CN108767907B - 一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法 - Google Patents

一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法，包括：设定调度周期，初始化电网下达的风电场有功输出计划值；获取各风电机组的风速信息，以机组前一个周期所处的湍流风速作为当前一个调度周期的风况；根据机组所处风速信息，计算统计特征指标；将统计特征指标代入决策树估计出最大可利用风电功率，并将各风电机组的输出功率上限该值；通过全局优化分配方法，确定各风电机组的有功出力指令。本发明将最大可利用风电功率作为约束条件应用到面向自动发电控制的风电场有功优化分配中，通过调度算法合理分配各机组的有功出力指令，使风电场平稳地响应电网调度下达的发电指令，提高了风电场参与自动发电控制的平稳性。

Description

一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法
技术领域
本发明属于风电场有功分配领域，具体涉及一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法。
背景技术
在风电自动发电控制控制策略的研究中，风电机组的运行状态及风电场层下发的有功指令是进行风电限功率控制策略的主要参考依据，对一个调度周期内风电机组可稳定持续有功出力进行准确评估，是合理确定风电机组调度功率指令的基础。现有方法大部分没有考虑到面向自动发电控制的风机不采用MPPT控制，仍然基于MPPT原理估计风机最大可利用风电功率AWP会得到一个乐观的结果，使得根据该AWP确定的功率指令不能被稳定保持；过度保守的AWP不仅会降低风能捕获效率，而且会导致变桨机构的频繁动作，严重影响风机的发电效益。
在风电场有功优化分配中，根据实时风速序列，基于风机模型仿真遍历获得机组有功出力显然也不实用。但是在湍流风况下，即使在很短的时间内，风速的变化也会很剧烈，而风力机在风速变化剧烈的风况下存在有功出力不足的情况，从而影响有功分配系统调度决策的准确性与可行性，因此在依靠全局优化分配策略制定风电机组的有功调度指令时，首先需要更好地估计风电机组的有功出力，以使风电场实际运行时获得理想的控制效果。
基于上述情况，目前迫切需要一种新的估计风机有功出力的方法，能够考虑风速波动对风电场控制性能的影响，以完善风电场有功分配控制策略，减小在线调度计划外的风电场发电误差。但是现有技术中尚无相关描述。
发明内容
本发明的目的在于提供一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法，包括以下步骤：
步骤1、设定调度周期T，初始化电网下达的风电场有功输出计划值
Figure BDA0001650986180000011
步骤2、获取各风电机组的风速信息，以机组前一个周期所处的湍流风速作为当前一个调度周期的风况；
步骤3、根据机组所处风速信息，计算统计特征指标，包括平均风速
Figure BDA0001650986180000021
湍流频率weff和湍流强度TI；
步骤4、将统计特征指标代入决策树估计出最大可利用风电功率，并将各风电机组的输出功率上限
Figure BDA0001650986180000022
设为该值；
步骤5、通过全局优化分配方法，确定各风电机组的有功出力指令
Figure BDA0001650986180000023
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明合理地估计面向自动发电控制的风电机组有功出力，对风电参与自动发电控制、发挥二次调频功效具有重要作用；2)本发明优化了风电场有功分配控制方法，对风速波动的考虑更为完善，能够更稳定地跟踪电网调度下达的发电指令；本发明提出的风电场全局优化有功分配策略，对控制系统运行的鲁棒性进一步的增强。
附图说明
图1为本发明的一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法流程图。
图2为本发明的利用足够多样本风速文件数据生成的决策树示意图。
图3为本发明分别基于MPPT原理和决策树确定
Figure BDA0001650986180000024
的风电场有功输出波形图。
具体实施方式
结合图1，一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法，包括以下步骤：
步骤1、设定调度周期T，初始化电网下达的风电场有功输出计划值
Figure BDA0001650986180000025
步骤2、获取各风电机组的风速信息，以机组前一个周期所处的湍流风速作为当前一个调度周期的风况；
步骤3、根据机组所处风速信息，计算统计特征指标，包括平均风速v、湍流频率weff和湍流强度TI；
步骤4、将统计特征指标代入决策树估计出最大可利用风电功率，并将各风电机组的输出功率上限
Figure BDA0001650986180000026
设为该值；
步骤5、通过全局优化分配方法，确定各风电机组的有功出力指令
Figure BDA0001650986180000027
进一步的，步骤3中湍流风的湍流频率weff的计算公式为：
Figure BDA0001650986180000031
式中，σ为风速的标准差，△t为采样步长，△ν为一个采样步长前后风速的差值，N为一个统计时段内△t的个数；
湍流强度TI的计算公式为:
Figure BDA0001650986180000032
