CN105656055B - 一种风电场集群无功电压优化控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种风电场集群无功电压优化控制系统及控制方法，该系统包括无功电压控制模块、交换机、风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块，该方法为当风电场需要进行无功优化时，根据风电场并网点电压偏差值与风电场并网点当前电压幅值计算风电场并网点当前所需无功补偿量，确定联结点集中补偿装置当前调节范围和各风机的当前无功功率调节范围，建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率。
Description
技术领域
本发明属于风电场并网运行无功电压优化控制技术领域，具体涉及一种风电场集群无功电压优化控制系统及控制方法。
背景技术
随着经济的发展，各国政府都越来越重视环境保护、能源短缺的问题，都在大力发展可再生能源。风电因其环保、清洁，且具有巨大的发展潜力，备受各国政府的重视。我国政府也同样高度重视风电的发展，装机容量也越来越多。
目前我国风电场并网运行面临的主要问题是，随着大规模风电接入电网，风电场的并网点电压随着风电出力的波动而波动，严重影响电网的电压运行稳定。在电压波动期间或电网故障时会引起大量风电机组连锁脱网。由于风电的波动性，风电机组间端电压存在差异，若机组间端电压的最大偏差达到接近可诱发机组脱网的电压跌落幅度同样会引起风电机组的脱网。
针对无功电压的问题，国内外也做了一些研究，在无功补偿量分配方法上，可以分为潮流计算随机分配方法和非潮流计算分配方法。在潮流计算中分配方法中，风电场全部双馈电机作为控制变量参与计算，使得优化方法的计算量特别大，计算时间过长。非潮流计算分配方法一般根据事先设定的分配规则进行分配，不能解决风机端电压偏差的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种风电场集群无功电压优化控制系统及控制方法。
一种风电场集群无功电压优化控制系统，包括无功电压控制模块、交换机、风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
所述风机ZigBee传感节点模块有n*m个，其中，n为风电场中支路条数，m为每条支路中风机个数；
所述风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机的各风机参数传感器和各环境参数传感器，所述风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机控制器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置传感器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置控制器，所述风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块均通过ZigBee无线网络连接所述无功电压控制模块，所述无功电压控制模块通过交换机连接风电场变电站。
所述风机参数传感器，用于采集风机基本参数；
所述风机基本参数包括：风机的相电压、风机的相电流、风机的有功功率、风机的无功功率、风机的电压频率和风机的转速；
所述环境参数传感器，用于采集风机周围环境参数；
所述风机周围环境参数包括：风机周围风速、风机周围风向和风机周围温度；
所述联结点集中补偿装置传感器，用于采集联结点集中补偿装置的无功功率。
所述无功电压控制模块，包括处理器、存储器和第一ZigBee无线收发器；
所述第一ZigBee无线收发器，用于通过与各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块进行ZigBee无线网络通信，接收各风机的处理后的风机基本参数、风机周围环境参数和联结点集中补偿装置的无功功率，将优化后的各支路各风机的无功功率传送至各风机ZigBee传感节点模块，将优化后的联结点集中补偿装置的无功功率传送至联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
所述处理器，用于通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值和风电场并网点当前电压幅值，当风电场需要进行无功优化时，确定风电场并网点当前所需无功补偿量，建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率；
所述存储器，用于存储风电场中各风机的基本属性参数、风机基本参数、风机周围环境参数、各风机有功功率、各风机无功功率、联结点集中补偿装置的无功功率和风电场的整个网络拓扑图；
所述的风电场中各风机的基本属性参数包括：风电场各线路的阻抗值、各线路的导纳值，各风机箱变阻抗值，各风机定子电阻、各风机转子电阻、各风机励磁感抗、各风机定子漏抗，各风机转子侧变流器最大电流，风电场并网点到变电站高压侧母线的等值阻抗；
所述各风机ZigBee传感节点模块，均包括第一数据采集处理器和第二ZigBee无线收发器；
所述第一数据采集处理器，用于将风机参数传感器采集的风机基本参数和环境参数传感器采集的风机周围环境参数进行数据处理；
