CN103151795A - 降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法及系统，属于风电场并网运行无功电压控制技术领域，包括处理器、存储模块、输入输出模块、CANopen网关、检测模块、路由器；处理器执行控制算法，对存储模块和输入输出模块进行调用；输入输出模块通过CANopen网关与检测模块通信，并通过路由器与各台风机的SCADA进行通信。本控制系统以全部风电机组自身无功功率损耗最小为依据，来分配每台风电机组的无功出力，在保证控制点电压稳定的前提下，提高了系统的发电效率，而且保证了每台机组发出或吸收的无功功率在机组的允许范围以内，保证了安全运行。

Description

降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法及系统

技术领域

本发明涉及一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法及系统，属于风电场并网运行无功电压控制技术领域。 

背景技术

随着风力发电技术的快速发展和国家对可再生能源发电的高度重视，我国风力发电建设已进入了一个快速发展时期。风电作为电源具有随机性和间歇性，随着更多更大容量风电场的投入运行，风电并网等技术问题越来越突出。比如：网络损耗大；电网中任何一点出现故障时，其扰动会对整个电网都有影响，严重时可能造成大面积停电乃至电网崩溃；集中式大电网对负荷变化的适应能力差，运行不够灵活。在此背景下，国家提出了发展分散式风电的政策。 

分散式风电场直接接入低压配电网，省去升压变电站，建设成本降低，减少电网投资，减少远距离输电，很大程度上也降低了网损。然而随着对风电场输出电能质量、节能降损及电网安全稳定要求日趋提高，通过开展对分散式风电场无功优化与运行问题的研究，是降低电网损耗和提高电网运行电压水平的最有效手段，通过对系统无功电源（包括风力发电机组）的合理配置以及无功负荷的合理补偿，不仅可以提高运行电压水平及电网的稳定性，还可以降低电网有功和无功损耗，从而使电力系统能够安全经济运行。 

针对风电场侧的无功电压控制，已经提出了不少控制方法，让变速恒频风电机组参与到风电场的无功电压控制中越来越受到关注。变速恒频风电机组是风电场的主流机型，具有有功无功调节能力，可参与无功电压控制。对于一个 由数十台甚至上百台具有动态无功调节能力的风机构成的风电场来说，其无功控制在于如何协调风电场无功控制与风机无功控制之间的关系。由于风电机组容量相对较小，单台风机的无功调节无法对风电场和接入点电压带来明显的变化，因此风电场的无功调节必然是多台风机的联合调节。而风电场级调节是实现中短周期的无功实时规划，规划重点在于风电场无功需求的整定及其分配，而整个风电场的无功响应特性则由各机组自身的动态调节性能综合作用所决定。风电场无功电压控制策略就是要根据运行工况实时调整各台机组的无功功率输出，使得并网点电压保持在允许的范围内。 

但这些策略在得到整个风电场的无功功率需求，是通过按等功率因数、或者等比例的分配给各台风电机组，作为其无功功率控制目标参考值，这样的分配方式没有考虑到风电机组发出的无功功率与其自身损耗之间的关系，因此无法在满足并网点电压要求的情况下尽可能使风力发电机组整体损耗达到最小。 

发明内容

发明目的 

为解决上述问题，本发明提供一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法及系统。本发明无功电压控制策略立足于：控制分散式风电场电压控制点（即变电站低压侧汇集线路接入点）电压在允许的范围内，并使风电机组自身无功功率损耗最小。 

技术方案 

一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制系统，其特征在于：该分散式风电场无功优化控制系统包括：处理器、存储模块、输入输出模块、CANopen网关、检测模块、路由器；处理器分别连接存储模块和输入输出模块；输入输出模块通过CANopen网关与检测模块通信连接，并通过路由器与各台风机的 SCADA进行通信；检测模块安装于变电站二次侧风电场汇集开关柜中。 

一种如上所述降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制系统的控制方法，其特征在于：步骤如下： 

第一步，判断电压偏差值是否越限，将远端控制点电压与调度中心参考电压值

进行比较，得到电压偏差值 

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}={\stackrel{\·}{U}}_w-{\stackrel{\·}{U}}_{\mathrm{ref}}---\left(1\right)$

