风电场无功电压控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种风电场无功电压控制方法及系统。该方法包括：获取风电场并网点出线的电压值U，获取风电场的电压调度目标值指令U

【技术实现步骤摘要】
风电场无功电压控制方法及系统
本专利技术涉及风力发电场群控制
，特别是涉及一种风电场无功电压控制方法及系统。
技术介绍
随着风电装机容量快速增长，风电集中送出的容量越来越大。风电机组的出力具有强波动性和不确定性，使得大规模风电汇集区域呈现风电渗透率高、局部电网薄弱的典型的特征。在高渗透率风电接入情况下，风电功率的随机性变化会导致局部电网电压的激增或者骤降，并会引起一系列的电压质量问题，甚至可能超出电压标准，影响电网的安全稳定运行。目前的研究主要集中在风电场无功设备的无功分配和合理调度，实现风电场无功分配经济合理，而对风电场并网点电压和场站无功的关系研究较少。由于风电场的无功和电压关系无法用精准的数学模型描述，采用经典控制方法难以收获较好的效果，利用模糊逻辑控制，无需建立精确的数学模型，克服无功电压非线性的特性。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种风电场无功电压控制方法及系统，根据风电场出线的电压偏差自动调节风电场的无功出力，使风电场的电压偏差控制在电网的允许范围内，实现风电场的无功电压自动控制，保障风电场的安全稳定运行。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种风电场无功电压控制方法，所述方法包括：获取风电场并网点出线的电压值U，获取风电场的电压调度目标值指令Uset；根据电压调度目标值指令Uset和并网点出线的电压值U，计算风电场电压偏差ΔU和电压偏差的变化率ΔU/Δt；根据模糊控制算法，计算得出风电场无功出力目标值Q，作为模糊控制的输出变量。在一些实施方式中，风电场并网点出线的电压值U由远动装置获取，风电场的电压调度目标值由电网调度AVC主站获取。在一些实施方式中，根据模糊控制算法，计算得出风电场无功出力目标值Q，作为模糊控制的输出变量，包括：采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化；通过试验和经验设置合适了的规则库；采用mamdani推理法对规则库中的规则进行合成运算，计算出输出参数的隶属度；根据计算出的隶属度，采用重心法进行解模糊运算，计算出输出的无功出力目标值。在一些实施方式中，采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化，包括：采用三角形隶属度函数将输入电压偏差ΔU模糊化为负高、负低、零、正低、正高五个模糊语言变量。在一些实施方式中，输入电压偏差的模糊集论域为[-1,1]，其中1表示电压为1.1pu时的电压偏差量，-1表示电压为0.8pu时的电压偏差量。在一些实施方式中，采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化，包括：采用三角形隶属度函数将输入电压偏差的变化率ΔU/Δt模糊化为负高、负低、零、正低、正高五个模糊语言变量。在一些实施方式中，输入电压偏差的变化率的模糊集论域为[-1,1]，-1表示最大负偏差率，1表示最大正偏差率。在一些实施方式中，采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化，包括：采用三角形隶属度函数将输出无功出力目标值Q模糊化为负高、负中、负低、零、正低、正中、正高七个模糊语言变量。在一些实施方式中，输出无功出力目标值的模糊集论域为[-1,1]，-1表示风电场可发的最大感性无功，1表示可发的最大容性无功。此外，本专利技术还提供了一种风电场无功电压控制系统，所述系统包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据前文所述的风电场无功电压控制方法。采用这样的设计后，本专利技术至少具有以下优点：本专利技术技术方案针对分布式电网电压控制随机性和非线性较大的特点，采用模糊控制算法，能够根据风电场并网点出线电压与调度指令的偏差及偏差的变化率自动调节风电场的无功出力，快速精准地支撑电网的电压变化，使风电场的电压偏差控制在电网的允许范围内，实现风电场的无功电压自动控制，保障风电场的安全、经济、稳定运行。附图说明上述仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。图1是本专利技术实施例提供的风电场无功电压控制方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的模糊控制规则库的规则设置示意图；图3是本专利技术实施例提供的模糊控制总框图；图4是本专利技术实施例提供的风电场无功电压控制系统的结构图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1是本专利技术实施例提供的风电场无功电压控制方法的流程示意图。参见图1，风电场无功电压控制方法包括：S11，模糊控制器通过远动装置获取风电场并网点出线的电压值U，并与电网调度AVC主站相连，获取风电场的电压调度目标值指令Uset。S12，模糊控制器根据电压调度目标值指令和并网点电压值，计算风电场电压偏差ΔU和电压偏差的变化率ΔU/Δt，作为模糊控制的两个输入变量。S13，根据模糊控制算法，计算得出风电场无功出力目标值Q作为模糊控制的输出变量。上述模糊控制算法具体为：采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化；通过试验和经验设置合适了的规则库；采用mamdani推理法对规则库中的规则进行合成运算，计算出输出参数的隶属度；根据计算出的隶属度，采用重心法进行解模糊运算，计算出输出的无功出力目标值。其中，模糊化具体为，采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化。把输入电压偏差模糊化为5个模糊语言变量：分别是“负高(NH)”、“负低(NL)”、“零(Z)”、“正低(PL)”、“正高(PH)”。其模糊集论域为[-1,1]，其中1表示电压为1.1pu时的电压偏差量，-1表示电压为0.8pu时的电压偏差量。把输入电压偏差的变化率模糊化为5个模糊语言变量，分别是“负高(NH)”、“负低(NL)”、“零(Z)”、“正低(PL)”、“正高(PH)”。其模糊集论域为[-1,1]，-1表示最大负偏差率，1表示最大正偏差率，其值可根据不同的电压偏差变化速率进行标准化。把输出无功出力目标值Q模糊化为7个模糊语言变量：分别是“负高(NH)”、“负中(NM)”、“负低(NL)”、“零(Z)”、“正低(PL)”、“正中(PM)”“正高(PH)”。其模糊集论域为[-1,1]，-1表示风电场可发的最大感性无功，1表示可发的最大容性无功，其值可根据不同的风电场运行工况进行动态的标准化。模糊控制不需要建立被控对象的精确的数学模型，鲁棒性强，适用于非线性、时变的系统控制。在对输入输出变量进行分别模糊化之后，需要根据设置的规则库进行模糊推理。图2示出了一种典型情形下的规则库设置。参见图2，根据两个输入变量ΔU、ΔU/Δt的模糊语言变量，能够得到输出变量Q的模糊语言变量。图3示出了应用上述方法的风电系统的整体架构。参见图3，风电场AVC子站系统根据模糊控制器输出的无功出力目标值Q控制风电机组及SVC/SVG等无功设备的无功出力，快速响应无功出力目标值变化，控制风电场本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电场无功电压控制方法，其特征在于，包括：/n获取风电场并网点出线的电压值U，获取风电场的电压调度目标值指令U