进一步的，步骤4中决策树的构建的具体方法包括以下步骤：
步骤4-1、获取风力机参数和环境参数，所述风力机参数具体包括风轮半径R、最佳叶尖速比λopt、最大风能利用系数Cpmax，所述环境参数为空气密度ρ；
步骤4-2、通过数据采集、软件模拟获得一定数量能够表述风电场风功率波动的风速文件，并计算其统计特征指标，包括平均风速
Figure BDA0001650986180000037
湍流频率weff和湍流强度TI；
步骤4-3、在每条风速序列下对风力机进行仿真，通过遍历法获得能够满足风力机持续恒功率输出的最大可利用风电功率AWP；
步骤4-4、根据样本数据，将3个特征指标作为输入，相应的AWP值作为输出，构建决策树。
进一步的，步骤5中各风电机组的初始有功出力指令
Figure BDA0001650986180000033
的计算公式为：
Figure BDA0001650986180000034
s.t
Figure BDA0001650986180000035
式中，k1、、k2k3分别为3个子目标的权重系数；T为纳入优化考虑范围内的调度周期个数，n为风电场内风机个数；
Figure BDA0001650986180000036
为电网在第j个周期下达给风电场的有功输出计划值；
Figure BDA0001650986180000041
为机组i在第j个周期时的运行状态，“1”表示运行状态，“0”表示停机状态；
Figure BDA0001650986180000042
表示机组i在第j个周期时接收到的有功出力指令；
Figure BDA0001650986180000043
分别为机组i在第j个周期时输出功率上下限；△PWT为风电机组功率指令变化上限值。
下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述。
实施例
采用一个由5台配置信息相同的2MW风电机组构成的风电场作为研究对象，具体参数如表1所示。
表1.2MW直驱永磁同步风力机气动参数与机械参数
Figure BDA0001650986180000044
风电场各风电机组前一个周期的风速信息和电网下达给风电场的目标功率值分别如表2、3所示。
表2.风电场内各机组前一个周期的风速信息
Figure BDA0001650986180000051
表3.风电场目标功率指令
Figure BDA0001650986180000052
首先，在MATLAB/Simulink中搭建风电场有功控制系统模型，调度周期T定为10min，即仿真时间Tsim＝60min。风电机组的功率下限按其额定值的12.5％进行整定，机组功率指令变化速率限制为50kW/s。
1)当风机成功并网运行后，风机按最优功率曲线实施MPPT控制进行变速运行。风电机组转速随风速变化而变化，确保风力机的风能利用系数保持最大，实现风能的最大捕获，风机输出功率为
Figure BDA0001650986180000053
表4.基于MPPT原理计算的各风电机组的输出风功率上限
Figure BDA0001650986180000054
Figure BDA0001650986180000055
2)利用图2所示的决策树，对机组60min内所处的30组风况进行AWP估计，并以该值作为风电机组的出力上限。
表5.基于决策树的各风电机组的输出风功率上限
Figure BDA0001650986180000061
Figure BDA0001650986180000062
然后，根据3个子目标的重要性程度对其进行排序，考虑其量级不同，设置3个权重系数分别为：k1＝1000,k2＝10,k3＝1。通过全局优化分配策略，计算得到初始有功出力指令
Figure BDA0001650986180000063
分别如表6、7所示。
表6.基于MPP原理估计后的有功分配方案
Figure BDA0001650986180000064
表7.基于决策树估计后的有功分配方案
Figure BDA0001650986180000065
Figure BDA0001650986180000071
通过仿真模型，可以分别获得两种不同的
Figure BDA0001650986180000072
确定方法下风电场有功输出的波形图，如图3所示。PWF_MPP表示利用MPPT原理估计机组出力后进行全局优化分配的风电场有功输出结果；PWF_AWP表示基于决策树估计机组出力后进行全局优化分配的风电场有功输出结果。从图中可以看出，新的AWP估计方法更为有效地跟踪电网给定的风电场有功出力曲线，而利用传统MPPT原理估计的风电场有功输出波形有剧烈抖动，发电误差较大。
采用均方根误差RMSE作为评价指标对有无实时修正控制的风电场有功分配策略进行评估，计算公式为：
Figure BDA0001650986180000073
式中，
Figure BDA0001650986180000074
为风电场的实际输出有功功率，N为采样点数。计算结果如表8所示。
表8.两种
Figure BDA0001650986180000075
确定方法下风电场有功分配策略的比较
Figure BDA0001650986180000076
从表8可以看出，新的
Figure BDA0001650986180000077
确定方法，可以有效减少风电场发电误差，提高风电场输出功率的稳定性。
由上述实施例，可以验证本发明完善了风电场有功分配策略，减小了风速随机波动的影响，面对风速剧烈变化的风况时具有更好的适应性，能够更加稳定持续地响应电网调度下达的自动发电控制指令。