所述第二ZigBee无线收发器，用于与无功电压控制模块进行ZigBee无线网络实现通信。
所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块，包括第二数据采集处理器和第三ZigBee无线收发器；
所述第二数据采集处理器，用于将联结点集中补偿装置传感器采集的联结点集中补偿装置的无功功率进行数据处理；
所述第三ZigBee无线收发器，用于与无功电压控制模块进行ZigBee无线网络通信实现通信。
采用风电场集群无功电压优化控制系统进行无功电压优化控制的方法，包括以下步骤：
步骤1：通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值Ubref和风电场并网点当前电压幅值U；
步骤2：设定并网点电压偏差死区阈值，计算风电场并网点电压偏差值ΔU，若风电场并网点电压偏差大于并网点电压偏差死区阈值，执行步骤3，否则，返回步骤1；
步骤3：根据风电场并网点电压偏差值ΔU与风电场并网点当前电压幅值U计算风电场并网点当前所需无功补偿量Q；
步骤4：实时采集风机基本参数、风机周围环境参数联结点和集中补偿装置的无功功率并传输至无功电压控制模块，无功电压模块确定联结点集中补偿装置当前调节范围和各风机的当前无功功率调节范围；
步骤4.1：各风机参数传感器实时采集风机基本参数，各风机环境参数传感器实时采集风机周围环境参数，联结点集中补偿装置传感器实时采集联结点集中补偿装置的无功功率；
步骤4.2：各风机ZigBee传感节点模块将风机基本参数和风机周围环境参数进行数据处理，联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块对联结点集中补偿装置的无功功率进行数据处理；
步骤4.3：各风机ZigBee传感节点模块将处理后的风机基本参数和风机周围环境参数通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块；联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块将处理后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块；
步骤4.4：确定联结点集中补偿装置当前调节范围[QB mim，QB max]和各风机的当前无功功率调节范围[Qij mim，Qij max]，其中，QB mim为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最小值，QB max为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值，Qij min为各风机的当前可调无功功率最小值，Qij max为各风机的当前可调无功功率最大值；
步骤5：无功电压控制模块建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率QB；
步骤5.1：令无功优化次数q＝1，计算各支路电压偏差值ΔUiq′，即计算各支路中距离风电场联结点最远的风机电压幅值Uimq和该支路中节点参考电压幅值Uiref分别与离风电场联结点最近的风机电压幅值Ui1q的差值的最大值；
步骤5.2：根据当前各支路电压偏差值ΔUiq′，确定各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq，以距离风电场联结点由近及远选择Niq个参与无功优化的风机；
所述各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq的计算公式如下：
步骤5.3：建立风电场集群无功电压优化数学模型，将风电场各条支路电压偏差最小作为无功电压优化目标函数，将潮流方程等式约束和参与无功优化的风机无功调节量上下限不等式约束作为该风电场集群无功电压优化数学模型的约束条件，对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq；
所述风电场各条支路电压偏差最小的无功电压优化目标函数如下：
其中，1≤i≤n，1≤j≤m，Uijq为各支路各风机当前优化次数为q时的电压幅值。
所述潮流方程等式约束条件如下所示：
其中，ΔPi为支路的有功功率差值，ΔQi为支路的无功功率差值，Pij为各支路中各风机的有功功率，Qij为各支路中各风机的无功功率，Uk为支路中k节点当前电压幅值，Ul为支路中l节点当前电压幅值，Gkl和Bkl为支路中k节点和l节点的互导纳，Gkk和Bkk为支路中k节点和l节点的自导纳，θkl为支路中节点k和节点l的电压相角差，1≤k≤m，1≤l≤m。
步骤5.4：判断当前优化后的各支路各风机的无功功率的总和∑Qijq是否大于风电场并网点当前所需无功补偿量Q，若是，执行步骤5.5，否则，执行步骤5.6；
步骤5.5：得到最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq，令联结点集中补偿装置的无功功率QB＝0，执行步骤5.9；
