本发明专利技术提供了一种基于风电场区域实时风速分析调控风电场有功的方法，用于具有数据采集系统、风电场建模系统、风电场数据存储系统、风机有功预测系统、风电场有功分配系统和控制效果回馈系统的控制系统中。基于区域地理模型、风机模型、风机尾流模型、以及区域同风带模型对风电场进行整体建模。采用模糊控制理论、神经网络算法以及自适应调整算法对风机下一刻的实时风速进行不间断的预测。本发明专利技术创造所述的分析调控方法通过对风电场区域风速进行监控，可以精确且有效的预测出每台风机短时间内的理论有功上限。通过风机理论有功上限的利用可以有效地提高风电场有功控制效率与准确率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术创造属于风电场控制领域，尤其是涉及一种基于风电场区域实时风速分析 调控风电场有功的方法。
技术介绍
风力发电由于电能质量问题导致并网接入难，电能质量问题又主要是由于电场侧 的通信系统、机组状况、控制系统、天气和其它因素的原因共同导致。而现有的有功控制系 统虑因素比较单一、应用局限性较大、主要是针对实施命令进行单一的考虑。控制效果往往 不够精确，且对外界环境变化造成的影响抗干扰能力不足，导致风电场有功出力不够稳定 的现象。对电网的安全、高效运行造成了一定的影响。 现有的风电场有功控制系统主要的研究对象是电场内部硬件设备控制和调度命 令值。虽然风电场有功控制系统接收到的调度命令值是调度中心根据风电场所在区域的 超短期预测计算得出，但该值只是根据高精度气象预报推算得出的预测值，并不能准确反 映风电场所在区域的实际风速、风向，更没有考虑到风机尾流对其他风机风速造成的影响。 同时由于风电场风机所处位置相对比较分散，因此不能对风电场所有风机进行统一化的调 控。同时由于风速、风向时变性较大的特点，因此风机在当前时刻的运行状态到下一时刻有 可能发生突变。这必然会导致该风机有功的不规律波动，进而导致风电场并网点有功的波 动，这种波动在外部气候环境变化较快的环境下会更加的明显。对区域电网安全、高效运行 造成较大的影响。不能够满足电网对风电场有功进行实时不间断稳定控制的需求。 短期/超短期风功率预测虽然预测精度较以前已经有了很大程度上的提高，但是 仍不能满足风电场用于实时有功控制的需求。同时短期/超短期风功率预测只是对该区域 整体风速进行预测，并不能代表单台风机所受到的风速，同时更没有考虑到风机尾流对其 他风机造成的影响，同时由于风机的高度不同风机所受到的风速也不尽行同，这就导致不 同风机可发的有功量上限不同，进而导致风机执行有功调控命令效果不同。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术创造旨在提出一种基于风电场区域实时风速分析调控风电场有 功的方法，以防止风速、风向时变化对区域电网安全、高效运行造成的影响，达到风电场的 智能实时有功控制。 为达到上述目的，本专利技术创造的技术方案是这样实现的： -种基于风电场区域实时风速分析调控风电场有功的方法，用于具有数据采集系 统、风电场建模系统、风电场数据存储系统、风机有功预测系统、风电场有功分配系统和控 制效果回馈系统的控制系统中，所述方法包括： 步骤一、基于区域地理模型、风机模型、风机尾流模型、以及区域同风带模型对风 电场进行整体建模。 所述区域地理模型包括海拔、对该区域风速能造成影响的实体建筑、每台风机的 高度和在该区域内的分布位置； 所述风机模型可以推算出该台风机某一风速下的理论发电上限，和该风速下风机 造成的尾流影响大小和范围； 所述风机尾流模型包括风力通过风机扇叶后形成的风机尾流大小、范围、方向和 对该尾流区域内其他风机所受风力、风向的影响程度； 所述区域同风带模型是指区域内在同一风向上如果风速发生改变，则一段时间后 在该风向下游的风机所受到的风速必然会受到不同程度上的影响，系统根据这一原理建立 起同风带模型。 步骤二、采用模糊控制理论、神经网络算法以及自适应调整算法对风机下一刻的 实时风速进行不间断的预测。 1)数据采集：采集风电场电场侧环境变化值，包括每台风机的高度、风速、风向、 坐标值、有功值。 2)数据发送：将电场采集到的数据通过数据接口发送给数据存贮系统。 3)数据预处理：将实时采集到的来自不同数据源的数据分类并发送到相应的数 据库。 4)数据预测：通过智能算法来预测风电场下一时刻的实时风速。 所述智能算法采用模糊控制理论结合神经网络算法相结合方法，通过模糊控制理 论对电场不同风速阶段进行模糊划分层次处理，同时通过神经网络算法的学习功能能够快 速的将预测系统训练成符合该电场实际风力分布特性的系统，最终推算出每台风机短时间 内的理论有功曲线值。步骤三、根据电场有功目标值、风机有功预测系统预测得出的风机在当前风速下 的理论有功预测值和各个风机的调控参数向各风机发送有功命令值。 步骤四、将风机有功的预测值与风电场风机有功实际值相比较，根据变化值自动 修正电站模型参数和系统预测算法参数，使整个电场的有功值维持在一定的范围内。 