CN108258699B - 一种考虑dfig无功出力能力的风电场无功优化控制方法 - Google Patents

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Abstract

发明公开了一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，包括：获取大规模风电场内各台DFIG系统数据及预测数据；结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值；结合DFIG的无功出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限；以风电场内部有功网损最小、无功裕度最大以及公共并网点电压偏差最小为目标，建立多目标优化函数；以DFIG无功出力上下限、SVC无功出力上下限以及公共并网点电压偏差为约束条件，建立约束条件函数；采用遗传算法对所述优化目标函数和所述约束条件组成的优化模型进行求解，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。

Description

一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法
技术领域
本发明属于风电场运行控制技术领域，尤其涉及一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法。
背景技术
随着大规模风电场装机容量的不断增大，研究风电场内部功率分配对于提高系统安全性、经济性和稳定性具有重要意义，DFIG的广泛使用也使得风电场具备了进一步实施无功优化控制的条件。研究风电场内部无功优化控制，需要考虑以下几个方面：1.合理安排每台DFIG有功、无功出力，减小风电场内部有功损耗；2.充分利用DFIG无功出力能力，提高风电场无功裕度；3.提高风电场公共并网点电压质量，减小风电场对接入系统电压稳定性的影响。
目前，国内外学者的研究大多集中在风电场无功补偿装置容量、运行特性及控制策略上，并没有考虑风电场层面上无功优化控制，更没有充分利用好DFIG的无功出力能力。因此，建立一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，旨在充分利用DFIG无功出力能力，减小风电场内部损耗、提高风电场无功裕度、减小并网点电压偏差。
为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是，一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，其特征是所述方法包括：
步骤1：获取大规模风电场各台DFIG系统数据及预测数据；
步骤2：结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值；
步骤3：结合DFIG的无功出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限；
步骤4：以风电场内部有功网损最小、无功裕度最大以及公共并网点电压偏差最小为目标，建立多目标优化函数；
步骤5：以DFIG无功出力上下限、SVC无功出力上下限以及公共并网点电压偏差为约束条件，建立约束条件函数；
步骤6：采用遗传算法对所述优化目标函数进行求解，且满足所述约束条件，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。
进一步地，所述步骤1包括，获取风电场内N台DFIG风电机组所处位置的风速预测值：v∑＝{v1,v2,…,vN}。
进一步地，所述步骤2包括，
步骤201：根据风力机动力学模型，计算通过风力机扫掠面的功率值为
Figure BDA0001523295890000021
其中，R为风力机叶片半径，ρ空气为空气密度，Vw为风力机输入风速；
步骤202：引入风能利用率Cp表征风力机捕捉风能的能力，则DFIG的有功出力预测值为
Figure BDA0001523295890000022
其中，Cp为最大风能利用率。
进一步地，所述步骤3包括，
步骤301：在给定有功出力预测值的基础上，结合DFIG运行模式，求取定子侧有功功率PS，进而计算DFIG定子侧无功出力上下限Qsmax、Qsmin：
Figure BDA0001523295890000023
其中，Us为定子相电压幅值，Xs为定子电抗，Xm为励磁电抗；
步骤302：忽略网测变换器无功出力能力，则DFIG的无功极限为：Qgmax＝Qsmax，Qgmin＝Qsmin。
进一步地，所述步骤4包括，
步骤401：考虑到风电场内变压器损耗以及集电线路损耗
Figure BDA0001523295890000031
为了使损耗最小，建立目标函数如下：min F1＝PWF,loss＝PT,loss+PL,loss；其中，L为集电线路条数，K为第l条集电线路上的DFIG台数，RTi为第i台机端变压器的电阻，Rlk为集电线路l上第k台DFIG与第k-1台DFIG之间的线路电阻值，Plj、Qlj分别为集电线路l上第j台DFIG发出的有功功率和无功功率。
步骤402：考虑到风电场内部无功调节设备主要为DFIG和SVC，为了使无功裕度最大，建立目标函数如下：
Figure BDA0001523295890000032
其中，Qgimax为第i台机组无功出力极限，Qgi为第i台机组当前无功出力，QSVCmax为SVC无功出力极限，QSVC为SVC当前无功出力；
步骤403：考虑到风电场公共并网点电压偏差，建立目标函数如下：min F3＝UPCC-UPCC,ref；其中，UPCC为当前公共并网点电压，UPCC,ref为并网点电压参考值；
步骤404：综合考虑以上优化目标：建立目标函数如下：min F＝αF1-βF2+γF3；其中，α、β、γ为权重系数。
进一步地，所述步骤5包括，