步骤5.6：若当前各支路所有风机的电压幅值Uijq均等于其支路中节点参考电压幅值Uiref或者各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq均达到其支路的风机个数m，则执行步骤5.7，否则，令q＝q+1，更新各支路各风机的电压幅值Uijq，计算各支路电压偏差ΔUiq′，返回步骤5.2；
步骤5.7：根据当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq计算联结点集中补偿装置的无功功率
步骤5.8：判断联结点集中补偿装置的无功功率QB是否在联结点集中补偿装置当前的调节范围[QBmim，QBmax]，若是，执行步骤5.9，否则，将联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值QBmax作为当前联结点集中补偿装置的无功功率，执行步骤5.9；
步骤5.9：得到当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率；
步骤6：将优化后的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
步骤7：各风机ZigBee传感节点模块通过控制风机控制器调节风机的转子侧变流器电流，调节各风机的无功功率，各联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过控制联结点集中补偿装置控制器，控制各联结点补偿装置的开关，调节各联结点补偿装置的无功功率。
本发明的有益效果：
本发明提出一种风电场集群无功电压优化控制系统及控制方法，该系统的无功电压控制模块采用以太网与ZigBee无线传输相结合的形式，使该风电场集群无功电压优化控制系统具有更加廉价、高效、稳定和可靠的优势，运行效果更佳。该控制方法将风电场中的每条支路作为一个单元进行优化计算，在解决风电场并网点电压稳定的同时，也解决了风机端电压偏差，并能够提高优化方法在计算时的速度与精度。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中风电场集群无功电压优化控制系统的结构示意图；
图2为本发明具体实施方式中风电场集群无功电压优化控制方法的流程图；
图3为本发明具体实施方式中无功电压控制模块对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。
本实施方式中，以国内某风电场为例，该风电场有150台1.5MW的双馈感应风机，总容量225MW。风电场有6条支路，每条支路连接有25台风机。风机的出口电压为690V，经2WVA的箱式变压器升至35KV连接至风电场联结点，再经主变压器汇总到220KV母线，对外输送电能。
一种风电场集群无功电压优化控制系统，如图1所示，包括无功电压控制模块、交换机、风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块。
本实施方式中，风机ZigBee传感节点模块有n*m个，其中，n＝6为风电场中支路条数，m＝25为每条支路中风机个数；
风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机的各风机参数传感器和各环境参数传感器，所述风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机控制器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置传感器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置控制器，所述风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块均通过ZigBee无线网络连接所述无功电压控制模块，所述无功电压控制模块通过交换机连接风电场变电站。
本实施方式中，交换机型号为SCALANCE X200。
风机参数传感器，用于采集风机基本参数；所述风机基本参数包括：风机的相电压、风机的相电流、风机的有功功率、风机的无功功率、风机的电压频率和风机的转速。
本实施方式中，风机参数传感器包括电压互感器、电流互感器和转速传感器，采用电压互感器采集风机的电压，采用电流互感器采集转速传感器，采用功率表采集风机的有功功率、风机的无功功率和风机的电压频率，采用风速传感器采集风机的转速。
环境参数传感器，用于采集风机周围环境参数，所述风机周围环境参数包括：风机周围风速、风机周围风向和风机周围温度。
本实施方式中，环境参数传感器包括风速传感器和温度传感器，采用风速传感器采集风机周围风速和风机周围风向，采用温度传感器采集风机周围温度。
联结点集中补偿装置传感器，用于采集联结点集中补偿装置的无功功率。
本实施方式中，联结点集中补偿装置传感器包括电压互感器和电流互感器，采用电压互感器采集联结点集中补偿装置的电压，采用电流互感器采集联结点集中补偿装置的电流。
无功电压控制模块，包括处理器、存储器和第一ZigBee无线收发器。
本实施方式中，第一ZigBee无线收发器采用ZigBee芯片CC2431和射频前端CC2591，用于通过与各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块进行ZigBee无线网络通信，接收各风机的处理后的风机基本参数、风机周围环境参数和联结点集中补偿装置的无功功率，将优化后的各支路各风机的无功功率传送至各风机ZigBee传感节点模块，将优化后的联结点集中补偿装置的无功功率传送至联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块。