进一步的，在步骤四中，在电场中随机选取1-2台风机作为样板风机，将风机有功 的预测值与风电场样板风机有功实际值相比较，如果样板风机的实际值在预测值附近，则 说明该预测算法适用于该电场的实际情况，如果样板风机的实际值偏离预测值较远，则自 动修正电站模型参数和系统预测算法参数，使电站有功的预测值更加准确。 进一步的，所述风电场有功分配系统向风机发送命令，使其命令值低于预测值；同 时向样板风机发送命令，使其命令值高于所述预测值，并查看各个风机的命令执行效果，之 后将命令执行效果反馈回所述数据存储系统。 相对于现有技术，本专利技术创造所述的基于风电场区域实时风速分析调控风电场有 功的方法具有以下优势： 本专利技术所述的分析调控方法通过对风电场区域风速进行监控，可以精确且有效的 预测出每台风机短时间内的的理论有功上限。通过风机理论有功上限的利用可以有效地提 高风电场有功控制效率与准确率。 基于风电场区域实时风速分析调控风电场有功的方法能够通过对风电场及其所 在区域风力分布系统模型，结合系统采集到的实施环境数据进行分析、预测。能够实现提前 1-2分钟掌握该区域风力分布、风力变化趋势，通过这种方法系统能够预测出每台风机较为 准确的在接下来1-2分钟的可发电能力走势。根据风机可发电走势系统能够提前对可能出 现出力波动的风机进行提前调控，使其脱离可能出现的波动范围，降低电场整体有功发生 波动的情况，提尚并网点有功稳定等级，提升电场电能质量。 本专利技术创造的另一目的在于提出一种风电场区域实时风速分析调控风电场有功 的装置，以使上述控制方法基于此装置实现风电场的智能实时有功控制。 为达到上述目的，本专利技术创造的技术方案是这样实现的： -种风电场区域实时风速分析调控风电场有功的装置，用于具有数据采集系统、 风电场建模系统、风电场数据存储系统、风机有功预测系统、风电场有功分配系统和控制效 果回馈系统的控制系统中，其中： 所述数据采集系统包括数据采集模块和数据发送模块。 所述风电场建模系统包括区域地理模型、风机模型、风机尾流模型、以及区域同风 带模型。 所述数据存储系统包括数据预处理模块、数据库、历史数据预处理模块，所述数据 库包括电场设备参数数据库、模型参数数据库、电场实时数据库和历史数据库。所述电场设 备参数数据库存储该电场各种设备的调控参数、安全运行范围数据。所述模型参数数据库 用来存储该电场建模所用各项参数数据。所述电场实时数据库接收电场各机组实时运行状 态值、数据值。所述历史数据库存储历史数据预处理模块接收的来自不同数据源的历史数 据。。 所述风机有功预测系统根据风电场建模系统建立的风电场模型结合数据采集系 统采集到的风电场实时数据当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于风电场区域实时风速分析调控风电场有功的方法，用于具有数据采集系统、风电场建模系统、风电场数据存储系统、风机有功预测系统、风电场有功分配系统和控制效果回馈系统的控制系统中，其特征在于：所述方法包括，步骤一、基于区域地理模型、风机模型、风机尾流模型、以及区域同风带模型对风电场进行整体建模，其中，所述区域地理模型包括海拔、对该区域风速能造成影响的实体建筑、每台风机的高度和在该区域内的分布位置，所述风机模型可以推算出该台风机某一风速下的理论发电上限，和该风速下风机造成的尾流影响大小和范围，所述风机尾流模型包括风力通过风机扇叶后形成的风机尾流大小、范围、方向和对该尾流区域内其他风机所受风力、风向的影响程度，所述区域同风带模型是指区域内在同一风向上如果风速发生改变，则一段时间后在该风向下游的风机所受到的风速必然会受到不同程度上的影响，系统根据这一原理建立起同风带模型；步骤二、采用模糊控制理论、神经网络算法以及自适应调整算法对风机下一刻的实时风速进行不间断的预测，其过程包括1)数据采集：采集风电场电场侧环境变化值，包括每台风机的高度、风速、风向、坐标值、有功值，2)数据发送：将电场采集到的数据通过数据接口发送给数据存贮系统，3)数据预处理：将实时采集到的来自不同数据源的数据分类并发送到相应的数据库，其中4)数据预测：通过智能算法来预测风电场下一时刻的实时风速，所述智能算法采用模糊控制理论与神经网络算法相结合方法，通过模糊控制理论对电场不同风速阶段进行模糊划分层次处理，同时通过神经网络算法的学习功能能够快速的将预测系统训练成符合该电场实际风力分布特性的系统；步骤三、根据电场有功目标值、风机有功预测系统预测得出的风机在当前风速下的理论有功预测值和各个风机的调控参数向各风机发送有功命令值；步骤四、将风机有功的预测值与风电场风机有功实际值相比较，根据变化值自动修正电站模型参数和系统预测算法参数，使整个电场的有功值维持在一定的范围内。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郝东亚，
申请(专利权)人：北京国能日新系统控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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