风电场有功无功协同调度方法技术

本发明专利技术提供一种风电场有功无功协同调度方法，属于风力发电技术领域。其中，本发明专利技术的方法包括下述具体步骤：构建风电场经济效益的目标函数以整合预设优化要素；确定约束条件；基于郊狼优化算法进行寻优，以获取最优的变桨角和无功功率。本发明专利技术综合考虑了尾流效应、风电机组模型、风电场损耗和风电机组寿命模型的平准化生产成本模型，为每个风电机组分配合适的桨距角参考，这减少了尾流效应并增加了风电场的总发电量。本发明专利技术所提出的策略还为每个风电机组分配了一个合适的无功功率参考，这减少了风电场的总功率损耗并增加了风电场的寿命。风电场的总功率损耗并增加了风电场的寿命。风电场的总功率损耗并增加了风电场的寿命。

【技术实现步骤摘要】
风电场有功无功协同调度方法


[0001]本专利技术属于风力发电
，具体涉及一种风电场有功无功协同调度方法。

技术介绍

[0002]随着风力发电在能源领域的渗透率不断提高，风力资源的随机性、波动性和不确定性影响着电网的经济性和安全运行。风电场的运行策略直接关系到系统的功率流分布、网络损耗和电压稳定性。如果不处理好风力资源波动对这些指标的影响，风力发电并网不畅将导致电能质量和系统稳定性下降。许多研究者对风电场的运行策略进行了研究，可分为有功和无功运行策略。
[0003]风电场有功功率运行策略主要有两条优化路线：提高风能捕获率和减少有功功率损失。一方面，考虑到土地资源的有限性和长距离传输的高建设成本，为了提高风电场的利用率，通常在有限的范围内密集布置风力发电机组,这使得风电机组之间的尾流效应更加明显。此外，风电机组的容量也在增加，这意味着风电机组叶片的直径也越来越大。因此，上游的风电机组引起的尾流面积更大，下游的风电机组受到的尾流影响也更严重。现有技术中考虑了风电机组之间的尾流效应，并提出了一种控制风电机组的自适应方案，提高了风电机组的发电量。以及，采用轴向感应控制策略来优化上游风电机组的俯仰角偏移，使风电场的功率捕获最大化。另一方面，在大型风电场中，有许多风电机组和复杂的连接电缆，这意味着风电场的组件产生的有功功率损失不能被忽视。减少风电场内部的有功功率损耗是提高风电场总输出的另一个策略。以及，还有的现有技术回顾并比较了基于双馈异步发电机的风电场的多种可能的无功控制策略，主要考虑了风电场的综合损耗模型。还有的考虑了风电场内部的尾流效应和功率损失，优化了每个风电机组的有功功率和无功功率，使风电场的总输出最大化。
[0004]为了保证电网的经济和安全运行，要求风电场具有无功调节能力，并对风电场的共同耦合点提供一定的电压支持。考虑到电网的电压安全和稳定，风电场的无功补偿是必要的。常用的无功补偿方法是配备一个额外的无功功率源，如STATCOM、SVC或其他无功补偿装置。风电场中的大多数风电机组是双馈异步发电机风电机组或永磁同步发电机风电机组，两者都配备有电力电子变流器。因此，风电机组本身也可以在公共耦合点提供无功功率支持。对于已经在运行的大型风电场，优化无功电源分配是比组装额外的无功补偿设备更经济的方法。考虑了双馈异步发电机和其他设备的无功补偿能力，以最大限度地减少电力损失和优化电力流。利用不确定负荷和风力发电条件下的随机多目标模型，提出了一种考虑功率损耗和风电场运行维护成本的无功优化控制策略。
[0005]但是，风电场的成本问题也值得考虑，对于风电场来说，除了建设成本之外，维护和维修成本也是一笔大笔支出。延长风电机组的寿命可以有效降低风电场的维护成本。
[0006]因此，本专利技术结合了有功功率策略、无功功率策略和风电场寿命的优化，提出了风电场运行的有功功率和无功功率合作调度的优化策略，同时考虑平准生产成本(LPC)最小化。

