基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略

为了增强含高渗透率风电电网的消纳能力,提高控制精度与运行经济性,提出了一种改进的基于双层递阶自适应模糊系统（double stage hierarchical ANFIS（adaptive neuro-fuzzy inference system）,DSA）功率预测模型的风电分层有功调度控制策略。将有功调度分为系统层、风电场群层、分群子场层、风机机组层与反馈校正层,结合DSA模型对风电场超短期风电功率进行预测,考虑电网与机组安全运行等约束条件,给出了各个层级之间的协调控制关系与每个层级相应的功率分配方法,同时以滚动优化对误差进行校正。最后通过算例对所提控制策略的有效性进行分析验证,结果显示,所提控制策略在功率波动较大情况下其控制精度高,并且能有效减少风机启停次数,降低系统网损。     

考虑预测功率变化趋势的风电有功分群控制策略

风电随机性和波动性导致有功功率调节难度大,为此提出了考虑功率预测趋势的风电有功动态分群控制策略。该策略利用风电超短期功率预测信息和风电场实时运行状态将风电场动态划分6类机群,给出了对风电功率先降后升和先升后降2种非单调变化趋势风电场群的功率预处理方法。在此基础上,确定了各类风电场群的控制原则,通过分析有功功率调节能力给出具体分配方法。利用国内某风电基地超短期功率预测数据进行仿真,验证了所提策略的有效性,结果表明通过风电场动态分群和优化控制,能够实现风电场有功功率的平滑控制,减少输出功率的波动次数。     

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。     

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。     

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。     

基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法

由于风速的波动性,风电场需要找出一种控制方法以稳定其有功功率输出。在分析了现行的控制策略对风电场有功波动的抑制能力的基础上,根据双馈风电机组的运行特性,提出主动控制风机转子转速和桨距角的方式进行有功功率分配,进而达到平稳风电场有功出力的目的。控制策略以优化整个风电场的转子中储存的总动能的方法提高风电场有功功率的输出稳定性,并利用粒子群算法求解该优化问题。通过仿真,验证了该有功功率分配策略可以平抑风电场有功功率波动,提高风电场的有功输出稳定性。     

基于DFIG机组转子动能的风电场有功功率优化分配方法

由于风速的波动性,风电场需要找出一种控制方法以稳定其有功功率输出。在分析了现行的控制策略对风电场有功波动的抑制能力的基础上,根据双馈风电机组的运行特性,提出主动控制风机转子转速和桨距角的方式进行有功功率分配,进而达到平稳风电场有功出力的目的。控制策略以优化整个风电场的转子中储存的总动能的方法提高风电场有功功率的输出稳定性,并利用粒子群算法求解该优化问题。通过仿真,验证了该有功功率分配策略可以平抑风电场有功功率波动,提高风电场的有功输出稳定性。     

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。     

基于机群划分与深度强化学习的风电场低电压穿越有功/无功功率联合控制策略EI北大核心CSCD

在低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)过程中,电网企业要求风电场向系统提供无功支撑;在满足所规定的无功输出基础上,利用风电场剩余容量提供有功功率,对保障系统稳定性意义重大。该文提出一种基于机群划分与改进深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的风电场LVRT有功/无功功率联合控制方法。首先,将LVRT期间风机的有功/无功控制分为3个阶段,并基于此构建了风机控制模型;其次,根据风机运行特性将其划分至多个机群,在功率分配过程中,对属于同一机群的风机分配相同的控制指令,该步骤大大降低了优化变量个数与优化问题求解难度;然后,提出一种不含评价网络的并行化DDPG(critic-network free based parallel DDPG,CFP-DDPG)深度-强化学习算法框架,确立了基于CFP-DDPG的风电场功率控制框架,设计控制中的状态量、动作量、评价函数、模型训练策略和控制方法;最后,采用我国某实际风电场数据验证方法的有效性,结果表明,机群划分步骤有助于快速准确得到功率分配方案,CFP-DDPG通过改进动作评价方法并引入并行化结构增强了智能体的探索力,有助于取得更优的控制方案。     

