一种风电场场站级有功功率优化方法
【技术领域】
[0001] 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。
【背景技术】
[0002] 近年来风力发电发展迅速，并网风电场单机容量和规模都不断扩大，风电在电网 中的渗透率不断提高，风力发电的波动性、随机性对电网平稳运行造成的影响也愈加明显， 需要对风电场出力进行有效控制。风电场场站级控制作为电力系统调度和风电机组单机控 制系统之间的联络环节，以单个风电场为调控对象，根据调度侧发出的功率要求实时地调 控风电场内的各台机组的出力，使风电场输出功率达到调度要求。而在实际运行中，电网调 度对风电场进行功率控制最常见的情景是为防止风电场输出功率超过线路容量而对风电 场进行降功率控制，因此，研究降功率情景下风电场场站级控制系统的控制策略和功率分 配算法，提高风电场的可调度性显得尤为必要。
[0003] 针对上述问题，国内外已从多个角度进行了相关研究，并取得了一定成果，关于 风电调度方面的公开文献主要有：电力系统自动化，2011，35(24) :28-32,公开基于机组 状态分类的风电场有功功率控制策略中，根据风机所处风速和故障情况将风机分为六类， 进而提出功率分配预处理算法和机组功率分配算法，分别实现了风电场升降功率控制；电 力自动化设备，2012，32 (8): 101-105,风电场输出有功功率的协调分配策略中，根据风 机出力特性和运行状态将风机分为四类，并给出了降功率时机组按类调节策略；电子科技 大学学报，2011，40(6) :882-886,风电场有功功率控制降功率优化算法中，以风机切机 数量最小为目标，将风机分为可控和不可控机组，制定了风电场降功率控制算法；中国电 力，2011，44(2) :74-77,基于超短期风电功率预测的风电场自动发电控制中，基于超短期 风功率预测并借鉴火电机组等耗量微增率理论，建立了风电场自动发电控制模型；电网技 术，2013，37(4) :960-966,基于优先顺序法的风电场限出力有功控制策略中，以实现最大 风能利用的同时避免风机频繁启停为目标，提出风机运行状态指标并使用优先顺序法对风 机运行指标排序，得出风电场限出力有功控制策略；陕西电力，2012，40(6) 考虑 网损的风电场有功功率分配方法中考虑网损因素，以风电场有功功率损耗最小为目标建立 了风电场有功分配模型；中国电机工程学报，2012，32(34)，采用功率预测信息的风电场 有功优化控制方法中基于超短期风功率预测并考虑不同风速区间风机出力调节能力的的 差异，建立了以平滑各机组出力并减少机组控制系统的动作次数为目标的风电场有功调度 优化模型；华东电力，2011，（9) :1419-1423,计及系统调频需求的风电场有功调控策略 研究中，根据实时风速定义机组参与调节因子，以避免机组频繁启停为目的按高、低风速区 间分别讨论了升、降功率算法，提出风电场有功功率控制策略；中国电机工程学报，2014， (34)，采用机组风速信息动态分类的风电场有功控制策略中，从风电场参与系统调频控制 的角度建立了避免机组频繁启停的风电场分层控制结构。
[0004] 以上文献为风电场场站级有功控制研究奠定了基础，但仍存在如下不足需改进： (1)基于机组状态分类的文献中，风机分类标准过于单一，难以做到针对每台风机的不同运 行特性进行具体分析，导致功率分配算法繁琐且可操作性差；（2)建立风机运行评价指标 并进行综合评价是一种有效可行的方法，但已有文献在指标选择中未具体考虑风机在功率 调节过程中引起的机械损耗和风机在不同风速时功率调节能力差异，且评价方法较简单， 无法准确评价各台风机的功率调节特性。
【发明内容】
[0005] 为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的是建立一种风电场场站级有功功率 优化方法，它是通过以下技术方案来实现的。
[0006] -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，所述控制策略基本实现步骤如下： 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：
式中，为风机i调节容量，S为机组i当前出力，life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。
[0007] (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。根据风速和桨距角的关系，定义风机调节速率 为，风机调节速率指数表达式为：
(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_|，运行时间指数表达式为：
(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。预测功率调节 指数表达式为：
式中，為为风电机组i的预测调节容量，1一 U为机组I下-控 制周期预测出力值。
[0008] 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)构造决策矩阵動。
[0009] (2)计算第j项指标下第|台风机的特征比重:
式中，= 1^14。
[0010] (3)计算第j项指标的熵值%，熵值表示所有风机对第j项指标的贡献总量： 式中，常数I二?，以保证賴％
[0011] (4)计算第^项指标的差异性系数§|，差异性系数緩I表示第j项指标下各风机贡 献度的不一致性：
(5)确定权重系数_，经归一化后权重系数%表示为：
步骤三：TOPSIS方法综合评价： T0PSIS法又称优劣解距离法，是一种逼近于理想解的排序方法，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。该方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歲。
_2]式中，
hUdpUV。
[0013] (2)构造加权规范化决策矩阵H
[0014] 其中，由每列最大元素组成的向量称为正理想点，由每列最小元素组成的向 量称为负理想点。
[0015] (3)计算对正负理想点的欧氏距离：
(4)计算各台风机的相对接近度C3 : ：4
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 ，各风机按照该序列顺序重新编号。
[0016] 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。
[0017] 式中，
是整个风电场当前时刻所能下降的最大功率； - &是电网调度要求风电场下降的功率值。
[0018] 步骤二：不切机降功率优化分配算法 当么时，执行该步骤