为了防止设备的频繁调节，设置电压死区范围，设置范围为-0.01≤ΔU≤0.01，其中ΔU为

的幅值；如果电压偏差值ΔU大于误差死区模块的阈值时，则进行下一步的无功整定； 

第二步，计算无功功率补偿量，偏差值

经PI调节控制器调节处理后输出并网点所缺的无功ΔQ，算出风电场所需调节无功补偿量为： 

$\mathrm{\ΔQ}=(K_1+\frac{K_2}{s})\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}---\left(2\right)$

式(2)中，s为时域到频域的拉式变换，K₁、K₂的选取要结合电压/无功静态线性有差调节特性与风电场接入地区的电压无功具体情况整定得到； 

第三步，将整定所得的无功参考值ΔQ经过风电场最大无功输出约束与风电场功率因数约束后得到风电场无功整定值Q_reg，若风机正常工作情况下的功率因数范围为λ_L≤λ≤λ_H，此时 

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{\mathrm{ref}}=\mathrm{\ΔQ}+Q_w\\ \mathrm{\λ}=\frac{Q_{\mathrm{reg}}}{P_w}\end{array}\right.---\left(3\right)$

则Q_reg约束为 

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{r\min }\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤Q_{r\max }\\ P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_L^2}}{{\mathrm{\λ}}_L}\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_H^2}}{{\mathrm{\λ}}_H}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式（4）可控制风电场无功整定量不越限，进而防止风电场实际无功输出超出合理范围，然后进入步骤四； 

第四步，建立风力发电机组无功功率与损耗之间的关系方程： 

本发明提出的优化无功分配策略是以风电场所有风机有功功率损耗和最小为依据来进行无功分配； 

设第k台风机的出口有功、无功分别为P_k、Q_k，经整理得 

$f_k=a{Q}_k^2+b{Q}_k+c---\left(5\right)$

其中式中：a、b、c为系数，表达式如下 

$a=\frac{X_m^2{R}_1+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2}{3U_1^2{X}_m^2}---\left(6\right)$

$b=\frac{2X_1{R}_2}{X_m^2}---\left(7\right)$

$c=\frac{1}{3X_m^2{U}_1^2}[(R_1{X}_m^2+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2)P_1^2+6R_1{R}_2{U}_1^2{P}_1+9R_2{U}_1^4]---\left(8\right)$

式中，U₁为风机定子端电压，P₁为风机出口有功功率，X_1σ、X_2σ、X_m分别为定、转子漏抗和励磁感抗，X₁＝X_1σ+X_m,X₂＝X_2σ+X_m。R₁、R₂分别为定、转子电阻； 

第五步，确定考虑损耗最小的风电场无功优化问题数学模型： 

考虑单台风机无功极限和所有风电机组的无功出力值满足的条件可得以下两个约束条件： 

单台风力发电机输出无功功率的极限计算公式为： 

$Q_k=\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}---\left(9\right)$

式（9）中，U₁为风机定子端电压，P₁为风机出口有功功率，I_rmax为变流器电流限定值，一般为变流器额定电流的150%； 

而风机群总的无功功率已由无功控制系统给定： 

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k---\left(10\right)$

然后由式（5）可知损耗为f_k,k＝1,2,...,n，确定风电场内各台机组损耗总和的目标函数为： 

$f={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{f}_k={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n(a_k{Q}_k^2+b_k{Q}_k+c_k)---\left(11\right)$

约束条件为： 

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k$

$Q_k\≤\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}---\left(12\right)$

机组无功分配问题变为优化求解问题，如式（11）、（12）所示；通过实时测量参数并计算得到a、b、c、Q_k； 

第六步，利用粒子群算法求解无功优化问题，得到各台风机的无功功率整定值Q_k。 

优点及效果 

本发明的优点与积极效果如下： 

1、控制器直接采集并网点电压，形成闭环控制，可以实现电压稳定无误差的控制。 

2、本控制系统以全部风电机组自身无功功率损耗最小为依据，来分配每台风电机组的无功出力，在保证控制点电压稳定的前提下，提高了系统的发电效率，而且保证了每台机组发出或吸收的无功功率在机组的允许范围以内，保证了安全运行。 

