CN110552850B - 一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，步骤1，根据风力发电机组运行有功调节优化目标建立成本函数；步骤2，利用提前测量风速与风力发电机组模型建立风力发电机组状态预测方程；步骤3，利用预测状态值，求解成本函数得到最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列；步骤4，将所述风力发电机组最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列的第一个元素作为控制器的输出。本发明在高速风况下在满足有功功率输出等于目标功率的同时还能减少变桨机构动作并减轻变桨系统疲劳载荷；在低速风况下实现以最大功率跟踪运行。每个预测步长下，仅采用桨距角序列或转矩序列其中之一作为候选有限控制集，极大减轻控制器运算量和增强工程应用性。

Description

一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法及装置

技术领域

本发明属于风电机组控制技术领域，特别涉及一种基于风速提前测量的减小变桨动作的有功功率控制方法及装置。

背景技术

随着国家不断发展新能源，风力发电在电网中所占的比例越来越大。单方面的追求发电量会导致输出功率波动较大，影响电网安全性与可靠性。为此，风力发电机组需要具有有功功率调节能力，即风电机组在中高速风况下的输出有功功率需要保持在目标值，在低风速下以最大功率跟踪运行。现有主流的有功功率控制方法为在高风速风况下，通过调节桨矩角来调节风电机组从风中吸取能量的能力。但由于风速波动，变桨机构需要频繁动作，会导致疲劳载荷增加，使其寿命变短。另外，也有方法提出将叶轮作为能量缓冲器，通过调节叶轮转速来实现动能与输出功率之间的转化，来调节有功功率波动，以减少变桨机构动作。然而，上述方法以当前时刻转速作为控制依据，仅能较小程度地减小变桨动作频率，其控制性能仍亟待提高。

随着测风技术的日渐成熟，利用提前测量风信息提升机组控制性能的控制技术引起了相关研究人员的关注。然而，如何利用提前测量风速信息，来改进风电机组有功功率控制，从而获得良好的经济效益，目前未有相应的解决方案。

发明内容

本发明旨在解决现有控制技术中导致的风电机组性能不足问题。本发明提供了一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，其目的是为了解决传统控制方法变桨机构频繁动作，导致变桨系统疲劳载荷增加，寿命减短的问题。同时采用提前风速测量技术，有利于减轻有功功率波动，达到更好的运行效果。为达到上述目的，本发明公开了一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，包括以下步骤：

步骤1，根据风力发电机组运行有功调节优化目标建立成本函数；

步骤2，利用提前测量风速与风力发电机组模型建立风力发电机组状态预测方程；

步骤3，利用所述预测方程中的预测状态值，求解所述成本函数以得到最优给定桨距角序列与给定转矩的序列；

步骤4，将所述风力发电机组最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列的第一个元素作为控制器的输出。

更进一步地，所述步骤1进一步包括：在特定长周期T内，变速风力发电机组限定有功功率控制运行的优化目标可以用以下成本函数来表示：

其中，w₁和w₂为通过试错程序确定的权重因子，P是风电机组功率，P_ref为目标功率，

为桨距角变化率；

将长周期T离散为n段短周期Δt，则变速风力发电机组在特定时间T内优化目标为：

其中，P_k+i为第k个控制周期第i个预测周期的风电机组功率，β_k+i与β_k+i-1为第i个以及i-1个预测周期的风电机组桨距角给定。

更进一步地，所述步骤1进一步包括：根据实际风电机组的运行状况，需要对风力发电机组候选给定桨距角的有限控制集、候选给定转矩的有限控制集以及对应的转速取值进行约束：

0≤β≤β_max

0≤T_g≤T_gmax＝min(P_ref/ω_{r_low},T_grate)

ω_{r_cut}≤ω_r≤ω_{r_high}

β_max为最大桨距角；ω_{r_low}为最优功率点P_opt与P_ref的交点对应的转速，随桨距角β变化对应于一系列不同的值，以下所有说明中使用的ω_{r_low}值均为与当前时刻桨距角β对应的那个值；T_grate为额定转矩；ω_{r_cut}为切入转速；ω_{r_high}为最大转速限制。

更进一步地，所述步骤2进一步包括：

步骤2-1，根据当前风电机组桨距角给定β_k、转矩给定T_gk以及转速ω_rk，在此基础上确定预测周期内候选桨距角给定集合β_k+i以及转矩给定集合T_gk+i；