本实施方式中，处理器型号为S7-400CPU416-3PN/DN，集成了以太网接口，无须以太网模块就可以建立以太网通信，用于通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值和风电场并网点当前电压幅值，当风电场需要进行无功优化时，确定风电场并网点当前所需无功补偿量，建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率，并确定联结点集中补偿装置的无功功率。
本实施方式中，存储器采用Flash存储，用于存储风电场中各风机的基本属性参数、风机基本参数、风机周围环境参数、各风机有功功率、各风机无功功率、联结点集中补偿装置的无功功率和风电场的整个网络拓扑图；
风电场中各风机的基本属性参数包括：风电场各线路的阻抗值、各线路的导纳值，各风机箱变阻抗值，各风机定子电阻、各风机转子电阻、各风机励磁感抗、各风机定子漏抗，各风机转子侧变流器最大电流，风电场并网点到变电站高压侧母线的等值阻抗。
各风机ZigBee传感节点模块，均包括第一数据采集处理器和第二ZigBee无线收发器。
本实施方式中，第一数据采集处理器采用型号为C8051F120，用于将风机参数传感器采集的风机基本参数和环境参数传感器采集的风机周围环境参数进行数据处理。
本实施方式中，第二ZigBee无线收发器采用ZigBee芯片CC2431和射频前端CC2591，用于与无功电压控制模块进行ZigBee无线网络实现通信。
联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块，包括第二数据采集处理器和第三ZigBee无线收发器。
本实施方式中，第二数据采集处理器采用型号为C8051F120，用于将联结点集中补偿装置传感器采集的联结点集中补偿装置的无功功率进行数据处理。
本实施方式中，第三ZigBee无线收发器采用ZigBee芯片CC2431和射频前端CC2591，用于与无功电压控制模块进行ZigBee无线网络通信实现通信。
采用风电场集群无功电压优化控制系统进行无功电压优化控制的方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤1：通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值Ubref和风电场并网点当前电压幅值U。
本实施方式中，获取的风电场并网点参考电压幅值Ubref为1.0p.u.，风电场并网点当前电压幅值U为0.88352p.u.。
步骤2：设定并网点电压偏差死区阈值，计算风电场并网点电压偏差值ΔU，若风电场并网点电压偏差大于并网点电压偏差死区阈值，执行步骤3，否则，返回步骤1
本实施方式中，为了防止设备的频繁调节，设定的并网点电压偏差死区阈值电压死区范围为|ΔU|≤0.01，计算风电场并网点电压偏差值ΔU如式(1)所示：
ΔU＝Ubref-U (1)
步骤3：根据风电场并网点电压偏差值ΔU与风电场并网点当前电压幅值U计算风电场并网点当前所需无功补偿量Q如式(2)所示：
其中，X为风电场并网点到变电站高压侧母线的等值阻抗。
本实施方式中，计算得到的风电场并网点当前所需无功补偿量Q为5.277Mvar。
步骤4：实时采集风机基本参数、风机周围环境参数联结点和集中补偿装置的无功功率并传输至无功电压控制模块，无功电压模块确定联结点集中补偿装置当前调节范围和各风机的当前无功功率调节范围。
步骤4.1：各风机参数传感器实时采集风机基本参数，各风机环境参数传感器实时采集风机周围环境参数，联结点集中补偿装置传感器实时采集联结点集中补偿装置的无功功率。
本实施方式中，风机基本参数包括：风机的相电压、风机的相电流、风机的有功功率、风机的无功功率、风机的电压频率和风机的转速。
本实施方式中，风机周围环境参数包括：风机周围风速、风机周围风向和风机周围温度。
步骤4.2：各风机ZigBee传感节点模块将风机基本参数和风机周围环境参数进行数据处理，联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块对联结点集中补偿装置的无功功率进行数据处理。
步骤4.3：各风机ZigBee传感节点模块将处理后的风机基本参数和风机周围环境参数通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块；联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块将处理后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块。
步骤4.4：确定联结点集中补偿装置当前调节范围[QB mim，QB max]和各风机的当前无功功率调节范围[Qij mim，Qij max]，其中，QB mim为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最小值，QB max为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值，Qij min为各风机的当前可调无功功率最小值，Qij max为各风机的当前可调无功功率最大值。