技术实现思路

[0007]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种风电场有功无功协同调度方法。
[0008]本专利技术提供一种风电场有功无功协同调度方法，包括下述具体步骤：
[0009]构建风电场经济效益的目标函数以整合预设优化要素；
[0010]确定约束条件；
[0011]基于郊狼优化算法进行寻优，以获取最优的变桨角和无功功率。
[0012]可选的，所述构建风电场经济效益的目标函数以整合预设优化要素，包括：
[0013]使用LPC作为目标函数来整合预设优化要素，所述目标函数表达式如下：
[0014][0015]其中，和分别是风电机组k的桨距角和无功功率的参考值；
[0016]C0是风电场总投资的折现值，N
y
是风电场的寿命，CAP
t
是风电场在t年的投资成本，r是折现率，E
tol
是风电场的年有功功率输出值。
[0017]可选的，C0和E
tol
通过下述关系式计算得到：
[0018][0019][0020]其中，P
WT,k
(t)是风电机组k在时间t的有功功率，是风电场在时间t的总功率损失，T是采样点总数。
[0021]可选的，所述预设优化要素包括功率损失最小化、寿命最大化和总发电量最大化。
[0022]可选的，所述确定约束条件，包括：
[0023]在每个时间t，有以下约束：
[0024][0025][0026][0027][0028][0029][0030][0031]其中，P
j
和Q
j
分别为母线j的有功和无功功率，V
j
(t)为母线j 电压，V
i
(t)为母线i电压，Y
ji
(t)为母线与母线之间电缆的导纳矩阵，和为母线电压的下限和上限，Q
PCC
(t)为PCC处的无功功率，为风电机组k中GSC电流的均方根值，为GSC的额定电
流，β
max
为桨距角的上限；和是风电机组k的桨距角和无功功率参考值，是电网给定的风电场的无功功率参考值，S
WT,k
是风电机组k的发电容量，P
WT,k
是风电机组k的有功功率，δ
i
和δ
j
分别是母线i和j的功率角，θ
ji
是母线i和j的相角偏差。
[0032]可选的，所述基于郊狼优化算法进行寻优，以获取最优的变桨角和无功功率，包括：
[0033]随机初始化郊狼群并随机分组；
[0034]组内郊狼成长；
[0035]郊狼的生与死；
[0036]郊狼被驱离与接纳。
[0037]可选的，所述随机初始化郊狼群并随机分组，包括：
[0038]设置参数郊狼组数N
p
、组内郊狼数N
c
和最大迭代次数N
gen
，对每只郊狼的初始社会状态因素进行随机设置如下述关系式，并计算每头郊狼的社会适应能力，以及进行随机分组，具体关系式如下：
[0039]soc
j
＝lb
j
+r
j
*(ub
j
‑
lb
j
)
[0040]其中，lb
j
和ub
j
分别表示郊狼第j个状态因子的下界和上界， j＝1,2...,D，r
j
为[0,1]内均匀分布的随机数。
[0041]可选的，所述组内郊狼成长，包括：
[0042]确定组内最优狼alpha，计算组文化趋势以及随机选择两头郊狼，并由这四种因素影响郊狼的成长，组文化趋势的计算如下：
[0043]cult
j
＝median(A
j
)
[0044]其中，A是一个N
c
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场有功无功协同调度方法，其特征在于，包括下述具体步骤：构建风电场经济效益的目标函数以整合预设优化要素；确定约束条件；基于郊狼优化算法进行寻优，以获取最优的变桨角和无功功率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建风电场经济效益的目标函数以整合预设优化要素，包括：使用LPC作为目标函数来整合预设优化要素，所述目标函数表达式如下：其中，和分别是风电机组k的桨距角和无功功率的参考值；C0是风电场总投资的折现值，N
y
是风电场的寿命，CAP
t
是风电场在t年的投资成本，r是折现率，E
tol
是风电场的年有功功率输出值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，C0和E
tol
通过下述关系式计算得到：通过下述关系式计算得到：其中，P
WT,k
(t)是风电机组k在时间t的有功功率，是风电场在时间t的总功率损失，T是采样点总数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设优化要素包括功率损失最小化、寿命最大化和总发电量最大化。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定约束条件，包括：在每个时间t，有以下约束：有以下约束：有以下约束：有以下约束：有以下约束：有以下约束：有以下约束：其中，P
j
和Q
j
分别为母线j的有功和无功功率，V
j
(t)为母线j电压，V
i
(t)为母线i电压，Y
ji
(t)为母线与母线之间电缆的导纳矩阵，和为母线电压的下限和上限，Q
PCC
(t)为PCC处的无功功率，为风电机组k中GSC电流的均方根值，为GSC的额定电流，β
max
为桨距角的上限；和是风电机组k的桨距角和无功功率参考值，是电网给定的风电场的无功功率参考值，S
WT,k
是风电机组k的发电容量，P
WT,k
是风电机组k的有功功率，δ
i
和δ
j
分别是母线i和j的功率角，θ
ji
是母线i和j的相角偏差。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于郊狼优化算法进行寻优，以获取最优的变桨角和无功功率，包括：随机初始化郊狼群并随机分组；组内郊狼成长；郊狼的生与死；郊狼被驱离与接纳。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述随机初始化郊狼群并随机分组，包括：设置参数郊狼组数N
p
、组内郊狼数N
c
和最大迭代次数N
gen
，对每只...

【专利技术属性】
技术研发人员：麻红波，徐君诏，罗慧，杨晓臣，王晓宁，张澈，曹智名，
申请(专利权)人：华能新疆能源开发有限公司，
类型：发明
国别省市：