发明名称 一种风电场场站级有功功率优化方法
摘要 本发明属于风力发电及电力调度技术领域,特别是涉及一种风电场场站级有功功率优化方法,它包括:形成风电场场站级降功率控制策略的步骤;形成风电场场站级降功率分配算法的步骤;对风电场有功功率进行控制的步骤。本发明中以调度侧要求风电场降功率为前提,研究单个风电场内部如何合理协调各台风机,完成电网调度侧功率输出要求的优化策略和功率分配算法;让场内风机切机数量最少、风机控制机构动作次数最少;降低了多次切机会对风机产生的机械损耗及控制器动作次数过多而造成的运行寿命降低的现象。本发明中的风电场场站级有功功率优化方法显著减少了风电场切机数量、降低风机机械损耗。
申请公布号 CN105006846B 申请公布日期 2017.03.08
申请号 CN201510554211.4 申请日期 2015.09.02
申请人 国家电网公司;国网湖北省电力公司随州供电公司 发明人 罗明武;孙鹏;周友斌;周鲲鹏;孙朝霞;王武林;孙钒;张华;邹丹丹
分类号 H02J3/46(2006.01)I 主分类号 H02J3/46(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种风电场场站级有功功率优化方法,其特征在于其具有以下依次进行的步骤:一、形成风电场场站级降功率控制策略,所述控制策略实现步骤如下:步骤一、建立风电机组功率调节指标:(1)风机调节容量指数:风机调节容量是风电机组当前出力与最小技术出力的差值,差值越大表示该风机所贡献的降功率值越大,应该首先被调控降出力,得到风机调节容量指数表达式为:<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow></msub><mo>/</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&Delta;P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></msqrt></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000011.GIF" wi="625" he="166" /></maths>式中,ΔP<sub>i,max</sub>为风机i调节容量,ΔP<sub>i,max</sub>=P<sub>i</sub>‑P<sub>i,min</sub>,P<sub>i</sub>为机组i当前时刻出力,P<sub>i,min</sub>为机组i的最小技术出力,一般取风机切入风速时对应的有功功率值;(2)风机调节速率指数:风机调节速率指数用于综合评价变桨距型风电机组在功率调节时的调节速率和机械损耗大小关系,根据风速和桨距角θ<sub>i</sub>的关系,定义风机调节速率为V<sub>i</sub>=1‑θ<sub>i</sub>/90,风机调节速率指数表达式为:<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>V</mi><mi>i</mi></msub><mo>/</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msubsup><mi>V</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup></mrow></msqrt></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000012.GIF" wi="366" he="151" /></maths>(3)风机运行时间指数:风机运行时间指数用于平衡一定时间内各台风机控制器的动作次数,功率调控时,距上一次控制器动作时间较长的风机应首先被调控,记当前时刻各台风机距上次控制器动作的时间为ΔT<sub>i</sub>,风机运行时间指数表达式为:<maths num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;T</mi><mi>i</mi></msub><mo>/</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msubsup><mi>&Delta;T</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup></mrow></msqrt></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000013.GIF" wi="420" he="151" /></maths>(4)风机预测功率调节指数:由于风电场功率控制系统得出的是下一控制周期内各台风机的功率设定值,所以功率预测会影响风机动作与否,在降功率控制中,预测功率升高的机组应该首先被控制降出力来产生较大的功率降幅,减少机组动作的台数,风机预测功率调节指数表达式为:<maths num="0004"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mn>4</mn></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>a</mi><mi>v</mi><mi>a</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></mrow></msub><mo>/</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msubsup><mi>&Delta;P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>a</mi><mi>v</mi><mi>a</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></mrow><mn>2</mn></msubsup></mrow></msqrt></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000014.GIF" wi="546" he="150" /></maths>式中,ΔPi,avail为风电机组i的预测调节容量,ΔP<sub>i,avail</sub>=P<sub>i,avail</sub>‑P<sub>i,min</sub>,P<sub>i,avail</sub>为机组i下一控制周期的预测出力值;步骤二、熵值法确定评价指标权重:熵值法是一种根据各指标信息载量的大小来确定指标权重的方法,当某一指标在各评估对象中的差异较大时,说明其包含的信息量多、对系统地分辨能力强,应赋予较大权重,熵值法确定评价指标权重按如下步骤实现:(1)构造决策矩阵D,其中:<maths num="0005"><math><![CDATA[<mrow><mi>D</mi><mo>=</mo><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msub><mi>X</mi><mn>11</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>12</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>13</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>14</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>X</mi><mn>21</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>22</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>23</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mn>24</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd><mtd><mo>.