CN108695857A - 风电场自动电压控制方法、装置及系统 - Google Patents

风电场自动电压控制方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风电场自动电压控制方法、装置及系统，该方法包括：将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足历史电网控制电压目标值时的最优系数；接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；根据实时电网控制电压目标值、最优系数、以及实时运行工况信息，计算得到风电场内各设备的无功信息；对风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。实施本发明能根据风机实际运行状况优化调控无功功率，同时控制风场并网公共连接点的电压值在预设的合理范围内。

Description

风电场自动电压控制方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及风力发电机领域，特别涉及一种风电场自动电压控制方法、装置及系统。
背景技术
随着电网风电场容量越来越大，风力发电并网对电力系统的影响也越来越明显。风电的随机性使风电场输入系统的有功功率不易控制，相应地风电场吸收的无功功率也处在变化当中，在系统重负荷或者临近功率极限运行时，风速的突然变化将扰动系统电压。风电场大多处于供电电网末端，需要消耗感性无功，系统的电压稳定问题更加突出。风电也给发电和运行计划的制定带来很多困难，需要研究新的无功调度及电压控制策略以保证风电场和整个系统的电压水平及无功平衡，提高孤立系统的稳定性。
自20世纪80年代始，部分省级电网以提高电网动态电压安全水平及降低网损为目的，开始了电网自动电压调控系统(AVC，auto-voltage-control)的研制。但是出于系统安全、管理等因素的考虑，系统的无功控制对象主要集中在传统水电与火电机组，对核电、风电、太阳能等可再生能源发电的无功控制尚处在探索阶段。
目前我国风力发电发展迅猛，由于风电本身固有的间歇性给电网安全稳定运行带来了极大的挑战，其引起的无功电压问题日益受到关注，目前风电接入电网主要表现在两个问题：(1)风电场目前缺乏就地无功/电压控制，风电场高压侧母线(并网点)电压波动大，难以满足电网电压考核要求；(2)风电场内部缺乏协调控制，在风机出力较高情况下，严重时导致风机机端电压越限脱网事故。据统计，较少风场中电压/无功合格率达到90％以上，有将近1/3的风场合格率不足60％。风电机组不具备自动电压控制方式，导致《GB/T19963-2011风电场接入电力系统技术规定》中要求的风电机组具备功率因数在超前0.95到滞后0.95的范围内动态可调的无功调整能力无法实现。
因此，亟待提出一种风电场自动电压控制方法及装置，控制风场并网公共连接点的电压值在预设的合理范围内。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提供一种风电场自动电压控制方法、装置及系统，以控制风场并网公共连接点的电压值在预设的合理范围内。
具体而言，本发明提供一种风电场自动电压控制方法，包括步骤：
将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息以及风电场内的升压站的第三运行工况信息。
进一步地，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值、以及风电场内的升压站的升/降档信息。
进一步地，所述优化算法模型为遗传算法模型，所述将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数的步骤包括：利用遗传算法模型随机产生多个个体作为初始群体；每个个体为一个七维的向量(w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7)，所述向量中的值分别对应作为风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的加权系数；
根据1/((w1G1+w2G2+w3G3+w4N1+w5N2+w6N3+w7Y1)-T)计算每个个体的适应度，其中T为与每个风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1同一时刻的电网控制电压目标值；
利用所述遗传算法模型不断优化计算，直至在所述遗传算法模型收敛时，得到的具有最大适应度的个体作为风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的最优系数。
具体而言，本发明提供一种风电场自动电压控制装置，包括：
模型训练模块，用于将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
数据采集模块，用于接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
数据处理模块，用于根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
无功控制模块，用于根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息、风电场内的升压站的第三运行工况信息、以及风电场内的升压站的升/降档信息。
进一步地，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值以及风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值。
进一步地，所述优化算法模型为遗传算法模型。
本发明提供一种风电场自动电压控制系统包括：电网调度系统、所述的风电场自动电压控制装置及以及风电场模拟设备；电网调度系统，用于发送实时电网控制电压目标值；所述风电场自动电压控制装置，用于接收所述风电场模拟设备输出的实时运行工况信息以及所述电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；并根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，以及将所述风电场内各设备的无功信息作为自动电压控制输出指令发送至所述风电场模拟设备；所述风电场模拟设备用于根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场模拟设备为实时数字仿真仪RTDS(Real Time DigitalSimulator)。