步骤2-2，获取提前测量的未来平均风速V_k+1、V_k+2、V_k+3、…、V_k+n,对风电机组进行建模，得到：

P_r＝T_rω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ，β)

其中，P_r为风力发电机组从空气中的捕获功率，T_r为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，可根据拟合函数计算，J_R是叶轮-发电机两质量模型的组合惯性，T_g是发电机转矩，N是齿轮箱变比；

步骤2-3，利用所述步骤2-2中建模公式推导出预测叶轮转速ω_rk+i：

对上式部分参数做近似处理，其中：

更进一步地，所述步骤3进一步包括：

求解成本函数，风电机组的预测功率表达式为：

P_k+i＝T_gk+iω_rk+iN

将所述步骤2中得到的桨距角序列、转矩序列以及转速序列经约束条件进行约束后，代入成本函数，选取使得成本函数取得最小值的最优给定桨距角序列与给定转矩的序列。

更进一步地，获取所述ω_{r_low}与桨距角β对应关系的方法为：

绘制不同桨距角下的最优功率曲线，找到最优功率曲线与目标功率P_ref交点对应的转速ω_{r_low}，记录得到ω_{r_low}与桨距角β对应关系并绘制成表格。

更进一步地，所述步骤2-1给定候选的有限控制集方法进一步包括：

在每个预测周期通过对ω_{r_low}和转速ω_rk+i-1的比较，仅给定其中一个控制输出集合，在此基础上对另一输出集合进行推导得出，

其中，关于转速ω_rk+i-1的说明如下：在i＝1时，转速ω_rk+i-1表示当前时刻的测量转速；在i>1时，转速ω_rk+i-1表示第i-1个预测周期的预测转速，预测转速可根据步骤2-3中公式依次循环推导得出；

在第k个控制周期第i(i∈(1,2…n))个预测周期给定桨距角有限控制集β_k+i与给定转矩有限控制集T_gk+i的设置方法如下所示：

(1)当转速ω_rk+i-1大于等于ω_{r_low}时：

在第一个预测周期(即i＝1时)给定桨距角β_k+1的集合设置为：

其中m₁是有限控制集元素个数，

与

分别为给定桨距角的最大值与最小值，其取值可表示为：

其中，Δβ₁为给定桨距角变化范围大小；

此时，给定转矩T_gk+1为：

T_gk+1＝P_ref/ω_rk+1N

其余的n-1个预测周期(即i>1时)给定桨距角β_k+i(i>1)的集合设置为：

其中，m₂为有限控制集元素个数，

与

为此时给定桨距角的最大值与最小值，其取值设置为：

其中Δβ₂为给定桨距角变化范围大小；

与之对应的给定转矩T_gk+i(i>1)为：

T_gk+i＝P_ref/ω_rk+iN

(2)当转速ω_rk+i-1小于ω_{r_low}时：

第一个预测周期(即i＝1时)给定T_gk+1的集合设置为：

其中m₃是有限控制集元素个数，

与

分别为给定转矩的最大值与最小值，其取值设置为：

其中，ΔT_g1为给定转矩变化范围大小；

此时，给定桨距角β_k+1为：

β_k+1＝β_k-Δβ

Δβ为Δt内风电机组的最大变桨角度；

其余的n-1个周期(即i>1时)给定转矩T_gk+i(i>1)的集合设置为：

其中m₄为有限控制集元素个数；

与

为此时给定转矩的最大值与最小值，其取值：

其中ΔT_g2为给定转矩变化范围大小，

与所述给定转矩对应的给定桨距角β_k+i(i>1)为：

β_k+i＝β_k+i-1-Δβ。

本发明还发明一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如上所述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法。

本发明进一步发明了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法。

综上所述，本发明的上述方案有如下的有益效果：(1)基于风速提前测量的预测控制方法，在高速风况下不仅能满足有功功率输出等于目标功率，还能减少变桨机构动作，减轻变桨系统疲劳载荷；在低速风况下实现以最大功率跟踪运行。(2)每个预测步长下，仅采用桨距角序列或转矩序列其中之一作为候选有限控制集，极大地减轻控制器运算量，增强了工程应用性。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明的基于风速提前测量的减小变桨动作的变速恒频风电机组的有功功率控制方法流程图。

