基于数据驱动的多风电机组协同控制方法

风机的尾流效应会严重降低风电场的发电效率,传统风电场能量管理方法未考虑尾流效应的影响,各风机均采用最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制方案,风电场整体输出功率并非最优。尾流耦合现象极其复杂,难以用解析模型描述,传统基于模型的控制思路难以适用。为此,提出一种基于数据驱动的多风电机组协同控制方法。基于风电场的历史运行数据,采用神经网络辨识多风电机组之间的尾流交互模型。进一步,在风电场层通过粒子群算法在线求解多风电机组协同控制功率优化指令;在机组层由各机组控制器实现指令跟踪,最终实现风电场整体发电功率的优化。仿真结果表明:基于数据驱动方法建立的尾流交互模型,其误差在1%之内;在此基础上,进行多机协同优化控制,相比传统未考虑尾流效应的单机MPPT控制,风电场平均输出功率得到提升,验证了所提控制方法的有效性。     

海上风电制氢技术经济性对比分析

海上风资源丰富、区域广,成为风电开发利用的重要领域。但海上风电的强随机性和间歇性给海上风电的安全可靠消纳带来诸多难题。风电制氢是提高风电利用率和缓解弃风的有效手段,已成为海上风电发展和研究的热点方向。综合考虑制氢技术方案、设备投资成本、运行维护成本,给出国内海上风电制氢技术的经济性评价方法;分别建立海上风电岸上制氢、海上平台制氢及管道输氢和海上平台制氢及船舶运氢3种海上风力发电制氢技术方案及经济性模型。基于相关调研和文献数据,以某300 MW海上风电场为例,对不同离岸距离的3种海上风力发电制氢技术方案进行经济性比较。结果表明,3种海上风电制氢方案中,海上平台制氢及船舶运氢方案最具经济性,且随着离岸距离加大,该方案等年值费用基本不变;海上风电岸上制氢方案和海上平台制氢及管道输氢方案随离岸距离加大,等年值费用均不同幅度增加。     

基于尾流效应的海上风电场有功出力优化

以海上风电场风速平稳和尾流效应影响距离远为背景,提出基于尾流效应的海上风电场有功出力优化方案,使风电场各机组有功出力之和大于传统单机最大风能捕获方案。挖掘风电机组有功出力和尾流效应的关系,给出基于有功控制的尾流定量调控方法,并建立了风电场有功出力优化模型;重点研究了基于现有计算资源实现控制策略的方法:根据尾流传播路径,对风电场进行分组,有效降低控制对象数;根据风电机组运行与有功控制特性,降低优化方程求解的搜索空间,抑制计算规模;通过数据拟合,降低优化变量数,将离散域优化问题转化为连续域优化问题,便于使用具有广泛公信力的优化算法。仿真结果表明,提出的方案能有效提升风电场功率,在不增加风电硬件设备投资的前提下,提高风电场效益。     

基于尾流效应的风电场最大出力优化控制

当前单台风电机组普遍采用最大风能捕捉方案,往往因忽略尾流效应而未能实现整个风电场的出力最大,故有必要提出一种考虑尾流效应的风电场最大出力优化控制方案。文章采用了Park尾流模型,重点研究了风电场功率分配优化策略,该策略通过内点法调整尾流效应下各机组的轴向诱导因子,进而协调优化机组的有功功率。针对不同的风速区域设置相应的控制策略,从而构建了优化控制方案的基本框架。给出了方案的具体思路,并以江苏某海上风电场为例,对比传统的最大风能捕捉方案,验证了所提方案的有效性。     

