上减法是具有负代数符号的值的加法。因此，在本文中，加法还可以包括具有负代数符号的值的加法。

根据本发明的另一实施例，每个功率修正值与风力农场的所请求的总功率输出的时间导数成比例。这可以意味着所请求的总功率输出的时间变化越快，修正向量越大，相应地功率修正值越大。

根据本发明的另一实施例，每个功率修正值与风力农场的所请求的总功率输出的负时间导数成比例。这意味着功率修正值将具有负代数符号。结果，当将修正向量与将相关矩阵与设定点向量相乘的结果相加时，在所请求的总输出功率增加的情况下，得到的协调功率设定点（相应地得到的协调功率设定点值）将被减小。从而，该减小与风力农场的所请求的总功率输出的时间导数成比例。因此，如果存在所请求的总输出功率的减小，则得到的协调功率设定点将被增加。因此，增加的量与所请求的总功率输出的时间导数成比例。

与负时间导数的所述成比例可以提供这样的优点，即所请求的总功率输出的突然变化将被以预测性方式转送到每个风轮机。结果，可以显著地增加整个风力农场操作控制的速度。这可以特别地提供超级控制系统的更高性能，使得例如将发生较少的过冲。

根据本发明的另一实施例，相关矩阵的至少一个元素取决于至少一个风轮机的操作类型。该操作类型可以是例如低噪声操作、功率最优化、至少一个结构组件的机械负荷最优化和/或至少一个风轮机的任何其它现场专用操作。在这方面，可以说操作模式的所述列表不是排他性的。操作类型可以更确切地（rather）表示任何操作模式，其应用可以导致贯穿风力农场的发电分布的改变。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于控制包括多个风轮机的风力农场的操作的超级控制系统。所提供的超级控制系统包括（a）定义单元，用于定义设定点向量，其中，设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机中的一个的单独功率设定点，（b）确定单元，其用于确定相关矩阵，其反应所述多个风轮机的不同风轮机之间的期望发电分布，（c）计算单元，其用于通过将相关矩阵与设定点向量相乘来计算功率参考向量，使得该功率参考向量包括用于每个风轮机的协调功率设定点，以及（d）控制单元，其基于所计算的功率参考向量来控制风力农场的操作。

并且，所述超级控制系统是基于能够借助于基于矩阵的计算来实现风力农场的快速且高效的操作控制这一思想，其中涉及（a）表示用于每个风轮机的单独功率设定点的向量和（b）反映不同风轮机之间的单独相关性的矩阵。得到的功率参考向量包括用于每个风轮机的协调功率设定点。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于产生电功率的风力农场。所提供的风力农场包括（a）多个风轮机，每个包括用于控制各风轮机的操作的单独控制单元，以及（b）如上所述的超级控制系统。从而，该超级控制系统被连接到每个单独控制单元。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读介质，在其上面存储了用于控制包括多个风轮机的风力农场的操作的计算机程序。所述计算机程序在被数据处理器执行时，适合于控制和/或执行如上所述的方法。

所述计算机可读介质可以被计算机或处理器读取。所述计算机可读介质可以是例如但不限于电、磁、光、红外线或半导体系统、设备或传输介质。该计算机可读介质可以包括以下介质中的至少一个：计算机可分发介质、程序存储介质、记录介质、计算机可读存储器、随机存取存储器、可擦可编程序只读存储器、计算机可读软件分发包、计算机可读信号、计算机可读电信信号、计算机可读印刷品、以及计算机可读压缩软件包。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于控制包括多个风轮机的风力农场的操作的程序元件。所述程序元件在被数据处理器执行时适合于控制和/或执行如上所述的方法。

该程序元件可以被实现为诸如例如JAVA、C++的任何适当编程语言的计算机可读指令代码，并且可以被存储在计算机可读介质上（可移动盘、易失性或非易失性存储器、嵌入式存储器/处理器等）。指令代码可操作用于对计算机或任何其它可编程设备进行编程以执行预定功能。所述程序元件可从诸如万维网的网络获得，从那里可以将其下载。

可以借助于计算机程序（相应地软件）来实现本发明。然而，还可以借助于一个或多个特定电子电路（相应地硬件）来实现本发明。此外，还可以以混合的形式（即以软件模块和硬件模块的组合）来实现本发明。

必须注意的是已参考不同的主题描述了本发明的实施例。特别地，已参考方法类型权利要求描述了某些实施例，而参考装置类型权利要求描述了其它实施例。然而，本领域的技术人员将从以上和以下说明推测，除非另外通知，除了属于一种类型的主题的特征的任何组合之外，认为也将用本文来公开与不同主题有关的特征之间、特别是方法类型权利要求的特征和装置类型权利要求的特征之间的任何组合。

本发明的上文定义的方面和其它方面从下文将描述的实施例的示例是显而易见的，并将参考实施例的示例来进行解释。在下文中将参考实施例的示例来更详细地描述本发明，但本发明不限于所述实施例的示例。

