CN102780237A - 大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统，它包括电网控制中心站，所述电网控制中心站与至少一个风电场控制子站通信，每个风电场控制子站与至少一个风电机组控制单元通信，基于上述系统的控制方法主要分为预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段三个阶段，电网控制中心站结合电网和风电场的运行状态，触发不同的控制阶段，给出各风电场的有功调节计划，风电场控制子站根据有功出力计划，结合自身情况，制定不同种类风机的出力计划，风电机组控制单元执行出力计划。通过这种控制过程增强风电出力的确定性和可控性，降低电网运行人员处理风电爬坡的难度，保证电力系统在更高的安全稳定裕度下运行，降低电力系统失稳的风险。

Description

大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统及方法
技术领域
本发明涉及一种风力发电爬坡的有限度控制系统及方法，尤其涉及一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统及方法。
背景技术
随着风电装机容量的不断增大，风电并网给电力系统带来的影响日益严重，尤其是大规模高集中的风电接入带来的问题日益突出，潜在的风电爬坡风险也越来越大。我国目前在建的六大“千万千瓦级”内陆风电基地都分布于三北地区，三北地区是冷空气进入我国的前沿，在冷锋过境时，在冷锋后面200km附近将会产生6~10级大风，风速高达10~25米每秒。尤其是接近25米每秒时，由于风机的自身保护设置，风机将会迅速切除，这将导致整个区域出现较为严重的爬坡事件。这类事件将会对电力系统产生很大的冲击，给整个电力系统的安全稳定运行带来极大的风险，尤其是对处于西北和东北的风电基地，这些地区电网结构相对薄弱，高集中的风电爬坡对系统的危害更大。
目前随着风机制造水平的提高，风机有功控制能力不断提升，风电场也能够监视到风机的各种运行状态以及风电场内环境条件的变化，使得风电场的有功控制能力得到了增强，为有限度控制奠定了基础。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统及方法，它具有在保证风电场和电网安全的前提下，提高风电场和电网的经济性，提高风电并网的友好性，降低风电对电网的不利影响优点。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统，它包括电网控制中心站，所述电网控制中心站与至少一个风电场控制子站通信，每个风电场控制子站与至少一个风电机组控制单元通信，所述电网控制中心和风电场控制子站通过专用的通信光缆实现通信，所述风电场控制子站和风电机组控制单元通过专用的通信电缆实现通信。
所述电网控制中心站实现风功率预测和爬坡事件预测，监视各个风电场当前的运行状态，接收各风电场上传的升出力和降出力申请以及功率调整偏差信息，在电网的层面上对所有的风电机组进行分类，触发不同控制阶段的有限度控制方法。
所述风电场控制子站主要实现本风电场的风功率预测，实现风电场风速、气压和风向等气象条件的收集，同时实时采集风电场内各风机的电压、电流、有功功率、无功功率、频率、桨距角、风轮转速、发电机转速等信息；计算当前和未来一段时间的风电场升出力和降出力潜力；实现对本风电场的机组分类，根据机组分类制定具体的功率调整计划，并下发给各风电机组控制单元；接收各风电机组控制单元上传的功率调整偏差，并重新形成各类风机的出力调整计划，下发给风电机组控制单元，直至调整完成或达到调整限值；实时监测风电场调度指令的完成情况，并上传最终的功率偏差给电网控制中心站。
所述风电机组控制单元根据风机上的风速仪测量当前的风速、风向等信息，测量风机本身的有功功率、无功功率、电压、电流、频率、桨距角、风轮转速和发电机转速等信息，并将测得的数据上传到风电场控制子站；接收风电场控制子站的出力调整计划，调整风机自身的出力大小；上传风机的升出力和降出力潜力信息给风电场控制子站，上传功率调整偏差给风电场控制子站。
基于上述系统的一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，它主要分为三个控制阶段即预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段，电网控制中心站通过对风机、风电场和风电基地的协调控制，使得风电场或风电场群的出力按照给定的出力曲线或变化规律运行；电网控制中心站结合电网和风电场的运行状态，触发不同的控制阶段，给出风电场的有功调节计划，将具体的有功出力计划下发给风电场控制子站，风电场控制子站根据电网控制中心站给出的有功出力计划，结合自身情况，制定不同种类风机的出力计划，并下发给风电机组控制单元，风电机组控制单元执行风电场控制子站下发的出力计划。
