CN105098840B - 一种风电场功率协同控制方法及其系统 - Google Patents

一种风电场功率协同控制方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明是有关于一种风电场功率协同控制方法及其系统，该方法包括：将风场内风电机分为m组，分别记为第1、2、3、…、m组，每组包含的风电机数量为Oj，则风场内风电机的总数量整场发电功率为其中αj是第j组发电机的发电系数，Pk是第k台风电机的输出功率，通过寻优方法求得P最大时对应的一组αj；将αjPk作为每台风电机的功率限值实施控制。该系统包括:数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统、风电场协同控制子系统以及系统数据库子系统。本发明能够实现风电场全场发电量最优化和经济效益最大化，规避恶劣风况，合理利用风电机组，同时，为合理安排风电场运维工作提供数据条件。

Description

一种风电场功率协同控制方法及其系统
技术领域
本发明涉及风电技术领域，特别是涉及一种风电场功率协同控制方法及其系统。
背景技术
风力发电已经成为具有商业竞争力的可再生能源发电方式，如何有效提高对有限风资源的利用率、风电场的运行效率以及风电场电能产量成为风电运营商面临的重大问题。传统的风电控制，普遍采用单机最大功率追踪(MPPT)控制方案，主要是对单台风电机组进行孤立的最优控制，使单台风电机组接受有效风速来调节风轮转速以获取最优风能利用系数，从而实现单机风能捕获最大化。事实上，由于受到有限的风电场空间、风电场地形、各机组间的尾流效应以及各机组运行和维护不同状态等因素的影响，风电场各机组间并非孤立运行，而是相互影响、相互制约的，这就导致了传统的风电场控制方案和控制模式无法实现风电场全场发电功率最优化以及经济效益最大化的效果。
目前常规的风电场控制系统追求风电场全场发电量最大化，没有考虑机组高负荷运行时的维护、检修，备品备件频繁更换的费用以及增加的相关人力资源成本，出现了虽然可实现风电场全场发电量最大化，但是整体经济效益下滑的问题。在实际中，风电场经常出现恶劣风况，导致机组停机，但是恶劣风况中，产生的极限风速持续时间很短，如果一直停机，就无法利用恶劣风况中相对平缓的风力资源，从而损失了这部分发电量。风电场机组的运维及检修均采用常规计划维护和临时问题状况维护模式，合理性和高效性均受到很大限制，而更高效的维护模式需要长时间的风场摸索和运行维护积累来产生，这期间要浪费大量的人力物力。
由此可见，上述现有的传统风电控制方法及其系统在结构、方法与使用上，显然存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。如何能创设一种使风电场全场机组发电功率最优化以及经济效益最大化的新的一种风电场功率协同控制方法及其系统,实属当前重要研发课题之一。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种风电场功率协同控制方法及其系统，使其能够实现风电场全场发电量最优化和经济效益最大化，规避恶劣风况，合理利用风电机组，同时，为合理安排风电场运维工作提供数据条件，从而克服现有技术的不足。
为解决上述技术问题，本发明一种风电场功率协同控制方法，包括以下步骤：根据风电机在风场中的地理位置排布，将风场内风电机分为m组，次序从上风向到下风向分别记为第1、2、3、…、m组，每组包含的风电机数量为Oj，则风场内风电机的总数量整场发电功率为其中αj是第j组发电机的发电系数，Pk是第k台风电机的输出功率，所述ρ表示空气密度，a是轴向诱导因子，A表示风轮扫风面积，vk表示第k台风电机所处位置的风速；通过寻优方法求得P最大时对应的一组αj；将αjPk作为每台风电机的功率限值实施控制。
此外，本发明还提供了基于上述方法的风电机功率协同控制系统，包括数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统、风电场协同控制子系统以及系统数据库子系统；所述系统数据库子系统的输入接口分别与所述数据信息采集子系统、所述云平台评估优化子系统以及所述风电场协同控制子系统的输出接口通信连接；所述云平台评估优化子系统用于执行上述的方法，其输入接口分别与数据信息采集子系统的输出接口以及所述系统数据库子系统的输出接口通信连接，并接收数据信息采集子系统以及系统数据库子系统发送的数据信息；所述云平台评估优化子系统的输出接口还与所述风电场协同控制子系统的输入接口通信连接，将得到的αjPk作为每台风电机的功率限值传递给所述风电场协同控制子系统和系统数据库子系统。
