CN104734203B - 一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法，该方法包括：1)建立单台风力发电机输出功率的数学模型；2)建立单个风电场中所有风机之间的网络连通图；3)单个风电场中采用分布式Leader‑Follower控制算法，使所有风机的桨距角收敛一致；4)多个风电场采用集中化控制算法使得发电量满足负载需求。本发明通过采用基于分布式控制的多风场功率输出调节方法控制多个风电场的输出功率，更有效的实现了功率的恒定输出，同时根据实际的用电量需求对输出总功率进行调节，使之更加符合人们对电力供应的相对稳定性需求。此外，通过本方法对输出功率的控制，还能够减少对电网的冲击，实现将可再生能源更加友好的并入电网。

Description

一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法

技术领域

本发明涉及一种风力发电场输出功率调节的控制方法，尤其涉及一种能合理供电并且友好并网的风力发电场输出功率调节的分布式控制方法。

背景技术

随着全球能源消耗逐年增长，这一形式再一次提醒我们需要依靠更多的可再生能源，而不是有限的化石能源。为避免遭遇巨大的能源危机，耗尽这些有限的自然资源，可再生能源的开发成了一个极为关键性的因素。风能作为一种较为广泛的可再生能源，正逐渐备受人们的关注。然而，现实中却还存在大量的问题阻止了风能的广泛使用。

风在时间和空间上都是高度变化的，因为风的不可预测性和间歇性，使得将风能成功的并入电网成为了一个具有挑战性的问题。同时由于风能的获取与自然的力量直接相关，就一定程度而言，它是不满足人们对能源的相对稳定性需求。

针对一个单一的风电场而言，在局部区域内，风场内的风力涡轮机可能会接收到不同数量的风。与此同时，在周边的风电场可能正经历一种完全不同的不同程度的风模式。

现有技术中并没有一种基于实际负荷需求与多风电场输出功率之间的有效的协调控制方法。即现有技术中还无法调节多个风电场的输出功率以满足实际的负荷需求，进而也无法满足人们对电力系统的相对稳定性需求，不能更有效地提高风电输出电能质量，将可再生能源友好的并网。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足，本发明提供了一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法。该方法根据实际负荷需求合理调整多风电场功率输出，同时保证输出功率的稳定性，提高了风电输出电能质量，进而可实现将可再生能源更加友好的并入电网。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法，该方法包括如下步骤：

1)建立风力涡轮机输出功率的数学模型，得出桨距角β与输出功率之间的二次函数关系；

2)建立单个风电场中所有风机之间的网络连通图，每台风机用一个节点表示，整个风场含有一个锚风机，用锚节点代替；

3)单个风电场中采用分布式Leader-Follower控制算法：

x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)，i＝1…N，其中，x_i∈iⁿ为第i个节点的状态变量，u_i∈i^m为第i个节点的控制输入；锚风机的桨距角β作为Leader根据负载实际需求而设定,其他风机的桨距角β_i作为Followers经过多次迭代最终一致收敛于Leader；该算法可使风场中的除锚风机以外所有风机的桨距角收敛于锚风机桨距角；

4)多个风电场的控制采用一种集中化控制算法：

4.1)计算所有风场全部风机在理想环境下的输出总功率及相应的各最佳桨距角β₀；

4.2)计算输出总功率P_output与所需功率P_need之间的差值e，e＝P_output-P_need；

4.3)若e>0，中央服务器按照所需功率计算出每个风电场新的桨距角值，并将其值传递到各个风电场的锚风机，锚风机得到新的桨距角通过风场内的本地网络和分布式的Leader-Follower控制算法将值传递到风电场内余下的各个风机；

若e<0，则将最佳桨距角β₀传递到各个风电场的锚风机，再通过网络传递至风电场内的其他风机，以此来控制多个风电场的总功率输出。

本发明的有益效果是：本发明是基于实际负荷需求与多风电场输出功率之间的分布式运行控制，该方法能够更有效的调节风电场的输出功率，保证输出功率的稳定性，一定程度上满足了人们对能源的相对稳定性的要求，提高风电输出电能质量，减少了对电网的冲击，进而可实现将可再生能源更加友好的并入电网。