一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，具体步骤为：
S1：电网控制中心站根据爬坡预测，确定有限度控制不同阶段的起始时间点，在不同的时间点触发不同的控制阶段，然后根据预先设置好的爬坡场景确定具体的有限度控制方法；
S2：电网控制中心站根据当前的电网运行状态，计算电网的安全稳定裕度，确定电网安全稳定运行允许的风电爬坡规模、爬坡率信息；电网控制中心站对所有的风机进行机组状态分类；
S3：电网控制中心站根据步骤S1和S2中得到的信息，制定不同风电场的出力计划，并将出力计划下发给风电场控制子站，同时将有限度控制所处的控制阶段下发给风电场控制子站；
S4：风电场控制子站根据电网控制中心站下发的出力计划以及有限度控制所处的控制阶段，结合风机的状态，制定不同种类风机的出力计划，并将出力计划下发给风电机组控制单元；
S5：风电机组控制单元接收风电场控制子站下发的出力调整计划，对风机单元进行功率调整，计算功率偏差，若功率偏差不为零，则反馈功率偏差，将功率偏差上传给风电场控制子站，若功率偏差为零，则上传升出力和降出力潜力值（升出力潜力值为风功率预测的最大功率与当前功率之差，降出力潜力值为当前功率值）；
S6：风电场控制子站接收风电机组控制单元上传的功率偏差值或升出力和降出力潜力值，重新形成新的出力调整计划，并下发给风电机组控制单元；当风电场处于上调功率阶段时，若升出力潜力值已用完或功率偏差为零，则计算风电场控制子站的功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；当风电场处于下调功率阶段时，若降出力潜力值已用完或功率偏差值为零，则计算功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；
S7：电网控制中心站根据风电场控制子站上传的功率偏差值以及升出力潜力值和降出力潜力值，制定新的出力计划并下发给风电场控制子站，同时控制转到步骤S4，若功率偏差值为零或者升出力或降出力潜力值用完，则本轮调整结束。
所述步骤S1中，有限度控制不同阶段主要包括预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段；根据爬坡预测得到爬坡事件发生的起始时间点和结束时间点，如图3所示，t1为爬坡发生时刻，t2为爬坡结束时刻；预防控制阶段：爬坡事件发生之前，即t0～t1阶段为预防控制阶段，本阶段主要实现整个风电场的降出力运行，逐步降低整个风电基地的输出功率到给定值；该阶段在保证电网安全性的前提下，提高风电场的经济效益，同时通过这种降出力运行方式为爬坡控制阶段提供可使用的功率备用，配合系统的备用容量来提高系统的安全稳定水平；爬坡控制阶段：爬坡事件发生阶段，即t1～t2阶段为爬坡控制阶段，本阶段主要实现风电场间功率的相互支援和合理使用预防控制阶段预留下的备用容量实现升出力运行；预防控制的降出力运行和主动切机方式实际上为爬坡期间风电场的升出力运行奠定了基础，通过升出力运行可以减缓爬坡期间风电场功率的下降幅度和速度，使得风电场或风电基地的功率变化能够在系统耐受的范围内；恢复控制阶段：爬坡事件结束后，即t2～t3阶段为恢复控制阶段；该阶段主要实现风电场功率的有计划恢复，逐步恢复风电基地的功率到正常的运行水平。
所述爬坡场景的划分主要考虑时间尺度和爬坡规模，考虑了不同时间尺度风电输出功率的变化，划分了低、中和高三种爬坡规模，短、中和长三种时间尺度。
所述步骤S2中，机组分类主要分为以下六类：
1）、切机后能重新投入运行的风电机组：该类机组主要为极端天气过境后，风速已恢复到正常运行水平，该类机组是完全可控机组，定义为A类机组；
2）、切机后不能重新并入电网的风电机组：该类风电机组处于极端天气影响下的机组，风速接近切出风速，随时可能被切除，该类机组为不可控机组，定义为B类机组；
3）、极端天气即将影响到的风电机组：该类机组在未来一段时间内会快速脱网停运，该类机组为半可控机组，定义为C类机组；
4）、极端天气在未来较长一段时间内会影响的风电机组：风电机组在较长的时间段内能够在指定功率下运行一段时间，该类机组为可控风电机组，定义为D类机组；
5）、不受极端天气影响的风电机组：风电机组始终能在指定功率下持续运行，该类机组为完全可控机组，定义为E类机组；
6）、出现故障或通讯问题的机组：风电场无法进行有效控制的风电机组，该类机组为完全不可控机组，定义为F类机组。
所述步骤S2中预防控制阶段的优选步骤如下：
S2_1：根据爬坡预测得到爬坡预测时间tramp、爬坡规模Pramp_total和爬坡中最大的功率变化率VPramp，从系统EMS得到当前状态下系统总的备用容量Preserve_total；
S_22：在满足爬坡过程中平衡系统功率的缺额的条件下，预留一定量的备用容量Preserve_save，以抵御系统在爬坡过程中可能出现的系统故障，由系统的总的备用容量Preserve_total减去预留的备用容量Preserve_save得到在爬坡控制允许使用的备用容量Preserve_ramp，即Preserve_ramp=Preserve_total-Preserve_save；根据爬坡时允许使用的备用容量Preserve_ramp和爬坡中最大的功率变化率VPramp，计算得到允许的最大爬坡规模Pramp_allowed；