基于改进LSTM-TCN模型的海上风电超短期功率预测

风功率精确预测是实现大规模海上风电友好并网的重要手段。大型海上风电场机组台数众多,状态各异。机组状态、尾流影响和时空特性对风功率预测的影响不可忽略。该文基于长短期神经网络(long short-term memory,LSTM)–时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN),提出了一种考虑机组状态、风机尾流和场群空间分布特性的海上风电超短期功率预测方法。首先分析了机组状态和尾流数据对于功率预测的影响,然后基于LSTM建立了风电机组运行数据深度学习预测模型,实现机组健康状态到运行数据的映射,并通过数据的实时滚动对机组健康状态进行持续修正;在此基础上,加入注意力强化和随机空间特性弱化模块的改进LSTM-TCN模型。通过实际运行数据算例分析,相比TCN算法、LSTM算法,该文方法可提升风功率预测的精度,尤其对于海上常见的风速骤变工况适应性较强,对TCN算法过于强化空间特性的问题进行改进。以该模型的精确预测为基础,可进一步用于大规模海上风电场内机组的协调优化控制,提升海上风电出力可靠性。     

极端风暴下的海上风电制氢联合运行系统爬坡控制策略

全球气候变暖导致海域极端风暴事件频繁发生,引发海上风电大规模爬坡,影响岸上主网的安全运行。通过电解制氢系统,海上风电制氢联合运行系统将富余风电功率转换为氢能,降低了弃风率和弃风惩罚成本;同时,可以出售氢能获利,提升了经济效益。提出了一种考虑风电不确定性的爬坡控制策略。首先,比较了传统风电场与风电制氢联合运行系统在极端风暴下的爬坡特性,分析了风电制氢联合运行系统的爬坡抑制特性;然后,使用机会约束规划方法构建了考虑源-储-荷运行特性与海上风电不确定性的爬坡控制模型,通过求解爬坡控制模型给出了爬坡控制策略;最后,基于客观权重赋权法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)-优劣解距离法((technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)综合评价模型对不同置信度下系统附加运行成本与不确定性资源投入率进行分析,得到最佳置信度。仿真结果表明,同样采取并网功率爬坡控制的情况下,海上风电制氢联合运行系统的综合运行成本(29.87万...     

计及负荷需求响应的风光储氢系统容量优化配置

为了研究负荷需求响应对风光储氢系统的影响，以风电、光伏、电储能及制氢设备为主体搭建了典型风光储氢容量配置模型。考虑分时电价对负荷分布的影响，建立日前分段电价负荷需求响应模型，进而得出负荷需求响应参与的负荷优化分布。以系统日运行总成本最优为目标，构建考虑负荷需求响应的系统容量优化配置模型并进行算例仿真。通过算例结果表明，该模型不仅可以提高系统风光消纳水平，还可以降低系统运行总成本。     

风电场尾流分布计算及场内优化控制方法

对于已建风电场,减少尾流效应,提高风电场整体输出功率,是风电场优化控制的目标之一。文中分析了风电机组状态参数变化与输出功率、尾流分布间的耦合关系,建立了尾流与风轮交汇面积的计算方法,以及多台风电机组尾流的叠加模型。针对不同来流风向及来流风速下风电场尾流分布的不同,提出了一种风电场尾流分布计算方法,用于计算每台风电机组位置处的风速;基于该尾流分布计算方法,以风电场整体输出功率最大为目标函数,轴向诱导因子为优化参数,粒子群算法为优化算法,建立风电场优化控制模型。以丹麦Horns Rev风电场为研究对象,进行计算分析,结果表明:风电场尾流分布计算方法能够准确计算风电场尾流分布,风电场优化控制方法能够提高风电场整体输出功率。     