图2为本发明的基于风速提前测量风电机组的有功功率控制方法具体实施方式流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

结合图1，本发明的基于风速提前测量的减小变桨动作的变速恒频风电机组的有功功率控制方法，包括如下步骤：

步骤1，根据风力发电机组运行有功调节优化目标建立成本函数。

步骤1-1，确定风电机组目标功率P_ref；确定预测长周期T和预测步长n。考虑到风速变化以及测风装置准确性，长周期T和预测步长n不宜过大。

步骤1-2，由于变速风力发电机组有功功率控制运行的目标是使得输出有功功率保持在目标功率P_ref，同时考虑到需要避免桨距角动作过于频繁，故在特定时间T内，变速风力发电机组限定有功功率控制运行的优化目标可以用以下成本函数来表示：

其中，w₁和w₂是权重因子，可以使用试错程序来确定，其取值的设置原则为：保证功率波动在允许范围内，且尽量减少桨距角动作。P是风电机组功率，

为桨距角变化率。

考虑到风速不断变化，大型风电机组叶轮转动以及变桨系统属于大惯性系统，将长周期T离散为n段短周期Δt，以便达到更好的控制效果，短周期Δt可取为1s。

则变速风力发电机组在特定时间T内优化目标为：

其中，P_k+i为第k个控制周期第i个预测周期的风电机组功率，β_k+i与β_k+i-1为第i个以及i-1个预测周期的风电机组桨距角给定。

步骤1-3，根据实际风电机组的运行状态，需要对风力发电机组候选给定桨距角的有限控制集、候选给定转矩的有限控制集以及对应的转速取值进行约束。显然桨距角β的取值不小于0且不大于其允许的最大值。考虑机组安全以及并网需求，转速也应在一定范围内变化。由于风电机组在低风速下追求最大功率跟踪给定转矩随转速增加而增加，在高风速下追求输出目标功率给定转矩随转速增加而减小，故转矩在转速为ω_{r_low}处取得极大值。其中ω_{r_low}为最优功率点P_opt与P_ref的交点对应的转速，在桨距角β不同时对应一系列不同的值，以下所有说明中使用的ω_{r_low}值均为与当前时刻的桨距角β对应的那个值。综上，成本函数约束条件如下所示：

0≤β≤β_max (3)

ω_{r_cut}≤ω_r≤ω_{r_high} (5)

β_max为最大桨距角；T_grare为额定转矩；ω_{r_cut}为风速的切入转速；ω_{r_high}为最大转速限制。

步骤1-4，获取ω_{r_low}与桨距角β对应关系。

不同型号的风电机组ω_{r_low}与桨距角β对应关系不同，选取不同桨距角，绘制不同桨距角对应的最优功率曲线，找到最优功率曲线与目标功率P_ref交点对应的转速ω_{r_low}，记录得到ω_{r_low}与桨距角β对应关系并绘制成表格。

其中最优功率曲线可以通过如下方式获得：

由风电机组最优功率计算公式：

其中ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，K_opt可表示为：

K_opt＝0.5ρπR⁵C_p(λ，β)/λ³ (7)

当β为某一确定常数时，K_opt为λ取得最佳叶尖速比时所取得的最大值。利用公式(7)求得最值K_opt，再根据公式(6)即可绘制出不同桨距角下的最优功率曲线。

步骤2，利用提前测量风速与风力发电机组模型建立风力发电机组状态预测方程。

步骤2-1，获知当前风电机组桨距角给定β_k、转矩给定T_gk以及转速ω_rk，在此基础上给定候选的有限控制集。

为避免同时采用桨距角与转矩两个输出的有限控制集将使得成本函数的计算量大的问题，在每个预测周期通过对ω_{r_low}和转速ω_rk+i-1的比较，仅给定其中一个控制输出集合，另一输出集合将在此基础上推导得出。

即在转速ω_rk+i-1小于ω_{r_low}时，此时仅给定转矩的有限控制集T_gk+i，给定桨距角的有限控制集β_k+i给定所有元素均为β_k+i-1-Δβ(Δβ为Δt内风电机组的最大变桨角度，当Δt选取为1s时，Δβ可选取为8°)；转速ω_rk+i-1大于等于ω_{r_low}时，此时仅给定桨距角的有限控制集β_k+i，给定转矩的有限控制集T_gk+i给定元素由公式P_ref/ω_rk+iN得出。

