CN108664671A - 一种风电场多机聚合模型参数辨识方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种风电场多机聚合模型参数辨识方法及装置，该方法包括：采集风电场参数、风电场出口升压变压器高压侧电气量采样信息及风速信息；根据上述采集的数据及风速信息构建风电场聚类模型；根据所述风电场聚类模型，计算每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数；根据每台等值机出口的等值集电线路参数、等值箱变变压器参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；根据获取的每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，获取优化的等值机发电机参数。本发明提供的技术方案利用风电场出口实测电气量有效的更新了优化风电场聚合模型参数，提升了模型的准确性。

Description

一种风电场多机聚合模型参数辨识方法及装置

技术领域

本发明涉及风电场等值建模，具体涉及一种风电场多机聚合模型参数辨识方法及装置。

背景技术

目前比较通用的风电场等值建模方法为单机等值和多机等值。单机等值法假设所有风电机组风速相同，因此整个风电场可以用一台风电机组等值。该方法优点是可以大大减少风电场模型阶数和计算时间，但该方法没有考虑风电场拓扑结构及由尾流效应、地形变化导致的风速分布不同。由于风电场风速分布不同，风电机组出力也不同，因此，单机等值法得到的等值机出力往往大于等值前风电场出力，风电场动态精度相差也较大。风电场聚合模型一般采用多等值机模型，多台机等值能够在一定程度上反映风速分布及风机特性差异、运行状态不同的影响，使得等值模型更加精确。

风电场多机等值建模包括风电机组分群聚类、风电场集电系统等值、等值机参数聚合三个部分。目前风电场分群聚类的方法较多，分群聚类主要包括聚合变量和聚类算法的选取，一般根据不同的应用场景选取不同的聚合变量，保证能够精确反映风电机组的动态特性，同时利用聚类算法实现聚类变量的快速分群。聚类变量包括外部变量及内部变量，外部变量一般为输入风速；内部变量有故障切除时风机转速、桨距角控制动作、Crowbar是否动作等。聚类算法有单机倍乘、k-means算法、支持向量聚类等。等值机参数聚合方法目前有容量加权、参数拟合、参数辨识方法等，采用参数辨识优化风电场模型参数的方法可以提高模型的有效性，但目前的参数辨识方法均是基于单机的算法，需要利用单台风机出口的电气量进行参数辨识，从而确定等值风机模型的优化参数，在实际情况中往往获取的是风电场出口的电气量，而无法准确获得每台风机出口侧的电气量。

现有技术文献《双馈风力发电机参数分步辨识及观测量的选择》(潘学萍，鞠平，徐倩，刘永康，吴峰，金宇清.中国电机工程学报,2013,3(13),116‐126)中的风机辨识计算均为单机参数辨识，其所需的观测电气量均需要通过单机的电气量来进行计算，难以同时开展多机的参数辨识计算。

现有技术文献《基于改进模糊C均值聚类和MPSO的风电场等值研究》(杜晓岩,尹华杰,叶超,杨苹.广东电力，2016，29(8),38‐44)提出了一种双馈风电场等值建模方法，其将风场多机聚类结果与参数辨识相结合获取多机聚合模型，比传统的单机等值模型更适合表征双馈风电场的工况，但同样在等值机参数辨识时需要采集其包含的每台风机的电气量来构造等值风机的观测电气量，在单机电气量较难获取的场合，适用性和实用性不强。

现有发明专利CN201310486682.7,《种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法》，提出了通过获取的测量数据对风力发电机参数进行辨识，但并没有指出风电场级的参数辨识方法，特别是多机的参数辨识方法。

现有发明专利201410060760.1，《基于运行数据的风电场参数辨识及动态等值方法》，提出了基于运行数据的风电场参数辨识方法，利用实测数据对风电场进行聚类分析，采用粒子群算法对等值模型的发电机参数进行优化，提高了等值模型的有效性，但同样在进行发电机参数优化时需要每台风机机端的观测电气量来构造参数辨识的目标函数，在大型风电场机端实测数据难以完全采集的场合适用性不强。

因此，需要提供一种风电场多机聚合模型的参数辨识方法及装置，来更新优化等值机的参数，提高等值模型的精确性，增强等值模型的适用性和实用性，使等值模型尽可能真实的反映风电场实际动态运行特性。

