CN110571850B - 一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，包括以下步骤：A、采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线。B、预测层：采用区间预测方法预测出最大有功功率和最小有功功率，形成预测功率区间，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成超短期风电功率误差序列。C、滚动层：制定预测有功功率的时间尺度和控制有功功率的控制周期，根据当前超短期风电功率P0预测信息，从t0开始滚动优化，根据当前超短期预测风电功率P2，从t1开始滚动优化，以此类推。D、反馈层，计算偏离波动轨迹程度，如果满足性能指标，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果不满足性能指标，进行反馈校正。

Description

一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法
技术领域
本发明涉及电力系统运行调度领域，特别是一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法。
背景技术
随着可再生能源渗透率的逐步提高显着增加，尤其以风力发电为主，预计到2050年将占总装机容量50％以上。大规模风电并网由于其间歇性和随机性和不可预测性给电力系统运行带来技术挑战。然而，风电的波动性导致电力不平衡可能迫使系统进入不经济甚至不安全的运行条件，传统的确定性调度方法无法确保系统安全性和运行经济性，因为风电的不确定性未被考虑在调度范围内。因此，为了更好地了利用风能，应改进现有调度方法，以解决风力发电固有的不确定性。
在风电场调度层面，通常规定了不同类型的有功功率控制：绝对功率限制，增量限制，平衡控制等。根据风电场控制系统的分配算法将功率分配给每个风电机组。在风电机组水平，基于参考功率计算各个风电机组的功率。对于单个风电机组的有功功率设定值，简单的比例分配并不适用，已经开发出多目标分配算法，其动态分配有功功率设定点以最小化机械损失和同时保持期望的有功功率轨迹。然而，该种分配方法是假设有功功率参考值已知，对于未知的有功功率参考值并不适用。
发明内容
为了克服风电场输出功率与调度指令之间的偏差，本发明基于模型预测控制理论，设计出风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，以有功功率区间预测的形式代替点预测，克服预测偏差大的问题，通过制定预测有功功率的时间尺度L和控制有功功率的控制周期T，在实施滚动时，建立取右对角线偶数时刻为奇数次滚动和取右对角线奇数时刻为偶数次滚动的模式，克服传统递进式滚动方式带来误差问题。在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度进行补偿，如果奇次和偶次滚动在相对应误差满足性能指标情况下，选择满足各种约束条件且性能良好的作为结果输出。通过上述的表达，使得风电场输出有功功率满足调度要求。
本发明的目的在于提供一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，显著减小风电场输出功率与调度之间的偏差。
为了达到上述目的，本发明的技术方案为：
一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，包括如下步骤：
A.采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线。
B.在预测层：采用区间预测方法对历史有功功率轨迹曲线进行预测，预测出最大有功功率和最小有功功率，形成超短期风电预测功率区间，历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差形成超短期风电功率误差时间序列，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成超短期风电功率误差序列。
C.在滚动层：制定预测有功功率的时间尺度P和控制有功功率的控制周期T，取超短期风电功率误差序列右对角线偶数时刻为第一次滚动，以连续4个时间段进行滚动组成4×4维滚动能量矩阵T1(4)，该矩阵表示蕴含连续4个时段的能量，但是仅将t0时刻对应的超短期风电预测功率P0用于有功功率控制的预测信息。在第二次滚动时，取超短期风电功率误差序列右对角线奇数时刻组成4×4维滚动能量矩阵T2(4)，将t1时刻对应的超短期风电预测功率P1用于有功功率控制的预测信息；此后时刻以此类推直到tn时刻为止。
D.在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度，如果满足性能指标，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果不满足性能指标，进行反馈校正。
在上述方案的基础上，步骤A所述的历史有功功率轨迹曲线，依据曲线波动程度划分出三种波动区间：
分别为小波动区间：
Figure GDA0002705363970000031
中波动区间：
Figure GDA0002705363970000032
大波动区间：
Figure GDA0002705363970000033
其中，f[p]为波动区间，δ、β均为风电功率波动幅值大小，t为采样时间，t0为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻。
在上述方案的基础上，在t0<t≤t1范围内，小波动区间、中波动区间和大波动区间只能存在一种。
在上述方案的基础上，步骤B所述的超短期风电预测功率区间为：
Figure GDA0002705363970000034
其中，f(p)表示超短期风电功率预测区间，
Figure GDA0002705363970000035
为风电功率预测下限值，
Figure GDA0002705363970000036
为风电功率预测上限值。
在上述方案的基础上，步骤B所述的超短期风电功率误差序列为：
Figure GDA0002705363970000037
其中，
Figure GDA0002705363970000038
为当前时刻的超短期功率误差上限值，
Figure GDA0002705363970000039
为t1时刻的超短期功率误差上限值，
Figure GDA00027053639700000310