本发明的风电场自动电压控制方法、装置及系统，通过利用优化算法，对多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息进行学习，得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数，进而利用该最优系数，结合所述风电场内各设备的实时运行工况信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，进而根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值，能在考虑电网和风电场内各设备的安全约束信息，实际运行工况的基础上实现无功控制，以达到控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且与描述一起用于解释本发明的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本发明的一些实施例，而不是全部实施例。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种风电场自动电压控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种风电场自动电压控制装置的结构框图；
图3为本发明实施例提供的另一种风电场自动电压控制装置的结构框图；
图4为本发明实施例提供的一种风电场自动电压控制系统的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种风电场自动电压控制系统的结构示意图。
图6为本发明实施例提供的又一种风电场自动电压控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
下面结合附图详细说明本发明实施涉及的风电场自动电压控制方法、装置及系统。
参见图1所示，本发明实施例提供的一种风电场自动电压控制方法包括步骤：
第一步：将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
第二步：接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
第三步：根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
第四步：根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3。
进一步地，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3。
进一步地，所述优化算法模型为遗传算法模型，当然具体操作时可以为其他的机器学习的算法，在此不做限定。该遗传算法的操作原理简述如下：
首先在上述第一步训练模型的过程中，利用各历史时间段的数据训练得到各个最优系数w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7，其中T为历史电网控制电压目标值，Y1为电网和风电场内各设备的安全约束信息，也就是说，在训练时各个风电场风电场内各设备的运行工况信息、风电场内各设备的无功信息、风电场内各设备的安全约束信息与(历史)电网控制电压目标值为同一时刻的参数。具体地，利用遗传算法模型随机产生多个个体作为初始群体；每个个体为一个七维的向量(w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7)，所述向量中的值分别对应作为风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的加权系数；
根据1/((w1G1+w2G2+w3G3+w4N1+w5N2+w6N3+w7Y1)-T)计算每个个体的适应度，其中T为与每个风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1同一时刻的电网控制电压目标值；
利用所述遗传算法模型不断优化计算，直至在所述遗传算法模型收敛时，得到的具有最大适应度的个体作为风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的最优系数。
只要历史样本，即风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1，以及对应电网控制电压目标值T的样本足够多。通过合理设置遗传算法的模型中的各个参数，可以得到全局最优收敛的结果，也就全局最优的加权系数(上述的最优系数)。其中，遗传算法模型的应用参见现有技术即可，还可以利用开源的遗传算法代码，如NSGA-Ⅱ，此处不再赘述。
在通过遗传算法得到最优(加权)系数w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7之后，将的值设置为当前(实时)的各个对应的工况值，T设置为实时电网控制电压目标值，也就是说在得到最优系数后，在计算时各个风电场各个设备的无功功率时，风电场内各设备的运行工况信息、风电场内各设备的无功信息、风电场内各设备的安全约束信息与(实时)电网控制电压目标值为同一时刻的参数，通过w1G1+w2G2+w3G3+w4N1+w5N2+w6N3+w7Y1＝T即可求解得到各个设备的无功功率参数N1,N2,N3之间需要满足的约束关系。也就是说，在得到最优系数之后，在求解时，风电场内各设备的运行工况信息G1,G2,G3、风电场内各设备的无功信息N1,N2,N3、风电场内各设备的安全约束信息Y1以及实时电网控制电压目标值T为同一时刻的值，由于将风电场内各设备的运行工况信息G1,G2,G3、风电场内各设备的安全约束信息Y1以及实时电网控制电压目标值T代入到公式w1G1+w2G2+w3G3+w4N1+w5N2+w6N3+w7Y1＝T中，得到未知量风电场内各设备的无功信息N1,N2,N3三者之间的约束关系。依据该约束关系，并结合风电场内各设备的无功约束条件(比如预先设定的最大无功功率等，具体无功约束条件可以根据实际需要来考虑及选取)，可以在满足该约束关系时取值各个无功功率参数的具体值，从而根据各个无功功率参数的具体值来控制各个设备的无功输出。本实施例的核心在于，通过优化算法对大数据(多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息)进行学习，得到想要达到电网控制电压目标值，运行工况和各无功功率参数之间的最优系数。因为运行工况、无功功率参数的变化都会导致电网控制电压值的变化，他们之间的关系可以用最优参数体现，这种关系可以通过优化算法基于大数据分析得到。