附图说明

图1为一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法的整体方案图；

图2为单个风场中风机的网络拓扑结构图；

图3为测试的三个风场在一个试验周期(24小时)内的实际风速变化曲线；

图4为满足实际负荷需求的风场中风机桨距角变化曲线；

图5为测试区域实际电力负荷需求曲线；

图6为采用本发明后的输出供应曲线和负荷需求曲线。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

1)建立风力涡轮机输出功率的数学模型，得出桨距角β与输出功率之间的二次函数关系(本发明中将叶尖速比λ考虑为恒值)。

风力发电机的输出功率可以表示为：

ρ是空气密度，R是风轮叶片半径，υ为风速。风能利用系数C_P是唯一的控制变量，它可以表示成关于桨距角β和叶尖速比λ的函数。

λ为叶尖速比，它是风轮的线速度与风速的比值。在本发明中，假设变量叶尖速比λ为一个恒值。所以输出功率的调节过程转换为控制桨距角β的变化。

2)建立单个风电场中所有风机之间的网络连通图，如图2所示。每台风机用一个节点表示(相应的β_i值对应)，整个风场含有一个锚风机，用锚节点代替。

桨距角β的值可以直接影响输出功率的大小，通过调整全部风电场风机的桨距角，使得输出总功率满足实际的负荷需求，实现恒定输出和友好并网。

在单个风电场中通过本地网络和分布式的Leader-Follower控制算法，使得每个Follower风机的桨距角跟随Leader风机的β值变化，实现输出功率的控制。

3)单个风电场中采用分布式Leader-Follower控制算法：

x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)，i＝1…N，其中，x_i∈iⁿ为第i个节点的状态变量，u_i∈i^m为第i个节点的控制输入；锚风机的桨距角β作为Leader根据负载实际需求而设定,其他风机的桨距角β_i作为Followers经过多次迭代最终一致收敛于Leader；该算法可使风场中的除锚风机以外所有风机的桨距角收敛于锚风机桨距角(β_i→β)。具体方法：

已知单个风场的网络拓扑图G(V,ε)，包含N个节点(N台风机)。每个节点的状态变量为x_i∈iⁿ，控制输入u_i∈i^m，并且每个节点的离散时间动态方程为x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)，矩阵(A,B)镇定，矩阵B列满秩。Leader节点的动态方程为x₀(k+1)＝Ax₀(k)，x₀∈iⁿ。

协同跟踪问题就是选择控制输入u_i，利用节点i与其相邻节点的相对状态，使得所有节点同步于控制节点的状态，即 定义相邻节点的跟踪误差为节点i处的输入u_i作为加权局部控制协议u_i＝c(1+d_i+g_i)^-1Kε_i，其中c∈i⁺是耦合增益。那么就得到了单个闭环系统的动态方程x_i(k+1)＝Ax_i(k)+c(1+d_i+g_i)^-1BKε_i(k)。定义全局误差变量和状态变量那么N个节点的全局动态方程为定义全局误差那么全局误差动态方程为δ(k+1)＝A_cδ(k)，其中闭环系统矩阵令Γ＝(I+D+G)^-1(L+G)，其特征值为Λ_k,k＝1,…N。

采用一种基于黎卡提方程的H₂型设计方法可求得表达式u_i＝c(1+d_i+g_i)^-1Kε_i中的增益K，同时能保证系统的同步性，方法如下：

假设交互图包含一个生成树，生成树从顶点到根节点之间包含了至少一个非零的固定增益。当Λ_i＞0时，令P＞0可求解离散时间黎卡提方程。Α^TPΑ-P+Q-Α^TPΒ(Β^TPΒ)^-1Β^TPΑ＝0。