为tn时刻的超短期功率误差上限值。
在上述方案的基础上，步骤C所述的制定预测有功功率的时间尺度P和控制有功功率的控制周期T，分别为：
P＝[P0,P1,…,Pn] (6)
T＝[t0,t1,...,tn] (7)
其中，P0为风电功率预测的当前值，P1为风电功率提前一步的预测值，Pn为风电功率提前n步的预测值，to为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻,tn为风电功率提前n步预测对应的时刻。
在上述方案的基础上，所述取右对角线偶数时刻为第一次滚动，以连续4个时间段进行滚动组成4×4维滚动能量矩阵T1(4)为：
Figure GDA0002705363970000041
在第二次继续滚动时，取右对角线奇数时刻组成4×4维滚动能量矩阵T2(4)为：
Figure GDA0002705363970000042
在上述方案的基础上，步骤D具体为：在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度，并进行补偿，将超短期风电功率误差序列重新构成奇数误差项序列和偶数误差项序列：
奇数误差项序列为:
Figure GDA0002705363970000043
偶数误差项序列为:
Figure GDA0002705363970000044
如果奇数次和偶数次滚动在相对应误差满足性能指标情况下，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果奇数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行奇数次滚动，如果偶数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行偶数次滚动。
在上述方案的基础上，步骤D所述的补偿具体为：奇数次按照1％的偏差程度进行补偿，偶数次按照2％的偏差程度进行补偿。
在上述方案的基础上，步骤D所述的性能指标为历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差的最小值。
在上述方案的基础上，步骤D所述的约束条件包括功率平衡约束和功率爬坡约束。
附图说明
图1为一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法总体框架图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明进一步说明。
步骤A.采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线。
依据曲线波动程度划分出三种波动区间，分别为小波动区间：
Figure GDA0002705363970000051
中波动区间：
Figure GDA0002705363970000052
大波动区间：
Figure GDA0002705363970000053
其中，f[p]为波动区间数,δ、β均为风电功率波动幅值大小，t为采样时间，t0为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻。
在t0<t≤t1范围内，小波动区间、中波动区间和大波动区间只能存在一种。
步骤B.采用区间预测方法对历史有功功率轨迹曲线进行预测，预测出最大有功功率和最小有功功率，形成预测功率区间：
Figure GDA0002705363970000061
其中，f(p)表示超短期风电功率预测区间，
Figure GDA0002705363970000062
为风电功率预测下限值，
Figure GDA0002705363970000063
为风电功率预测上限值。
历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差形成超短期风电功率误差时间序列，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成功率误差序列：
Figure GDA0002705363970000064
其中，
Figure GDA0002705363970000065
为当前时刻的超短期功率误差上限值，
Figure GDA0002705363970000066
为t1时刻的超短期功率误差上限值，
Figure GDA0002705363970000067
为tn时刻的超短期功率误差上限值。
步骤C.制定预测有功功率的时间尺度P和控制有功功率的控制周期T，
P＝[P0,P1,…,Pn] (6)
T＝[t0,t2,...,tn] (7)
其中，P0为风电功率预测的当前值，P1为风电功率提前一步的预测值，Pn为风电功率提前n步的预测值，to为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻,tn为风电功率提前n步预测对应的时刻。
在实施滚动时，取超短期风电功率误差序列右对角线偶数时刻为第一次滚动，以连续4个时间段进行滚动组成4×4维滚动能量矩阵T1(4)，该矩阵表示蕴含连续4个时段的能量，但是仅将t0时刻对应的超短期风电预测功率P0用于有功功率控制的预测信息。在第二次滚动时，取超短期风电功率误差序列右对角线奇数时刻组成4×4维滚动能量矩阵T2(4)，将t1时刻对应的超短期风电预测功率P1用于有功功率控制的预测信息。之后时刻依次类推。
Figure GDA0002705363970000068
Figure GDA0002705363970000071
步骤D.在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度，进行补偿，将超短期风电功率误差重新构成奇数误差项和偶数误差项：
奇数误差项序列为:
Figure GDA0002705363970000072
偶数误差项序列为:
Figure GDA0002705363970000073
如果奇次和偶次滚动在相对应误差满足性能指标情况下，选择满足各种约束条件且性能良好的作为结果输出，如果奇数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行奇数次滚动，如果偶数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行偶数次滚动。
在上述方案的基础上，步骤D所述的补偿具体为：奇数次按照1％的偏差程度进行补偿，偶数次按照2％的偏差程度进行补偿。