发明内容

本发明提供一种风电场多机聚合模型参数辨识方法，所述方法包括如下步骤：

根据采集的数据及风速信息构建风电场聚类模型；

根据所述风电场聚类模型，计算每台等值机出口的参数；

根据所述参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；

根据每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，确定优化的等值机发电机参数。

所述采集的数据包括：风电场的拓扑结构、馈线信息、集电线路信息、箱变变压器参数、主升压变压器参数。

所述的馈线信息包括风电场每条馈线上风机的数量N_k和馈线上每台风机的编号k1；

所述集电线路信息包括同一馈线上两台风机之间的集电线路阻抗Z_y；

所述箱变变压器参数包括：电阻R_T1、电抗X_T1和变比；

所述风电场主升压变压器参数包括变压器电阻R_T、电抗X_T、电导G_T、电纳B_T和变比。

所述采集的数据包括风电场出口升压变压器高压侧的电气量采样信息；

所述风电场出口升压变压器高压侧的电气量采样信息为风速波动时，采集的不同风速工况下的风电场出口侧升压变高压侧的工况电气量；

所述工况电气量包括有功功率P_i、无功功率Q_i、电压U_i、风速V_i和风向a_i；其中i∈{1,2...10}。

用风电场分群聚类方法构建风电场聚类模型，风电场聚类模型包括等值机类型和等值机台数。

所述风电场分群聚类方法为基于风速的支持向量机聚类算法。

所述等值机发电机参数包括定子电阻R_s、定子电感L_ss、励磁电感L_m、转子电阻R_r和转子电感L_rr。

所述风电场出口升压变高压侧电气量采样信息通过实测数据或详细模型仿真获取。

所述计算每台等值机出口的参数包括按下式计算每台等值风机所在集电线路的等值阻抗Z_ave：

其中，M为该等值风机所包含的风机数量，S_z为第z台风机的额定容量，S_k第k台风机的额定容量。

所述计算每台等值机出口的参数包括用容量加权法计算每台等值机出口的箱变变压器参数。

计算每台等值风机出口电气量包括以下步骤：

根据下式计算风电场主升压变压器低压侧的电压U_T总i、有功功率P_T总i、无功功率Q_T总i：

其中，P_i、Q_i和U_i分别为风电场出口侧第i个工况下有功功率、无功功率和电压；

根据风电场出口侧第i个工况下采集到的风速V_i和风向a_i，用风速模型，计算风电场内第j台风机的风速V_ij；

按下式计算第x台等值风机支路上首端的电压U_T2ix、有功功率P_T2ix和无功功率Q_T2ix：

其中，M_x为第x台等值机中包含的风机数量，N为聚合模型中等值风机的数量，P_ij(V_ij)为每种型号的风机对应的理论风速-功率函数；

按下式计算第x台等值风机出口侧的电压U_Gix、有功功率P_Gix和无功功率Q_Gix：

其中，R_T1x和X_T1x分别为第x台等值机出口等值箱变变压器的等值电阻和电抗，R_Lx和X_Lx分别为第x台等值机支路上等值集电线路参数；

根据风机功率-转速函数，由第x台等值机出口的有功功率P_Gix计算等值风机x的等值转差率s_ix，并根据P_six＝P_Gix/(1+s_ix)计算每一组工况下等值风机定子功率P_six；根据P_r0ix＝-s_ixP_six计算每一组工况下等值风机转子功率P_r0ix；根据u_sqix＝U_Gix计算定子q轴电压分量u_sqix；根据u_sdix＝0计算定子d轴电压分量u_sdix；根据i_sqix＝P_six/U_Gix计算定子q轴电流分量i_sqix；根据i_sqix＝Q_Gix/U_Gix计算定子d轴电流分量i_sdix。

所述对双馈等值机发电机参数进行辨识包括如下步骤：

等值风机转子功率的表达式P_r如下式所示：

其中，u_rd、u_rq分别为转子电压dq轴分量；i_rd、i_rq分别为转子电流dq轴分量；s为转差率；i_sd、i_sq分别为定子电流dq轴分量；u_sd、u_sq分别为定子电压dq轴分量；