本实施方式中，各风机的当前时刻无源设备调节范围[Qij mim，Qij max]是根据各风机的定子侧电压、定子侧电抗、励磁阻抗和转子侧变流器最大电流确定的。
各风机的当前时刻可调无功功率最大值Qij max的公式如式(3)所示：
其中，1≤i≤n，1≤j≤m，Usij＝690V为风机定子侧电压，Xsij＝0.07Ω为风机定子侧电抗，Xmij＝1.033Ω为风机励磁感抗，Irij max为风机转子侧变流器最大电流，Pwij为风机输出功率特性描述分段函数，s为转差率。
各风机的当前时刻可调无功功率最小值Qij min的公式如式(4)所示：
其中，风机输出功率特性描述分段函数Pwij如式(5)所示：
其中，k1＝Prij/(vr-vwi)，k2＝-k1vwi，v为风机周围风速取额定风速，vwi＝6m/s为切入风速，vwo＝22m/s为切出风速，vr＝14m/s为额定风速，Prij＝1.5MW为风机额定功率。
本实施方式中，确定的联结点集中补偿装置当前调节范围为[QB mim，QB max]＝[0，10Mvar]，各风机的当前无源设备调节范围为[Qij mim，Qij max]＝[0，0.24Mvar]。
步骤5：无功电压控制模块建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率QB，如图3所示。
步骤5.1：令无功优化次数q＝1，计算各支路电压偏差值ΔUiq′，即计算各支路中距离风电场联结点最远的风机电压幅值Uimq和该支路中节点参考电压幅值Uiref分别与离风电场联结点最近的风机电压幅值Ui1q的差值的最大值。
本实施方式中，当前时刻各支路电压偏差值ΔUiq′如式(6)所示：
ΔUiq′＝max{|Uimq-Ui1q|，|Uref-Ui1q|} (6)
步骤5.2：根据当前各支路电压偏差值ΔUiq′，确定各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq，以距离风电场联结点由近及远选择Niq个参与无功优化的风机；
所述各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq的计算公式如式(7)所示：
步骤5.3：建立风电场集群无功电压优化数学模型，将风电场各条支路电压偏差最小作为无功电压优化目标函数，将潮流方程等式约束和参与无功优化的风机无功调节量上下限不等式约束作为该风电场集群无功电压优化数学模型的约束条件，对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq。
本实施方式中，风电场各条支路电压偏差最小的无功电压优化目标函数F如式(8)所示：
其中，Uijq为各支路各风机当前优化次数为q时的电压幅值。
本实施方式中，潮流方程等式约束条件如式(9)所示：
其中，ΔPi为支路的有功功率差值，ΔQi为支路的无功功率差值，Pij为各支路中各风机的有功功率，Qij为各支路中各风机的无功功率，Uk为支路中k节点当前电压幅值，Ul为支路中l节点当前电压幅值，Gkl和Bkl为支路中k节点和l节点的互导纳，Gkk和Bkk为支路中k节点和l节点的自导纳，θkl为支路中节点k和节点l的电压相角差，1≤k≤m，1≤l≤m。
本实施方式中，参与无功优化的风机无功调节量上下限不等式约束的公式如式(10)所示：
Qij min≤Qij≤Qij max (10)
步骤5.4：判断当前优化后的各支路各风机的无功功率的总和∑Qijq是否大于风电场并网点当前所需无功补偿量Q，若是，执行步骤5.5，否则，执行步骤5.6。
步骤5.5：得到最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq，令联结点集中补偿装置的无功功率QB＝0，执行步骤5.9。
步骤5.6：若当前各支路所有风机的电压幅值Uijq均等于其支路中节点参考电压幅值Uiref或者各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq均达到其支路的风机个数m，则执行步骤5.7，否则，令q＝q+1，更新各支路各风机的电压幅值Uijq，计算各支路电压偏差ΔUiq′，返回步骤5.2。
步骤5.7：根据当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq计算联结点集中补偿装置的无功功率QB如式(11)所示：
步骤5.8：判断联结点集中补偿装置的无功功率QB是否在联结点集中补偿装置当前的调节范围[QB mim，QB max]，若是，执行步骤5.9，否则，将联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值QB max作为当前联结点集中补偿装置的无功功率，执行步骤5.9。
步骤5.9：得到当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率。
