一种风电并网功率调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种风电并网功率调度方法及装置，基于风机发电功率预测模型，利用预测风速数据，计算风机最大发电功率预估值；根据风机最大发电功率预估值，并结合电网的电力需求，给出风机目标并网功率；根据风速数据，基于发电功率预测模型，得到预测输出功率最接近风机目标并网功率时的最佳匹配电网功率及叶片桨距角最佳值和机舱与风向偏角最佳值；根据预测风向数据，以及叶片桨距角最佳值和机舱与风向偏角最佳值，调整叶片桨距角和机舱与风向偏角，实现风机发电功率与电网需求的匹配。本发明专利技术能够解决风机发电量与电网需求间匹配度差而导致的电网质量差及影响风机运行安全的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种风电并网功率调度方法及装置
本专利技术涉及风力发电
，尤其是涉及一种基于风机功率预测的风电并网功率调度方法及装置。
技术介绍
风能作为一种全球总量达到1300亿千瓦的清洁能源，其应用历史可以追朔至公元前，受限于以前的技术水平，对其的有效利用在20世纪以前一直进展缓慢。1973年的石化能源危机对新能源的广泛应用产生了较大的促进作用，风能作为新能源的一种也开启了新的发展历程。低碳环保和石化资源的匮乏两重压力促使清洁能源的应用发展日渐迅猛，在清洁能源中占比较大的风能发电也取得了长足的进步。新世纪以来，风机装机量一直保持大幅增长，截至2017年底，我国风电并网总量已经达到2亿千瓦，只占总风能装机发电量的不到10％，对于风电的有效利用率还有待进一步提升。由于风机发电受到的影响因素众多，风能本身受季节性、风能持续性影响而稳定性不足，同时风场一般地处偏远地区，其产品的生产场景与应用场景距离较远，使得风电的利用不能脱离国家电网的输送。而电网电能需要做到供需平衡，风电的不稳定特性进一步提升了风电的并网难度。风电并网过程中，由于风机发电量受环境因素影响，风机发电量与电网需求间存在一定的错配，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电并网功率调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S101)基于风机发电功率预测模型，利用气象数据中未来T时刻的风速数据，计算未来T时刻的风机最大发电功率预估值PT；S102)根据未来T时刻的风机最大发电功率预估值PT，并结合电网的电力需求Pin，给出未来T时刻内的风机目标并网功率Pout；S103)根据未来T时刻的风速数据，基于风机发电功率预测模型，得到预测输出功率最接近风机目标并网功率Pout时的最佳匹配电网功率，以及该最优匹配电网功率对应的风机叶片桨距角最佳值和风机机舱与风向偏角最佳值；S104)根据气象数据中未来T时刻的风向数据，以及风机叶片桨距角最佳值和风机机舱与风向偏角最佳值...

【技术特征摘要】
1.一种风电并网功率调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S101)基于风机发电功率预测模型，利用气象数据中未来T时刻的风速数据，计算未来T时刻的风机最大发电功率预估值PT；S102)根据未来T时刻的风机最大发电功率预估值PT，并结合电网的电力需求Pin，给出未来T时刻内的风机目标并网功率Pout；S103)根据未来T时刻的风速数据，基于风机发电功率预测模型，得到预测输出功率最接近风机目标并网功率Pout时的最佳匹配电网功率，以及该最优匹配电网功率对应的风机叶片桨距角最佳值和风机机舱与风向偏角最佳值；S104)根据气象数据中未来T时刻的风向数据，以及风机叶片桨距角最佳值和风机机舱与风向偏角最佳值，调整风机叶片桨距角和风机机舱与风向偏角，实现未来T时刻风机发电功率与电网需求的匹配。2.根据权利要求1所述的风电并网功率调度方法，其特征在于，所述风机发电功率预测模型的训练过程包括以下步骤：S201)获取SCADA系统中的历史数据作为风机发电功率预测模型的训练集D0；S202)提取所述历史数据中的风速数据并对其进行归一化处理；S203)提取所述历史数据中的风机叶片桨距角数据及风机机舱与风向偏角数据，并对其进行归一化处理；S204)提取所述历史数据中的风机发电功率数据并对其进行归一化处理；S205)根据SCADA系统中的时间数据分四个季节的数据样本，对经过归一化处理后的所述风速数据、风机叶片桨距角数据、风机机舱与风向偏角数据，及风机发电功率数据分四个季节单独进行模型训练，并按照季度建立风机发电功率预测模型。3.根据权利要求2所述的风电并网功率调度方法，其特征在于，所述步骤S202)中进一步根据以下公式进行风速数据归一化处理：其中，WSnormalize为经过归一化处理后的风速数据，WS为SCADA系统历史数据中的风速数据，WSmax为风机最大可承受工作风速，w0和w1分别为取自[0.01，0.99]中的常数。4.根据权利要求2或3所述的风电并网功率调度方法，其特征在于，所述步骤S203)中进一步根据以下公式进行风机叶片桨距角数据归一化处理：其中，Anglenormalize为经过归一化处理后的风机叶片桨距角数据，Anglei为SCADA系统历史数据中的风机叶片桨距角数据，Anglemax为风机叶片桨距角最大值，Anglemin为风机叶片桨距角最小值，w0和w1分别为取自[0.01，0.99]中的常数；所述步骤S203)中进一步根据以下公式进行风机机舱与风向偏角数据归一化处理：其中，Anglejc_normalize为经过归一化处理后的风机机舱与风向偏角数据，Anglejc_i为SCADA系统历史数据中的风机机舱与风向偏角数据，Anglejc_max为风机机舱与风向偏角最大值，Anglejc_min为风机机舱与风向偏角最小值，w0和w1分别为取自[0.01，0.99]中的常数。5.根据权利要求4所述的风电并网功率...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚金鹏，孙木兰，李晨，刘邦繁，刘昕武，刘雨聪，张慧源，
申请(专利权)人：株洲中车时代电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43