风电场有功功率多目标分层递阶预测控制策略

为了协调有功功率调度控制精度、控制稳定性和风机机械损耗等多方面的问题,风电场有功控制策略需要具备多目标闭环协调优化的能力。该文首先根据提升风电场对系统有功调度指令的追踪精度、降低调度的波动次数和优化风机的发电状态等多个控制目标,将风电场内有功调度分为场站优化分配层、分群控制层和单机有功功率管理层3个层次,并在分群控制层中根据风机负荷状态和未来有功功率变化趋势进行风机分群。在场站优化分配层建立基于在线序贯极限学习机、最小二乘支持向量机的超短期有功功率组合预测模型,结合功率预测值和系统有功调度值对各机群有功负荷值进行优化分配,并下发至分群控制层。各机群根据场站层下发的调度指标和群内风机发电状态进行进一步滚动优化,从而提高控制的针对性,降低风机调度指令的波动范围和次数。在此基础上,单机有功功率管理层实现风机有功功率的实时优化控制和校正。此外,系统根据风电场实时有功功率数据反馈,对功率组合预测模型系统进行误差反馈校正,从而整体提高有功功率预测精度。经过与目前常用风电场场内有功功率分配算法对比,提出的有功控制策略可在提升有功控制精度的同时,降低风机调度次数,提高风电场有功调控的鲁棒性。     

考虑DFIG机组容量限制的风电场功率分配方法

当风电场参与系统的有功无功控制时,它将面临如何将有功无功调度指令分配到底层风电机组的问题。针对DFIG风电场,介绍了DFIG的基本有功无功解耦控制框架。考虑到DFIG机组的额定容量限制,根据有功可能出力大的机组所分担的有功多,有功出力多的机组所分担的无功少这一原则,采用一种简单有效的风电场有功无功分配算法,可以合理利用各台机组的有功无功容量,减少视在功率饱和。在设计分配算法时,提出一种修正有功无功指令的方案,以消除因风电场内部有功无功损耗所引起的跟踪误差。利用Matlab/SimpowerSystems软件进行了仿真试验,仿真结果验证了该功率分配方法及修正指令方案的可行性。     

考虑DFIG机组容量限制的风电场功率分配方法

当风电场参与系统的有功无功控制时,它将面临如何将有功无功调度指令分配到底层风电机组的问题.针对DFIG风电场,介绍了DFIG的基本有功无功解耦控制框架.考虑到DFIG机组的额定容量限制,根据有功可能出力大的机组所分担的有功多,有功出力多的机组所分担的无功少这一原则,采用一种简单有效的风电场有功无功分配算法,可以合理利用各台机组的有功无功容量,减少视在功率饱和.在设计分配算法时,提出一种修正有功无功指令的方案,以消除因风电场内部有功无功损耗所引起的跟踪误差.利用Matlab/SimpowerSystems软件进行了仿真试验,仿真结果验证了该功率分配方法及修正指令方案的可行性.     

常规机组协同风电消纳的有功调度研究

针对风电固有的间歇性和随机性导致风电场调度困难的问题,提出了常规机组协同风电场调节的有功调度策略并建立了相应的有功调度模型,即在日调度计划基础上基于预调度时间级的超短期负荷预测信息和超短期风功率预测信息对常规机组与风电机组功率分配进行校正,根据预调度时间级内AGC机组调节容量匮乏信息进行非AGC机组与AGC机组间协调,以保证在线调度时间级内系统具有充裕的AGC调节容量应对风电场的功率波动和负荷变化。算例结果表明了提出的有功调度策略和建立的协调模型可行、有效。     

风光储联合电站有功控制的响应迟滞“拖尾现象”分析与改进

风光储联合电站集合了风电、光伏和储能单元等不同种类电源,其有功协调控制是电站运行的关键技术。实际运行中出现了有功控制的响应迟滞"拖尾现象",即电站有功指令下达后,各类型电源响应时间参差不齐,整体呈现拖尾延时和控制量响应误差大的现象。论文根据风光储联合电站的分层控制结构和通信系统特点,开展了全站和3个风电机组群的有功控制试验,分析了电站的出力特性和响应迟滞"拖尾现象"产生的主要原因。进一步从有功指令分配、指令周期调整和储能子站利用3个方面提出了风光储联合电站有功控制的改进策略,并仿真验证了其对"拖尾现象"的改善效果。     