目标函数minf如下式所示：

其中，P_r0ix为实测数据推得的等值风机x的实测转子功率，P_rix为由式(5)计算得到的转子功率；

利用遗传算法求解目标函数，得到等值风机发电机的定子电阻R_s、定子电感L_ss、励磁电感L_m、转子电阻R_r和转子电感L_rr。

本发明提供一种风电场多机聚合模型参数辨识装置，所述装置包括：

采集模块，用于采集风电场参数和风电场出口升压变压器高压侧电气量采样信息；

聚类模型模块，用于根据获取的的信息计算风电场聚类模型；

第一计算模块，用于根据风电场聚类模型，计算每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数；

第二计算模块，用于根据每台等值机出口的等值集电线路参数、等值箱变变压器参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；

参数辨识模块，用于根据获取的每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，获取优化的等值机发电机参数。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的技术方案，利用风电场出口实测电气量有效的更新优化风电场多机聚合模型参数，提升模型的准确性，相对于单机聚合模型的优化参数，更能反映风电场的动态特性。

本发明提供的技术方案，在风电场聚类的基础上，基于不同风速下等值风机的理论功率进行风电场出口电气量的等比分配，进而确定等值风机出口的电气量，该种方法满足实际情况，能够准确的获取等值风机的外特性，在难以获取风机内、外部参数的场合，可有效的确定等值模型参数。

本发明提供的技术方案，利用双馈等值风机出口有功功率获取等值风机的等值转差，进而作为参数辨识的观测量输入参数，并利用转子功率的推导式构造遗传算法的目标函数具有创新性和独特性，该种参数辨识方法能够利用风机的外部电气量对发电机参数进行辨识，提高了参数辨识方法的适用性。

附图说明

图1为本发明实施例的风电场多等值机电气量推导示意图；

图2为本发明实施例的风电场多等值机表征模型。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的说明：

本发明在风电场分群聚类的基础上，提出一种利用风电场出口电气量进行多机聚合模型参数辨识的方法，具体技术方案如下：

步骤1：获取风电场拓扑结构，馈线信息、集电线路信息、箱变变压器参数、主升压变压器参数。

步骤2：获取风电场出口升压变压器高压侧实测电气量采样信息。在风速波动时，在不同的风速工况下，采集风电场出口侧升压变高压侧10组工况电气量，包括：

有功功率P_i；

无功功率Q_i；

电压U_i；

风速V_i；

风向a_i；

其中i∈{1,2...10}。

步骤3：获取风速信息，利用风电场分群聚类方法，获取风电场聚类模型，所述风电场聚类模型包括等值机类型和等值机台数M_x等。

步骤4：利用步骤3获取的风电场聚类结果，计算每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数。

步骤5：基于步骤4得到的每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数，利用等值风电场出口电气量及推导每台等值风机出口电气量，如附图1所示。

步骤6：基于步骤5获取的每台等值风机出口电气量，利用遗传算法对双馈等值机发电机参数进行辨识，获取优化的等值机发电机参数，包括：

定子电阻R_s；

定子电感L_ss；

励磁电感L_m；

转子电阻R_r；

转子电感L_rr；

进一步的，步骤1中馈线信息包括风电场每条馈线上风机的数量N_k，馈线上每台风机的编号k1；集电线路信息包括同一馈线上两台风机之间的集电线路阻抗Z_y；箱变变压器参数包括：电阻R_T1、电抗X_T1和变比；风电场主升压变压器参数包括变压器电阻R_T、电抗X_T、电导G_T、电纳B_T和变比。

进一步的，步骤2中风电场出口升压变高压侧电气量采样信息可通过实测数据获取，也可通过详细模型仿真得到。

进一步的，步骤3中聚类方法采用基于风速的支持向量机聚类算法。

进一步的，步骤4中每台等值机出口的等值集电线路参数可由公式(1)获得：

其中，M为该等值风机所包含的风机数量，k1为该台风机在所在馈线上的编号，N_k为该台风机风机所在馈线上的风机台数，Z_ave为该等值风机所在集电线路的等值阻抗，Z_y为第y台风机与前一台风机之间的集电线路阻抗，S_z为第z台风机的额定容量，S_k第k台风机的额定容量。

进一步的，步骤4中每台等值机出口的箱变变压器参数由容量加权法获取。

进一步的，步骤5中每台等值风机出口电气量计算推导可根据风电场多机表征模型开展，如附图2所示，包括以下步骤：

第5.1步：风电场出口侧第i个工况下实测电气量分别为：有功功率P_i，无功功率Q_i，电压U_i，风速V_i,，风向a_i，由公式(2)获取风电场主升压变压器低压侧电气量U_T总i、P_T总i、Q_T总i：