在本案例中，当q＝1时，以其中一条线路为例，支路中节点参考电压幅值为1.0p.u.，该支路中离风电场联结点最远的风机电压幅值为0.99522p.u.，该支路中离风电场联结点最近的风机电压幅值为0.8918p.u.，得该支路中参与无功电压优化的风机个数Ni1＝3。使用粒子群算法求解，得到此支路中参与无功优化的风机的无功功率分别为0.23Mvar、0.23Mvar、0.22Mvar。将各支路中参与无功优化风机的无功功率累加，得到风电场无功功率为5.325Mvar，大于风电场并网点当前所需无功补偿量Q＝5.277Mvar，满足并网点无功功率的需求。
步骤6：将优化后的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块。
步骤7：各风机ZigBee传感节点模块通过控制风机控制器调节风机的转子侧变流器电流，调节各风机的无功功率，各联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过控制联结点集中补偿装置控制器，控制各联结点补偿装置的开关，调节各联结点补偿装置的无功功率。
Claims (4)
1.一种风电场集群无功电压优化控制系统，包括无功电压控制模块、交换机、风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
所述风机ZigBee传感节点模块有n*m个，其中，n为风电场中支路条数，m为每条支路中风机个数；
所述风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机的各风机参数传感器和各环境参数传感器，所述风机ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接风机控制器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置传感器，所述联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过其接口电路连接联结点集中补偿装置控制器，所述风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块均通过ZigBee无线网络连接所述无功电压控制模块，所述无功电压控制模块通过交换机连接风电场变电站；
其特征在于，所述无功电压控制模块，包括处理器、存储器和第一ZigBee无线收发器；
所述第一ZigBee无线收发器，用于通过与各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块进行ZigBee无线网络通信，接收各风机的处理后的风机基本参数、风机周围环境参数和联结点集中补偿装置的无功功率，将优化后的各支路各风机的无功功率传送至各风机ZigBee传感节点模块，将优化后的联结点集中补偿装置的无功功率传送至联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
所述处理器，用于通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值和风电场并网点当前电压幅值，当风电场需要进行无功优化时，确定风电场并网点当前所需无功补偿量，建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率；
所述存储器，用于存储风电场中各风机的基本属性参数、风机基本参数、风机周围环境参数、各风机有功功率、各风机无功功率、联结点集中补偿装置的无功功率和风电场的整个网络拓扑图；
所述的风电场中各风机的基本属性参数包括：风电场各线路的阻抗值、各线路的导纳值，各风机箱变阻抗值，各风机定子电阻、各风机转子电阻、各风机励磁感抗、各风机定子漏抗，各风机转子侧变流器最大电流，风电场并网点到变电站高压侧母线的等值阻抗。
2.采用权利要求1所述的风电场集群无功电压优化控制系统进行无功电压优化控制的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过交换机与变电站进行通讯，获取风电场并网点参考电压幅值Ubref和风电场并网点当前电压幅值U；
步骤2：设定并网点电压偏差死区阈值，计算风电场并网点电压偏差值ΔU，若风电场并网点电压偏差大于并网点电压偏差死区阈值，执行步骤3，否则，返回步骤1；
步骤3：根据风电场并网点电压偏差值ΔU与风电场并网点当前电压幅值U计算风电场并网点当前所需无功补偿量Q；
步骤4：实时采集风机基本参数、风机周围环境参数联结点和集中补偿装置的无功功率并传输至无功电压控制模块，无功电压模块确定联结点集中补偿装置当前调节范围和各风机的当前无功功率调节范围；
步骤4.1：各风机参数传感器实时采集风机基本参数，各风机环境参数传感器实时采集风机周围环境参数，联结点集中补偿装置传感器实时采集联结点集中补偿装置的无功功率；
步骤4.2：各风机ZigBee传感节点模块将风机基本参数和风机周围环境参数进行数据处理，联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块对联结点集中补偿装置的无功功率进行数据处理；
步骤4.3：各风机ZigBee传感节点模块将处理后的风机基本参数和风机周围环境参数通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块；联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块将处理后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至无功电压控制模块；