本实施例通过利用优化算法，对多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息进行学习，得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数，进而利用该最优系数，结合所述风电场内各设备的实时运行工况信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，进而根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值，能在考虑电网和风电场内各设备的安全约束信息，实际运行工况的基础上实现无功控制，以达到控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
参见图2所示，本发明实施例提供的一种风电场自动电压控制装置200，图1所示方法的解释说明可以应用于本实施例中，用于解释本实施例，该控制装置200包括：
模型训练模块201，用于将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
数据采集模块203，用于接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
数据处理模块205，用于根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
无功控制模块207，用于根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息。
进一步地，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值、以及风电场内的升压站的升/降档信息。
进一步地，所述优化算法模型为遗传算法模型。
本实施例通过利用优化算法，对多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息进行学习，得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数，进而利用该最优系数，结合所述风电场内各设备的实时运行工况信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，进而根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值，能在考虑电网和风电场内各设备的安全约束信息，实际运行工况的基础上实现无功控制，以达到控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
参见图3所示，本发明实施例提供的另一种风电场自动电压控制装置，其中的数据采集相当于图2所示的数据采集模块203，系统分析相当于图2所示的模型训练模块201和数据处理模块205，无功功率控制器相当于图2所示的无功控制模块207，本实施例还显示了有功功率控制器。
其工作原理为：数据采集用于接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值，接收所述风电场内各设备的运行工况信息及有功、无功信息，同时将相应数据发送给系统分析、有功功率控制器和无功功率控制器；系统分析将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数，进而利用该最优系数确定有功功率控制器和无功功率控制器的给定值，该给定值与数据采集接收到的电网调度系统的指令及实时运行工况求偏差，经过有功、无功控制器的PI函数，确定风电场总的有功、无功出力，经过分散控制模块控制每个风机的风机控制系统执行，以达到控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
参见图4所示，本发明实施例提供的和一种风电场自动电压控制系统，图1所示方法的解释及图2与图3的装置解释说明可以应用于本实施例中，用于解释本实施例，该控制系统包括：电网调度系统401、上述的风电场自动电压控制装置200及以及风电场模拟设备403；电网调度系统401，用于发送实时电网控制电压目标值(AVC主站指令)；所述风电场自动电压控制装置200，用于接收所述风电场模拟设备输出的实时运行工况信息(RTDS输出模拟量)以及所述电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；并根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，以及将所述风电场内各设备的无功信息作为自动电压控制输出指令发送至所述风电场模拟设备；所述风电场模拟设备403用于根据所述风电场内各设备的无功信息(AVC输出指令)对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
进一步地，所述风电场模拟设备为实时数字仿真仪RTDS(Real Time DigitalSimulator)。
参见图5所示，本发明实施例提供的另一种风电场自动电压控制系统，其与图4所示实施例的差别在于：其中的电压/无功功率控制的装置相当于图4中的风电场自动电压控制装置200，此外，本实施例中为了方便理解示出了风电场。
参见图6所示，本发明实施例提供的另一种风电场自动电压控制系统，其与图4所示实施例的差别在于：本实施例实现各级控制，其中的调度侧风电AVC主站及风电AVC区域站相当于图4所示的电网调度系统401，风电场无功电压综合控制系统及风机能量管理平台相当于图4所示的风电场自动电压控制装置200，风电场电气量测量系统、无功补偿设备、各个风机均属于风电场模拟设备403的模拟对象。
其工作原理为：风电场自动电压控制系统(AVC系统)按照电网智能调度要求，协调风电场各无功源的无功出力，将风电场主变高、低压侧母线(风场并网公共连接点)电压控制在调度要求的范围之内，使各无功源(风机、无功补偿装置及升压站等)运行在较优电气点。风电场AVC模式采用分层分级调控模式。各风电场的无功和电压通过区域站进行协调控制，区域站间的协调控制通过调度侧风电AVC主站实现。风场的电压控制目标是控制风场并网公共连接点(PCC)的电压值在合格范围内。具体地，风电场AVC定时接收调度主站下发的控制电压目标值(母线电压指令)，根据风机、SVC/SVG、其它无功调节设备的运行工况、无功调节能力，风场本地无功控制系统能以风场电力网络模型为基础，结合风场风机、无功补偿装置、升压站的实时运行工况，考虑电网和设备的各种安全约束(具体的安全约束可以参考现有中对风机各设备的安全约束条件等)，采用优化控制算法进行优化计算确定单台风机的无功输出目标值、无功补偿装置的无功输出目标值、主变分接头的升档/降档指令，并下发给风机监控系统、无功补偿装置、升压站综自系统执行，完成风场电压自动调整功能。风电场AVC是一个由多各单元集成系统，本实施例利用RTDS开展典型的风电场运行集中监控系统仿真建模(包含有功控制和无功控制)，通过建立风电场无功补偿设备仿真模型，搭建的风电场AVC试验测试平台模型，分析风电场AVC控制性能。本实施例研究风电场AVC的接口技术规范，对不同厂家的AVC性能指标和接口协议进行规范。RTDS以0—10V模拟量输出，提供风电场AVC所需电气量，AVC系统接受模拟主站下发的电压指令，根据数字模型中系统的运行情况将电压(无功)指令下发到风机、SVC或主变。
