CN117748628A - 一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于风电功率的自动控制技术领域，更具体地，涉及一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法。所述方法包括获得每台风机的有功发电功率数据以及风电场整体有功功率参考值；设置电网下达的风电场整体有功功率参考值；通过最小化每台风机标准差之和设置优化函数；根据每台风电机组的有功发电功率数据设置优化函数的约束条件；在设置完带有约束的优化函数后，利用内点法进行求解得到t时刻最优的参考功率；将t时刻解出的最优参考功率作为t时刻发电功率输出，并参与t+1时刻最优参考功率的计算，直到每台风机所有时刻的参考功率都被优化。本发明解决了现有技术中存在风机出力不均衡，调度指令不合理，并网功率波动大的问题。
Description
技术领域
本发明属于风电功率的自动控制技术领域，更具体地，涉及一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法。
背景技术
随着时代的发展和科技的进步，人类对能源需求的越来越高，探寻清洁、廉价、可持续的新型能源已经成为当今社会一个热点方向。然而风作为自然资源具有间歇性、波动性以及不稳定性等特点，这些特点会影响发电质量，导致风机发电功率突变，若不设置合理的参考功率以及合适的调度策略，将会影响电网的安全运行，导致新能源并网困难，严重时还容易对发电设备造成损害。因此，为了保护发电设备、稳定发电功率，提高发电质量，则需要进行风电场有功功率优化调度。
中国发明专利CN114169800A公开了一种综合能源系统的能量调度方法，包括获取目标综合能源系统的运行参数；建立综合能源系统基本运行模型；构建用户参与评估模型；采用正态云模型对综合需求响应中的不确定性进行模拟；基于综合能源系统基本运行模型和综合需求响应模型，以综合能源系统的输入能量最小为目标函数，在设定的边界条件下求解得到最终的综合能源系统的优化调度结果。
比例分配(Proportional Distribution, PD)是传统的风电场有功分配策略，该策略根据每台风机的出力比例以及电网下达的参考功率分配风电场有功功率，然而，这种方法存在风机出力不均衡，调度指令不合理，并网功率波动大等缺点。目前，为了缓解风机输出功率的波动，许多研究人员提出了多种方案，利用蓄电池、超级电容等一些储能系统作为能量缓冲器来补偿风力发电的波动，使用储能系统可以帮助风力系统提高风能的最大可用功率，使风电场发电效益达到最大。然而，储能系统造价昂贵、维修成本高，因此，研究如何不使用储能装置优化风电场的参考功率分配以减小每台风机发电功率波动的方法亟待解决，同时减小储能系统对风力发电功率平滑的难度。
发明内容
本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷，提供一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，以解决现有技术存在风机出力不均衡，调度指令不合理，并网功率波动大等问题。
本发明详细的技术方案如下：
为了研究不使用储能系统的风电场有功功率优化分配方法，减小风电机组的有功功率波动，制定合适的功率调度计划，本发明以平滑风电场每台风电机组发电功率作为参考功率优化目标，利用最小化标准差的思想，提出了一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法；
首先，要优化t时刻每台风机（共四台风机）的参考功率分配，就要利用每台风电机组t-1时刻之前已经优化过的有功功率设置目标函数的参数，以及t时刻的有功功率输出数据作为优化的约束条件；然后，根据电网下达的风电场整体参考功率，并以减小每台风机发电功率的波动作为风机参考功率的优化目标，利用最小化标准差的思想进行优化；再次，使用内点法求解此非线性约束规划问题，找到最优解；最后，利用计算得出的最优解作为t时刻发电功率，并结合t+1时刻每台风机的发电功率数据继续参与t+1时刻参考功率的计算。
S1、获得每台风机的有功发电功率数据以及风电场整体有功功率参考值；
S2、设置电网下达的风电场整体有功功率参考值；
S3、通过最小化每台风机标准差之和设置优化函数，优化目标为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值；