计及调峰辅助服务的风电场/群经济制氢容量计算

针对“双碳”目标下风电深度消纳及电网灵活性提升的规模化风电制氢经济容量配置问题,该文提出计及调峰辅助服务的风电场/群经济制氢容量计算方法,实现单个风电场及省级风电最佳制氢容量计算。在计及电解水制氢系统规模化成本效应的情况下,以净现值最大为目标,考虑电网调峰需求,构建制氢容量经济优化目标函数,对电解水制氢系统的初始投资成本、制氢电价、氢气售卖价格、电解槽转化率和设备退化率等参数进行敏感性分析,并在其基础上预测未来风电场/群制氢经济性。通过吉林省49个风电场进行算例分析,结果表明,风电制氢参与调峰辅助服务市场能够在最大化消纳风电、提升电网动态调节能力的同时,计算出49个风电场及吉林省省级最佳经济制氢容量。该文为风电场/群制氢容量配置提供有效计算方法。     

考虑季节差异性的不同时间尺度含风电系统旋转备用优化研究

考虑风电出力和系统负荷的季节差异性较大,同时考虑风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小和电力系统旋转备用容量配置离不开机组组合的特点,本文建立考虑季节差异性下的不同时间尺度协调机组组合的含并网风电的电力系统旋转备用容量配置的模型。针对各个季节的风电出力和负荷变化特点,采用不同时间尺度协调机组组合的方法,对各个季节的场景进行分析,得出不同季节条件下的旋转备用优化方案。     

基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置

多分布式电源参与的混合微网容量优化配置是微网设计的一个重要环节,文中针对构建的风电、光伏和制氢-储氢-发电一体化微网系统的容量配置问题进行了研究。系统设立了三个投资方并以各投资方的收益最大化为优化目标,建立了基于非合作博弈的风-光-氢微网容量优化配置模型,考虑了各博弈方投资成本、运维成本、购售电成本、弃风弃光惩罚费用和负荷中断惩罚费用等经济因素,利用粒子群算法对各博弈方的容量配置进行单独优化,确定了各博弈方收益最大化的Nash均衡点。最后采用新疆某地区典型月的风速和光照强度数据对微网容量配置进行算例分析。结果表明该模型能够在月综合成本相对较低的前提下保证供电的可靠性,实现了微网系统容量的合理配置。     

考虑风电协议外送的调峰型电采暖虚拟电厂优化配置方法

针对风电外送型区域电网调峰需求,提出考虑风电协议外送的调峰型虚拟电厂电采暖优化配置方法。首先,分析风电协议外送型电网系统结构及互动消纳机理。针对蓄热式电采暖用能特性,量化推导蓄热式电采暖可调节特性,建立蓄热式电采暖需求响应模型。然后,联合火电机组与VPP协同调峰策略,建立以区域电网协议风电外送经济性最优为目标的虚拟电厂电采暖容量优化配置模型。选取黑龙江某区域电网进行了算例分析,结果表明所提方法正确有效。     

基于内模原理的海上风电机群干扰抑制研究

海上风力发电系统在运行中,因非线性电力电子设备使用等受到非谐波干扰的影响,对风电机组受非谐波干扰问题进行控制研究。首先,基于Hamilton能量理论,对单机系统进行Hamilton实现;其次,针对单机系统模型,设计内模控制器,使得风电机组在输入扰动的情况下能够稳定运行;然后,考虑受扰风电机群的网络化模型,在内模控制的基础上,设计分布式控制策略,调节系统稳定输出,保证整个风电机群在受非谐波干扰情况下,能够保持稳定运行。最后,通过仿真验证了基于内模的分布式协同控制策略能够有效地抑制干扰,提高风电机群的稳定性及可靠性。     

考虑尾流效应的风电场可靠性模型研究

考虑风电场的风况条件及风机排布阵列、风机强迫停运率、风电机组之间的尾流效应和风电机组输出功率特性曲线,建立了风电基地发电可靠性模型.据此,对东北地区某一风电场的风速和有功出力进行了仿真研究,结果表明,风电场可靠性评估考虑尾流效应,有利于进一步准确研究风电场可靠性模型的应用以及风电场对电力系统可靠性的影响.     