附图说明

图1是分散式风电场无功控制策略原理图； 

图2是图1中风电场无功优化整定方案制定流程图； 

图3是图1中风电机组无功优化分配方案制定的算法流程图； 

图4是粒子群算法求解流程图； 

图5是本发明的系统硬件原理图； 

图6是系统具体实施例硬件配置图。 

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。 

如图1、图2和图3中所示，本发明提出无功电压控制策略立足于：控制分散式风电场电压控制点（即变电站低压侧汇集线路接入点）电压在允许的范围内，并使风电场内风机损耗最小。 

本发明的基本思路在于：无功电压控制策略包括无功功率需求整定层和无功功率分配层。无功功率需求整定层是确定整个风电场无功功率输出参考值的环节。该环节通过比较控制点实际电压与调度中心给出的参考电压得到风电场无功功率需求变化。此时需要测出控制点的实际电压、有功功率、无功功率和风场出口的无功功率，然后再将这四个数据通过通讯线缆发送回安放在变电站的无功控制器，无功控制器将以这几个量来整定无功需求。 

无功功率分配层是确定整个风电场每台风机无功出力的多少。由于每台变速恒频风电机组具备有功、无功的独立调节能力，分配环节是把无功分配任务根据一定原则在各个风电机组之间分配，即给定每台机组的无功功率参考值。此时需要风机SCADA测出风场每台风机定子侧电压、定子电阻、转子电阻、励磁感抗和每台风机的出口有功功率，然后将这些数据通过通讯线缆发送至安放在变电站的无功控制器，无功控制器的无功分配层将按风电场所有机组无功损耗之和最小的规则进行无功功率优化分配。将此分配值作为控制信号改变风机无功功率输出，从而改变控制点电压以实现整个风电场的无功电压闭环控制。 整个风电场的无功响应特性则由各机组自身的动态调节性能综合作用所决定。此种控制策略就是要根据每台风机的运行情况实时调整各台机组的无功发生任务参考值以改变整个风电场的无功输出。 

一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制方法，如图3所示，它的步骤如下： 

第一步，判断电压偏差值是否越限，通过实时测量控制点的电压

有功功率P_w，无功功率Q_w和依次测出风场第k台风机出口的无功功率Q_k，再将此数据经过电信号发送给安放在变电站的无功控制器，无功控制器处理数据进行无功整定，首先算出电压偏差

将远端控制点电压

与调度中心参考电压值 

进行比较，得到电压偏差值 

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}={\stackrel{\·}{U}}_w-{\stackrel{\·}{U}}_{\mathrm{ref}}---\left(1\right)$

为了防止设备的频繁调节，设置电压死区范围，设置范围为-0.01≤ΔU≤0.01，其中ΔU为

的幅值。如果电压偏差值ΔU小于死区模块的阈值，则中止本次程序执行；如果电压偏差值ΔU大于误差死区模块的阈值时，则将电压偏差值

作为PI模块中PI调节控制量的输入量，进行下一步的无功整定。 

第二步，计算无功功率补偿量，偏差值

经PI调节控制器调节处理后输出并网点所缺的无功ΔQ，算出风电场所需调节无功补偿量为： 

$\mathrm{\ΔQ}=(K_1+\frac{K_2}{s})\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}---\left(2\right)$

式(2)中，s为时域到频域的拉式变换，K₁、K₂的选取要结合电压/无功静态线性有差调节特性与风电场接入地区的电压无功具体情况整定得到。 

第三步，计算无功整定值，将整定所得的无功参考值ΔQ经过风电场最大无功输出约束与风电场功率因数约束后得到风电场无功整定值Q_reg，若风机正常工 作情况下的功率因数范围为λ_L≤λ≤λ_H，此时 

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{\mathrm{ref}}=\mathrm{\ΔQ}+Q_w\\ \mathrm{\λ}=\frac{Q_{\mathrm{reg}}}{P_w}\end{array}\right.---\left(3\right)$

则Q_reg约束为 

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{r\min }\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤Q_{r\max }\\ P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_L^2}}{{\mathrm{\λ}}_L}\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_H^2}}{{\mathrm{\λ}}_H}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式（4）可控制风电场无功整定量不越限，进而防止风电场实际无功输出超出合理范围，然后进入步骤四。 

