出力受限风电场群有功分配多目标优化策略

受风电发展与电网建设、负荷分布不协调等因素影响,弃风限电问题日益严峻。文章提出一种适用于因限风导致出力受限的风电场群有功分配多目标优化策略,该策略采用二次移动平均法对风电功率进行超短期预测,以风电场群实际有功出力与出力限值的差额最小以及输送线路损耗最小为目标,同时考虑风电场输出功率约束、低预测功率约束、避免机组频繁启停约束条件,基于改进遗传算法对各风电场群分配有功出力任务。以东北某实际风电场群为例,对所提出策略的可行性进行了验证。     

限风情况下风电场群有功分层协调控制策略

针对风电发展与电网建设、负荷分布不匹配产生的弃风限电问题,结合国内风电大规模、远距离集中并网的特点,提出一种适用于限风情况下的风电场群有功分配分层调控策略,包括子场层调控策略和机组层调控策略。采用加权移动平均法对风电功率进行超短期预测,基于多目标函数模型及遗传算法对子场层和机组层分配有功出力任务。以东北某实际风电场群为算例,研究表明,该调控策略能实现风电场和机组有功出力任务的优化分配,可提高电网消纳风电水平、降低线路有功损耗。     

风电场场站级有功控制策略研究

目前风电发展主要集中在研发效率更高,容量更大的机组上,因此很少关注风电场场站级的有功控制。对风电场场站级有功控制策略进行研究,提出了一种根据优先级顺序对风电机组的有功出力进行分配的方法,使得风电场出力在执行电网调度计划的同时,能快速有效地跟踪调度指令变化,并且减小了风电场内部机组的有功出力波动,降低了控制系统的损耗。     

有功调整提升模式下风电场优化控制策略研究

针对风电场有功功率调整升功率模式下,考虑故障停机机组、降功率运行机组及低风速区机组对升功率贡献有限等情况,给出一种基于各机组出力能力差异分组的风电场有功调整提升控制策略和算法。同时,该算法将风电场运行环境温度过低、过高情况下期望运行机组的数量,以及避免机组频繁启停等因素作为风电场优化运行的约束条件。算法根据当前风力发电机组的运行状态、预测功率、故障代码等条件建立分组模型,结合风电场有功调整量及约束条件得出风电场机组最优运行的功率控制算法。仿真结果表明,算法能够保证风电场功率调整误差小,输出功率平稳,同时又避免机组的频繁启停对电网产生的冲击。     

基于机组分类的风电场有功功率分配方法研究

针对单一风速预测方法预测精度不高,以及按风速比例进行风电场机组功率分配时,跟踪功率调度指令误差较大的问题,提出一种组合风速预测方法,并基于机组预测风速、当前风速及输出功率的机组分类,提出一种风电场有功功率分配方法。采用模糊C均值分类方法对机组进行分类,根据分类结果确定功率调节优先级,将功率指令分配到不同类机组,再按某一类各机组输出功率的比例分配至每台机组,实现整个风电场有功功率分配。以某风电场实际风速数据进行风速预测和有功功率分配仿真研究,仿真结果表明,该文提出的组合风速预测方法和风电场有功功率分配方法具有风速预测精度高、风电场输出功率跟踪精度高,参与有功功率调节的机组数目少的优点。     

南非风电场有功储备模式下的功率滚动平滑控制

以风电场有功和无功功率指令跟踪为控制目标,以风电机组设计极限和机端电压为约束条件,提出有功储备模式下考虑场内电压稳定的风电场功率分配方案,结合超短期风功率预测,实现风电场功率的高精度滚动控制。该文的控制策略成功应用于南非245 MW功率波动,提高场内电压稳定,保障该风电项目顺利通过南非电网公司的现场测试并进入商业化运行。     

基于发电成本和疲劳均匀性的风电场有功功率控制策略研究

针对限功率工况下风电场机组有功分配问题,文章建立了机组发电成本模型和综合疲劳模型。采用改进的粒子群优化算法,在风电场各机组风功率预测信息的基础上,以风电机组疲劳均衡、单位发电成本最低为目标,以功率平衡、出力限制、开停机时间限制等为约束条件,研究限电情况下风电场内有功控制优化策略。最后,对比3种分配方案下风电场的有功总出力、发电成本和疲劳均匀性,分析限功率控制下风电场典型机组的有功出力特征,结果表明,同时考虑发电成本和疲劳均衡条件的优化策略在有效降低成本的基础上能够保证机组间的疲劳均衡,从而降低机组维修频率。     