式中R_T，X_T，G_T，B_T分别为风电场主变压器的电阻、电抗、电导和电纳。

第5.2步：基于风电场出口侧第i个工况下采集到的风速和风向，采用风速模型，获取风电场内第j台风机的风速V_ij。在该工况下风速为定值，因此对应的在该风速下第j台风机的理论输出功率也为定值。

第5.3步：获取每台等值风机支路上首端的电气量信息。采用公式(2)对每台等值风机支路上的电气量进行分配，假设风电场内每台风机均工作在定功率因数模式下。

式中U_T2ix、P_T2ix、Q_T2ix分别为第x台等值风机支路上首端的电压，有功功率和无功功率，M_x为第x台等值机中包含的风机数量，N为聚合模型中等值风机的数量，P_ij(V_ij)为每种型号的风机对应的理论风速-功率函数，由查表可得。

第5.4步：获取每台等值风机出口侧的电气量，包括第x台等值机出口的电压U_Gix、有功功率P_Gix、无功功率Q_Gix。计算公式如(4)：

式中R_T1x，X_T1x分别为第x台等值机出口等值箱变变压器的等值电阻、电抗。R_Lx,X_Lx为分别为第x台等值机支路上等值集电线路参数。

第5.5步：根据风机风速可判断每台风机工作在恒转速区、恒功率区或最大功率跟踪区域，若风机工作在MPPT模式下，则风机输出功率与转速跟随MPPT曲线，同样等值风机也存在这一关系，并且同类风机MPPT曲线相同，因此根据某一类型风机功率-转速函数，由功率P_Gix可得到等值风机x的等值转差率s_ix，继而确定每一组工况下等值风机定子功率：P_six＝P_Gix/(1+s_ix)；转子功率：P_r0ix＝-s_ixP_six；定子q轴电压分量：u_sqix＝U_Gix；定子d轴电压分量：u_sdix＝0；定子q轴电流分量：i_sqix＝P_six/U_Gix；定子d轴电流分量：i_sqix＝Q_Gix/U_Gix。

进一步的，步骤6中利用遗传算法对双馈等值机发电机参数进行辨识包括以下步骤：

第6.1步：推导等值风机转子功率的表达式P_r为：

式中R_s为等值风机定子电阻；L_ss为等值风机定子电感；L_m为等值风机励磁电感；R_r为等值风机转子电阻；L_rr为等值风机转子电感。

第6.2步：构造遗传算法求解的目标函数，选取实测与推导求得的风力发电机转子侧有功功率偏差的平方和作为目标函数，即：

式中P_r0ix为实测数据推得的等值风机x的实测转子功率，P_rix为由(5)计算得到的转子功率。

第6.3步：利用遗传算法求解目标函数，得到等值风机发电机的定子电阻R_s、定子电感L_ss、励磁电感L_m、转子电阻R_r、转子电感L_rr。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种风电场多机聚合模型参数辨识装置，下面进行说明。

所述装置可以包括：

采集模块，用于采集风电场参数和风电场出口升压变压器高压侧电气量采样信息；

聚类模型模块，用于根据获取的的信息计算风电场聚类模型；

第一计算模块，用于根据风电场聚类模型，计算每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数；

第二计算模块，用于根据每台等值机出口的等值集电线路参数、等值箱变变压器参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；

参数辨识模块，用于根据获取的每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，获取优化的等值机发电机参数。

最后应当说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解：本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (13)

1.一种风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

根据采集的数据及风速信息构建风电场聚类模型；

根据所述风电场聚类模型，计算每台等值机出口的参数；

根据所述参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；

根据每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，确定优化的等值机发电机参数。

2.如权利要求1所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，

所述采集的数据包括：风电场的拓扑结构、馈线信息、集电线路信息、箱变变压器参数、主升压变压器参数。

3.如权利要求2所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述的馈线信息包括风电场每条馈线上风机的数量N_k和馈线上每台风机的编号k1；

所述集电线路信息包括同一馈线上两台风机之间的集电线路阻抗Z_y；

所述箱变变压器参数包括：电阻R_T1、电抗X_T1和变比K_T1；

所述风电场主升压变压器参数包括变压器电阻R_T、电抗X_T、电导G_T、电纳B_T和变比K_T。

4.如权利要求1所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述采集的数据包括风电场出口升压变压器高压侧的电气量采样信息；