其中，关于转速ω_rk+i-1的说明如下：在i＝1时，转速ω_rk+i-1表示当前时刻的测量转速；在i>1时，转速ω_rk+i-1表示第i-1个预测周期的预测转速，预测转速可根据步骤2-3中公式依次循环推导得出。以下说明中转速ω_rk+i-1的含义均与此处相同，不再赘述。

在第k个控制周期第i(i∈(1,2…n))个预测周期给定桨距角有限控制集β_k+i与给定转矩有限控制集T_gk+i的设置方法如下所示：

(1)当转速ω_rk+i-1大于等于ω_{r_low}时：

在第一个预测周期(即i＝1时)给定桨距角β_k+1的集合设置为：

其中m₁是有限控制集元素个数，可根据控制器的运算速度在10至20之间适当取值；

与

分别为给定桨距角的最大值与最小值，其取值可表示为：

其中Δβ₁为给定桨距角变化范围大小，可取为5°。

此时，给定转矩T_gk+1为：

T_gk+1＝P_ref/ω_rk+1N (11)

其余的n-1个预测周期(即i>1时)给定桨距角β_k+i(i>1)的集合设置为：

其中m₂为有限控制集元素个数，为减少计算量，应适当比m₁小，可在6至10之间取值；

与

为此时给定桨距角的最大值与最小值，其取值设置为：

其中Δβ₂为给定桨距角变化范围大小，可取Δβ₂＝Δβ₁。

与之对应的给定转矩T_gk+i(i>1)为：

T_gk+i＝P_ref/ω_rk+iN (15)

(2)反之，当转速ω_rk+i-1小于ω_{r_low}时：

第一个预测周期(即i＝1时)T_gk+1的给定可表示为：

其中m₃是有限控制集元素个数，可根据控制器的运算速度在10至20之间适当取值；

与

分别为给定转矩的最大值与最小值，其取值设置为：

其中ΔT_g1为给定转矩变化范围大小，需根据风电机组型号进行选择。

此时，给定桨距角β_k+1为：

β_k+1＝β_k-Δβ (19)

其余的n-1个周期(即i>1时)给定转矩T_gk+i(i>1)的集合设置为：

其中m₄为有限控制集元素个数；

与

为此时给定转矩的最大值与最小值，其取值设置为：

其中ΔT_g2为给定转矩变化范围大小，可取ΔT_g2＝ΔT_g1。

与之对应的给定桨距角β_k+i(i>1)为：

β_k+i＝β_k+i-1-Δβ (23)

步骤2-2，建立风力发电机组模型。

获取提前测量的未来平均风速V_k+1V_k+2V_k+3…V_k+n。对风电机组进行建模，得到：

P_r＝T_rω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ，β) (24)

其中，P_r为风力发电机组从空气中的捕获功率，T_r为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，可根据拟合函数计算，J_R是叶轮-发电机两质量模型的组合惯性，T_g是发电机转矩，N是齿轮箱变比。

步骤2-3，预测叶轮转速。

利用步骤2-2中公式(24)(25)可推导预测叶轮转速ω_rk+1表示为：

考虑到控制器计算量与内存容量问题，对上式部分参数做近似处理，其中：

λ_k+1≈ω_rkR/V_k+1 (27)

C_p(λ，β)的计算可根据拟合函数计算，如下所示：

其中，a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、a₆、b₁、b₂等参数为常数，取决于风电机组叶片气动属性。

代入2-1步骤中给定桨距角序列和给定转矩的序列求解该方程即可得到预测叶轮转速ω_rk+1序列。

步骤3，利用预测状态值，求解成本函数得到最优给定桨距角序列与给定转矩的序列。

成本函数中，风电机组的预测功率表达式为：

P_k+i＝T_gk+iω_rk+iN (30)

综上所述，结合图2，求解成本函数过程为：若在第一个预测周期内，当前测量转速ω_rk≥ω_{r_low}，此时，将公式(8)设置的候选给定桨距角有限控制集、公式(11)设置的候选给定转矩有限控制集及公式(27)代入公式(26)，计算得出预测转速序列ω_rk+1。反之，若在第一个预测周期内，当前测量转速ω_rk<ω_{r_low}，此时，将公式(16)设置的候选给定转矩有限控制集、公式(19)设置的候选给定桨距角有限控制集及公式(27)代入公式(26)，计算得出预测转速序列ω_rk+1。