第四步，建立风力发电机组无功功率与损耗之间的关系方程； 

本发明提出的优化无功分配策略是以风电场所有风机有功功率损耗和最小为依据来进行无功分配。选取函数f为风电场内所有变速恒频双馈风力发电机的损耗P_k之和，即 

$f={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{P}_k---\left(5\right)$

忽略铁损和机械损耗，则变速恒频双馈风力发电机的主要损耗为定、转子铜损P_cu1、P_cu2，式（5）可以表示为风机自身损耗主要定、转子的铜耗，即 

$f_k=P_{\mathrm{cu}1}+P_{\mathrm{cu}2}=3I_1^2{R}_1+3I_2^2{R}_2---\left(6\right)$

（6）式中，I₁、I₂分别为定、转子电流，R₁、R₂分别为定、转子电阻。 

由式（5）可知，为了得到风电场所有机组的有功功率和，首先需要确定单台风机的有功功率损耗。先依次测量出第k台风机定子侧电压

定子电阻R₁、转子电阻R₂、励磁感抗X_m和每台风机的出口有功功率P₁。然后将这些数据通过电信号发送回到在变电站的无功控制器，由无功控制器来进行无功分配，单台风机的功率损耗的具体推导过程如下： 

a.定子侧采用发电机惯例，转子侧采用电动机惯例。为简化运算，以单台风电机为例，设P₁、Q₁、P₂、Q₂分别为单台风电机定转子的有功和无功功率。根据等效电路可得到方程： 

$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{E}}_1={\stackrel{\·}{I}}_m\·j{X}_m\\ {\stackrel{\·}{U}}_1={\stackrel{\·}{E}}_1-{\stackrel{\·}{I}}_1(R_1+j{X}_{1\mathrm{\σ}})\\ \frac{U_2}{s}={\stackrel{\·}{E}}_1+{\stackrel{\·}{I}}_2(\frac{R_2}{s}+j{X}_{2\mathrm{\σ}})\\ {\stackrel{\·}{I}}_2={\stackrel{\·}{I}}_1+{\stackrel{\·}{I}}_m\end{array}\right.---\left(7\right)$

式（7）中，s为转差率，

分别为定、转子电压和气隙磁场感应电动势；

分别为定、转子和励磁电流；X_1σ、X_2σ、X_m分别为定、转子漏抗和励磁感抗，X₁＝X_1σ+X_m,X₂＝X_2σ+X_m。式中转子侧各量的值已经折算到定子侧。 

设

且U₁、I₁分别为定子电压、电流的有效值，则有定子侧有功电流，无功电流分别为I_1r、I_1i： 

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{1r}=\frac{P_1}{3U_1}\\ I_{1i}=\frac{-Q_1}{3U_1}\end{array}\right.---\left(8\right)$

将

代入（7），解得： 

${\stackrel{\·}{I}}_2=\frac{1}{{3X}_m{U}_1}(P_1{X}_1-Q_1{R}_1)-j\frac{1}{{3X}_m{U}_1}({3U}_1^2+P_1{R}_1+Q_1{X}_1)---\left(9\right)$

则转子电流的有效值为： 

$I_2=\frac{1}{{3X}_m{U}_1}[(R_1^2+X_1^2)(P_1^2+Q_1^2)+{6U}_1^2(P_1{R}_1+Q_1{X}_1)+{9U}_1^4{]}^{1/2}---\left(10\right)$

b.将上述方程代入到

中，上式P₁、Q₁为每台风机出口有功、无功功率，由于每台风机出口有功、无功数值不同，故取第k台风机的出口 有功、无功分别为P_k、Q_k，经整理得 

$f_k={\mathrm{aQ}}_k^2+{\mathrm{bQ}}_k+c---\left(11\right)$

其中式中：a、b、c为系数，表达式如下 

$a=\frac{X_m^2{R}_1+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2}{{3U}_1^2{X}_m^2}---\left(12\right)$

$b=\frac{2X_1{R}_2}{X_m^2}---\left(13\right)$

$c=\frac{1}{3X_m^2{U}_1^2}[(R_1{X}_m^2+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2)P_1^2+6R_1{R}_2{U}_1^2{P}_1+9R_2{U}_1^4]---\left(14\right)$