风电场层AGC常用分配策略的对比研究

风电场层AGC负责接收、分配和下发系统调度有功指令目标值至场内各机组,其中分配策略将直接影响风电场AGC的控制性能。目前常用的分配策略有有功变化量平均分配、有功等比分配和相似出力裕度分配。从机组台数、限电量和可用理论有功计算误差等方面分别比较了三种常用分配策略对风电场AGC响应时间的影响。结果表明,机组台数和限电量对风电场AGC响应时间的影响很小,但可用理论有功计算误差有可能导致系统调度下发的有功指令目标值经风电场层AGC分配、下发,再经机组层AGC执行后仍无法进入调节死区,需二次分配,增长了风电场AGC的响应时间。该研究将为风电场AGC控制性能的改善提供技术依据。     

多时空尺度协调的风电集群有功分层预测控制方法

大规模风电集群内风电场数量众多,分布范围广,提高风电集群有功控制能力十分关键。为此,该文基于模型预测控制理论,提出一种考虑多时空尺度协调的风电集群有功分层预测控制方法。该方法将风电集群在空间尺度上分为三层控制层,将超短期风电功率预测值在时间尺度上逐层细化,并对各层滚动优化环节进行了优化建模。其中,在预测模型环节采用物理方法和统计方法结合的组合预测模型,在反馈校正环节采用基于误差波动性分析的方法。在区域层内以功率变化趋势与风电场运行状态为信息进行动态分群,在单场层内考虑风电集群送出通道利用率与自动发电控制机组下旋转备用空间以促进风电消纳。仿真分析中通过与常用有功分配方法对比,结果表明文中所提方法在保证系统安全运行和满足集群计划的同时,能够提高风电消纳能力,合理利用风能资源和分配集群内风电功率。     

通用型风电场功率控制系统的研究

一种通用型风电场功率控制系统,适用于多种标准数据接口及电力通信协议,具有功率控制功能。电网公司向风电场发出电网调度指令,风电场变电站根据其指令中要求的有功功率输出,通过标准数据接口,系统自动发送对风机的功率控制命令,使得风电场的实时功率尽快的达到或接近电网指令限定功率。     

考虑预测误差分布特性的风电场集群调度方法

为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是为应对大规模风电集中并网给电力系统有功功率平衡带来的影响,将风电功率预测信息纳入电力系统日常调度是必然趋势。现有考虑预测信息的风电场集群有功调度方法一般采用确定性风电预测数据,由于风能特性和预测水平限制,难以满足电力系统调度精度需求。因此提出一种考虑风电功率预测误差分布特性的有功功率调度方法,该方法首先通过历史数据统计分析得到风电场风电功率预测误差的概率分布,然后以风电场集群下发有功指令后各风电场输出的风电功率缺额的数学期望之和最小为优化目标,优化分配风电场集群调度指令,减少因风电有功预测误差导致的风电场群输出有功功率与集群调度要求之间的功率差额。通过风电场实际数据验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于误差前馈预测的多时空尺度风电集群有功功率分层控制策略

随着风电渗透率的提高,风电场存在的可预测性和可调度性差等问题已经凸显。针对上述因素导致风电消纳水平降低的问题,文章提出结合误差前馈预测的风电集群有功功率分层控制策略。首先,提出考虑风电变化趋势的误差前馈模型,将其与小波包分解和持续法模型相结合组成超短期功率预测模型,并根据历史数据的训练情况赋予误差前馈限值。其次,基于此预测模型提出一种多时空尺度的有功功率分层控制策略,该策略在已有调度指令的前提下,通过将控制层分为集群层、场群层和子场层,实现对各风电场的协调控制。最后,基于东北某风电基地的实际运行数据通过MATLAB和CPLEX进行仿真分析,结果证明所提方法改善了风电消纳水平和风电场储能协调出力。     

基于风-储联合的双层频率响应控制策略

当多个风-储场站参与调频时,由于运行状态不同,导致其提供调频出力时的成本存在一定差异。另外,风电场参与调频时场内风机上的疲劳载荷也会增加,对风机安全性造成影响。为解决上述问题,文中提出一种基于风-储联合的双层频率响应控制策略,可通过协调风-储场站间与场内风机间的出力,在满足系统调频需求的同时,降低调频总成本及各风电场内载荷总量。首先,分析并量化风-储场站调频时的内损、老化及风险成本,并在场站协调层上建立场站有功分配控制策略,确定成本最低的各场站出力方案。然后,基于风机出力与尾流波动、疲劳载荷间的线性关系,采用和增积减算法在机组协调层上构建风电场分散式有功控制策略,协调风机间出力,在维持风电场调频性能的同时,降低场内载荷总量。最后,在MATLAB/Simulink中搭建含2个100×5 MW双馈风电场和2个100 MW/100 MW?h锂电池储能电站的IEEE RTS-79系统,仿真验证了所提策略的有效性。     