S4、根据每台风电机组的有功发电功率数据设置优化函数的约束条件；
S5、在设置完带有约束的优化函数后，利用内点法进行求解得到t时刻最优的参考功率；
S6、将t时刻解出的最优参考功率作为t时刻发电功率输出，并继续参与t+1时刻最优参考功率的计算。
所述S1具体包括：获得风电场每台风机的有功发电功率数据，获得的每台风机的有功发电功率数据之和即风电场整体有功功率参考值。
进一步地，所述设置电网下达的风电场整体有功功率参考值为：
（1）；
公式（1）中，为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值，/>表示参考值K随时间的变化函数；不断变化的风电场整体有功功率参考值更加契合实际的电场整体有功功率。
具体的，通过优化风电场内每一台风机的参考发电功率，为风电场提供合理的调度参考，所述优化函数为：
（2）；
公式（2）中，是要优化的目标，/>是第i台风机要优化的参考功率，/>表示已经被优化的t-1时刻之前的参考功率输出，k表示t时刻之前的所有时刻，N表示风机台数，/>表示绝对值，/>表示第i台风机的惩罚因子；
所述惩罚因子为：
（3）；
（4）；
（5）；
公式（3）-（5）中，Di表示已经被优化的t-1时刻之前的第i台风机的参考功率序列；
参考功率序列，则标准差的计算公式为：
（6）；
公式（6）中，表示求序列的标准差，n表示序列总个数；
表示求序列X的均值，它的表达式为：
（7）。
进一步地，所述约束条件为：
（8）；
公式（8）中，s.t.表示约束条件，表示t时刻第i台风机的有功发电功率；/>表示t时刻电网下达的风电场整体功率参考值。
在约束条件中，第一个不等式约束为输出功率约束，目的是保证t时刻参考功率的值小于t时刻有功发电功率；
第二个等式约束为电网功率平衡约束，目的是保证t时刻，四台风机的参考发电功率之和满足t时刻电网下达的风电场整体参考功率。
所述S5具体包括：
S51、设置带有约束的优化函数：
（9）；
（10）；
公式（9）-（10）中，表示不等式约束的优化目标/>的函数表达式，即，c是约束边界，/>；/>表示等式约束的优化目标/>的函数表达式，即/>，/>代表优化的目标。
S52、将优化问题转换成如下形式：
（11）；
（12）；
公式（11）-（12）中，是优化函数/>去掉不等式约束后的一个形式，为障碍函数，当优化目标的取值靠近边界时，/>将趋近于无穷，阻止优化目标脱离约束条件构成的可行域；/>为障碍函数系数，它是一个正数，随着/>逐渐降至零，/>的最小值无限接近/>的最小值。
S53、引入拉格朗日函数：
（13）；
公式（13）中，表示不等式约束的优化目标的函数表达式，/>表示拉格朗日乘子；
公式（13）对应的KKT条件为：
（14）；
公式（14）中，表示函数/>对/>求导，/>表示函数/>对求导，/>表示函数/>对/>求导。
S54、求出满足公式（14）的解，即得到t时刻最优的参考功率。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
（1）本发明提供的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，通过优化风电场内每一台风机的参考发电功率，为风电场提供合理的调度参考，有效缓解了传统比例分配方法带来的功率波动，提高了风电场的经济效益。
（2）本发明提供的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，通过设置优化函数，并求其最小值，优化风电场内每台风机的参考功率，最大限度地减小由于风速波动造成的发电功率波动，使每台风机在满足电网下达的风电场整体参考功率的同时，输出更加平滑的功率。
（3）本发明提供的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，通过求解的最小值接近优化函数的全局最小值，具有很好的收敛性；并且仅利用了风机的历史发电数据，因此实现条件简单；计算速度很快，对算力要求小，并且不需要额外收集其它数据，在优化风电场参考有功功率分配更具有优越性，可以提高风电场运行的稳定性和经济效益。
附图说明
图1是本发明所述调度方法流程示意图。
图2是本发明实施例1中风电场整体有功功率参考值。
图3是本发明实施例1中电网下达的风电场整体有功功率参考值。
图4是本发明实施例1中电网参考功率不断变化的第一台风机的优化结果。
图5是本发明实施例1中电网参考功率不断变化的第三台风机的优化结果。