本实施例通过利用优化算法，对多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息进行学习，得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数，进而利用该最优系数，结合所述风电场内各设备的实时运行工况信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，进而根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值，能在考虑电网和风电场内各设备的安全约束信息，实际运行工况的基础上实现无功控制，以达到控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或者部分步骤/单元/模块可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述实施例各单元中对应的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光碟等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种风电场自动电压控制方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
2.如权利要求1所述的风电场自动电压控制方法，其特征在于，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3。
3.如权利要求2所述的风电场自动电压控制方法，其特征在于，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3。
4.如权利要求3所述的风电场自动电压控制方法，其特征在于，所述优化算法模型为遗传算法模型；所述将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数的步骤包括：
利用遗传算法模型随机产生多个个体作为初始群体；每个个体为一个七维的向量(w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7)，所述向量中的值分别对应作为风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的加权系数；
根据1/((w1G1+w2G2+w3G3+w4N1+w5N2+w6N3+w7Y1)-T)计算每个个体的适应度，其中T为与每个风电场内的风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1同一时刻的电网控制电压目标值；
利用所述遗传算法模型不断优化计算，直至在所述遗传算法模型收敛时，得到的具有最大适应度的个体作为风机的第一运行工况信息G1、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息G2、以及风电场内的升压站的第三运行工况信息G3、风电场内的风机的第一无功输出值N1、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值N2、以及风电场内的升压站的升/降档信息N3、电网和风电场内各设备的安全约束信息Y1的最优系数。
5.一种风电场自动电压控制装置，其特征在于，包括：
模型训练模块，用于将多个预定历史时间段内的历史电网控制电压目标值、风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息输入预设的优化算法模型，训练得到满足所述历史电网控制电压目标值时，所述风电场内各设备的运行工况信息及无功信息、以及电网和风电场内各设备的安全约束信息分别对应的最优系数；
数据采集模块，用于接收电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；
数据处理模块，用于根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、所述最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息；
无功控制模块，用于根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
6.如权利要求5所述的风电场自动电压控制装置，其特征在于，所述风电场内各设备的运行工况信息包括：风电场内的风机的第一运行工况信息、风电场内的无功补偿装置的第二运行工况信息、风电场内的升压站的第三运行工况信息。
7.如权利要求6所述的风电场自动电压控制装置，其特征在于，所述风电场内各设备的无功信息包括：风电场内的风机的第一无功输出值、风电场内的无功补偿装置的第二无功输出值以及风电场内的升压站的升/降档信息。
8.如权利要求5-7中任一项所述的风电场自动电压控制装置，其特征在于，所述优化算法模型为遗传算法模型。
9.一种风电场自动电压控制系统，其特征在于，包括：电网调度系统、如权利要求5-8中任一项所述的风电场自动电压控制装置及以及风电场模拟设备；
电网调度系统，用于发送实时电网控制电压目标值；
所述风电场自动电压控制装置，用于接收所述风电场模拟设备输出的实时运行工况信息以及所述电网调度系统发送的实时电网控制电压目标值；并根据所述实时电网控制电压目标值、所述风电场内各设备的实时运行工况信息、最优系数、电网和风电场内各设备的安全约束信息，计算得到所述风电场内各设备的无功信息，以及将所述风电场内各设备的无功信息作为自动电压控制输出指令发送至所述风电场模拟设备；
所述风电场模拟设备用于根据所述风电场内各设备的无功信息对所述风电场内各设备进行无功控制，以控制风场并网公共连接点的电压值为实时电网控制电压目标值。
10.如权利要求9所述的风电场自动电压控制系统，其特征在于，所述风电场模拟设备为实时数字仿真仪RTDS。
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