CN112234616A - 风电场有功功率优化分配控制方法 - Google Patents

风电场有功功率优化分配控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明所述的风电场有功功率优化分配控制方法，提出一种基于机组疲劳载荷灵敏度而实施风电场有功功率优化分配的控制方法，针对形成机组疲劳载荷的传动系载荷和塔架结构载荷分别提出改进型灵敏度模型。以期提高机组疲劳载荷分析精度与有效性，实现兼顾跟踪电网调度指令与有效减轻风电场疲劳载荷的设计目的。机组疲劳载荷灵敏度模型包括因低速轴扭转引起的传动系载荷、以及因塔架偏转引起的塔筒结构载荷；基于机组疲劳载荷灵敏度模型的风电场有功功率优化分配目标函数如下式表示，
Figure DDA0002720963080000011
式中，Pi为第i号机组发出的电功率，η为疲劳载荷权重因子，旨在调节功率偏差与疲劳载荷在优化过程中的权重；ξ为机组塔筒弯矩疲劳载荷加权因子以调节两种疲劳载荷在优化过程中的权重。

Description

风电场有功功率优化分配控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于机组疲劳载荷灵敏度进行有功功率优化分配的控制方法，属于风电场设计领域。
背景技术
伴随国内外风力发电技术与风电占有率的不断提高，风力发电系统的不确定性对于电网功率平衡与安全运行也带来了更为严峻的技术挑战。
对于有功功率来说，风电场应能够跟踪电网调度指令，当电网所需功率低于其最大可用功率时，风电场将限制机组发电量并以降额模式运行，此时，如何实现机组之间有功分配显得非常重要。传统风电场的有功分配方法仅考虑跟踪电网功率参考值，根据机组可用功率比例分配各台机组功率，不考虑机组受动态应力产生的疲劳载荷对机组寿命的影响。
如在先公开以下内容的国内专利申请，申请号CN201910836163.6，名称为考虑机组疲劳载荷的风电场有功功率分配方法，其方案包括：1)第一层是风电集群分配层，该风电集群分配层利用各个风电场风速预测信息计算可发功率，按每个风电场计算的可发功率值之间的比例将集群有功参考值分配到风电场分配层；2)第二层是风电场分配层，是将第一层中接收到的集群有功参考值按照聚类分析的结果，采用优先排序法分配给不同类机组；3)第三层是机组分配层，将各类机组接收到的有功参考值分配到各台机组。本发明很好的解决了以往所存在的问题，降低高渗透率风电对电网的冲击，在不影响甚至减少机组疲劳载荷的情况下，加强了风电集群内部的协调配合并提高出力。
上述在先申请专利虽然提出从机组疲劳载荷角度考虑提出有功功率分配方案，但解决问题的步骤中缺少分配模块按有功参考值优先排序分配不同类机组的目标函数模型，对于分配依据的计算较不准确而相应地制约了有功功率分配针对性，降低了风电场整体功率分配有效性。另一方面，对形成机组疲劳载荷的因素考虑还不具直接与针对性，因此无法真正兼顾跟踪电网调度指令和有效地减轻风电场疲劳载荷。现有有功分配方法缺少延长风电场使用寿命的参考应用价值。
有鉴于此，特提出本专利申请。
发明内容
本发明所述的风电场有功功率优化分配控制方法，其设计目的在于解决上述现有技术问题而提供一种基于机组疲劳载荷灵敏度而实施风电场有功功率优化分配的控制方法，针对形成机组疲劳载荷的传动系载荷和塔架结构载荷分别提出改进型灵敏度模型。以期提高机组疲劳载荷分析精度与有效性，实现兼顾跟踪电网调度指令与有效减轻风电场疲劳载荷的设计目的。
为实现上述设计目的，所述风电场有功功率优化分配控制方法，提出机组疲劳载荷灵敏度模型包括因低速轴扭转引起的传动系载荷、以及因塔架偏转引起的塔筒结构载荷；基于机组疲劳载荷灵敏度模型的风电场有功功率优化分配目标函数如下式表示，
Figure BDA0002720963060000021
式中，Pi为第i号机组发出的电功率，η为疲劳载荷权重因子，旨在调节功率偏差与疲劳载荷在优化过程中的权重；ξ为机组塔筒弯矩疲劳载荷加权因子以调节两种疲劳载荷在优化过程中的权重。
进一步地，所述低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度模型如下式所示，
Figure BDA0002720963060000022
式中，
Figure BDA0002720963060000023
为第i号机组低速轴扭矩波动，
Figure BDA0002720963060000024
第i号机组风机功率参考值波动，
Figure BDA0002720963060000025
和
Figure BDA0002720963060000026
为第i号机组低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度的计算参数。
进一步地，所述塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度模型如下式所示，
Figure BDA0002720963060000027
式中，ΔFt i为第i号机组推力波动，
Figure BDA0002720963060000028
第i号机组风机功率参考值波动，
Figure BDA0002720963060000029
和
Figure BDA00027209630600000210
为第i号机组塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度的计算参数。
综上内容，本申请所述风电场有功功率优化分配控制方法，能够实现风电场最优化的有功功率分配，同时降低了机组动态疲劳载荷，相应地延长了机组使用寿命。
附图说明
图1是所述风电场有功功率优化分配控制方法的控制器结构与原理示意图；
图2是有功功率控制机组模型图；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例1，如图1和图2所示，本申请所述的风电场有功功率优化分配控制方法，是由系统运行控制器根据电网运行需求和风电场可用功率
Figure BDA0002720963060000031