在接下来的预测周期内，则根据上一个预测周期得到的预测转速序列ω_rk+i-1(i>1，下同)作为给定控制输出集合的依据。

若预测转速ω_rk+i-1≥ω_{r_low}，此时，将公式(12)设置的候选给定桨距角有限控制集、公式(15)设置的候选给定转矩有限控制集及公式(27)代入公式(26)，计算得出预测转速序列ω_rk+i。反之，若预测转速ω_rk+i-1<ω_{r_low}，此时，将公式(20)设置的候选给定转矩有限控制集、公式(23)设置的候选给定桨距角有限控制集及公式(27)代入公式(26)，计算得出预测转速序列ω_rk+i。按照上述方法，从i＝2到i＝n依次循环，可得到n个预测周期内的给定桨距角序列β_k+i与给定转矩序列T_gk+i以及预测转速序列ω_rk+i，i＝(1,2…n)。

同时在每个预测周期内，应考虑步骤1-3中的约束条件。利用公式(3)公式(4)对候选给定桨距角有限控制集与候选给定转矩有限控制集中的元素进行限幅处理。同时，对不符合公式(5)要求的预测转速所对应的给定桨距角序列以及给定转矩序列中的元素进行剔除处理。

最后将公式(30)代入成本函数公式(2)，选取使得成本函数取得最小值的最优给定桨距角序列与给定转矩的序列。

步骤4，将所述风力发电机组最优给定桨距角序列与给定转矩的序列的第一个元素作为控制器输出。

本发明基于风速提前测量的减小变桨动作的变速恒频风电机组的有功功率控制方法，通过计算成本函数得到最优给定桨距角序列和最优给定转矩序列，并分别将两组序列第一个元素作为控制器的桨距角输出与转矩输出，由此来使得风电机组在低风速下实现最大功率跟踪运行，在高风速下有功功率输出等于目标功率，且尽可能的减少变桨动作。该方法对机组减小有功功率输出波动，减少变桨机构的动作，减轻变桨系统的疲劳载荷有重要作用，同时也通过约束条件，保证机组的安全与稳定性。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据风力发电机组运行有功调节优化目标建立成本函数；

步骤2，利用提前测量风速与风力发电机组模型建立风力发电机组状态预测方程；

步骤3，利用所述预测方程中的预测状态值，求解所述成本函数以得到最优给定桨距角序列与给定转矩的序列；

步骤4，将所述风力发电机组最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列的第一个元素作为控制器的输出；

所述步骤1进一步包括：在特定长周期T内，变速风力发电机组限定有功功率控制运行的优化目标用以下成本函数来表示：

其中，w₁和w₂为通过试错程序确定的权重因子，P是风电机组功率，P_ref为目标功率，

为桨距角变化率；

将长周期T离散为n段短周期Δt，则变速风力发电机组在特定时间T内优化目标为：

其中，P_k+i为第k个控制周期第i个预测周期的风电机组功率，β_k+i与β_k+i-1为第i个以及i-1个预测周期的风电机组桨距角给定；

所述步骤1进一步包括：根据实际风电机组的运行状况，需要对风力发电机组候选给定桨距角的有限控制集、候选给定转矩的有限控制集以及对应的转速取值进行约束：

0≤β≤β_max

0≤T_g≤T_gmax＝min(P_ref/ω_{r_low}，T_grate)

ω_{r_cut}≤ω_r≤ω_{r_high}

β_max为最大桨距角；ω_{r_low}为最优功率点P_opt与P_ref的交点对应的转速，随桨距角β变化对应于一系列不同的值，以下所有说明中使用的ω_{r_low}值均为与当前时刻桨距角β对应的那个值；T_grate为额定转矩；ω_{r_cut}为切入转速；ω_{r_high}为最大转速限制；

所述步骤2进一步包括：

步骤2-1，根据当前风电机组桨距角给定β_k、转矩给定T_gk以及转速ω_rk，在此基础上确定预测周期内候选桨距角给定集合β_k+i以及转矩给定集合T_gk+i；

