风电场的推力分配协同控制优化方法技术

本申请涉及风电控制领域，具体提供一种风电场的推力分配协同控制优化方法，旨在解决现有方法无法针对任意风电场进行控制优化的问题。为此目的，所述方法包括：获取风电场的数据，所述数据包括所述风电场中各机组的点位坐标、运行数据和型号参数；对各机组的点位坐标进行坐标变换；根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算风电场的总发电功率；以风电场的发电总功率最大为目标，优化各机组的推力系数，得到优化后的各机组推力系数；根据优化后的推力系数对各机组进行变桨控制。由于优化过程中的总发电功率基于各机组的坐标变换结果来计算，本发明专利技术的方案可以快速、准确地计算出任意风电场各机组的最优推力系数，能显著提高风电场的整场发电量。风电场的整场发电量。风电场的整场发电量。

【技术实现步骤摘要】
风电场的推力分配协同控制优化方法


[0001]本专利技术涉及风电控制领域，具体提供一种风电场的推力分配协同控制优化方法。

技术介绍

[0002]风电场内尾流效应是风电场功率损失的重要因素之一。风电机组的推力系数会显著影响尾流演化，通过风电场整场内各机组的推力分配协同控制可有效改变风电场尾流分布，提高风电场整场发电量。对于不规则排布的风电场，通过推力分配协同控制优化可以给出不同风速和风向下各机组的推力系数，用以提高整场发电量，对现役的风电场增效具有重要的意义。
[0003]目前，现有技术中还没有针对不规则排布的任意风电场的推力分配协同控制方法。因此，如何在不规则排布的任意风电场中实现推力分配协同控制的优化是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，即为了解决在不规则排布的任意风电场中实现推力分配协同控制的问题，本申请提供了一种风电场的推力分配协同控制优化方法。所述方法包括如下步骤：获取风电场的数据，所述数据包括所述风电场中各机组的点位坐标、运行数据和型号参数；对各机组的点位坐标进行坐标变换；根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算风电场的总发电功率；以风电场的发电总功率最大为目标，优化各机组的推力系数，得到优化后的各机组推力系数；根据优化后的推力系数对各机组进行推力控制。
[0005]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述数据还包括当前工况下的运行数据；所述对各机组的点位坐标进行坐标变换，包括：针对当前工况下的运行数据，根据风向对各机组的点位坐标进行坐标变换。
[0006]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述坐标变换的方式为：固定坐标轴，当风向发生变化时，对横纵坐标进行三角变换。
[0007]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算风电场的总发电功率，包括如下步骤：根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游各机组点位的平均风速；针对下游各机组，根据推力系数—风能利用系数曲线进行插值计算，得到给定推力系数下的风能利用系数，并通过公式计算风速为某点位的平均风速时对应的功率值；将上游各机组以及下游各机组对应的功率值求和，得到风电场的总发电功率。
[0008]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游各机组点位的平均风速，包括如下步骤：对下游各机组，将风轮离散化为一定数量的网格点；根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游每个网格点的速度损失；根据下游每个网格点的速度损失，通过尾流叠加计算下游每台风力发电机在所述网格点的尾流速度；将所有网格点上的尾流速度求平均，得到下游每台风力
发电机的平均风速。
[0009]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述风轮离散化的具体方式为：将风轮离散成为n_ring个环，每个环再离散为n_round个点。
[0010]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述速度损失采用包含初始推力系数的公式计算，所述初始推力系数为经验值，取值范围为0.2
‑
1。
[0011]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述推力系数—风能利用系数曲线通过下列方式获得：根据动态风速—功率曲线，计算出对应风速下的风能利用系数；根据动态风速—推力系数曲线，计算出对应风速下的推力系数；根据计算出的风能利用系数和推力系数，建立所述推力系数—风能利用系数曲线。
[0012]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，所述公式为：
[0013]其中，P