S2_3：提前切除的风电场功率限值Pcut_limit等于爬坡规模Pramp_total减去允许的最大爬坡规模Pramp_allowed，即Pcut_limit=Pramp_total-Pramp_allowed；
S2_4：根据需要提前切除的风电场功率限值Pcut_limit指定预防控制阶段的发电计划，并将发电计划下发给风电场控制子站。
所述步骤S3中，制定风电场控制子站出力计划时，首先考虑的是六类机组的调节潜力，由A类机组到F类机组的调节潜力依次定义为ΔPA_allow，ΔPB_allow，ΔPC_allow，ΔPD_allow，ΔPE_allow，ΔPF_allow；当有升出力需求时，出力计划分配顺序为E类机组→A类机组→D类机组→C类机组；当有降出力需求时，出力计划分配顺序为B类机组→C类机组→D类机组→A类机组→E类机组；确定每类机组的出力计划后，根据不同种类机组所处的地理区域，确定不同的风电场控制子站的出力调整计划。
本发明的有益效果：
第一、本发明设计的大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统能够保证风电场在爬坡事件下具有较高的可控性。
第二、本发明设计的大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统能够减小风电爬坡对风电场和电力系统的不利影响，延长风电场在爬坡过程中运行时间，提高风电的发电量，提高风电场的经济性。
第三、本发明设计的有限度控制方法能够合理优化风电场间的出力变化，降低整个风电场群风的功率变化率，使得风电场或是风电场群的出力能够按照给定的出力曲线或变化规律运行，提高了风电的可控性，减小了爬坡事件对电网的冲击，改善了风电并网的友好性。
附图说明
图1为大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统的结构示意图；
图2为大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法的流程图；
图3为大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制的分阶段控制时序图；
图4为大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制的机组分类示意图。
其中，1.E类机组，2.A类机组，3.B类机组，4.C类机组，5.D类机组。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示：本发明提供的一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统，包含一个电网控制中心站，所述电网控制中心站与至少一个个风电场控制子站通信，每个风电场控制子站与至少一个若干个风电机组控制单元通信；大规模高集中风力发电的有限度控制系统中电网控制中心站和风电场控制子站通过专用的通信光缆实现互联，风电场控制子站和风电机组控制单元之间通过专用的通信电缆实现互联。
如图2所示为大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法的流程图，具体步骤如下：
S1：电网控制中心站根据爬坡预测，确定有限度控制不同阶段的起始时间点，在不同的时间点触发不同的控制阶段，然后根据预先设置好的爬坡场景确定具体的有限度控制方法。
在本步骤中，有限度控制的不同阶段主要包含预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段。根据爬坡预测可以得到爬坡事件发生的起始时间点和结束时间点，参见图3，t1为爬坡发生时刻，t2为爬坡结束时刻。预防控制阶段：爬坡事件发生之前，即t0～t1阶段为预防控制阶段，本阶段主要实现整个风电场的降出力运行，逐步降低整个风电基地的输出功率到给定值。该阶段在保证电网安全性的前提下，提高风电场的经济效益，同时通过这种降出力运行方式为爬坡控制阶段提供可使用的功率备用，配合系统的备用容量来提高系统的安全稳定水平。爬坡控制阶段：爬坡事件发生阶段，即t1～t2阶段为爬坡控制阶段，本阶段主要实现风电场间功率的相互支援和合理使用预防控制阶段预留下的备用容量实现升出力运行。预防控制的降出力运行和主动切机方式实际上为爬坡期间风电场的升出力运行奠定了基础，通过升出力运行可以减缓爬坡期间风电场功率的下降幅度和速度，使得风电场或风电基地的功率变化能够在系统耐受的范围内。恢复控制阶段：爬坡事件结束后，即t2～t3阶段为恢复控制阶段。该阶段主要实现风电场功率的有计划恢复，逐步恢复风电基地的功率到正常的运行水平。