考虑输入风速缺失时风电场风机功率调度方案

使用风机输入风速数据对风电场功率调度方案进行优化,当某些台风机出现输入风速数据异常或缺失时,利用线性回归模型建立各台风机风速之间的关系,从而计算出缺失的风速数据。在得到所有风机输入风速数据的基础上,针对由双馈感应异步发电机(DFIG)组成的风电场,考虑发生弃风时根据电网调度向风电场下达的有功出力指令以及电网需求的无功指令,以该风电场所有DFIG损耗最小为目标函数建立了有功、无功统一调度模型。在算例分析中与按各台DFIG的无功极限占风电场无功极限比例的无功分配方案进行了对比,在PSCAD上搭建了风电场模型,验证了该调度方案的有效性和优越性。     

双馈风电场损耗最小化的有功无功协调优化控制

基于最优潮流模型,提出一种适用于双馈风电场的有功无功协调控制策略。该策略能够在分配机组的有功和无功功率的同时降低双馈风电场的网络损耗、发电机损耗和变流器损耗,也可以根据调度中心的调度需求实现双馈风电场的降载运行。通过优化双馈风力发电机的定子侧和网侧变流器的无功分配来降低双馈风机内部的发电机铜耗和变流器损耗。在此基础上,将双馈风电场构建成基于线性潮流方程的最优潮流模型,从而同时降低网络损耗和双馈风机的内部损耗。该文提出的控制策略能够在实现风电场降载运行的同时降低双馈风电场内部损耗,从而降低变流器等设备的累积疲劳效应。仿真结果表明,所提出的优化控制策略在实现跟踪有功功率、分配无功功率的前提下,能够降低双馈风电场的内部损耗。     

考虑定桨距和变桨距风机联合控制的风电场有功功率控制策略

风电出力的随机性对电网运行带来不利的影响,随着大规模风电接入电网,电网公司要求风电场必须具备一定的有功功率调节能力。考虑到目前部分风电场定桨距风机和变桨距风机并存的现状,提出了一种考虑定桨距和变桨距风机联合控制的风电场有功功率控制策略。首先根据风电间接功率预测方法分析风电场可调有功功率潜力,并通过优先调整变桨距风力发电机组出力来减少定桨距风机的启停次数,且所提策略仅在变桨距机组无法满足功率调节要求时,对定桨距风机进行启停控制。提出的定桨距风机启停算法考虑选择影响较小的风电机组进行启停控制,以尽可能减小系统控制的超调量。以内蒙古某风电场实测数据进行算例分析,结果验证了所提控制策略的有效性。     

计及风机不同控制方式的新能源场站等值建模研究*

大规模新能源场站的各台风机在实际运行中会受到尾流效应的影响,单独使用风速作为分群指标不能准确地表示新能源场站的运行特性。为此,提出一种适用于双馈风机和直驱风机构成的新能源场站的动态等值建模方法。选取能够表示双馈风机和直驱风机不同运行状态的风速、桨距角、有功功率和转速作为综合分群指标,提出采用PSO粒子群改进算法与DBSCAN相结合的优化聚类算法。利用PSCAD/EMTDC仿真软件,对波动风速和电网侧故障2种工况进行仿真,与单机等值模型和详细模型对比,随后与传统的K均值聚类算法对比,结果表明综合分群指标和优化聚类算法能更好地提升等值建模精度,可以用来表示新能源场站的实际运行特性。     

风电场有功功率控制策略研究

风电场传统的有功功率分配以平均分配为主,未能充分考虑风电场内机组的运行信息。对此,提出了一种基于机组分类的有功功率控制策略,即根据风电机组的出力特性、运行状态和功率预测等情况对风电机组进行分类,按不同类型风电机组升降功率能力的不同,依次对每类机组进行控制,从而提高风电场有功功率输出的准确性和响应速度。通过仿真分析,所提风电场有功功率控制策略能够较好地协调风电场有功出力。