步骤4.4：确定联结点集中补偿装置当前调节范围[QBmim，QBmax]和各风机的当前无功功率调节范围[Qijmim，Qijmax]，其中，QBmim为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最小值，QBmax为联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值，Qijmin为各风机的当前可调无功功率最小值，Qijmax为各风机的当前可调无功功率最大值；
步骤5：无功电压控制模块建立风电场集群无功电压优化数学模型，根据风机基本参数对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq，并确定优化后的联结点集中补偿装置的无功功率QB；
步骤5.1：令无功优化次数q＝1，计算各支路电压偏差值ΔUiq＇，即计算各支路中距离风电场联结点最远的风机电压幅值Uimq和该支路中节点参考电压幅值Uiref分别与离风电场联结点最近的风机电压幅值Ui1q的差值的最大值；
步骤5.2：根据当前各支路电压偏差值ΔUiq＇，确定各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq，以距离风电场联结点由近及远选择Niq个参与无功优化的风机；
所述各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq的计算公式如下：
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步骤5.3：建立风电场集群无功电压优化数学模型，将风电场各条支路电压偏差最小作为无功电压优化目标函数，将潮流方程等式约束和参与无功优化的风机无功调节量上下限不等式约束作为该风电场集群无功电压优化数学模型的约束条件，对当前风电场中各支路风机的无功功率进行优化，得到优化后的各支路各风机的无功功率Qijq；
步骤5.4：判断当前优化后的各支路各风机的无功功率的总和∑Qijq是否大于风电场并网点当前所需无功补偿量Q，若是，执行步骤5.5，否则，执行步骤5.6；
步骤5.5：得到最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq，令联结点集中补偿装置的无功功率QB＝0，执行步骤5.9；
步骤5.6：若当前各支路所有风机的电压幅值Uijq均等于其支路中节点参考电压幅值Uiref或者各支路中参与无功电压优化的风机个数Niq均达到其支路的风机个数m，则执行步骤5.7，否则，令q＝q+1，更新各支路各风机的电压幅值Uijq，计算各支路电压偏差ΔUiq＇，返回步骤5.2；
步骤5.7：根据当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq计算联结点集中补偿装置的无功功率QB：
步骤5.8：判断联结点集中补偿装置的无功功率QB是否在联结点集中补偿装置当前的调节范围[QBmim，QBmax]，若是，执行步骤5.9，否则，将联结点集中补偿装置当前的可调无功功率最大值QBmax作为当前联结点集中补偿装置的无功功率，执行步骤5.9；
步骤5.9：得到当前最终优化的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率；
步骤6：将优化后的各支路各风机的无功功率Qijq和优化后的联结点集中补偿装置的无功功率通过ZigBee无线网络传送至各风机ZigBee传感节点模块和联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块；
步骤7：各风机ZigBee传感节点模块通过控制风机控制器调节风机的转子侧变流器电流，调节各风机的无功功率，各联结点集中补偿装置ZigBee传感节点模块通过控制联结点集中补偿装置控制器，控制各联结点补偿装置的开关，调节各联结点补偿装置的无功功率。
3.根据权利要求2所述的风电场集群无功电压优化控制系统进行风电场集群无功电压优化控制的方法，其特征在于，所述风电场各条支路电压偏差最小的无功电压优化目标函数如下：
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其中，1≤i≤n，1≤j≤m，Uijq为各支路各风机当前优化次数为q时的电压幅值。
4.根据权利要求2所述的风电场集群无功电压优化控制系统进行风电场集群无功电压优化控制的方法，其特征在于，所述潮流方程等式约束条件如下所示：
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其中，ΔPi为支路的有功功率差值，ΔQi为支路的无功功率差值，Pij为各支路中各风机的有功功率，Qij为各支路中各风机的无功功率，Uk为支路中k节点当前电压幅值，Ul为支路中l节点当前电压幅值，Gkl和Bkl为支路中k节点和l节点的互导纳，Gkk和Bkk为支路中k节点和l节点的自导纳，θkl为支路中节点k和节点l的电压相角差，1≤k≤m，1≤l≤m。
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