所述爬坡场景的划分主要考虑时间尺度和爬坡规模，考虑了不同时间尺度风电输出功率的变化，划分了低、中和高三种爬坡规模，短、中和长三种时间尺度。
S2：电网控制中心站根据当前的电网运行状态，计算电网的安全稳定裕度，确定电网安全稳定运行允许的风电爬坡规模、爬坡率等信息；电网控制中心站对所有的风机进行机组状态分类。
如图4所示，在本步骤中，机组分类主要分为以下六类：
1、切机后能重新投入运行的风电机组：该类机组主要为极端天气过境后，风速已恢复到正常运行水平，该类机组是完全可控机组，定义为A类机组2；
2、切机后不能重新并入电网的风电机组：该类风电机组处于极端天气影响下的机组，风速接近切出风速，随时可能被切除，该类机组为不可控机组，定义为B类机组3；
3、极端天气即将影响到的风电机组：该类机组在未来一段时间内会快速脱网停运，该类机组为半可控机组，定义为C类机组4；
4、极端天气在未来较长一段时间内会影响的风电机组：风电机组在较长的时间段内能够在指定功率下运行一段时间，该类机组为可控风电机组，定义为D类机组5；
5、不受极端天气影响的风电机组：风电机组始终能在指定功率下持续运行，该类机组为完全可控机组，定义为E类机组1；
6、出现故障或通讯问题的机组：风电场无法进行有效控制的风电机组，该类机组为完全不可控机组，定义为F类机组。
所述预防控制阶段的优选步骤如下：
S2_1：根据爬坡预测得到爬坡预测时间tramp、爬坡规模Pramp_total和爬坡中最大的功率变化率VPramp，从系统EMS得到当前状态下系统总的备用容量Preserve_total；
S22：在满足爬坡过程中平衡系统功率的缺额的条件下，预留一定量的备用容量Preserve_save，以抵御系统在爬坡过程中可能出现的系统故障，由系统的总的备用容量Preserve_total减去预留的备用容量Preserve_save得到在爬坡控制允许使用的备用容量Preserve_ramp，即Preserve_ramp=Preserve_total-Preserve_save；根据爬坡时允许使用的备用容量Preserve_ramp和爬坡中最大的功率变化率VPramp，计算得到允许的最大爬坡规模Pramp_allowed；
S2_3：提前切除的风电场功率限值Pcut_limit等于爬坡规模Pramp_total减去允许的最大爬坡规模Pramp_allowed，即Pcut_limit=Pramp_total-Pramp_allowed；
S2_4：根据需要提前切除的风电场功率限值Pcut_limit指定预防控制阶段的发电计划，并将发电计划下发给风电场控制子站；
S3：电网控制中心站根据步骤S1和S2中得到的信息，制定不同风电场的出力计划，并将出力计划下发给风电场控制子站，同时将有限度控制所处的控制阶段下发给风电场控制子站。
在本步骤中，制定风电场控制子站出力计划时，首先考虑的是六类机组的调节潜力，由A类机组到F类机组的调节潜力依次定义为ΔPA_allow，ΔPB_allow，ΔPC_allow，ΔPD_allow，ΔPE_allow，ΔPF_allow。当有升出力需求时，出力计划分配顺序为E类机组1→A类机组2→D类机组5→C类机组4；当有降出力需求时，出力计划分配顺序为B类机组3→C类机组4→D类机组5→A类机组2→E类机组1。确定每类机组的出力计划后，根据不同种类机组所处的地理区域，确定不同的风电场控制子站的出力调整计划；
S4：风电场控制子站根据电网控制中心站下发的出力计划以及有限度控制所处的控制阶段，结合风机的状态，制定不同种类风机的出力计划，并将出力计划下发给风电机组控制单元；
S5：风电机组控制单元接收风电场控制子站下发的出力调整计划，对风机单元进行功率调整，计算功率偏差，若功率偏差不为零，则反馈功率偏差，将功率偏差上传给风电场控制子站，若功率偏差为零，则上传升出力和降出力潜力值（升出力潜力值为风功率预测的最大功率与当前功率之差，降出力潜力值为当前功率值）；
S6：风电场控制子站接收风电机组控制单元上传的功率偏差值或升出力和降出力潜力值，从新形成新的出力调整计划，并下发给风电机组控制单元。当风电场处于上调功率阶段时，若升出力潜力值已用完或功率偏差为零，则计算风电场控制子站的功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；当风电场处于下调功率阶段时，若降出力潜力值已用完或功率偏差值为零，则计算功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；
S7：电网控制中心站根据风电场控制子站上传的功率偏差值以及升出力潜力值和降出力潜力值，制定新的出力计划并下发给风电场控制子站，同时控制转到步骤S4，若功率偏差值为零或者升出力或降出力潜力值用完，则本轮调整结束。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制系统，其特征是，它包括电网控制中心站，所述电网控制中心站与至少一个风电场控制子站通信，每个风电场控制子站与至少一个风电机组控制单元通信，所述电网控制中心和风电场控制子站通过专用的通信光缆实现通信，所述风电场控制子站和风电机组控制单元通过专用的通信电缆实现通信。