第五步，确定考虑损耗最小的风电场无功优化问题数学模型： 

要想实现整个风电场无功协调优化控制，本发明提出了以下算法： 

首先考虑单台风机无功极限和所有风电机组的无功出力值满足的条件可得以下两个约束条件： 

单台风力发电机输出无功功率的极限计算公式为： 

$Q_k=\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}---\left(15\right)$

式（17）中，U₁为风机定子端电压；P₁为风机出口有功功率；I_rmax为变流器电流限定值，一般为变流器额定电流的150%。 

而风机群总的无功功率已由无功控制系统给定： 

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k---\left(16\right)$

然后由式（11）可知损耗为f_k,k＝1,2,...,n，确定风电场内各台机组损耗总和的目标函数为： 

$f={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{f}_k={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n(a_k{Q}_k^2+b_k{Q}_k+c_k)---\left(17\right)$

机组无功分配问题变为如下的优化求解问题，如式（18）所示。通过实时测量参数并计算得到a、b、c、Q_k，然后进入步骤g通过粒子群算法进行求解， 确定每台风机的无功分配Q_k值。 

$f_{\min }={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n(a_k{Q}_k^2+b_k{Q}_k+c_k)---\left(18\right)$

约束条件： 

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k$

$Q_k\≤\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}$

第六步，利用粒子群算法求解无功优化问题，得到各台风机的无功功率整定值。 

机组无功分配问题用粒子群算法进行无功优化进行求解。 

在一个时间段T内，设定了M个采样间隔，其中Δt设为一个时间窗口，通过考察时段内每个时间窗口内风场的无功输出使得网损最小，如式（19）所示： 

$\min \underset{i=1}{\overset{T/t_1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=t_2}{\overset{t_2+(M-1)\mathrm{\Δt}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k{(Q_k\left(t\right)-Q_k\left(i\right))}^2+b_k(Q_k\left(t\right)-Q_k\left(i\right))+c_k---\left(19\right)$

其中，其中，t₁是一个时间窗口的时间，且t₁＝ΔtM；t₂是第i个时间窗口的起始时间，且t₂＝((i-1)M+1)·Δt；Q_k(t)为每台风机提供的无功功率；Q_k(i)是第i个时间窗口的每台风机的所需的无功功率；M根据不同的调度周期而改变。 

如图4所示，具体解算步骤如下： 

（1）输入每台风机提供的无功功率及每台风机的最小无功损耗时对应的无功功率值；通过实时测量参数并计算得到a_k、b_k、c_k、Q_k; 

（2）置粒子群维数K_pos，最大迭代次数N_posmax，计算精度σ_pos; 

（3）初始化粒子群的位置和速度，即给定当次计算下的Q_k(i)值; 

（4）按式（18）计算所求粒子适应度值f_min； 

（5）将每个粒子适应度值与其个体极值进行比较，如较优，则更新当前的个体极值f_besti； 

（6）将每个粒子适应值与全局值进行比较，如较优，则更新当前全局极值f_best； 

（7）根据式（20）和（21），更新每个粒子的位置及速度，并依据式（19）检验更新后粒子是否满足约束条件要求，如不满足，重新生成粒子速度、更新位置，直到满足约束条件，若更新次数超过规定的次数，则以原可行粒子代替； 

$v_i^{p+1}={\mathrm{\ωv}}_i^p+c_1{r}_1(f_{\mathrm{besti}}^p-x_i^p)+c_2{r}_2(f_{\mathrm{best}}^p-x_i^p)---20)$