步骤501：考虑DFIG无功出力上下限：Qgimin≤Qgi≤Qgimax i＝1,2,…,N；
步骤502：考虑SVC无功出力上下限：QSVCmin≤QSVC≤QSVCmax；
步骤503：考虑公共并网点电压偏差约束：UPCCmin≤UPCC≤UPCCmax。
进一步地，所述步骤6包括，在所述优化目标函数和所述约束条件的基础上建立考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，并采用遗传算法进行求解，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。
附图说明
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1是本发明提供的一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法流程图；
图2是本发明提供的典型放射式风电场结构示意图。
图3是电网并网点电压波动曲线图。
图4是不同控制方式下风电场无功出力曲线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优化方法进行说明，应当理解的是，此处所描述的优化方法事例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
具体地，图1是考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法流程图。图1中，控制方法流程图包括：
步骤1：读取大规模风电场各台DFIG系统数据及预测数据，具体为：
步骤101：获取大规模风电场各台DFIG系统数据，包括风电机组机械参数和电气参数等。
步骤102：获取大规模风电场各台DFIG预测数据，即风速预测值。
步骤2：结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值，具体为：
步骤201：根据风力机动力学模型，计算通过风力机扫掠面的功率值：
Figure BDA0001523295890000051
其中，R为风力机叶片半径，ρ空气为空气密度，Vw为风力机输入风速；
步骤202：引入风能利用率Cp表征风力机捕捉风能的能力，计算DFIG的有功出力预测值：
Figure BDA0001523295890000052
其中，Cp为最大风能利用率。
步骤3：结合DFIG的出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限，具体为：
步骤301：在给定有功出力预测值的基础上，结合DFIG运行模式，求取定子侧有功功率PS，进而计算DFIG定子侧无功出力上下限Qsmax、Qsmin：
Figure BDA0001523295890000053
其中，Us为定子相电压幅值，Xs为定子电抗，Xm为励磁电抗；
步骤302：忽略网测变换器无功出力能力，则DFIG的无功极限为：Qgmax＝Qsmax，Qgmin＝Qsmin。
步骤4：建立考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制模型，具体为：
步骤401：以风电场内部有功网损最小、无功裕度最大以及公共并网点电压偏差最小为控制目标，建立目标函数；
步骤402：以DFIG无功出力上下限、SVC无功出力上下限以及公共并网点电压偏差为约束条件，建立约束条件函数；
步骤403：基于目标函数和约束条件，建立风电场无功优化控制模型：
Figure BDA0001523295890000061
其中，α、β、γ为权重系数，PWF,loss为风电场内部的有功损耗，Qgimax为第i台机组无功出力极限，Qgi为第i台机组当前无功出力，QSVCmax为SVC无功出力极限，QSVC为SVC当前无功出力，UPCC为当前公共并网点电压，UPCC,ref为并网点电压参考值。
步骤5：采用遗传算法对所述优化目标函数和所述约束条件组成的优化模型进行求解，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。
以下结合附图2对本发明事例做进一步详细说明。
事例参数说明：
本事例中，设风电场装机容量为60MW，共有40台1.5MW的DFIG、40台机端变压器、1台主变压器及1组SVC，其中40台DFIG通过4条地下馈线连接至并网变电站主变压器，风电场馈线信息如表1所示，由于地形不同风电场馈线长度也有所差别。其中，A、B、C、D四条馈线分别连接10台1.5MW的DFIG，能够参与风电场无功调节，SVC的容量为-10～15Mvar。
表1风电场馈线信息统计表
Figure BDA0001523295890000062
Figure BDA0001523295890000071
计算步骤如下：
步骤1：获取风电场内各台风电机组风速预测数据，详细风电机组输入风速如表2所示。
表2各台DFIG输入风速值
Figure BDA0001523295890000072
步骤2：结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值如表3所。
表3各台DFIG有功出力预测值
Figure BDA0001523295890000073
Figure BDA0001523295890000081
步骤3：结合DFIG的出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限如表4所示。
表4各台DFIG无功出力上下限
Figure BDA0001523295890000082
步骤4：以风电场内部有功网损最小、无功裕度最大、公共并网点电压偏差最小为控制目标；以DFIG无功出力上下限、SVC无功出力上下限、公共并网点电压偏差为约束条件，建立风电场无功优化控制模型：
Figure BDA0001523295890000091