图6是本发明实施例1中所有风机的优化结果。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本文公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例 1
本实施例提供一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，如图1所示：
S1、获得每台风机的有功发电功率数据以及风电场整体有功功率参考值；
获得风电场每台风机的有功发电功率数据，获得的有功发电功率数据之和即风电场整体有功功率参考值，如图2所示。
S2、设置电网下达的风电场整体有功功率参考值；
设置电网下达的风电场整体有功功率参考值，并将其设置为不断变化：
（1）；
公式（1）中，为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值，/>表示参考值K随时间的变化函数，参考功率不断变化的情况，如图3所示；
其中，参考功率不断变化，即电网下达的风电场整体有功功率参考值在不停的变化。
S3、通过最小化每台风机标准差之和设置优化函数，优化目标为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值。
优化函数的表达式为：
（2）；
公式（2）中，是要优化的目标，/>是第i台风机要优化的参考功率，/>表示已经被优化的t-1时刻之前的参考功率输出；k表示t时刻（不包含t时刻）之前的所有时刻；N表示风机台数，在本实施例中，N为4；/>表示绝对值；
表示第i台风机的惩罚因子，它的作用是：如果第i台风机t-1时刻之前的功率标准差比除第i台风机的其它风机t-1时刻之前的功率标准差大，则计算机会使t时刻要优化的参考功率尽可能接近第i台风机t-1时刻之前的功率均值，以减小惩罚；/>的表达式如下：
（3）；
（4）；
（5）；
公式（3）-（5）中，Di表示已经被优化的t-1时刻之前的第i台风机的参考功率序列。
表示求序列的标准差，假设有序列/>，则其标准差的计算公式为：
（6）；
其中，n表示序列总个数。
表示求序列X的均值，它的表达式为：
（7）。
S4、根据每台风电机组的有功发电功率数据设置优化函数的约束条件，具体的约束条件为：
（8）；
其中，s.t.表示约束条件，表示t时刻第i台风机的有功发电功率；/>表示t时刻电网下达的风电场整体功率参考值。
在约束条件中，第一个不等式约束为输出功率约束，目的是保证t时刻参考功率的值小于t时刻有功发电功率；
第二个等式约束为电网功率平衡约束，目的是保证t时刻，四台风机的参考发电功率之和满足t时刻电网下达的风电场整体参考功率。
S5、在设置完带有约束的优化函数后，利用内点法进行求解得到t时刻最优的参考功率；
S51、设置带有约束的优化函数：
（9）；
（10）；
公式（9）-（10）中，s.t.表示约束条件，表示不等式约束的优化目标/>的函数表达式，即/>，c是约束边界，/>；/>表示等式约束的优化目标/>的函数表达式，即/>，/>代表优化的目标。
②然后，将优化问题转换成如下形式：
（11）；
（12）；
公式（11）-（12）中，是优化函数/>去掉不等式约束后的一个形式，为障碍函数，它对目标函数起到限制作用，当优化目标的取值靠近边界时，/>将趋近于无穷，阻止优化目标脱离约束条件构成的可行域。/>为障碍函数系数，它是一个正数，随着/>逐渐降至零，/>的最小值无限接近/>的最小值。
③接下来引入拉格朗日函数：
（13）；
公式（13）中，表示不等式约束的优化目标的函数表达式，/>表示拉格朗日乘子。
上式对应的KKT条件为：
（14）；
公式（14）中，表示函数/>对/>求导，/>表示函数/>对求导，/>表示函数/>对/>求导。
④最后，求出满足上式的解，即得到t时刻最优的参考功率。
S6、将t时刻解出的最优参考功率作为t时刻发电功率输出，并继续参与t+1时刻最优参考功率的计算。
将t时刻解出的最优参考功率作为t时刻发电功率输出，并继续参与t+1时刻最优参考功率的计算，直到每台风机所有时刻的参考功率都被优化完毕，优化停止，得出优化结果如图4所示；
从图4和图5可以看出，黑色实线条（本优化方法的优化结果）比虚线条（比例分配的结果）更加平稳，图4中的黑色实线条在横坐标为30～50之间几乎为一条直线，而虚线条则在不断波动；图5的黑色实线条一直都保持在2440kW附近，只有个别横坐标点（7、17、30、46）会有小幅突变，而虚线则波动很大。由此看出，经过本发明提出的利用最小化标准差思想优化的参考功率分配方法后，风机的输出功率相比于传统的比例分配变得更加平稳。