$x_i^{p+1}=x_i^p+{\mathrm{gv}}_i^{p+1}---\left(21\right)$

式中p为当前循环次数；c₁,c₂为粒子权重系数；ω为惯性权重；r₁,r₂为（0，1）内均匀分布随机数；x_i,v_i为第i维粒子的位置与速度；g为约束因子； 

（8）重复步骤（4）至步骤（6）； 

（9）判断当前迭代次数与误差值是否满足要求，不满足则更新Q_k(i)值，返回步骤（7），否则终止粒子寻优计算，并输出计算结果。 

第七步，将各台风机的无功功率整定值作为控制指令，发送至各风电机组，完成一次风电场的无功控制。 

硬件系统设计 

图5为本发明系统硬件结构示意图，本发明是一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制系统，该系统包括：处理器、存储模块、输入输出模块、CANopen网关、检测模块、路由器。处理器分别连接存储模块和输入输出模块，处理器执行控制算法，对存储模块和输入输出模块进行调用。输入输出模块通过CANopen网关与检测模块通信连接，检测模块安装于变电站二次 侧风电场汇集开关柜中。此外，输入输出模块经过路由器与各台风机的SCADA进行通信，通信方式采用光纤以太网。 

具体控制方式为：首先处理器发出检测命令，检测模块将所需的数据通过CANopen网关发送到输入输出模块的指定端口，各台风机的SCADA将需要提供的数据通过路由器传输到输入输出模块的指定端口；然后处理器控制处理模块处理所得到的数据，调用存储模块中的数据，计算出每台风机的无功分配值；最后，处理器发出指令，将无功分配值通过输入输出端口、路由器发送到各台风机控制器，各风机将按此无功值发出无功，这就完成了一个控制点电压的调节过程。 

检测模块采集的数据包括：电压

有功功率P_w、无功功率Q_w；风机SCADA向控制器传输的数据包括：各台风机的电压

有功功率P₁、无功功率Q₁，风机SCADA接收的数据为无功功率给定值。 

存储模块存储的数据包括：风机正常工作情况下的功率因数最大值λ_H、最小值λ_L，每台风机定子电阻R₁、转子电阻R₂、励磁感抗X_m、定子漏抗X_1σ，变流器电流限定值I_rmax，以及中间状态变量值。 

具体实施例： 

分散式风电场无功控制器采用西门子PLC作为硬件系统，如图6所示。其配置如下：CPU采用S7-400系列、PS为电源模块、MC为存储卡模块、SM为信号模块、CP为通讯处理器、FM为功能模块。CANopen网关采用NT50-CO-EN、检测模块采用西门子多功能电力采集模块PAC4200、路由器采用SCALANCEXB005。 

FM模块具有闭环控制功能，实现风电场无功整定层的闭环控制。 

CP模块通过路由器SCALANCE XB005与各台风机SCADA通讯，通讯采 用光纤以太网，计算机可接于CP对控制器进行编程和维护。 

SM模块通过CANopen网关NT50-CO-EN与多功能电力采集模块PAC4200进行通讯，通讯方式为Profinet。 

多功能电力采集模块PAC4200采集的数据包括：电压

有功功率P_w、无功功率Q_w；风机SCADA向控制器传输的数据包括：各台风机的电压有功功率P₁、无功功率Q₁，风机SCADA接收的数据为无功功率给定值。存储卡模块MC存储的数据包括：风机正常工作情况下的功率因数最大值λ_H、最小值λ_L，每台风机定子电阻R₁、转子电阻R₂、励磁感抗X_m、定子漏抗X_1σ，变流器电流限定值I_rmax，以及中间状态变量值。 

此控制模块可实现数据处理，无功整定环节包括PI调节时利用电压偏差值计算无功缺额、计算无功功率最大输出约束、将所得的无功参考值ΔQ经过比较风电场最大无功输出约束与风电场功率因数约束后得到风电场无功整定值Q_reg；无功分配环节包括计算场内风机损耗和最小的每台风机无功出力大小即利用无功整定值按照本发明提出的分配策略进行分配。 

Claims (2)

1.一种降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制系统，其特征在于：该分散式风电场无功优化控制系统包括：处理器、存储模块、输入输出模块、CANopen网关、检测模块、路由器；处理器分别连接存储模块和输入输出模块；输入输出模块通过CANopen网关与检测模块通信连接，并通过路由器与各台风机的SCADA进行通信；检测模块安装于变电站二次侧风电场汇集开关柜中。

2.一种如权利要求1所述降低风机损耗的分散式风电场无功优化控制系统的控制方法，其特征在于：步骤如下：

第一步，判断电压偏差值是否越限，将远端控制点电压

与调度中心参考电压值

进行比较，得到电压偏差值

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}={\stackrel{\·}{U}}_w-{\stackrel{\·}{U}}_{\mathrm{ref}}---\left(1\right)$