考虑多参数影响的风电场多状态出力概率性评估

大规模风电并网会对电力系统的可靠性带来严峻挑战,其出力的随机性也会对电力系统可靠性评估带来难题。为了准确地对风电场出力进行评估,结合风速的随机性,考虑了风电机组的故障、降额和随机投产状态以及风速分布的威布尔参数对风电场出力的影响,建立了风电场多状态出力的可靠性模型;基于蒙特卡洛法对风电场的有功出力进行了概率性评估,并分析了不同状态数、不同降额概率、故障停运概率、随机投产率及不同的风速分布威布尔尺度参数和形状参数等对评估结果的影响。仿真结果表明,所建模型切实可行,能有效地对风电场出力进行评估。     

风电场出力特性及其不确定性的对策分析

通过福建省某沿海风电场的出力数据,验证了风电出力变化的波动性及随机特性,将风电出力并入电力负荷,分析了风电并入后对于电力负荷变化特性的影响,并分别从电网与风电自身的角度出发,讨论了有效应对风电功率的不确定性措施,包括风电出力预测、储能手段以及风电机组自参与调频等。     

平均风速时距取值对风电场出力计算的影响

针对风电场平均风速的时距取值与风电机组出力对风速的实际响应时间不匹配的问题,基于风机功率曲线、风电场风速测量及风电机组出力特性,分析了风电场测风频率与风机出力特性的匹配程度及不同的平均风速时距取值对风电场出力计算结果的影响,提出了平均风速时距合理取值的建议。     

考虑噪声影响的风电场功率分配优化模型

提出一种考虑噪声影响的场级功率分配算法,在满足电网调度指令的同时最小化风电机组运行产生的噪声。首先,根据采集的有功功率与对应的风电机组声功率级噪声值数据,采用多项式拟合,确定有功功率与风电机组声功率级噪声之间的函数关系。然后,根据GB/T 17247.2—1998提供的噪声传播计算方法,建立有功功率与接收点噪声之间的函数关系。其次,建立考虑功率控制、风电机组启停变化与接收点噪声限值约束的风电场功率分配多目标优化模型,采用遗传算法求解该模型。最后,通过3个不同噪声监测点分布的案例,验证该调度模型能有效满足电网限电要求的同时降低机组运行噪声,并且在实际应用上具有通用性。     

考虑尾流效应的风电场有功功率控制策略研究

随着大型风电场的快速发展,由于尾流效应造成的风电场能量损失成为重要的问题。本文考虑风电场内的尾流效应,提出了优化的有功功率和桨距角曲线以降低独立机组的能量损失,从而达到风电场的总有功功率提升的目的。同时,通过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优化方法,建立了风电场有功出力优化模型。最后,基于某风电场的实际数据建立仿真模型来检验控制策略的有效性,并引入传统单机MPPT方案进行比对,结果证明提出的新型控制策略大大提高了整个风电场的有功功率,并且计算量小,优化方法简单,具有一定的工程应用价值。     

考虑相关性的含风电电力系统日前灵活性调度方法

含风电电力系统的传统调度侧重于时段内功率平衡,而忽略了相邻调度时段间的功率波动,因此造成大量弃风,文章针对该问题提出了灵活性调度方法。首先,将风电场依据相关性分组,采用通用生成函数方法建立由风源风速预测信息到每组风电场总出力的爬坡状态概率分布,结合由预测序列建立的负荷爬坡概率分布得到系统净负荷爬坡概率,引入风险价值理论得到系统上下灵活性需求;其次,根据所建立的常规机组和抽水蓄能电站灵活性调节模型,以运行成本与灵活性服务费用之和最小为目标,考虑灵活性需求约束与网络安全约束,提出了一种含风电电力系统灵活性优化调度模型;最后,通过改造的IEEE-118测试系统验证了文章所提出方法的正确性与有效性。     