作为本发明的一种改进，所述系统数据库子系统的输出接口还与风电场数据中心通信连接。
作为进一步改进，所述风电场协同控制子系统的输出接口与各风电机组以及风电场维护检修部门客户端通信连接。
作为进一步改进，所述数据信息采集子系统的数据输入接口由相互独立设置的风电场风功率预测系统数据接口，机组运营维护数据接口，风电场环境、地形数据接口，SCADA系统接口以及电网调度指令接口组成。
作为进一步改进，所述风电场协同控制子系统包括风电场协调控制模块、风电场各运行机组控制指令发送模块以及风电场各停运机组维护检修指令发送模块，所述风电场各运行机组控制指令发送模块以及所述风电场各停运机组维护检修指令发送模块的输入接口分别与所述风电场协调控制模块的输出接口连接，输出接口分别通过风电场协同控制子系统的输出接口与各机组以及风电场维护检修部门通信连接，所述风电场协调控制模块通过风电场协同控制子系统的输入接口接收云平台评估优化子系统输出的数据。
作为进一步改进，所述风电场各运行机组控制指令发送模块的输出接口通过所述风电场协同控制子系统的输出接口与各运行机组通信连接，所述风电场各停运机组维护检修指令发送模块通过所述风电场协同控制子系统的输出接口与各停运机组以及风电场维修检修部门通信连接。
作为进一步改进，所述系统数据库子系统包括系统数据库以及系统自学习与优化修正模块，所述系统数据库的输入接口通过系统数据库子系统的输入接口接收来自数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统以及风电场协同控制子系统的数据并存储，所述系统自学习与优化修正模块将系统优化修正数据发送至云平台评估优化子系统。
采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：
1、本发明通过系统智能优化，首先实现风电场各机组的个性化和精细化控制，减少风电场尾流效应以及气象、地形及空间的影响和限制，实现各机组的最优发电；
2、本发明合理安排机组的维护和检修，降低备品备件更换频率，减少人力资源成本，达到风电场全场发电量最优化目的的同时，降低风电场运维成本，实现经济效益最大化；
3、本发明根据风电场各类数据综合分析和判断，精确预测极限风速出现的位置和时间，更加合理地安排各机位机组的停开机，利用相对平缓的风力资源，提升整体发电量；
4、本发明通过在其他行业成熟应用的人工智能技术和高效优化算法，在短时间内就能实现风电场机组高效地运维及检修，降低了人力物力成本，提高了风电场经济效益。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是本发明一种风电场功率协同控制系统的结构示意图。
图2是本发明一种风电场功率协同控制系统内的数据信息采集子系统的结构示意图。
图3是本发明一种风电场功率协同控制系统内的云平台评估优化子系统的结构示意图。
图4是本发明一种风电场功率协同控制系统内的风电场协同控制子系统的结构示意图。
图5是本发明一种风电场功率协同控制系统内的系统数据库子系统的结构示意图。
具体实施方式
一种风电场功率协同控制方法，包括以下步骤：
根据风电机在风场中的地理位置排布，将风场内风电机分为m组，次序从上风向到下风向分别记为第1、2、3、…、m组，每组包含的风电机数量为Oj，则风场内风电机的总数量整场发电功率为其中αj是第j组发电机的发电系数，Pk是第k台风电机的输出功率，所述ρ表示空气密度，a是轴向诱导因子，A表示风轮扫风面积，vk表示第k台风电机所处位置的风速；
通过寻优方法求得P最大时对应的一组αj；
将αjPk作为每台风电机的功率限值实施控制。
基于上述方法的一种风电场功率协同控制系统包括数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统、风电场协同控制子系统以及系统数据库子系统；系统数据库子系统的输入接口分别与数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统以及风电场协同控制子系统的输出接口通信连接；云平台评估优化子系统用于执行本发明风电场功率协同控制方法，其输入接口分别与数据信息采集子系统的输出接口以及系统数据库子系统的输出接口通信连接，并接收数据信息采集子系统以及系统数据库子系统发送的数据信息；云平台评估优化子系统的输出接口还与风电场协同控制子系统的输入接口通信连接，将得到的αjPk作为每台风电机的功率限值传递给所述风电场协同控制子系统和系统数据库子系统。
