CN104564519A - 桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法 - Google Patents

桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,该方法首先采集风机实际输出功率、风机预测输出功率、超级电容充电状态、超级电容容量数据,并设定控制时间间隔,采用基于模糊逻辑控制的方法计算桨距控制后的风机输出功率和超级电容输出功率;然后根据桨距控制后的风机输出功率,采用基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法计算对应的预期桨距角;以获得的预期桨距角和超级电容输出率分别控制风机和超级电容。与现有技术相比,本发明具有可预测性高、成本低、风电入网功率稳定高等优点。

Description

桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法
技术领域
本发明涉及风力发电并网技术领域,尤其是涉及一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法。
背景技术
1.风力发电技术介绍
风力发电的基本原理是将风的动能通过风机叶片转换成机械能,再带动发电机发电,将风机叶片的机械能转换成电能。目前,常见的变桨风力发电机组一般为水平轴式风力发电机,它由叶片、齿轮箱、发电机、偏航装置、变桨系统、塔架等部件所组成。叶片的作用是将风能转换为机械能,一般为2片或者3片装在轮毂上。低速转动的叶片由增速齿轮箱增速后,将动力传递给发电机。变桨系统通过改变叶片与风向之间的夹角来控制叶片转动的力矩,进而改变发电机的发电功率。在风速超过风机额定风速时,若不能进行相应的桨距角控制,会导致发电功率飙升,造成风机的严重损耗,变桨控制系统可以通过改变桨距角的方式使机组功率限制在额定功率附近,减小叶片高速转动的冲击载荷。另外,当风速超过安全风速时,变桨系统可以对叶片进行顺桨控制,使叶片不接受风能,停止发电保护风机。
由于变桨系统能够改变风机的发电功率输出,因此可以通过对风机桨距角实时控制的方法来控制风机的入网电量。
2.风电入网功率控制技术介绍
风电入网功率控制技术中普遍采用储能技术对风电的输出功率进行缓冲,使得风电的实际输出与预测输出之间的误差小于给定值。在风电输出功率高于预测输出时,储能系统存储多余电能。在风电输出功率低于预测输出时,储能系统通过放电来进行补充。目前,风电入网功率控制中采用的储能技术有铅酸蓄电池、锂电池组、超级电容、压缩空气、蓄水储能等多种。其中,压缩空气和蓄水储能都对自然环境具有较高的要求,因此较少采用。而大容量的电化学储能技术等,如铅酸蓄电池、锂电池组等,需要较高的成本投入,并且这些储能系统的适用寿命通常较低。其中,超级电容技术具有较高的寿命,一般能够使用10-20年,并且使用过程中容量几乎不会衰减,因此比较适合长期使用。
3.面临的问题
风电入网功率控制中,系统运行和维护成本是决定控制系统成功的关键因素。其中运行成本,包含了储能系统的成本、各个部件的电能损耗成本等。维护成本包含储能系统日常维护、故障维修、元件替换成本等。而现有的基于桨距角控制的风电入网功率控制方法和基于储能系统的风电入网功率控制方法中,尚存在着下述几个方面的问题:
·基于桨距角控制的风电入网功率控制方法的控制范围有限。变桨控制只能降低风力发电机的输出功率,当风机的输出功率低于预测功率时,无法起到补充的作用。根据相关分析,基于桨距角控制的入网功率控制只能在约57%的时间内使得预测输出和实际输出的误差低于4%。
·基于电化学储能系统的风电入网功率控制方法的运行成本较高。电化学储能系统如铅酸蓄电池、锂电池组等成本较高,并且充放电次数一般在1000次以内,长期的成本投入较高。另外,这些电化学储能系统的循环效率(round-trip efficiency)较低,通常在75%-85%之间,导致控制过程中电能的损失较多。
·基于电化学储能系统的风电入网功率控制方法的维护成本较高。由于电化学储能系统如铅酸蓄电池、锂电池组等且充放电次数有限,不能够满足长期使用的需求,需要每隔一定时间就进行更换,导致了控制系统的维护成本的增加。
本发明针对上述问题,设计了桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,能够增加功率控制范围,并且降低控制系统的各项成本。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可预测性高、成本低、风电入网功率稳定高的桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,该方法首先采集风机实际输出功率、风机预测输出功率、超级电容充电状态、超级电容容量数据,并设定控制时间间隔,采用基于模糊逻辑控制的方法计算桨距控制后的风机输出功率和超级电容输出功率;然后根据桨距控制后的风机输出功率,采用基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法计算对应的预期桨距角;最后以获得的预期桨距角和超级电容输出率分别控制风机和超级电容。
所述的基于模糊逻辑控制的方法具体为:
101)初始化桨距控制后的风机输出功率Pc和超级电容输出功率Pu;
102)判断当前风机实际输出功率Pw是否满足Pw>Pt*0.96,若是,则执行步骤103),若否,则Pu=Pt*0.96-Pw,其中,Pt为与Pw相应的风机预测输出功率;
103)定义delta=Pw-Pt*0.96,input=(Ju-SOCu)/T,其中,SOCu为超级电容充电状态,Ju为超级电容容量,T为控制时间间隔;
104)判断Pw是否满足Pw>1.04*Pt,若是,则执行步骤105),若否,则执行步骤106);
105)判断Pw是否满足(Pw-1.04*Pt)≥input,若是,则Pu=-input,Pc=Pw-1.04*Pt+Pu,若否,则执行步骤106);