选择风电场运行方案，并且计算风电场参考功率
Figure BDA0002720963060000032
以发送到风电场控制器。
基于现有技术应用的机组疲劳载荷灵敏度模型，本申请结合了因低速轴扭转引起的传动系载荷、以及因塔架偏转引起的塔架结构载荷，从而提出改进型的疲劳载荷灵敏度模型。
具体地，改进型的疲劳载荷灵敏度的计算参数(ai、bi)在机组控制器中计算，并与各个机组的功率参考约束
Figure BDA0002720963060000033
一起发送到风电场控制器。
风电场控制器根据场内所有机组的参数计算每台机组需要分配的功率，通过优化，风电场控制器每隔一定时间更新各个风机功率参考值
Figure BDA0002720963060000034
风机控制器根据
Figure BDA0002720963060000035
Figure BDA0002720963060000036
实时调整机组发电机转矩参考值Mg-ref和桨距角参考值θref。风电场控制中，机组作为执行机构运行于降额发电状态并追踪
Figure BDA0002720963060000037
本申请所述的风电场有功功率优化分配控制方法，包括以下执行步骤：
步骤1、确定机组疲劳载荷灵敏度改进模型；
结合因低速轴扭转引起的传动系载荷、以及因塔架偏转引起的塔架结构载荷，空气动力扭矩Mrot和塔筒推力Ft分别如下述公式(1)和(2)表示；
Figure BDA0002720963060000038
Figure BDA0002720963060000039
式中：R为风轮半径；ρ为空气密度；vrot为转子处风速；Cp为功率系数；λ为叶尖速比，定义为
Figure BDA00027209630600000310
ωr为风轮转速；Ct为推力系数；
塔筒弯矩Mt可由Ft近似得出，计算如下述公式(3)；
Mt≈H·Ft (3)
式中：H为塔筒高度；
传动链采用单转动惯量模型，转子转动惯量Jr和电机转动惯量Jg合并为一个等效惯量Jt，计算如下述公式(4)，并且根据低速轴运动方程由下述公式(5)得出；
Figure BDA00027209630600000311
Figure BDA00027209630600000312
式中：ηg为齿轮箱速比；Mg为发电机转矩，由机组控制器实时更新，计算如下述公式(6)；
Figure BDA0002720963060000041
式中：ωg为发电机转速。
机组控制器产生的桨距角参考值θref计算如下述公式(7)；
Figure BDA0002720963060000042
式中：kp为比例增益系数；ki为积分增益系数；ωg-rated为发电机额定转速；ωf为发电机滤波转速，计算如下述公式(8)；kθ为关于θref的方程定义为
Figure BDA0002720963060000043
kθ1和kθ2为系数；
Figure BDA0002720963060000044
式中：τf为发电机转速滤波时间常数；
通过下式(9)定义，
β@kθθref (9)
公式(7)可以转化为：
Figure BDA0002720963060000045
机组当前运行时刻为t＝k，此时测量的风速为vrot0，输出功率为Pg0，发电机转速为ωg0，发电机滤波转速为ωf0，桨距角为θ0。
根据机组传动系运动方程，
Figure BDA0002720963060000046
和
Figure BDA0002720963060000047
由下述公式分别表示为；
Figure BDA0002720963060000048
Figure BDA0002720963060000049
式中：B为主轴粘性摩擦系数。
通过上述公式(11)和(12)，
Figure BDA00027209630600000410
表示为：
Figure BDA00027209630600000411
根据上述公式(5)、(8)、(10)和(13)，其增量形式分别表示为：
Figure BDA00027209630600000412
Figure BDA00027209630600000413
Figure BDA00027209630600000414
Figure BDA0002720963060000051
为了简化上述表达式，定义
Figure BDA0002720963060000052
通过上述公式(1)，ΔMrot表示为下述公式(18)，
Figure BDA0002720963060000053
和
Figure BDA0002720963060000054
分别表示为下述公式(19)、(20)和(21)：
Figure BDA0002720963060000055
Figure BDA0002720963060000056
Figure BDA0002720963060000057
Figure BDA0002720963060000058
通过上述公式(6)，ΔMg可以表示为：
Figure BDA0002720963060000059
根据上述公式(14)-(17)，状态空间方程可以表示为：
Figure BDA00027209630600000510
其中，x≈[Δωr,Δωg,Δωf,Δβ]T，令
Figure BDA00027209630600000511
系数矩阵为：
Figure BDA00027209630600000512
Figure BDA00027209630600000513
状态空间模型随采样周期离散化后可表示为：
Figure BDA00027209630600000514
其中，
Figure BDA00027209630600000515
步骤2、推导出低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度模型
联立上述公式(5)和(11)，Ms可以表示为：
Figure BDA0002720963060000061
因此，ΔMs可以表示为：
Figure BDA0002720963060000062
通过式(18)和(23)，ΔMs可以转化为：
Figure BDA0002720963060000063
其中