更进一步具体来讲，系统数据库子系统的输出接口还与风电场数据中心通信连接。风电场协同控制子系统的输出接口与各风电机组以及风电场维护检修部门客户端通信连接。
数据信息采集子系统的数据输入接口由相互独立设置的风电场风功率预测系统数据接口，机组运营维护数据接口，风电场环境、地形数据接口，SCADA系统接口以及电网调度指令接口组成。
云平台评估优化子系统包括风电场数据分析挖掘模块以及全局优化智能算法模块，风电场数据分析挖掘模块通过云平台评估优化子系统的输入接口接收数据信息采集子系统以及系统数据库子系统发送的数据信息，全局优化智能算法模块接收并计算风电场数据分析挖掘模块提供的数据，并通过云平台评估优化子系统的输出接口发送给风电场协同控制子系统以及系统数据库子系统。
风电场协同控制子系统包括风电场协调控制模块、风电场各运行机组控制指令发送模块以及风电场各停运机组维护检修指令发送模块，风电场各运行机组控制指令发送模块以及风电场各停运机组维护检修指令发送模块的输入接口分别与风电场协调控制模块的输出接口连接，输出接口分别通过风电场协同控制子系统的输出接口与各机组以及风电场维护检修部门通信连接，具体地，风电场各运行机组控制指令发送模块的输出接口通过风电场协同控制子系统的输出接口与各运行机组通信连接，风电场各停运机组维护检修指令发送模块通过风电场协同控制子系统的输出接口与各停运机组以及风电场维修检修部门通信连接。风电场协调控制模块通过风电场协同控制子系统的输入接口接收云平台评估优化子系统输出的数据。
系统数据库子系统包括系统数据库以及系统自学习与优化修正模块，系统数据库的输入接口通过系统数据库子系统的输入接口接收来自数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统以及风电场协同控制子系统的数据并存储，系统自学习与优化修正模块将系统优化修正数据发送至云平台评估优化子系统。以下是一个具体实施例。
请参照图1所示，风电场功率协同控制系统由数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统、风电场协同控制子系统、系统数据库子系统组成。
请参照图2所示，数据信息采集子系统的数据输入接口由相互独立设置的风电场风功率预测系统数据接口、机组运营维护数据接口、风电场环境、地形数据接口、SCADA系统接口及电网调度指令接口组成。风电场风功率预测系统数据接口接收风电场风功率预测数据、风电场风况气象预测数据、风电场超短期功率预测数据；机组运营维护数据接口接收机组维护计划安排数据、机组运营安排数据；风电场环境、地形数据接口接收风电场环境数据、风电场地形海拔数据；SCADA系统接口接收机组运行工况数据、机组机型设备数据、机组测量风速数据；电网调度指令接口接收电网负荷调度数据、电网限电调度数据。
数据信息采集子系统采集各类风电场数据信息，经数据通信接口将各类风电场数据信息传递给云平台评估优化子系统和系统数据库子系统。
请参阅图3所示，云平台评估优化子系统由各种数据信息输入接口接收由数据信息采集子系统发送的各类数据信息，再由云平台评估优化子系统内的风电场数据分析挖掘模块处理，生成风电机组健康状态评估数据、风电机组各机位风速分布数据、电网负荷需求评估数据。全局优化智能算法模块接收上述三部分数据，进行优化智能计算，具体步骤如下：
设根据风电机在风场中的地理位置排布，将风场内风电机分为m组，次序从上风向到下风向分别记为第1、2、3、…、m，每组包含的风电机数量为Oj，且有根据任意风电机尾流模型，求得第k台风电机所处位置的风速vk。则在不使用协同控制系统情况下，每组风电机的发电功率为则有其中，P是整个风电场的输出功率，Pk是单个风力发电机的输出功率，且有ρ表示空气密度，A表示风轮扫风面积，a是轴向诱导因子，n是风场内风电机的总数量。
设在考虑尾流效应的本协同控制系统控制下，对第j组发电机的发电功率实进行限制，第j组发电机的实际发电功率为其中αj是第j组发电机的发电系数，此时整场发电功率为
所述云平台评估优化子系统的功能在于，最大化整场发电功率P，即目标函数为：
以αj为变量，通过寻优方法获得使P最大的一组αj，然后将αjPk传递给风电场协同控制子系统和系统数据库子系统，作为每台风电机的功率限值，同时接收系统数据库子系统传递来的系统优化修正数据。
请参阅图4所示，风电场协同控制子系统由方案数据输入接口接收由云平台评估优化子系统发送的优化评估数据，再由风电场协调控制模块分解和转换，生成包括运动控制指令、机组停运指令、维护检修指令的机组协同控制指令。风电场各运行机组控制指令发送模块将个性化的运行控制指令发送给对应的每台风电机组，实现各台机组的差别化和精细化控制；风电场各停运机组维护检修指令发送模块将机组停运指令发送到相应的需停运机组，同时发送维护检修指令到风电场维护检修部门，实现风电机组的维护检修。在此期间，这些数据也发送到系统数据库子系统存储分析。