2.基于如权利要求1所述系统的一种大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，它主要分为三个控制阶段即预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段，电网控制中心站通过对风机、风电场和风电基地的协调控制，使得风电场或风电场群的出力按照给定的出力曲线或变化规律运行；电网控制中心站结合电网和风电场的运行状态，触发不同的控制阶段，给出风电场的有功调节计划，将具体的有功出力计划下发给风电场控制子站，风电场控制子站根据电网控制中心站给出的有功出力计划，结合自身情况，制定不同种类风机的出力计划，并下发给风电机组控制单元，风电机组控制单元执行风电场控制子站下发的出力计划。
3.如权利要求2所述的大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，所述具体步骤为：
S1：电网控制中心站根据爬坡预测，确定有限度控制不同阶段的起始时间点，在不同的时间点触发不同的控制阶段，然后根据预先设置好的爬坡场景确定具体的有限度控制方法；
S2：电网控制中心站根据当前的电网运行状态，计算电网的安全稳定裕度，确定电网安全稳定运行允许的风电爬坡规模、爬坡率信息；电网控制中心站对所有的风机进行机组状态分类；
S3：电网控制中心站根据步骤S1和S2中得到的信息，制定不同风电场的出力计划，并将出力计划下发给风电场控制子站，同时将有限度控制所处的控制阶段下发给风电场控制子站；
S4：风电场控制子站根据电网控制中心站下发的出力计划以及有限度控制所处的控制阶段，结合风机的状态，制定不同种类风机的出力计划，并将出力计划下发给风电机组控制单元；
S5：风电机组控制单元接收风电场控制子站下发的出力调整计划，对风机单元进行功率调整，计算功率偏差，若功率偏差不为零，则反馈功率偏差，将功率偏差上传给风电场控制子站，若功率偏差为零，则上传升出力和降出力潜力值，所述升出力潜力值为风功率预测的最大功率与当前功率之差，降出力潜力值为当前功率值；
S6：风电场控制子站接收风电机组控制单元上传的功率偏差值或升出力和降出力潜力值，重新形成新的出力调整计划，并下发给风电机组控制单元；当风电场处于上调功率阶段时，若升出力潜力值已用完或功率偏差为零，则计算风电场控制子站的功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；当风电场处于下调功率阶段时，若降出力潜力值已用完或功率偏差值为零，则计算功率偏差值，将功率偏差值上传给电网控制中心站；
S7：电网控制中心站根据风电场控制子站上传的功率偏差值以及升出力潜力值和降出力潜力值，制定新的出力计划并下发给风电场控制子站，同时控制转到步骤S4，若功率偏差值为零或者升出力或降出力潜力值用完，则本轮调整结束。
4.如权利要求3所述大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，所述步骤S1中，有限度控制不同阶段主要包括预防控制阶段、爬坡控制阶段和恢复控制阶段；所述爬坡场景的划分主要考虑时间尺度和爬坡规模，考虑了不同时间尺度风电输出功率的变化，划分了低、中和高三种爬坡规模，短、中和长三种时间尺度。
5.如权利要求3所述大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，所述步骤S2中，机组分类主要分为以下六类：
1）、切机后能重新投入运行的风电机组：该类机组主要为极端天气过境后，风速已恢复到正常运行水平，该类机组是完全可控机组，定义为A类机组；
2）、切机后不能重新并入电网的风电机组：该类风电机组处于极端天气影响下的机组，风速接近切出风速，随时可能被切除，该类机组为不可控机组，定义为B类机组；
3）、极端天气即将影响到的风电机组：该类机组在未来一段时间内会快速脱网停运，该类机组为半可控机组，定义为C类机组；
4）、极端天气在未来较长一段时间内会影响的风电机组：风电机组在较长的时间段内能够在指定功率下运行一段时间，该类机组为可控风电机组，定义为D类机组；
5）、不受极端天气影响的风电机组：风电机组始终能在指定功率下持续运行，该类机组为完全可控机组，定义为E类机组；
6）、出现故障或通讯问题的机组：风电场无法进行有效控制的风电机组，该类机组为完全不可控机组，定义为F类机组。
6.如权利要求3所述大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，所述步骤S2中预防控制阶段的优选步骤如下：
S21：根据爬坡预测得到爬坡预测时间tramp、爬坡规模Pramp_total和爬坡中最大的功率变化率VPramp，从系统EMS得到当前状态下系统总的备用容量Preserve_total；