Claims (3)

1.一种风电场参与自动发电控制的有功分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、设定调度周期T，初始化电网下达的风电场有功输出计划值
Figure FDA0003063195680000011
步骤2、获取各风电机组的风速信息，以机组前一个周期所处的湍流风速作为当前一个调度周期的风况；
步骤3、根据机组所处风速信息，计算统计特征指标，包括平均风速
Figure FDA0003063195680000012
湍流频率weff和湍流强度TI；
步骤4、将统计特征指标代入决策树估计出最大可利用风电功率，并将各风电机组的输出功率上限
Figure FDA0003063195680000013
设为该值；决策树的构建的具体方法包括以下步骤：
步骤4-1、获取风力机参数和环境参数，所述风力机参数具体包括风轮半径R、最佳叶尖速比λopt、最大风能利用系数Cpmax，所述环境参数为空气密度ρ；
步骤4-2、获得能够表述风电场风功率波动的风速文件，并计算其统计特征指标，包括平均风速
Figure FDA0003063195680000017
湍流频率weff和湍流强度TI；
步骤4-3、在每条风速序列下对风力机进行仿真，通过遍历法获得能够满足风力机持续恒功率输出的最大可利用风电功率AWP；
步骤4-4、根据样本数据，将3个特征指标作为输入，相应的AWP值作为输出，构建决策树；
步骤5、通过全局优化分配方法，确定各风电机组的有功出力指令
Figure FDA0003063195680000014
2.根据权利要求1所述的风电场参与自动发电控制的有功分配方法，其特征在于，步骤3中湍流风的湍流频率weff的计算公式为：
Figure FDA0003063195680000015
式中，σ为风速的标准差，Δt为采样步长，Δv为一个采样步长前后风速的差值，N为一个统计时段内Δt的个数；
湍流强度TI的计算公式为:
Figure FDA0003063195680000016
。
3.根据权利要求1所述的风电场参与自动发电控制的有功分配方法，其特征在于，步骤5中各风电机组的有功出力指令
Figure FDA0003063195680000021
的计算公式为：
Figure FDA0003063195680000022
s.t
Figure FDA0003063195680000023
式中，k1、k2、k3分别为3个子目标的权重系数；T为纳入优化考虑范围内的调度周期个数，n为风电场内风机个数；
Figure FDA0003063195680000024
为电网在第j个周期下达给风电场的有功输出计划值；
Figure FDA0003063195680000025
为机组i在第j个周期时的运行状态，“1”表示运行状态，“0”表示停机状态；
Figure FDA0003063195680000026
表示机组i在第j个周期时接收到的有功出力指令；
Figure FDA0003063195680000027
分别为机组i在第j个周期时输出功率上下限；ΔPWT为风电机组功率指令变化上限值。
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