</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>X</mi><mrow><mi>n</mi><mn>1</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mrow><mi>n</mi><mn>2</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mrow><mi>n</mi><mn>3</mn></mrow></msub></mtd><mtd><msub><mi>X</mi><mrow><mi>n</mi><mn>4</mn></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000021.GIF" wi="605" he="299" /></maths>(2)计算第j项指标下第i台风机的特征比重p<sub>ij</sub>:<maths num="0006"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>p</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>/</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000022.GIF" wi="326" he="132" /></maths>式中,i=1,2,...,n,j=1,2,3,4;(3)计算第j项指标的熵值e<sub>j</sub>,熵值e<sub>j</sub>表示所有风机对第j项指标的贡献总量:<maths num="0007"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>e</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mo>-</mo><mi>k</mi><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>p</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&CenterDot;</mo><mi>ln</mi><mi> </mi><msub><mi>p</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000023.GIF" wi="427" he="123" /></maths>式中,常数k=1/lnn,以保证0≤e<sub>j</sub>≤1;(4)计算第j项指标的差异性系数g<sub>j</sub>,差异性系数g<sub>j</sub>表示第j项指标下各风机贡献度的不一致性:g<sub>j</sub>=1‑e<sub>j</sub>(5)确定权重系数w<sub>j</sub>,经归一化后权重系数w<sub>j</sub>表示为:<maths num="0008"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>w</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>g</mi><mi>j</mi></msub><mo>/</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>4</mn></munderover><msub><mi>g</mi><mi>i</mi></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000024.GIF" wi="294" he="140" /></maths>步骤三:TOPSIS法综合评价:TOPSIS法又称优劣解距离法,是一种逼近于理想的排序方法,只要求各因素具有单调性,其通过检测评价对象与最优解、最劣解距离来对备选方案排序,若某一备选方案最靠近最优解又最远离最劣解,就为最优方案,TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法,具体实现步骤如下:(1)构造规范化决策矩阵R,其中:<maths num="0009"><math><![CDATA[<mrow><mi>R</mi><mo>=</mo><mo>&lsqb;</mo><msub><mi>R</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&rsqb;</mo><mo>,</mo><msub><mi>R</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mi>Y</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>/</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>4</mn></munderover><msubsup><mi>Y</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow><mn>2</mn></msubsup></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000025.GIF" wi="523" he="141" /></maths>式中,<img file="FDA0001170279060000031.GIF" wi="1246" he="166" />(2)构造加权规范化决策矩阵U,U=[U<sub>ij</sub>],U<sub>ij</sub>=w<sub>j</sub>·R<sub>ij</sub>,其中,由每列最大元素组成的向量称为正理想点U<sup>+</sup>,由每列最小元素组成的向量称为负理想点U<sup>_</sup>:<maths num="0010"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>U</mi><mo>+</mo></msup><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>1</mn><mo>+</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>2</mn><mo>+</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>3</mn><mo>+</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>4</mn><mo>+</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mi>j</mi><mo>+</mo></msubsup><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mo>{</mo><msub><mi>U</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>}</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000032.GIF" wi="845" he="86" /></maths><maths