协调AGC与PFR的水电机组有功/频率联合控制策略及应用

电网频率在系统扰动发生后将持续波动，机组一次调频(primary frequency control, PFR)与自动发电控制(automatic generation control,AGC)将先后动作，AGC与PFR作为系统频率调节的主要手段，二者协调动作对频率稳定至关重要。近年来电网实际扰动和水电机组现场试验多次出现了机组AGC与PFR不协调的现象，AGC反向调节PFR，或者PFR动作闭锁AGC(含闭锁反向AGC)调节的现象十分普遍。基于系统计算分析及机组调试发现的问题，提出了一种多模式适应的监控系统有功/频率联合控制系统模型结构，通过在监控系统有功控制结构上设计调频修正逻辑，可实现当频率变化时实时计算调频功率目标值以动态修正监控系统功率给定，实现AGC和PFR的指令叠加。同时为提高监控系统有功/频率联合控制的适应性，在监控系统新增的调频修正逻辑可设置2套独立参数，以匹配调速系统大/小网控制模式。该策略已在白鹤滩等20余台水电机组示范应用，从机组投产至今保持安全稳定运行，解决了水电机组PFR与AGC协调难题。在高占比水电系统及水电高占比新型电力系统中，该策略可以保障水电机组稳定、...     

采用功率预测信息的风电场有功优化控制方法

风电场接受系统有功调度指令后需将调度需求分配到场内各风电机组。考虑到风电机组控制系统的频繁动作会直接影响其出力可靠性和机组寿命,提出一种新的风电场有功优化控制方法。该方法通过超短期风功率预测数据判断风机出力趋势以确定风机出力加权系数,优化风电场内有功调度分配指令,减少机组控制系统动作次数,平滑风电机组出力波动。最后,应用实际数据将所提方法与现有方法进行了比较,验证了所提方法的合理性和先进性。     

基于优先顺序法的风电场限出力有功控制策略

随着风电并网容量的增加,风电场应具备有功功率调节能力,能根据电网调度部门指令控制其有功功率输出。结合甘肃酒泉风电基地集群风电有功控制系统的实际需要,以实现最大风能利用、避免风电场频繁起停为目标,基于经典优先顺序法提出了一种应用于变速恒频风电场的限出力有功控制策略。针对风电场限出力控制需要,设计了风电场层有功功率控制框架及限出力控制流程,综合考虑场内风电机组的预测信息、运行状态与控制特性,建立了以风电机组调节性能指标为排序指标的风电场限出力控制序列,进而基于此控制序列,给出了风电场限出力有功分配方法。最后,通过算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

风电集群有功功率控制及其策略

鉴于大规模风电并网的集中控制和精细化调度要求,文中基于区域有功功率分层调度思想,设计了风电调度中心站—风电集群控制主站—风电场控制执行站3层体系架构的风电集群有功功率控制系统,并给出风电集群控制主站和各场站间控制接口的设计方案。继而考虑风电场、分散接入风电机组的调节性能差异,针对运行实际需求提出一套面向集群控制主站的有功功率控制策略,实现风电场有功控制模式的在线决策和相应模式下的有功功率指令值的在线快速计算,并验证了控制策略的有效性。所建系统可实现风电集群内风电场、分散机组的统一调度与监控,并且在充分利用电网接纳风电能力的同时提高集群运行的经济性,有效解决目前风电分散控制导致的资源浪费、协调困难等问题。     

风电场一次调频分层协调控制研究与应用

大规模并网风电场参与一次调频是电网为保证自身安全做出的必然选择,有功响应的快速性和稳定性是风电场需要解决的关键问题。提出一种基于分层架构的风电场参与电网一次调频的控制策略。在风电机组控制层,提出了一种改进的带惯量补偿的有功控制策略,提高一次调频的响应速度。在风电场控制层通过改进的惯量响应协调控制和功率备用控制策略,避免电网频率出现波动,并满足不同风况下备用功率的要求。基于Matlab/Simulink建立了含风电场的电力系统仿真模型,仿真结果表明风电场具备全工况条件下参与电网一次频率调整的能力。最后在某49.5 MW风电场现场验证了所提控制策略的有效性。     

基于目标函数优化法的风场层一次调频功率分配策略

随着风电渗透率的不断上升，大规模风电参与调频成为风电发展的重中之重，功率分配方法也需更加智能化和简便化。因此，利用目标函数优化法对风场层功率分配进行优化。首先，对整个风电场进行调频功率函数的建模，使整个风电场的实时功率变化值追踪整个风电场待分配功率，将上述两者偏差值最小作为目标函数。其次，通过超短期预测方法得到一定周期内每台风机风速和有功出力的上下限，结合桨距角的变化限度作为约束条件。最后，求解得到各台风机优化后的功率偏差值，将其叠加到各台风机出力的基础值上进行调频。通过与其他功率分配方法对比，验证了目标函数优化法的优越性，其可以提高风电场调频的快速性和可靠性。     

计及风电功率预测误差的备用容量计算新方法

风电出力的不确定性对于备用容量的配置具有重要影响。基于此,提出了一种计及风电功率预测误差的备用容量计算新方法。针对拉普拉斯分布形状调整不够灵活的问题,提出了一种改进拉普拉斯分布。并以此为基础,提出了一种发电机备用容量计算新方法。该方法首先以最小化发电成本为目标的最优潮流模型,对系统各机组的运行基准点进行求解;再按照鲁棒优化思想并结合发电机自动发电控制(AGC)的仿射模型建立鲁棒最优潮流模型求解各AGC机组参与因子;最后结合等概率转换原则求解系统的备用容量。算例分析表明,所提改进拉普拉斯分布模型拟合效果较好,且所提备用容量计算新方法能够综合考虑系统安全性和经济性的需求。     