附图说明

附图1举例说明用于控制风力农场的多个风轮机的操作的基于矩阵的调度算法。

具体实施方式

依照本发明的优选实施例的功率设定点调度算法是基于基于矩阵的函数的乘积。根据这里所述的实施例，基于矩阵的函数是（a）描述不同风轮机之间的发电量的期望分布的相关矩阵与（b）设定点向量的乘积，由此，设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机中的一个的单独功率设定点。单独功率设定点不考虑不同风轮机之间的可能相关性。

此外，所述基于矩阵的函数包括修正向量，该修正向量被从将相关矩阵与设定点向量相乘的结果中减去。该修正向量包括用于每个风轮机的功率修正值，由此，每个功率修正值指示风力农场的总功率输出的请求时间变化率。

在其中风力农场包括五个涡轮机的示例中，如以下等式（1）中所给出的那样构造基于矩阵的函数。

可以说基于矩阵的函数可以适合于可以被任意风力农场包括的任何数目的风轮机。当然，必须相应地修改各向量和各相关矩阵的维数。

设定点向量包含用于风力农场的每个风轮机的单独功率设定点。在不考虑不同风轮机之间的潜在发电相关性的情况下计算单独功率设定点。

根据用等式（1）描述的实施例，相对于所有风轮机的实际发电同样地对其进行控制。这可以从相关矩阵中看到，该相关矩阵是恒等矩阵（相应地单位矩阵）。

功率参考向量（power ref. vector）包含针对每个风轮机所计算的协调设定点。

所有单独功率设定点如用于控制风力农场的操作的超级控制器所请求的总共给出期望的实际风力农场功率产生。这用以下等式（2）来表达：

此外，根据这里所述的实施例，用以下等式（3）来给出修正向量：

从而，P_{Farm Setpoinits}是用于整个风力农场的功率产生的实际设定点。N turbines是风力农场的风轮机的数目。这里，N turbines＝5。

一般而言，所述修正向量包括用于每个风轮机的功率修正值，由此，每个功率修正值指示风力农场的总功率输出的请求时间变化率。

如从等式（3）可以看到的，由修正向量引起的协调设定点值的减小与风力农场的请求总功率输出的负时间导数成比例。相应地，如果存在所请求的总输出功率的减小，则得到的协调功率设定点也将减小。与负时间导数的所述成比例可以提供这样的优点，即所请求的总功率输出的突然变化将被以预测方式转送到每个风轮机。结果，可以显著地增加整个风力农场操作控制的速度。这可以提供用于整个风力农场的超级控制系统的更高性能。从而，可以降低不想要的过冲的概率。

根据本发明的实施例，设定点向量包含一组被广播的单独设定点。在这方面，“被广播的”意指所有风轮机从超级控制系统接收相同的单独设定点值。

在下文中，假设五个风轮机中的每一个能够产生1兆瓦（MW）的额定功率。当所有风轮机用其额定功率操作时，由整个风力农场产生的总功率是5MW。随后，风力农场被缩减至仅3MW。这意味着必须用(5 MW - 3 MW)/5 = 0.4 MW来缩减风力农场的每个涡轮机。结果，新的设定点矢量将是：

如果相关矩阵作为单位矩阵保持不变（即在不同的功率产生之间不存在相关性或相互作用），则等式（1）转换成下面给出的等式（5）：

在下文中，假设风力农场仍被缩减至3MW。然而，同时，已经证明以下列相关性来操作风力农场是更高效的：

（a）设定点T1 = 0.8·设定点T2，以及

（b）设定点T4 = 1.2·设定点T2

利用由等式（1）给出的基于矩阵的协调设定点计算，可以通过更新设计矩阵来简单地获得设定点的期望分布。因此，对于此分布而言，设计矩阵将是：

一般而言，通过以适当的方式来修改相关矩阵，可以考虑用于不同风轮机的功率产生量的任何相关性。可以以无迭代方式来有效地执行得到的基于矩阵的计算。

附图举例说明依照本发明的实施例的用于控制风力农场100的多个风轮机101、102、103、104、105的操作的基于矩阵的调度算法的流程图。

由超级控制器110来控制风力农场100。超级控制器110从电网160的未描绘的控制器接收关于当前被请求馈送给电网（相应地电力网络160）的功率产生量的信息。基于（a）此信息和（b）当前由风力农场100产生的功率量，超级控制器110确定用于总的功率产生的更新参考值P。如从附图可以看到的，指示当前由风力农场100产生的功率量的值被经由控制线路162传输到超级控制器110。

用于总功率输出的更新参考值被传输到定义单元120和修正向量确定单元130两者。定义单元120执行利己的设定点分布。这意味着对于每个风轮机101-105而言，确定单独功率设定点。得到的单独功率设定点定义如等式（1）中定义的设定点向量。修正向量确定单元130确定如上文在等式（3）中定义的修正向量。从而，超级控制器110连同利己设定点分布计算单元120一起可以保证设定点向量的分量的和不超过用于整个风力农场100的功率设定点（参见等式（2））。