所述风电场出口升压变压器高压侧的电气量采样信息为风速波动时，采集的不同风速工况下的风电场出口侧升压变高压侧的工况电气量；

所述工况电气量包括有功功率P_i、无功功率Q_i、电压U_i、风速V_i和风向a_i；其中i∈{1,2...10}。

5.如权利要求1所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，用风电场分群聚类方法构建风电场聚类模型，所述风电场聚类模型包括等值机类型和等值机台数。

6.如权利要求5所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述风电场分群聚类方法为基于风速的支持向量机聚类算法。

7.如权利要求1所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述等值机发电机参数包括定子电阻R_s、定子电感L_ss、励磁电感L_m、转子电阻R_r和转子电感L_rr。

8.如权利要求4所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述风电场出口升压变高压侧电气量采样信息通过实测数据或详细模型仿真获取。

9.如权利要求3所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述计算每台等值机出口的参数包括按下式计算每台等值风机所在集电线路的等值阻抗Z_ave：

其中，M为该等值风机所包含的风机数量，S_z为第z台风机的额定容量，S_k第k台风机的额定容量。

10.如权利要求1所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述计算每台等值机出口的参数包括用容量加权法计算每台等值机出口的箱变变压器参数。

11.如权利要求3所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，计算每台等值风机出口电气量包括以下步骤：

根据下式计算风电场主升压变压器低压侧的电压U_T总i、有功功率P_T总i、无功功率Q_T总i：

其中，P_i、Q_i和U_i分别为风电场出口侧第i个工况下有功功率、无功功率和电压；

根据风电场出口侧第i个工况下采集到的风速V_i和风向a_i，用风速模型，计算风电场内第j台风机的风速V_ij；

按下式计算第x台等值风机支路上首端的电压U_T2ix、有功功率P_T2ix和无功功率Q_T2ix：

其中，M_x为第x台等值机中包含的风机数量，N为聚合模型中等值风机的数量，P_ij(V_ij)为每种型号的风机对应的理论风速-功率函数；

按下式计算第x台等值风机出口侧的电压U_Gix、有功功率P_Gix和无功功率Q_Gix：

其中，R_T1x和X_T1x分别为第x台等值机出口等值箱变变压器的等值电阻和电抗，R_Lx和X_Lx分别为第x台等值机支路上等值集电线路参数；

根据风机功率-转速函数，由第x台等值机出口的有功功率P_Gix计算等值风机x的等值转差率s_ix，并根据P_six＝P_Gix/(1+s_ix)计算每一组工况下等值风机定子功率P_six；根据P_r0ix＝-s_ixP_six计算每一组工况下等值风机转子功率P_r0ix；根据u_sqix＝U_Gix计算定子q轴电压分量u_sqix；根据u_sdix＝0计算定子d轴电压分量u_sdix；根据i_sqix＝P_six/U_Gix计算定子q轴电流分量i_sqix；根据i_sqix＝Q_Gix/U_Gix计算定子d轴电流分量i_sdix。

12.如权利要求7所述的风电场多机聚合模型参数辨识方法，其特征在于，所述对双馈等值机发电机参数进行辨识包括如下步骤：

等值风机转子功率的表达式P_r如下式所示：

其中，u_rd、u_rq分别为转子电压dq轴分量；i_rd、i_rq分别为转子电流dq轴分量；s为转差率；i_sd、i_sq分别为定子电流dq轴分量；u_sd、u_sq分别为定子电压dq轴分量；

目标函数minf如下式所示：

其中，P_r0ix为实测数据推得的等值风机x的实测转子功率，P_rix为由式(5)计算得到的转子功率；

利用遗传算法求解目标函数，得到等值风机发电机的定子电阻R_s、定子电感L_ss、励磁电感L_m、转子电阻R_r和转子电感L_rr。

13.一种风电场多机聚合模型参数辨识装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集风电场参数和风电场出口升压变压器高压侧电气量采样信息；

聚类模型模块，用于根据获取的的信息计算风电场聚类模型；

第一计算模块，用于根据风电场聚类模型，计算每台等值机出口的等值集电线路参数及等值箱变变压器参数；

第二计算模块，用于根据每台等值机出口的等值集电线路参数、等值箱变变压器参数和等值风电场出口电气量，计算每台等值风机出口电气量；

参数辨识模块，用于根据获取的每台等值风机出口电气量，对双馈等值机发电机参数进行辨识，获取优化的等值机发电机参数。