i
为第i台机组的功率，ρ为空气密度，C
P
为风能利用系数，D为风轮直径，U
i
为各机组点位的平均来流风速。
[0014]在上述风电场的推力分配协同控制优化方法的优选实施方式中，以风电场的总功率最大为目标，优化各机组的推力系数，得到优化后的各机组推力系数，包括如下步骤：定义所有机组的推力系数未经优化的总发电功率；确定推力分配协同优化后的总发电功率的目标函数，该目标函数以风电场的总功率最大为目标，以各机组的推力系数为控制变量；将各机组的推力系数进行二进制编码；利用优化算法计算最优结果；将最优结果进行二进制解码后，得到优化后的各机组的推力系数。
[0015]有益技术效果：
[0016]根据本专利技术的优选实施方式，基于风电场的布局参数，利用风电机组的尾流模型和尾流叠加方法计算风电场中各机组的发电功率，并采用遗传算法对各机组的推力系数进行实时优化，能显著提高整场发电量。由于优化过程中的发电总功率基于风电场内各机组的坐标变换结果来计算，本专利技术的方案不仅适用于规则排布的风电场，也适用于不规则排布的风电场。
附图说明
[0017]图1为本申请实施例的风电场推力分配协同控制方法的主要步骤流程图；
[0018]图2为本申请实施例的风电场总功率计算流程图；
[0019]图3为本申请实施例的下游各机组点位的平均风速计算流程图；
[0020]图4为本申请实施例的风轮离散化示意图；
[0021]图5为本申请实施例的优化各机组推力系数的流程图；
[0022]图6为本申请实施例的坐标变换前示意图；
[0023]图7为本申请实施例的坐标变换后示意图；
[0024]图8为采用本申请实施例的示例1的风电场布局；
[0025]图9为采用本申请实施例的示例1优化前的功率分布；
[0026]图10为采用本申请实施例的示例1优化后的功率分布；
[0027]图11为采用本申请实施例的示例2的风电场布局；
[0028]图12为采用本申请实施例的示例2优化前的功率分布；
[0029]图13为采用本申请实施例的示例2优化后的功率分布。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]如图1所示，本申请的推力分配协同控制优化方法包括如下步骤：
[0032]步骤S1：获取风电场的数据，所述数据包括所述风电场中各机组的点位坐标和运行数据；
[0033]步骤S2：对各机组的点位坐标进行坐标变换；
[0034]步骤S3：根据坐标变换结果和运行数据，计算风电场总发电功率；
[0035]步骤S4：以风电场发电总功率最大为目标，优化各机组的推力系数，得到优化后各机组的推力系数。
[0036]在上述步骤S2中，对各机组点位坐标进行坐标变换，包括：针对当前工况，即当前的风速、风向、湍流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场的推力分配协同控制优化方法，其特征在于，包括如下步骤：获取风电场的数据，所述数据包括所述风电场中各机组的点位坐标、运行数据和型号参数；对各机组的点位坐标进行坐标变换；根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算风电场的总发电功率；以风电场的发电总功率最大为目标，优化各机组的推力系数，得到优化后的各机组推力系数；根据优化后的推力系数对各机组进行变桨控制。2.根据权利要求1所述的风电场的推力分配协同控制优化方法，其特征在于，所述对各机组的点位坐标进行坐标变换，包括：针对当前工况下的运行数据，根据风向对各机组的点位坐标进行坐标变换。3.根据权利要求2所述的风电场的推力分配协同控制优化方法，其特征在于，所述坐标变换的方式为：固定坐标轴，当风向发生变化时，对横纵坐标进行三角变换。4.根据权利要求1所述的风电场的推力分配协同控制优化方法，其特征在于，所述根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算风电场的总发电功率，包括如下步骤：根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游各机组点位的平均风速；针对下游各机组，根据推力系数—风能利用系数曲线进行插值计算，得到给定推力系数下的风能利用系数，并通过公式计算风速为某点位的平均风速时对应的功率值；将上游各机组以及下游各机组对应的功率值求和，得到风电场的总发电功率。5.根据权利要求4所述的风电场的推力分配协同控制优化方法，其特征在于，根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游各机组点位的平均风速，包括如下步骤：对下游各机组，将风轮离散化为一定数量的网格点；根据坐标变换结果、运行数据和型号参数，计算下游每个网格点的速度损失；根据下游每个网格点的速度损失，通过尾流叠加计算下游每台风力发电机在所述网格点的尾...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛铭纬，马鸿亮，张帅斌，刘永前，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：