已知Q＝Q^T＞0。定义如果存在一个Λ_k的覆盖圆C(c₀,r₀)，满足那么对于某些特定的K值，表达式u_i＝c(1+d_i+g_i)^-1Kε_i可以保证多智能体系统的同步性。此外，如果上述条件满足，那么反馈矩阵可选择为如下形式：K＝(Β^TPΒ)^-1Β^TPΑ。同时，耦合增益为：即可实现系统的同步性。

4)多个风电场的控制采用一种集中化控制算法：

该集中化的控制算法主要是通过一个中央服务器计算出满足实际负荷需求的每个风电场所需变化的桨距角，然后将桨距角值传递到每个风电场的锚风机，一旦锚风机接收到新的桨距角值，则通过本地网络和相应的分布式控制算法将新的桨距角传递给风场内的其他风机，以此控制多个风电场的输出总功率。具体的控制算法如下所述：

4.1)计算所有风场全部风机在理想环境下的输出总功率及相应的各最佳桨距角β₀；考虑所有风机在理想的环境下运行，实现最大功率输出，计算出所有风机的输出总功率P_output，同时根据输出功率与桨距角β之间的二次函数关系式，求得此时的最佳桨距角β₀。

4.2)计算输出总功率P_output与所需功率P_need之间的差值e，e＝P_output-P_need；以一个地区在24小时内的实际电力负荷需求为例对该发明进行验证，如图5中所示为某地区24小时内的电力负荷需求变化曲线。通过实时计算在一小段时间内的实际电力需求P_need，将所需功率与理想环境下的输出总功率作比较，根据偏差对输出功率进行进一步的调整。

4.3)若e>0，中央服务器按照所需功率计算出每个风电场新的桨距角值(如图4所示)，并将其值传递到各个风电场的锚风机，锚风机得到新的桨距角通过风场内的本地网络和分布式的Leader-Follower控制算法将值传递到风电场内余下的各个风机。

同理，若e<0，则将最佳桨距角β₀传递到各个风电场的锚风机，再通过网络传递至风电场内的其他风机，以此来控制多个风电场的总功率输出。

图3为测试的三个风场在一个试验周期(24小时)内的实际风速变化曲线，图6为采用本发明后的输出供应曲线和负荷需求曲线。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于分布式控制的多风场功率输出调节方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)建立风力涡轮机输出功率的数学模型，得出桨距角β与输出功率之间的二次函数关系；

2)建立单个风电场中所有风机之间的网络连通图，每台风机用一个节点表示，整个风场含有一个锚风机，用锚节点代替；

3)单个风电场中采用分布式风电场中锚风机的桨距角大小-该风电场中其他风机的桨距角值控制算法：

x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)，i＝1…N，其中，x_i∈iⁿ为第i个节点的状态变量，N为节点，矩阵(A,B)正定，矩阵B列满秩，u_i∈i^m为第i个节点的控制输入；锚风机的桨距角β作为风电场中锚风机的桨距角大小根据负载实际需求而设定,其他风机的桨距角β_i作为该风电场中其他风机的桨距角值经过多次迭代最终一致收敛于风电场中锚风机的桨距角大小；该算法可使风场中的除锚风机以外所有风机的桨距角收敛于锚风机桨距角；

4)多个风电场的控制采用一种集中化控制算法：

4.1)计算所有风场全部风机在理想环境下的输出总功率及相应的各最佳桨距角β₀；

4.2)计算输出总功率P_output与所需功率P_need之间的差值e，e＝P_output-P_need；

4.3)若e>0，中央服务器按照所需功率计算出每个风电场新的桨距角值，并将其值传递到各个风电场的锚风机，锚风机得到新的桨距角通过风场内的本地网络和分布式的风电场中锚风机的桨距角大小-该风电场中其他风机的桨距角值控制算法将值传递到风电场内余下的各个风机；

若e<0，则将最佳桨距角β₀传递到各个风电场的锚风机，再通过网络传递至风电场内的其他风机，以此来控制多个风电场的总功率输出。