【技术特征摘要】
1.一种风电场无功电压控制方法，其特征在于，包括：
获取风电场并网点出线的电压值U，获取风电场的电压调度目标值指令Uset；
根据电压调度目标值指令Uset和并网点出线的电压值U，计算风电场电压偏差ΔU和电压偏差的变化率ΔU/Δt；
根据模糊控制算法，计算得出风电场无功出力目标值Q，作为模糊控制的输出变量。


2.根据权利要求1所述的风电场无功电压控制方法，其特征在于，风电场并网点出线的电压值U由远动装置获取，风电场的电压调度目标值由电网调度AVC主站获取。


3.根据权利要求1所述的风电场无功电压控制方法，其特征在于，根据模糊控制算法，计算得出风电场无功出力目标值Q，作为模糊控制的输出变量，包括：
采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化；
通过试验和经验设置合适了的规则库；
采用mamdani推理法对规则库中的规则进行合成运算，计算出输出参数的隶属度；
根据计算出的隶属度，采用重心法进行解模糊运算，计算出输出的无功出力目标值。


4.根据权利要求3所述的风电场无功电压控制方法，其特征在于，采用三角形隶属度函数对输入输出变量进行模糊化，包括：
采用三角形隶属度函数将输入电压偏差ΔU模糊化为负高、负低、零、正低、正高五个模糊语言变量。


5.根据权利要求4所述的风电场无功电压控制方法，其特征在于，输入电压偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁凌，曹扬，潘磊，于天笑，赵冰，丁亮，高静方，
申请(专利权)人：国电联合动力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11