步骤5：采用遗传算法对所述优化目标函数和所述约束条件组成的优化模型进行求解。为比较DFIG与SVC无功优化控制方法的控制效果，分别采用以下4种补偿方案进行仿真分析。
1)方案1：本站无功补偿设备不参与补偿，只依靠无穷大系统进行无功补偿；
2)方案2：只采用风电场升压站的SVC进行无功补偿；
3)方案3：只采用风电场内部的DFIG进行无功补偿；
4)方案4：DFIG和SVC均参与无功补偿，且按照本发明所提优化控制方法进行无功优化控制。
不同无功补偿方案下风电场并网点电压与风电场有功出力的变化曲线如图3所示。
从图3中方案2和方案4的电压曲线可以看出，在风电场DFIG和SVC无功充足的情况下，风电场基本能维持并网点电压恒定，控制效果最佳；从方案3的电压曲线可以看出，当风电场DFIG有功出力较小时，无功可调范围较大，基本能维持并网点电压恒定，当风电场DFIG无功出力较大时，无功可调范围较小，并网点电压有较大偏差。
针对方案2和方案4补偿效果相似，对风电场内部的无功出力进行分析，得到不同控制方式下风电场DFIG和SVC的无功出力曲线如图4所示。
从图4中可以看出方案4较方案2的风电场总无功出力更高，这是因为方案4中DFIG也参与了无功补偿，由于DFIG和SVC距离风电场PCC的物理连接紧密度不同，DFIG经较长的集电线路和变压器相连，会产生一定的无功损耗。通过协调控制DFIG和SVC的无功出力，让DFIG参与无功调节，在增加SVC无功裕度的同时，也降低了因无功流动产生的有功网损。不同控制方案下风电场无功出力与有功损耗对比如表5所示。
表5风电场无功出力与有功损耗对比
Figure BDA0001523295890000101
最后应该说明的是：以上所述仅为本发明的事例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤1：获取大规模风电场内各台DFIG系统数据及预测数据；
步骤2：结合风力机的动力学模型，计算各台DFIG的有功出力预测值；
步骤3：结合DFIG的无功出力特性，计算各台DFIG的无功出力上下限；具体为：
步骤301：在给定有功出力预测值的基础上，结合DFIG运行模式，求取定子侧有功功率Ps，进而计算DFIG定子侧无功出力上下限Qsmax、Qsmin：
Figure FDA0004058518920000011
其中，Us为定子相电压幅值，Xs为定子电抗，Xm为励磁电抗；
步骤302：忽略网测变换器无功出力能力，则DFIG的无功极限为：Qgmax＝Qsmax，Qgmin＝Qsmin；
步骤4：以风电场内部有功网损最小、无功裕度最大以及公共并网点电压偏差最小为目标，建立多目标优化函数；具体为：
步骤401：考虑到风电场内变压器损耗以及集电线路损耗
Figure FDA0004058518920000012
为了使损耗最小，建立目标函数如下：min F1＝PWF,loss＝PT,loss+PL,loss；其中，L为集电线路条数，K为第l条集电线路上的DFIG台数，RTi为第i台机端变压器的电阻，Rlk为集电线路l上第k台DFIG与第k-1台DFIG之间的线路电阻值，Plj、Qlj分别为集电线路l上第j台DFIG发出的有功功率和无功功率；
步骤402：考虑到风电场内部无功调节设备主要为DFIG和SVC，为了使无功裕度最大，建立目标函数如下：
Figure FDA0004058518920000021
其中，Qgimax为第i台机组无功出力极限，Qgi为第i台机组当前无功出力，QSVCmax为SVC无功出力极限，QSVC为SVC当前无功出力；
步骤403：考虑到风电场公共并网点电压偏差，建立目标函数如下：min F3＝UPCC-UPCC,ref；其中，UPCC为当前公共并网点电压，UPCC,ref为并网点电压参考值；
步骤404：综合考虑以上优化目标，建立目标函数如下：min F＝αF1-βF2+γF3；其中，α、β、γ为权重系数；
步骤5：以DFIG无功出力上下限、SVC无功出力上下限以及公共并网点电压偏差为约束条件，建立约束条件函数；
步骤6：采用遗传算法对所述多目标优化函数进行求解，且满足所述约束条件，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。
2.根据权利要求1所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤1具体为获取风电场内N台DFIG风电机组所处位置风速预测值：v∑＝{v1,v2,…,vN}。
3.根据权利要求2所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
步骤201：根据风力机动力学模型，计算通过风力机扫掠面的功率值为
Figure FDA0004058518920000022
其中，R为风力机叶片半径，ρ空气为空气密度，Vw为风力机输入风速；
步骤202：引入风能利用率Cp表征风力机捕捉风能的能力，则DFIG的有功出力预测值为
Figure FDA0004058518920000023
其中，Cp为最大风能利用率。
4.根据权利要求1所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
步骤501：考虑DFIG无功出力上下限：Qgimin≤Qgi≤Qgimax i＝1,2,…,N；
步骤502：考虑SVC无功出力上下限：QSVCmin≤QSVC≤QSVCmax；
步骤503：考虑公共并网点电压偏差约束：UPCCmin≤UPCC≤UPCCmax。
5.根据权利要求1所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤6具体为：在所述多目标优化函数进行求解和所述约束条件的基础上建立考虑DFIG无功出力能力的风电场无功优化控制方法，并采用遗传算法进行求解，形成满足要求的风电场无功优化控制方法。
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