通过真实数据的验证实验，得到如图6所示的全部优化结果，从图6中可以看出，通过本方法提出的优化分配方法，使得四台风机（WT1～WT4）的功率标准差均小于比例分配方法的功率标准差，而且，通过图6的最后一行，即平均标准差的比较也能看出，四台风机的平均标准差在本优化方法的优化下，要小于比例分配所产生的平均标准差，证明了本发明提出的方法在一定程度上具有平滑风机输出功率，减小输出波动的作用，具有一定的实际意义。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，包括；
S1、获得每台风机的有功发电功率数据以及风电场整体有功功率参考值；
S2、设置电网下达的风电场整体有功功率参考值；
S3、通过最小化每台风机标准差之和设置优化函数，优化目标为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值；
S4、根据每台风电机组的有功发电功率数据设置优化函数的约束条件；
S5、在设置完带有约束的优化函数后，利用内点法进行求解得到t时刻最优的参考功率；
S6、将t时刻解出的最优参考功率作为t时刻发电功率输出，并继续参与t+1时刻最优参考功率的计算。
2.根据权利要求1所述的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，所述设置电网下达的风电场整体有功功率参考值为：
（1）；
公式（1）中，为t时刻电网下达的整体风电场有功功率参考值，/>表示参考值K随时间的变化函数；不断变化的风电场整体有功功率参考值更加契合实际的电场整体有功功率。
3.根据权利要求2所述的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，所述通过最小化每台风机标准差之和设置优化函数：
（2）；
公式（2）中，是第i台风机要优化的参考功率，/>表示已经被优化的t-1时刻之前的参考功率输出，k表示t时刻之前的所有时刻，N表示风机台数，/>表示绝对值，/>表示第i台风机的惩罚因子；
所述惩罚因子为：
（3）；
（4）；
（5）；
公式（3）-（5）中，Di表示已经被优化的t-1时刻之前的第i台风机的参考功率序列；
参考功率序列，则标准差的计算公式为：
（6）；
公式（6）中，表示求序列的标准差，n表示序列总个数；
表示求序列X的均值，表达式为：
（7）。
4.根据权利要求3所述的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，所述约束条件为：
（8）；
公式（8）中，s.t.表示约束条件，表示t时刻第i台风机的有功发电功率；/>表示t时刻电网下达的风电场整体功率参考值。
5.根据权利要求4所述的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，所述S5具体包括：
S51、设置带有约束的优化函数：
（9）；
（10）；
公式（9）-（10）中，表示不等式约束的优化目标/>的函数表达式，即，c是约束边界，/>；/>表示等式约束的优化目标/>的函数表达式，即/>，/>代表优化的目标；
S52、将优化问题转换成如下形式：
（11）；
（12）；
公式（11）-（12）中，是优化函数/>去掉不等式约束后的一个形式，为障碍函数，当优化目标的取值靠近边界时，/>将趋近于无穷，阻止优化目标脱离约束条件构成的可行域；/>为障碍函数系数，它是一个正数，随着/>逐渐降至零，/>的最小值无限接近/>的最小值；
S53、引入拉格朗日函数：
（13）；
公式（13）中，表示不等式约束的优化目标的函数表达式，/>表示拉格朗日乘子；
公式（13）对应的KKT条件为：
（14）；
公式（14）中，表示函数/>对/>求导，/>表示函数/>对/>求导，/>表示函数/>对/>求导；
S54、求出满足公式（14）的解，即得到t时刻最优的参考功率。
6.根据权利要求1所述的一种面向风电机组输出功率平滑的有功功率优化调度方法，其特征在于，所述S1具体包括：获得风电场每台风机的有功发电功率数据，获得的每台风机的有功发电功率数据之和即风电场整体有功功率参考值。
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