Figure BDA0002720963060000064
Figure BDA0002720963060000065
基于公式(24)和(27)可得：
Figure BDA0002720963060000066
因此，
Figure BDA0002720963060000067
为了简化上述公式，
Figure BDA0002720963060000068
和
Figure BDA0002720963060000069
定义为：
Figure BDA00027209630600000610
Figure BDA00027209630600000611
由此推导出低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度模型为：
Figure BDA00027209630600000612
步骤3、推导出塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度模型
通过上述公式(2)，ΔFt可以表示为：
Figure BDA00027209630600000613
ΔFt(k+1)可以表示为：
Figure BDA00027209630600000614
其中，
Figure BDA00027209630600000615
类似的，
Figure BDA00027209630600000616
和
Figure BDA00027209630600000617
为：
Figure BDA00027209630600000618
Figure BDA00027209630600000619
由此推导出塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度模型为：
Figure BDA00027209630600000620
步骤4、以风电场疲劳载荷最小为目标，以跟踪功率参考值为约束建立有功分配模型；
通过抑制低速轴扭矩Ms和推力Ft的波动，可相应地减小相关的疲劳载荷。
风电场疲劳载荷最小化意味着风电场有功功率优化分配目标函数中ΔMs和ΔFt最小化。
基于机组疲劳载荷灵敏度改进型的风电场有功功率优化分配目标函数如下述公式(38)所示：
Figure BDA0002720963060000071
式中，第一部分表示相对于传统分配方法机组分配功率偏差最小化(即功率偏差)，第二部分表示ΔMs和ΔFt最小化(即疲劳载荷)。式中，η为疲劳载荷权重因子，旨在调节功率偏差与疲劳载荷在优化过程中的权重；ξ为机组塔筒弯矩疲劳载荷加权因子，旨在调节两种疲劳载荷在优化过程中的权重。
为实现功率跟踪约束，风机分配功率总和应满足系统运行控制器指令如下述公式(39)；
单台机组功率上下限约束：为保证机组不停机，设机组功率下线为可发功率1％，上限为其最大可发功率，如下述公式(40)；
风电场欠功率约束：如果风电场的可用功率不满足系统控制指令要求，机组分配功率为其最大可发功率，则如下述公式(41)：
Figure BDA0002720963060000072
Figure BDA0002720963060000073
Figure BDA0002720963060000074
步骤5、推导出有功功率优化分配目标函数
要求计算公式优化目标单一且可在线求解，本申请采用二次规划算法优化计算，即运用二次规划优化算法中将有功功率优化分配目标函数转化为二次型。
具体地，为实现优化算法程序计算，可将有功优化分配目标函数表示如下：
Figure BDA0002720963060000075
式中：
Figure BDA0002720963060000076
将上述公式(42)表达的有功功率优化分配目标函数转化为二次型，得出H和f矩阵分别如下述公式(43)和(44)所示：
Figure BDA0002720963060000081
Figure BDA0002720963060000082
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种风电场有功功率优化分配控制方法，其特征在于：机组疲劳载荷灵敏度模型包括因低速轴扭转引起的传动系载荷、以及因塔架偏转引起的塔筒结构载荷；
基于机组疲劳载荷灵敏度模型的风电场有功功率优化分配目标函数如下式表示，
Figure FDA0002720963050000011
式中，Pi为第i号机组发出的电功率，η为疲劳载荷权重因子，旨在调节功率偏差与疲劳载荷在优化过程中的权重；ξ为机组塔筒弯矩疲劳载荷加权因子以调节两种疲劳载荷在优化过程中的权重。
2.根据权利要求1所述的风电场有功功率优化分配控制方法，其特征在于：所述低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度模型如下式所示，
Figure FDA0002720963050000012
式中，
Figure FDA0002720963050000013
为第i号机组低速轴扭矩波动，
Figure FDA0002720963050000014
第i号机组风机功率参考值波动，
Figure FDA0002720963050000015
和
Figure FDA0002720963050000016
为第i号机组低速轴扭矩疲劳载荷灵敏度的计算参数。
3.根据权利要求2所述的风电场有功功率优化分配控制方法，其特征在于：所述塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度模型如下式所示，
Figure FDA0002720963050000017
式中，
Figure FDA00027209630500000111
为第i号机组推力波动，
Figure FDA0002720963050000018
第i号机组风机功率参考值波动，
Figure FDA0002720963050000019
和
Figure FDA00027209630500000110
为第i号机组塔筒弯矩疲劳载荷灵敏度的计算参数。
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