计及尾流效应的双馈机组风电场等值建模研究

针对双馈机组风电场内机组间尾流的相互影响,提出一种新的风电场等值建模方法。该方法考虑尾流效应,定义了"尾流影响因子"表征各台风电机组受其他风电机组尾流影响的程度,并以此作为风电场内风电机组的分组依据。将风向作为输入,从而进行风电机组的分组以及合并等值。同时给出了合并后等值模型参数的计算方法,得到风电场的多机等值模型。仿真结果表明,利用该方法建立的等值模型较之传统的等值模型能更准确地体现风电场的功率输出特性。     

风电场可靠性建模

考虑风速和风向的随机变化、风电机组的功率特性、不同风电场之间风速的相关性以及风电机组停运模型、风电场尾流效应和气温的影响,建立了风电场可靠性模型及尾流效应模型。仿真结果验证了所提模型的有效性。该模型为进一步研究含风电场的电力系统可靠性评估、风电场容量可信度以及其他风电场并网问题打下了基础。     

基于等可靠性准则的风电场容量可信度评估方法

风电容量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献的重要指标。建立风速、风电机组和风电场出力模型,并考虑尾流效应,将风电场处理为等效的多状态发电机组。基于发电系统可靠性指标定义了风电场的容量可信度,采用截弦法计算得到风电场的容量可信度。以加入风电场后的IEEE RTS-96系统作为算例进行评估,通过风电渗透率、系统备用、常规机组强迫停运率等因素对风电场容量可信度的影响分析,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于近似动态规划的海上风电制氢微网实时能量管理策略

电解水制氢(power-to-hydrogen,PtH)装置耦合海上风电运行,在促进风电消纳的同时可以制备绿色氢能,推进工业领域的无碳化进程,因而备受关注。文章开展海上风电制氢微网的实时能量管理策略研究。首先,构建海上风电制氢微网的实时能量管理模型,包含海上风电、电制氢装置以及储氢罐等元件。然后,提出基于近似动态规划(approximate dynamic programming,ADP)的微网实时能量管理策略,采用分段线性函数近似状态值函数以应对不确定性因素。最后,通过算例验证所提策略的有效性和优越性。在所提策略下,海上风电通过电制氢装置就地消纳,实现氢气的提前制备和存储。以具备精准预测技术的理想算例为基准,所提策略在满足正态分布的实时测试场景下,优化准确率平均值大于99%。     

考虑复杂尾流效应和连接电缆故障的风电场可靠性建模

通过分析复杂地形下风电机组间的部分遮挡尾流影响,建立了考虑复杂地形情况下的部分遮挡尾流效应计算模型;在考虑风电机组的功率输出特性、复杂尾流效应和风电机组停运的基础上,特别考虑了风电机组间连接电缆故障对风电场可靠性的影响,提出了计及连接电缆停运的风电场可靠性模型。运用威布尔分布模拟风速,对风电机组和连接电缆故障进行序贯蒙特卡洛抽样仿真,利用MATLAB编写相应程序进行算例分析,结果表明复杂尾流效应模型能够相对准确地描述风电机组间尾流影响,计及连接电缆停运的风电场可靠性模型提高了原有风电场可靠性模型的精确性。     

海上风能岸上制氢的经济可行性分析

我国沿海地区经济发达,能源需求量大,探索海上风电制氢为其他行业供能具有现实意义。比较了海上风电输电上岸后的两种利用模式：1)风电售电模式;2)风电制氢模式。首先通过比较碱性(alkaline, ALK)电解槽和质子交换膜(proton exchange membrane, PEM)电解槽的工作特性,建立了制氢系统产氢量模型。其次,建立两种模式的经济分析模型;最后,结合净现值和平准化制氢成本比较了不同风能利用模式的经济性。结果表明在当前技术情景下,氢价取46.93元/kg、风电上网电价取0.531 8元/(kW·h)时,风电制氢模式比风电售电模式更具有经济性,氢价是影响制氢模式经济性的最大因素,而氢价取决于未来氢市场的供需关系,不确定性较大。