请参阅图5所示，系统数据库子系统由数据信息输入接口、协同控制数据输入接口、优化评估数据输入接口接收其他三个子系统发送的数据；再由系统数据库进行存储，同时发送到风电场数据中心进行备份，实现风电场和系统数据的高级分析和控制；根据存储的各类数据，系统自学习与优化修正模块实现云平台评估优化子系统的机器学习和自我修正，并生成系统优化修正数据，发送到云平台评估优化子系统中去。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种风电场功率协同控制方法，其特征在于包括以下步骤：
根据风电机在风场中的地理位置排布，将风场内风电机分为m组，次序从上风向到下风向分别记为第1、2、3、…、m组，每组包含的风电机数量为Oj，则风场内风电机的总数量，整场发电功率为其中αj是第j组发电机的发电系数，Pk是第k台风电机的输出功率，所述ρ表示空气密度，a是轴向诱导因子，A表示风轮扫风面积，vk表示第k台风电机所处位置的风速；
通过寻优方法求得P最大时对应的一组αj；
将αjPk作为每台风电机的功率限值实施控制。
2.一种应用权利要求1所述方法的风电场功率协同控制系统，其特征在于包括数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统、风电场协同控制子系统以及系统数据库子系统：
所述系统数据库子系统的输入接口分别与所述数据信息采集子系统、所述云平台评估优化子系统以及所述风电场协同控制子系统的输出接口通信连接；
所述云平台评估优化子系统用于执行权利要求1所述的方法，其输入接口分别与数据信息采集子系统的输出接口以及所述系统数据库子系统的输出接口通信连接，并接收数据信息采集子系统以及系统数据库子系统发送的数据信息；
所述云平台评估优化子系统的输出接口还与所述风电场协同控制子系统的输入接口通信连接，将得到的αjPk作为每台风电机的功率限值传递给所述风电场协同控制子系统和系统数据库子系统。
3.根据权利要求2所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述系统数据库子系统的输出接口还与风电场数据中心通信连接。
4.根据权利要求2所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述风电场协同控制子系统的输出接口与各风电机组以及风电场维护检修部门客户端通信连接。
5.根据权利要求2所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述数据信息采集子系统的数据输入接口由相互独立设置的风电场风功率预测系统数据接口，机组运营维护数据接口，风电场环境、地形数据接口，SCADA系统接口以及电网调度指令接口组成。
6.根据权利要求2所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述风电场协同控制子系统包括风电场协调控制模块、风电场各运行机组控制指令发送模块以及风电场各停运机组维护检修指令发送模块，所述风电场各运行机组控制指令发送模块以及所述风电场各停运机组维护检修指令发送模块的输入接口分别与所述风电场协调控制模块的输出接口连接，输出接口分别通过风电场协同控制子系统的输出接口与各机组以及风电场维护检修部门通信连接，所述风电场协调控制模块通过风电场协同控制子系统的输入接口接收云平台评估优化子系统输出的数据。
7.根据权利要求6所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述风电场各运行机组控制指令发送模块的输出接口通过所述风电场协同控制子系统的输出接口与各运行机组通信连接，所述风电场各停运机组维护检修指令发送模块通过所述风电场协同控制子系统的输出接口与各停运机组以及风电场维修检修部门通信连接。
8.根据权利要求2所述的一种风电场功率协同控制系统，其特征在于所述系统数据库子系统包括系统数据库以及系统自学习与优化修正模块，所述系统数据库的输入接口通过系统数据库子系统的输入接口接收来自数据信息采集子系统、云平台评估优化子系统以及风电场协同控制子系统的数据并存储，所述系统自学习与优化修正模块将系统优化修正数据发送至云平台评估优化子系统。
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