提高风电并网系统调度计划可信度的HESS经济效益计算

针对风电-氢储能系统的经济性,文中提出利用氢储能系统(HESS)提高风电并网调度计划的可信度,分析了HESS提高风电并网调度计划的可信度的机理;然后,构建了计及风电预测出力、实际出力及调度出力的氢储能系统提高风电并网调度计划可信度的充放电价格策略体系;最后,建立了HESS收入及成本数学模型。在此基础上,构建了提高风电并网调度计划可信度的HESS全寿命周期的经济效益计算数学模型。以某风电场为例对所提模型进行了验证,并分析了经济效益对调度误差和电价的敏感性,结果表明所建立的HESS经济效益计算模型的正确性。研究结果为风电-氢储能系统前期投建的经济性评价提供了参考。     

基于运行数据的短期风电功率预测误差互补特性探析

随着风电装机容量的不断增加,风电场、风电场集群功率预测误差对调度运行的影响越来越大.当前风电预测误差特性研究主要针对单个风电场,无法满足当前电网调度运行需求.基于此,文中首先统计分析了大量风电场的分布特性,总结了不同规模风电场集群预测误差分布特性的变化规律,探索了集群预测误差概率分布的最佳拟合模型.然后,针对预测误差分布对未来的指导作用,提出了误差分布持续性的评价指标.最后,对风电预测误差研究的作用进行了较为全面的分析,并指出以风电场站集群为单位开展电网调度更具有工程适用性.     

双馈型风电场双层无功分配策略

针对风力发电效率普遍较低的问题,从减少风电场及风电机组有功损耗的角度出发,提出一种双馈型风电场双层无功分配策略。该策略在传统无功分配策略的基础上,考虑电机定子、网侧变流器功率极限,实现以有功损耗最小为目标的优化分配,以提高风电场发电效率。基于Matlab/Simulink平台搭建双馈风电场仿真模型,仿真结果验证了该控制策略能大大减小机组内部功率损耗,提升风电场发电效率,同时还能有效抑制由于电网负荷变化导致的电压波动,提升电能质量。     

考虑风电功率预测的分散式风电场无功控制策略

分散式风电接网模式可以解决集中式并网限电等问题,但对配电网传统运行模式带来挑战。为解决其经济稳定运行难题,提出了一种包含无功预测、无功整定、无功分配的三层新型分散式风电场无功协调控制策略。其中,无功预测层利用物理和统计方法组合预测单台机组未来无功输出能力;无功整定层针对有无无功补偿设备,提出风电机组基于电网无功缺额降出力的自身补偿和多时间尺度协调离散补偿设备、静止无功发生器(SVG)与风电机组共同补偿配电网无功需求方法;无功分配层基于风电功率预测无功功率信息,考虑风速波动性,按照优先级动态筛选风电机组,调节其输出功率以跟踪无功补偿指令。工程算例证明了所提策略可以有效提高电压支撑能力,减小风电场损耗。     

海上风电场维护任务动态调度策略

在海上风浪、载荷等因素的耦合作用下,风机状态数据波动迅速,时变工况下风机状态特征的敏感性导致维护需求的动态变化,增加了风电场维护任务精准调度的难度.文中提出了海上时变工况下考虑风机状态风险态势的风电场维护任务动态调度方法.首先,利用模糊C均值聚类算法划分风机时变工况,通过采用改进联合领域自适应卷积神经网络最小化特征分布差异,实现时变工况下风机状态特征自适应提取.然后,根据部件状态序列利用马尔可夫模型描述各部件的初始状态转移矩阵,考虑到不完全维护对机组部件性能的影响,引入部件性能退化过程,建立了考虑风机自适应状态评估的风险态势预测模型.同时,提出以维护船只、人员、工作时长等条件为约束,以单位电量调度维护成本最小为目标的海上风电场维护任务动态调度方法,实现了时变工况下海上风电场维护任务的动态调度.最后,以某海上风电场为例,验证了所提方法的有效性和经济性.     

基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法

针对电网通常采用平均分解的方法编制风电月度合同电量,调度实施难度较大的问题,提出一种基于风电场运行特性的月度合同电量编制方法。基于年合同电量月分解值滚动修正,建立融合预测误差、出力波动性、负荷跟随特性的风电场运行特性指标,并计及风电场负荷率偏差范围约束,编制各风电场的月度合同电量。编制结果既满足各风电场合同电量约束,又在电量分配时考虑了各风电场的运行特性。通过算例分析验证了所提方法的有效性。