此外，图中所示的基于矩阵的调度算法能够执行用于整个风力农场100和/或单独风轮机101-105的操作最优化。用最优化控制单元150来完成这一点，最优化控制单元150能够发起不同的最优化例行程序，诸如“低噪声操作”、“功率最优化”、机械“负荷最优化”和/或任何其它“现场专用控制”。应指出的是操作模式的所述列表不是排他性的。从而，可以将最优化例行程序应用于风轮机101-105中的一个或多个。并且，可以选择最优化例行程序的组合。

基于所选（多个）最优化例行程序，确定等式（1）或（6）中所定义的相关矩阵。可以说适当的最优化例行程序的选择可以取决于一个或多个风轮机101-105的实际操作情况。结果，相关矩阵可以是时间相关的，并且相关矩阵的连续建模或更新可以对风力农场100始终以适当的方式操作作出贡献。

实际相关矩阵、由定义单元120确定的设定点向量和由修正向量确定单元130确定的修正向量被馈送到确定单元140。确定单元140执行基于矩阵的调度。从而，作为单位矩阵的替代，可以使用反映不同风轮机101-105之间的发电相关性的矩阵。具体而言，基于等式（1），确定单元140计算用于每个风轮机的协调功率设定点。该协调功率设定点定义被馈送到风力农场100的功率参考向量。具体而言，每个协调功率设定点被提供给相应的风轮机101、102、103、104或105。最后但并非最不重要地，基于所计算的功率参考向量来控制风力农场100的操作。

用所述的基于矩阵的调度算法，可以基于不同的最优化例行程序的选择容易地指定所需发电分布。因此，如果一个人例如将从一般的功率最优化转入现场专用控制，则一个人将仅仅必须触发适当的函数以便对适当的更新相关矩阵进行建模。

应注意的是术语“包括”不排除其它元素或步骤且“一个”或“一种”不排除复数。还可以将结合不同实施例所述的元素组合。还应注意的是不应将权利要求中的参考符号理解为限制权利要求的范围。

Claims (11)

1. 一种用于控制包括多个风轮机（101-105）的风力农场（100）的操作的方法，该方法包括：

·定义设定点向量，其中，设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机（101-105）中的一个的单独功率设定点， 

·确定相关矩阵，其反映所述多个风轮机（101-105）的不同风轮机（101-105）之间的期望发电分布， 

·通过将相关矩阵与设定点向量相乘来计算功率参考向量，使得功率参考向量包括用于每个风轮机（101-105）的协调功率设定点，以及 

·基于所计算的功率参考向量来控制风力农场（100）的操作。

2. 如前述权利要求所述的方法，其中，基于各风轮机（101-105）的单独额定功率输出和整个风力农场（100）的请求总功率输出来确定每个单独功率设定点。

3. 如前述权利要求所述的方法，其中，所有单独功率设定点的和对应于整个风力农场（100）的请求总功率输出。

4. 如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中 

计算功率参考向量还包括将修正向量与将相关矩阵与设定点向量相乘的结果相加，其中，所述修正向量包括用于每个风轮机（101-105）的功率修正值，由此，每个功率修正值指示风力农场（100）的总功率输出的请求时间变化率。

5. 如前述权利要求所述的方法，其中，每个功率修正值与风力农场（100）的请求总功率输出的时间导数成比例。

6. 如前述权利要求所述的方法，其中，每个功率修正值与风力农场（100）的请求总功率输出的负时间导数成比例。

7. 如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中 

相关矩阵的至少一个元素取决于至少一个风轮机（101-105）的操作类型。

8. 一种用于控制包括多个风轮机的风力农场的操作的超级控制系统，所述超级控制系统包括： 

·用于定义设定点向量的定义单元（120），其中，所述设定点向量的每个分量表示所述多个风轮机（101-105）中的一个的单独功率设定点， 

·确定单元（150），其用于确定相关矩阵，该相关矩阵反映所述多个风轮机（101-105）的不同风轮机（101-105）之间的期望发电分布， 

·计算单元（140），其用于通过将相关矩阵与设定点向量相乘来计算功率参考向量，使得所述功率参考向量包括用于每个风轮机（101-105）的协调功率设定点，以及 

·控制单元，其用于基于所计算的功率参考向量来控制风力农场（100）的操作。

9. 一种用于产生电功率的风力农场，所述风力农场（100）包括： 

·多个风轮机（101-105），每个包括用于控制各风轮机（101-105）的操作的单独控制单元，以及 

·如前述权利要求所述的超级控制系统，其中，所述超级控制系统被连接到每个单独控制单元。

10. 一种计算机可读介质，在其上面存储有用于控制包括多个风轮机（101-105）的风力农场（100）的操作的计算机程序，所述计算机程序在被数据处理器执行时适合于控制和/或执行如权利要求1至8中的任一项所述的方法。

11. 一种用于控制包括多个风轮机（101-105）的风力农场（100）的操作的程序元件，该程序元件在被数据处理器执行时适合于控制和/或执行如权利要求1至8中的任一项所述的方法。

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