num="0011"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>U</mi><mo>-</mo></msup><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>1</mn><mo>-</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>2</mn><mo>-</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>3</mn><mo>-</mo></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mn>4</mn><mo>-</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msubsup><mi>U</mi><mi>j</mi><mo>-</mo></msubsup><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mo>{</mo><msub><mi>U</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>}</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000033.GIF" wi="798" he="86" /></maths>(3)计算对正负理想点的欧氏距离:<maths num="0012"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>+</mo></msubsup><mo>=</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>4</mn></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>U</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>U</mi><mi>j</mi><mo>+</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow></mrow></msqrt><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000034.GIF" wi="694" he="151" /></maths><maths num="0013"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>-</mo></msubsup><mo>=</mo><msqrt><mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>4</mn></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>U</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>U</mi><mi>j</mi><mo>-</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow></mrow></msqrt><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000035.GIF" wi="694" he="151" /></maths>(4)计算各台风机的相对接近度C<sub>i</sub>:<maths num="0014"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>-</mo></msubsup><mrow><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>+</mo></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mo>-</mo></msubsup></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>;</mo><mn>0</mn><mo>&le;</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>&le;</mo><mn>1</mn></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000036.GIF" wi="790" he="126" /></maths>将各台风机按照相对接近度由大到小排序,得到风机功率调节优先级序列{C<sub>1</sub>,C<sub>2</sub>,C<sub>3</sub>,......,C<sub>n</sub>},各风机按照该序列顺序重新编号;二、风电场场站级降功率优化分配算法:风电场场站级降功率控制分为切机和不切机两种情况,由于切停风机会产生较大的机械损耗,所以在满足电网调度侧功率要求的前提下,应尽量避免切停风机,风电场场站级降功率优化分配算法按照如下步骤实现:步骤一:构造切机判别公式如下:<img file="FDA0001170279060000037.GIF" wi="718" he="157" />式中,<img file="FDA0001170279060000038.GIF" wi="374" he="119" />是整个风电场当前时刻所能下降的最大功率;ΔP=P<sub>pcc</sub>‑P<sub>ref</sub>是电网调度要求风电场下降的功率值;步骤二:不切机降功率优化分配算法:当ΔP<sub>∑max</sub>≥ΔP时,执行该步骤,否则,跳转至步骤三,(1)根据风机功率调节优先级序列{C<sub>1</sub>,C<sub>2</sub>,C<sub>3</sub>,...,C<sub>n</sub>}构造风机可调降功率序列{ΔP<sub>1,max</sub>,ΔP<sub>2,max</sub>,ΔP<sub>3,max</sub>,...,ΔP<sub>n,max</sub>},假设下一周期优先动作前T台风机;(2)按照下式计算最小正整数T:<img file="FDA0001170279060000041.GIF" wi="415" he="127" />且<img file="FDA0001170279060000042.GIF" wi="427" he="127" />(3)由上述T值,调控序列中前T台机组需降功率至最小技术出力,剩余第T+1……n台机组保持当前周期功率设定值不变,得下一周期第i台风机功率设定值为:<img file="FDA0001170279060000043.GIF" wi="421" he="158" />步骤三:切机降功率优化分配算法:当ΔP<sub>∑max</sub>&lt;ΔP时,执行该步骤,为减小切停机组数量,需首先调控所有风机都运行在最小技术出力情况:(1)计算此时仍需切停的功率值为ΔP'=ΔP‑ΔP<sub>∑max</sub>,并假设下一控制周期优先切停调控序列中前M台风机;(2)按照下式计算最小正整数M:<img file="FDA0001170279060000044.GIF" wi="391" he="129" />且<img file="FDA0001170279060000045.GIF" wi="411" he="134" />(3)由上述M值,切停序列中前M台机组,剩余第M+1……n台机组运行在最小技术出力状态,得下一周期第i台风机功率设定值为:<maths num="0015"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>s</mi><mi>e</mi><mi>t</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mrow><mi>i</mi><mo>&le;</mo><mi>M</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>P</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi></mrow></msub></mtd><mtd><mrow><mi>i</mi><mo>&gt;</mo><mi>M</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001170279060000046.GIF" wi="478" he="149" /></maths>三、功率设定值输出到风机控制模块:将得到的功率设定值输出到风机功率控制模块使风机动作,完成风电场场站级有功功率优化控制。
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