106)判断Pw是否满足(Pw-Pt*0.96)≥input,若是,则Pu=-input,Pc=0,若否,则Pu=-(Pw-Pt*0.96),Pc=0;
107)判断Pc是否满足Pc<0,若是,则Pc=0;
108)判断Pc是否满足Pc>delta,若是,则Pc=delta。
所述的基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法具体为:
201)在风机功率密度频谱上寻找与当前风机状态相应的点p0;
202)在风机功率密度频谱中功率为Pc的点中,与点p0在x轴方向垂直距离最近的点定为p1;
203)点p1所对应的桨距角即为预期桨距角βc。
所述的风机状态包括风机的桨距角、发动机转速和输出功率。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1)本发明降低了传统的基于储能系统的风电入网功率控制方法的成本,能够在采用相同容量的储能系统的前提下实现更加精确的可预测性控制目标;
2)本发明通过基于模糊逻辑控制的方法对风机进行控制,可以控制风机的功率输出变化在指定范围之内;
3)本发明能够增加功率控制范围,并且降低控制系统的各项成本。
附图说明
图1为桨距角控制示意图;
图2为桨距角、发动机转速与输出功率的频谱关系图;
图3为超级电容与风机、电网的接线示意图;
图4为基于模糊逻辑控制的方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,该方法首先采集风机实际输出功率、风机预测输出功率、超级电容充电状态、超级电容容量数据,并设定控制时间间隔,采用基于模糊逻辑控制的方法计算桨距控制后的风机输出功率和超级电容输出功率;然后根据桨距控制后的风机输出功率,采用基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法计算对应的预期桨距角;最后以获得的预期桨距角和超级电容输出率分别控制风机和超级电容。
上述方法可在风机发电功率高于预测功率时通过桨距控制和超级电容结合控制方法降低入网功率,在发电功率低于预测功率时通过超级电容储能输出增加入网功率。
1、桨距角控制
如图1所示,风机的能量吸收与风速、桨距角、叶片角速度等都有关系,可以按照如下公式计算:
P wind = 1 2 ρπ r 2 C p ( λ , β ) v 3
其中ρ为空气密度,r为叶轮半径,Cp(λ,β)为风能吸收系数,λ为叶尖风速比,β为桨距角。通过改变桨距角β,Cp(λ,β)即可发生变化,影响风能的吸收并改变风机的入网功率。
在桨距角变化的过程中,由于风机系统中惯性的存在,桨距角的控制并不是实时的。需要在控制命令发出后的一段时间后,风机才能够达到预期的状态。根据相关研究成果,风机的桨距角变化的时间常数约为10秒。因此,需要在桨距角变化的过程中,实时监控风机输出功率变化,动态调整桨距角,使得瞬时的功率能够被控制在指定的范围。为此,本发明提出了基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法,算法描述如下:
2、超级电容输入输出与风机控制目标的计算方法
风机入网功率的可预测性一般是指风机的实际入网功率与预测功率的误差不超过4%。功率预测方法较多,如人工神经网络预测法、最临近搜索预测法、基于支持向量机的预测法和基于灰色理论的预测法等。对于给定的功率预测方法,可以实时的得到未来某个时刻t的风机预测输出功率Pt。到t时,风机实际输出功率为Pw,应保证Pw与Pt的误差不超过Pt的4%。为了达到上述目的,桨距角控制和超级电容需要协同工作,对风机输出功率的缓冲和控制,以达到控制的目标。为此,本发明提出基于模糊逻辑的控制方法,如图4所示,该方法具体为:首先对桨距控制后的风机输出功率Pc和超级电容输出功率Pu清零;定义预测风机输出功率Pt的96%为Pw的下界,Pt的104%为Pw的上界;接着根据Pw与上界与下界之间的关系,得到Pc和Pu;其次如果得到的Pc小于0,则置Pc为0,如果Pc大于Pw与下界之间的绝对误差delta,则置Pc为delta,delta=Pw-Pt*0.96;从而得到最终的Pc与Pu。Pc为0,则只对超级电容进行控制;Pc和Pu都不为0,则通过桨距角和超级电容相结合进行控制;Pu为负,则超级电容吸收能量并储存,即输入功率,Pu为正,则超级电容输出储存的能量,即输出功率。
基于模糊逻辑的控制方法的具体描述如下:
以一个50MW的风电场为例,其中每台风机为额定功率1.5MW的变桨变速风力发电机组。在电厂设置中央服务器一台,根据电厂SCADA系统监控到的实时风机输出数据,按照本发明控制方法进行运算。具体实施方式如下:
1、桨距角控制:桨距角控制采用远程控制方式。根据基于模糊逻辑的控制方法(算法2)实时计算桨距控制的风机目标输出功率。然后,根据基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法(算法1)计算,得到预期桨距角。进而,中央服务器发出命令,通过SCADA系统的通信模块,将命令传递到风机的控制模块,对桨距角进行动态控制。
2、超级电容控制:超级电容的输入输出也采用远程控制方式,与风机和电网的接线方式如图3所示。根据算法2实时计算超级电容输入/输出功率。然后,通过SCADA远程通信模块,将控制命令发送到超级电容控制模块。然后超级电容通过AC/DC转换模块对风机发电进行吸收或者补充。
实际模拟计算表明,本发明较传统的基于桨距角控制的方法和基于超级电容的控制方法具有下述优势:(下述比较中,成本的计算包括储能系统投入和电能损失的成本)。
表1本发明与基于桨距角控制方法在同样成本时的可预测性对比
表2本发明与基于超级电容控制方法在同样稳定性时的20年成本对比
综上所述,本发明在每千瓦时风电装机容量的20年控制成本相同的前提下,风电上网功率可预测性大大好于现有的基于桨距角控制的方法;在可预测性超过90%时,每千瓦时风电装机容量的20年控制成本远低于现有的基于超级电容的控制方法。
同时,本发明可以根据风电场的实际需求进行调整,在不同超级电容容量下的成本和可预测性如表3所示。
表3本发明在不同超级电容容量下的成本和可预测性