步骤2-2，获取提前测量的未来平均风速V_k+1、V_k+2、V_k+3、…、V_k+n，对风电机组进行建模，得到：

P_r＝T_rω_r＝0.5ρπR²V³C_p(λ，β)

其中，P_r为风力发电机组从空气中的捕获功率，T_r为气动力矩，ω_r为转子转速，ρ为空气密度，R为转子半径，V为风速，C_p(λ，β)是风能捕获系数，根据拟合函数计算，J_R是叶轮-发电机两质量模型的组合惯性，T_g是发电机转矩，N是齿轮箱变比；

步骤2-3，利用所述步骤2-2中建模公式推导出预测叶轮转速ω_rk+i：

其中，Δt为短周期；

对上式部分参数做近似处理，其中：

所述步骤3进一步包括：

求解成本函数，风电机组的预测功率表达式为：

P_k+i＝T_gk+iω_rk+iN

其中，P_k+i为第k个控制周期第i个预测周期的风电机组功率，T_gk+i为转矩给定集合，ω_rk+i为预测叶轮转速，N为齿轮箱变比；

将所述步骤2中得到的桨距角序列、转矩序列以及转速序列经约束条件进行约束后，代入成本函数，选取使得成本函数取得最小值的最优给定桨距角序列与给定转矩的序列。

2.根据权利要求1所述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，其特征在于，获取所述ω_{r_low}与桨距角β对应关系的方法为：

绘制不同桨距角下的最优功率曲线，找到最优功率曲线与目标功率P_ref交点对应的转速ω_{r_low}，记录得到ω_{r_low}与桨距角β对应关系并绘制成表格。

3.根据权利要求1所述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，其特征在于，所述步骤2-1给定候选的有限控制集方法进一步包括：

在每个预测周期通过对ω_{r_low}和转速ω_rk+i-1的比较，仅给定其中一个控制输出集合，在此基础上对另一输出集合进行推导得出，其中，ω_{r_low}为最优功率点P_opt与P_ref的交点对应的转速；

其中，关于转速ω_rk+i-1的说明如下：在i＝1时，转速ω_rk+i-1表示当前时刻的测量转速；在i＞1时，转速ω_rk+i-1表示第i-1个预测周期的预测转速，预测转速根据步骤2-3中公式依次循环推导得出；

在第k个控制周期第i(i∈(1，2…n))个预测周期给定桨距角有限控制集β_k+i与给定转矩有限控制集T_gk+i的设置方法如下所示：

(1)当转速ω_rk+i-1大于等于ω_{r_low}时：

在第一个预测周期即i＝1时给定桨距角β_k+1的集合设置为：

其中m₁是有限控制集元素个数，

与

分别为给定桨距角的最大值与最小值，其取值表示为：

其中Δβ₁为给定桨距角变化范围大小；

此时，给定转矩T_gk+1为：

T_gk+1＝P_ref/ω_rk+1N

其中，P_ref为有功调节目标功率；

其余的n-1个预测周期即i＞1时给定桨距角β_k+i(i＞1)的集合设置为：

其中，m₂为有限控制集元素个数，

与

为此时给定桨距角的最大值与最小值，其取值设置为：

其中Δβ₂为给定桨距角变化范围大小；

与之对应的给定转矩T_gk+i(i＞1)为：

T_gk+i＝P_ref/ω_rk+iN

(2)当转速ω_rk+i-1小于ω_{r_low}时：

第一个预测周期即i＝1时给定T_gk+1的集合设置为：

其中m₃是有限控制集元素个数，

与

分别为给定转矩的最大值与最小值，其取值设置为：

其中，ΔT_g1为给定转矩变化范围大小；

此时，给定桨距角β_k+1为：

β_k+1＝β_k-Δβ

Δβ为Δt内风电机组的最大变桨角度；

其余的n-1个周期即i＞1时给定转矩T_gk+i(i＞1)的集合设置为：

其中m₄为有限控制集元素个数；

与

为此时给定转矩的最大值与最小值，其取值：

其中ΔT_g2为给定转矩变化范围大小，

与所述给定转矩对应的给定桨距角β_k+i(i＞1)为：

β_k+i＝β_k+i-1-Δβ。

4.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及，

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-3任一项所述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一项所述的基于风速提前测量的风电机组有功调节方法。

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