基于风电机组聚类的风电场有功分层分配策略

针对风电场传统有功功率平均分配策略造成风电机组运行损伤差异性大、机组调整和启停次数多等问题,提出基于风电机组聚类的降功率分层分配策略。考虑实际风电机组调控能力,设计基于鲸鱼优化算法（WOA）的改进极限学习机（ELM）风电机组功率预测模型。构建实际风速、实际发电功率和预测功率的三维特征矩阵,提出基于模拟退火遗传算法（SAGA）的改进模糊C均值（FCM）聚类模型。以预测功率平均值和标准差、最大降功率值确定机群和机组调度优先级序列,构造“机群-机组”的两层分配策略,减少调整机组和停机机组的数量、提升风电机组损伤均衡性。结合某风电场实际工况,设计限功率模式不停机与停机的分配策略验证方案,对比分析3种不同策略的分配效果,算例结果验证了提出的分配策略的有效性。     

基于风速Weibull分布的电力系统备用容量优化模型

为了解决风电功率的随机波动和预测精度不高对风电并网的影响,引入风速Weibull概率分布函数和风功率概率分布函数,建立了基于风速概率分布的长期经济调度模型。该模型考虑长期调度和风电功率概率分布,在计算备用时不需考虑风电功率的时序性,这样使得模型得到了简化。最后通过算例仿真,讨论了该模型对系统备用容量和风电场成本的影响,同时验证了该模型的可行性。     

风力发电系统暂态功率控制仿真模型

等值风电机组功率暂态响应参数优化,能够有效提高电力系统暂态过程的稳定性能。传统仿真软件缺少准确的风力发电系统暂态参数及其控制模型,在一定程度上影响了分析大规模风电接入后电网暂态过程响应特性的准确度。文章提出一种计及特定风速条件下风电机组有功和无功输出限制的风电系统功率暂态控制模型。该模型由风电系统有功出力控制、无功出力控制及功率极限优化控制3部分组成。利用ADPSS仿真平台搭建了针对风电系统暂态过程的控制模型,并对风电与火电并网系统进行仿真分析。仿真结果表明,该控制模型能够有效地提高大规模风电接入条件下的电力系统暂态响应特性。     

基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测

提出一种基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测模型。首先,综合考虑海上环境因素以及风电机组部件间的相互作用建立指标的预测模型,以长短期记忆神经网络的预测误差作为监测指标的动态劣化度;然后采用模糊综合评价法对风电机组的运行状态进行评估,依据评估结果对风电机组历史运行数据进行划分;最后根据分类后历史运行数据建立基于机组状态的超短期风电功率预测模型。结合国内某海上风电场实例数据进行分析,算例结果表明所提方法可有效提高风电功率预测精度。     

限电情况下风电场内机组最优组合方案研究

近年来,由于风电渗透率持续增加而电网消纳能力有限,造成风机产能过剩,"弃风"现象开始凸显。为保证电力系统的稳定运行,要求风电场主动参与系统调频,根据电网调度部门指令控制其功率输出。将风速预测信息与尾流效应模型结合起来,预测场内每台机组的最大出力。在此基础上,以提高风电场效益为目标,建立了限电情况下风电场内机组组合问题的数学模型,并利用改进的粒子群算法进行优化研究,得到限电情况下风电场内机组最优组合方案。最后通过实际算例进行仿真分析,验证了所提出方法的可行性和优越性。     

计及超短期预测误差的风储系统跟踪计划出力控制策略

在计划跟踪模式下,为最大化风储系统出力的经济效益,提出风储系统的协调控制方法。首先,基于超短期功率预测,以风电场总收益最大为目标,建立风储系统跟踪计划出力的控制模型;然后,利用超短期功率预测数据和历史实际功率数据,建立基于小波变换和序列到序列（sequence to sequence,seq2seq）的超短期预测功率修正模型,对超短期功率预测数据进行误差修正;最后,将基于超短期功率预测的计划跟踪模型与超短期预测误差修正模型结合,提出一种计及超短期预测误差的风储系统跟踪计划出力的控制策略。仿真结果表明：所提策略能显著提高风电计划跟踪精度和风储系统运行经济性、促进风电的消纳。     

基于序贯蒙特卡罗方法的风电场有功出力可靠性评估

考虑运行、停运和降额状态,建立风电机组的多状态故障模型;在此基础上,考虑风速的随机性、风电场尾流效应和风机本身的故障建立风电场的可靠性模型。基于序贯蒙特卡罗方法给出风电场有功出力可靠性评估的方法和流程。在Matlab中编写相关程序,并对风电场的有功出力进行可靠性评估,通过分析不同可靠性参数对评估结果的影响,验证所建可靠性模型和评估方法的有效性和适应性。