Claims (4)

1.一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,其特征在于,该方法首先采集风机实际输出功率、风机预测输出功率、超级电容充电状态、超级电容容量数据,并设定控制时间间隔,采用基于模糊逻辑控制的方法计算桨距控制后的风机输出功率和超级电容输出功率;然后根据桨距控制后的风机输出功率,采用基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法计算对应的预期桨距角;最后以获得的预期桨距角和超级电容输出率分别控制风机和超级电容。
2.根据权利要求1所述的一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,其特征在于,所述的基于模糊逻辑控制的方法具体为:
101)初始化桨距控制后的风机输出功率Pc和超级电容输出功率Pu;
102)判断当前风机实际输出功率Pw是否满足Pw>Pt*0.96,若是,则执行步骤103),若否,则Pu=Pt*0.96-Pw,其中,Pt为与Pw相应的风机预测输出功率;
103)定义delta=Pw-Pt*0.96,input=(Ju-SOCu)/T,其中,SOCu为超级电容充电状态,Ju为超级电容容量,T为控制时间间隔;
104)判断Pw是否满足Pw>1.04*Pt,若是,则执行步骤105),若否,则执行步骤106);
105)判断Pw是否满足(Pw-1.04*Pt)≥input,若是,则Pu=-input,Pc=Pw-1.04*Pt+Pu,若否,则执行步骤106);
106)判断Pw是否满足(Pw-Pt*0.96)≥input,若是,则Pu=-input,Pc=0,若否,则Pu=-(Pw-Pt*0.96),Pc=0;
107)判断Pc是否满足Pc<0,若是,则Pc=0;
108)判断Pc是否满足Pc>delta,若是,则Pc=delta。
3.根据权利要求2所述的一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,其特征在于,所述的基于风机功率密度频谱的桨距角控制算法具体为:
201)在风机功率密度频谱上寻找与当前风机状态相应的点p0;
202)在风机功率密度频谱中功率为Pc的点中,与点p0在x轴方向垂直距离最近的点定为p1;
203)点p1所对应的桨距角即为预期桨距角βc。
4.根据权利要求3所述的一种桨距角控制与超级电容相结合的风电入网功率控制方法,其特征在于,所述的风机状态包括风机的桨距角、发动机转速和输出功率。
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