S22：在满足爬坡过程中平衡系统功率的缺额的条件下，预留一定量的备用容量Preserve_save，以抵御系统在爬坡过程中可能出现的系统故障，由系统的总的备用容量Preserve_total减去预留的备用容量Preserve_save得到在爬坡控制允许使用的备用容量Preserve_ramp，即Preserve_ramp=Preserve_total-Preserve_save；根据爬坡时允许使用的备用容量Preserve_ramp和爬坡中最大的功率变化率VPramp，计算得到允许的最大爬坡规模Pramp_allowed；
S2_3：提前切除的风电场功率限值Pcut_limit等于爬坡规模Pramp_total减去允许的最大爬坡规模Pramp_allowed，即Pcut_limit=Pramp_total-Pramp_allowed；
S2_4：根据需要提前切除的风电场功率限值Pcut_limit指定预防控制阶段的发电计划，并将发电计划下发给风电场控制子站。
7.如权利要求3所述大规模高集中风力发电爬坡的有限度控制方法，其特征是，所述步骤S3中，制定风电场控制子站出力计划时，首先考虑的是六类机组的调节潜力，由A类机组到F类机组的调节潜力依次定义为ΔPA_allow，ΔPB_allow，ΔPC_allow，ΔPD_allow，ΔPE_allow，ΔPF_allow；当有升出力需求时，出力计划分配顺序为E类机组→A类机组→D类机组→C类机组；当有降出力需求时，出力计划分配顺序为B类机组→C类机组→D类机组→A类机组→E类机组；确定每类机组的出力计划后，根据不同种类机组所处的地理区域，确定不同的风电场控制子站的出力调整计划。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103151804A (zh) * 2013-03-18 2013-06-12 甘肃省电力公司 一种计及风电主动控制能力的风电备用量确定方法
CN103219750A (zh) * 2013-03-14 2013-07-24 华北电力科学研究院有限责任公司 一种控制风电机组限功率运行的方法及系统
CN103248050A (zh) * 2013-05-22 2013-08-14 山东大学 一种基于竞争博弈的风电爬坡协同控制系统及方法
CN103259291A (zh) * 2013-05-13 2013-08-21 南京南瑞集团公司 一种大规模风电场光伏电站集中送出的光伏有功控制方法
CN103400039A (zh) * 2013-07-31 2013-11-20 武汉大学 一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法
CN103955779A (zh) * 2014-05-23 2014-07-30 武汉大学 一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
CN104037804A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 一种电网可接纳风力发电能力的在线计算方法
CN104037813A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 一种考虑电网安全的电力系统风电场自由发电控制方法
CN104037816A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 多源发电联合运行方式下风光发电出力最大化的计算方法
CN104050533A (zh) * 2014-06-19 2014-09-17 国家电网公司 一种基于最小弃风控制的电力系统风电场公平调度方法
CN104732290A (zh) * 2015-03-24 2015-06-24 河海大学 一种风电功率爬坡事件预测方法
CN108022019A (zh) * 2017-12-14 2018-05-11 西南石油大学 基于风电机组分类的风电场调度方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102003349A (zh) * 2010-11-05 2011-04-06 甘肃省电力公司 风电受限状态下的大规模风电有功优化方法
CA2732251A1 (en) * 2010-05-28 2011-11-28 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Monitoring and control apparatus and method and wind power plant equipped with the same