在上述方案的基础上，步骤D所述的性能指标为历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差的差值最小。
在上述方案的基础上，步骤D所述的约束条件包括功率平衡约束和功率爬坡约束。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
A.采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线；
B.在预测层：采用区间预测方法对历史有功功率轨迹曲线进行预测，预测出最大有功功率和最小有功功率，形成超短期风电预测功率区间，历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差形成超短期风电功率误差时间序列，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成超短期风电功率误差序列；
C.在滚动层：制定预测有功功率的时间尺度P和控制有功功率的控制周期T，取超短期风电功率误差序列右对角线偶数时刻为第一次滚动，以连续4个时间段进行滚动组成4×4维滚动能量矩阵T1(4)，该矩阵表示蕴含连续4个时段的能量，但是仅将t0时刻对应的超短期风电预测功率P0用于有功功率控制的预测信息；在第二次滚动时，取超短期风电功率误差序列右对角线奇数时刻组成4×4维滚动能量矩阵T2(4)，将t1时刻对应的超短期风电预测功率P1用于有功功率控制的预测信息；此后时刻以此类推直到tn时刻为止；
D.在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度，如果满足性能指标，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果不满足性能指标，进行反馈校正。
2.如权利要求1所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤A所述的历史有功功率轨迹曲线，依据曲线波动程度划分出三种波动区间：
分别为小波动区间：
Figure FDA0002705363960000011
中波动区间：
Figure FDA0002705363960000012
大波动区间：
Figure FDA0002705363960000021
其中，f[p]为波动区间，δ、β均为风电功率波动幅值大小，t为采样时间，t0为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻。
3.如权利要求2所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，在t0<t≤t1范围内，小波动区间、中波动区间和大波动区间只能存在一种。
4.如权利要求3所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤B所述的超短期风电预测功率区间为：
Figure FDA0002705363960000022
其中，f(p)表示超短期风电功率预测区间，
Figure FDA0002705363960000023
为风电功率预测下限值，
Figure FDA0002705363960000024
为风电功率预测上限值。
5.如权利要求4所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤B所述的超短期风电功率误差序列为：
Figure FDA0002705363960000025
其中，
Figure FDA0002705363960000026
为当前时刻的超短期功率误差上限值，
Figure FDA0002705363960000027
为t1时刻的超短期功率误差上限值，
Figure FDA0002705363960000028
为tn时刻的超短期功率误差上限值。
6.如权利要求5所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤C所述的制定预测有功功率的时间尺度P和控制有功功率的控制周期T，分别为：
P＝[P0,P1,…,Pn] (6)
T＝[t0,t1,...,tn] (7)
其中，P0为风电功率预测的当前值，P1为风电功率提前一步的预测值，Pn为风电功率提前n步的预测值，to为当前时刻，t1为距离当前时刻的下一时刻,tn为风电功率提前n步预测对应的时刻。
7.如权利要求6所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤C所述的取右对角线偶数时刻为第一次滚动，以连续4个时间段进行滚动组成4×4维滚动能量矩阵T1(4)为：
Figure FDA0002705363960000031
在第二次滚动时，取右对角线奇数时刻组成4×4维滚动能量矩阵T2(4)为：
Figure FDA0002705363960000032
8.如权利要求7所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤D具体为：在反馈层，根据奇数次和偶数次滚动的不同，分别计算奇数次偏离波动轨迹程度和偶数次偏离波动轨迹程度，并进行补偿，将超短期风电功率误差序列重新构成奇数误差项序列和偶数误差项序列：
奇数误差项序列为:
Figure FDA0002705363960000033
偶数误差项序列为:
Figure FDA0002705363960000034
如果奇数次和偶数次滚动在相对应误差满足性能指标情况下，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果奇数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行奇数次滚动，如果偶数次滚动在相对应误差不满足性能指标，则返回滚动层重新进行偶数次滚动。
9.如权利要求8所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤D所述的补偿具体为：奇数次按照1％的偏差程度进行补偿，偶数次按照2％的偏差程度进行补偿。
10.如权利要求8所述的风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，其特征在于，步骤D所述的性能指标为历史有功功率轨迹曲线与超短期风电预测功率区间做差的差值最小；步骤D所述的约束条件包括功率平衡约束和功率爬坡约束。
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