为了防止设备的频繁调节，设置电压死区范围，设置范围为-0.01≤ΔU≤0.01，其中ΔU为

的幅值；如果电压偏差值ΔU大于误差死区模块的阈值时，则进行下一步的无功整定；

第二步，计算无功功率补偿量，偏差值

经PI调节控制器调节处理后输出并网点所缺的无功ΔQ，算出风电场所需调节无功补偿量为：

$\mathrm{\ΔQ}=(K_1+\frac{K_2}{s})\mathrm{\Δ}\stackrel{\·}{U}---\left(2\right)$

式(2)中，s为时域到频域的拉式变换，K₁、K₂的选取要结合电压/无功静态线性有差调节特性与风电场接入地区的电压无功具体情况整定得到；

第三步，将整定所得的无功参考值ΔQ经过风电场最大无功输出约束与风电场功率因数约束后得到风电场无功整定值Q_reg，若风机正常工作情况下的功率因数范围为λ_L≤λ≤λ_H，此时

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{\mathrm{ref}}=\mathrm{\ΔQ}+Q_w\\ \mathrm{\λ}=\frac{Q_{\mathrm{reg}}}{P_w}\end{array}\right.---\left(3\right)$

则Q_reg约束为

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{r\min }\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤Q_{r\max }\\ P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_L^2}}{{\mathrm{\λ}}_L}\≤Q_{\mathrm{reg}}\≤P_w\frac{\sqrt{1-{\mathrm{\λ}}_H^2}}{{\mathrm{\λ}}_H}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式（4）可控制风电场无功整定量不越限，进而防止风电场实际无功输出超出合理范围，然后进入步骤四；

第四步，建立风力发电机组无功功率与损耗之间的关系方程：

本发明提出的优化无功分配策略是以风电场所有风机有功功率损耗和最小为依据来进行无功分配；

设第k台风机的出口有功、无功分别为P_k、Q_k，经整理得

$f_k=a{Q}_k^2+b{Q}_k+c---\left(5\right)$

其中式中：a、b、c为系数，表达式如下

$a=\frac{X_m^2{R}_1+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2}{3U_1^2{X}_m^2}---\left(6\right)$

$b=\frac{2X_1{R}_2}{X_m^2}---\left(7\right)$

$c=\frac{1}{3X_m^2{U}_1^2}[(R_1{X}_m^2+R_1^2{R}_2+X_1^2{R}_2)P_1^2+6R_1{R}_2{U}_1^2{P}_1+9R_2{U}_1^4]---\left(8\right)$

式中，U₁为风机定子端电压，P₁为风机出口有功功率，X_1σ、X_2σ、X_m分别为定、转子漏抗和励磁感抗，X₁＝X_1σ+X_m,X₂＝X_2σ+X_m。R₁、R₂分别为定、转子电阻；

第五步，确定考虑损耗最小的风电场无功优化问题数学模型：

考虑单台风机无功极限和所有风电机组的无功出力值满足的条件可得以下两个约束条件：

单台风力发电机输出无功功率的极限计算公式为：

$Q_k=\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}---\left(9\right)$

式（9）中，U₁为风机定子端电压，P₁为风机出口有功功率，I_rmax为变流器电流限定值，一般为变流器额定电流的150%；

而风机群总的无功功率已由无功控制系统给定：

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k---\left(10\right)$

然后由式（5）可知损耗为f_k,k＝1,2,...,n，确定风电场内各台机组损耗总和的目标函数为：

$f={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{f}_k={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n(a_k{Q}_k^2+b_k{Q}_k+c_k)---\left(11\right)$

约束条件为：

$Q_{\mathrm{ref}}={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^n{Q}_k$

$Q_k\≤\sqrt{\frac{\left|U_1\right|X_m^2}{X_1^2}{I}_{r\max }^2-P_k^2}-\frac{\left|U_1\right|}{X_1}---\left(12\right)$

机组无功分配问题变为优化求解问题，如式（11）、（12）所示；通过实时测量参数并计算得到a、b、c、Q_k；

第六步，利用粒子群算法求解无功优化问题，得到各台风机的无功功率整定值Q_k。

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