CN102368620A (zh) * 2011-10-28 2012-03-07 浙江大学 风光储流新能源孤网稳定运行集成控制系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2732251A1 (en) * 2010-05-28 2011-11-28 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Monitoring and control apparatus and method and wind power plant equipped with the same
CN102003349A (zh) * 2010-11-05 2011-04-06 甘肃省电力公司 风电受限状态下的大规模风电有功优化方法
CN102368620A (zh) * 2011-10-28 2012-03-07 浙江大学 风光储流新能源孤网稳定运行集成控制系统及方法

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103219750A (zh) * 2013-03-14 2013-07-24 华北电力科学研究院有限责任公司 一种控制风电机组限功率运行的方法及系统
CN103219750B (zh) * 2013-03-14 2015-05-13 华北电力科学研究院有限责任公司 一种控制风电机组限功率运行的方法及系统
CN103151804A (zh) * 2013-03-18 2013-06-12 甘肃省电力公司 一种计及风电主动控制能力的风电备用量确定方法
CN103151804B (zh) * 2013-03-18 2018-08-21 国家电网公司 一种计及风电主动控制能力的风电备用量确定方法
CN103259291A (zh) * 2013-05-13 2013-08-21 南京南瑞集团公司 一种大规模风电场光伏电站集中送出的光伏有功控制方法
CN103248050B (zh) * 2013-05-22 2014-10-22 山东大学 一种基于竞争博弈的风电爬坡协同控制方法
CN103248050A (zh) * 2013-05-22 2013-08-14 山东大学 一种基于竞争博弈的风电爬坡协同控制系统及方法
CN103400039A (zh) * 2013-07-31 2013-11-20 武汉大学 一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法
CN103400039B (zh) * 2013-07-31 2017-08-25 武汉大学 一种基于大风气象分类的风功率爬坡预测模型切换方法
CN103955779A (zh) * 2014-05-23 2014-07-30 武汉大学 一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
CN103955779B (zh) * 2014-05-23 2017-10-03 武汉大学 一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法
CN104050533A (zh) * 2014-06-19 2014-09-17 国家电网公司 一种基于最小弃风控制的电力系统风电场公平调度方法
CN104037816A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 清华大学 多源发电联合运行方式下风光发电出力最大化的计算方法
CN104037816B (zh) * 2014-06-19 2016-04-06 清华大学 多源发电联合运行方式下风光发电出力最大化的计算方法
CN104037804B (zh) * 2014-06-19 2016-04-27 国家电网公司 一种电网可接纳风力发电能力的在线计算方法
CN104050533B (zh) * 2014-06-19 2017-05-03 国家电网公司 一种基于最小弃风控制的电力系统风电场公平调度方法
CN104037813A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 一种考虑电网安全的电力系统风电场自由发电控制方法
CN104037804A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 国家电网公司 一种电网可接纳风力发电能力的在线计算方法
CN104732290A (zh) * 2015-03-24 2015-06-24 河海大学 一种风电功率爬坡事件预测方法
CN104732290B (zh) * 2015-03-24 2018-04-20 河海大学 一种风电功率爬坡事件预测方法
CN108022019A (zh) * 2017-12-14 2018-05-11 西南石油大学 基于风电机组分类的风电场调度方法和系统
CN108022019B (zh) * 2017-12-14 2022-02-11 西南石油大学 基于风电机组分类的风电场调度方法和系统

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