風(fēng)電場場站級降功率控制策略優(yōu)化研究

孫　釩，張建華

(華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院輸配電研究所，北京　102206)

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風(fēng)電場場站級降功率控制策略優(yōu)化研究

孫釩，張建華

(華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院輸配電研究所，北京102206)

0　引　言

近幾年，我國風(fēng)力發(fā)電發(fā)展迅速，風(fēng)電滲透率明顯提高[1]。但同時，風(fēng)力發(fā)電波動性和不確定性對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響也日趨明顯。因此研究能有效跟蹤電網(wǎng)調(diào)度指令變化、提高風(fēng)電場功率調(diào)控能力的場站級有功功率控制系統(tǒng)顯得必要和迫切[2]。

風(fēng)電場場站級功率控制主要對場內(nèi)各風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度來快速經(jīng)濟(jì)的跟蹤電網(wǎng)調(diào)度指令。目前國內(nèi)外關(guān)于此領(lǐng)域研究較少。文獻(xiàn)[3-4]整體介紹了風(fēng)機(jī)本地控制和風(fēng)電場集中控制的原理和結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[5]在分析風(fēng)電場有功控制能力和電網(wǎng)約束后提出了考慮儲能的風(fēng)電場有功控制3層模型。文獻(xiàn)[6]以風(fēng)電場有功損耗最小為目標(biāo)函數(shù)建立優(yōu)化調(diào)度模型，使用粒子群算法求解。文獻(xiàn)[7]基于超短期功率預(yù)測，在降出力條件下以有功出力最大和線損最小為目標(biāo)建立風(fēng)電場群有功優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[8]針對風(fēng)機(jī)提出調(diào)節(jié)性能評價指標(biāo),使用優(yōu)先順序法確定控制序列，并提出功率分配算法，但未考慮風(fēng)機(jī)運(yùn)行損耗和機(jī)械特性，且評價方法較粗略。

針對以上文獻(xiàn)的不足，本文考慮變速恒頻風(fēng)機(jī)在不同風(fēng)速下的功率調(diào)節(jié)和機(jī)械特性，提出計及風(fēng)機(jī)運(yùn)行特性的風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)評價指標(biāo)體系，使用熵權(quán)法修正的層次分析法和模糊理論相結(jié)合的綜合評價方法，建立風(fēng)機(jī)調(diào)控評分序列，并提出降功率優(yōu)化模型。最后，以湖北省隨州某風(fēng)電場算例驗證了所提風(fēng)電場場站級有功控制策略的有效性。

1　風(fēng)電場有功功率控制

1.1風(fēng)電場有功功率控制系統(tǒng)

風(fēng)電場有功功率控制系統(tǒng)基于電網(wǎng)實時調(diào)度指令，以15min為控制周期，通過有功優(yōu)化策略實時控制場內(nèi)風(fēng)機(jī)的有功出力值[9]，風(fēng)電場有功控制系統(tǒng)主要包括SCADA系統(tǒng)、功率預(yù)測、場站級控制和單機(jī)控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)框圖參見文獻(xiàn)[10]。

本文以風(fēng)電場實際運(yùn)行中最常遇到的降功率情況進(jìn)行分析。電網(wǎng)實時調(diào)度對風(fēng)電場下達(dá)下一周期出力指令Pref，并與風(fēng)電場當(dāng)前功率Pcc比較得到功率調(diào)整值ΔP(ΔP=Pref-Pcc)，ΔP作為控制信號傳遞給風(fēng)電場場站級控制系統(tǒng)。場站級控制通過有功評價策略模塊評估場內(nèi)風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)性能并形成調(diào)控序列，功率分配模塊依據(jù)該序列計算下一控制周期各臺風(fēng)機(jī)的出力參考值，最后傳遞到單機(jī)控制系統(tǒng)實現(xiàn)對每臺風(fēng)機(jī)輸出功率的控制，實現(xiàn)風(fēng)電場對電網(wǎng)實時調(diào)度指令的跟蹤。

1.2恒頻變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行特性分析

新建大型風(fēng)電場為獲得更好的功率調(diào)控能力均采用變速變槳風(fēng)力發(fā)電機(jī)，本文以雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例，分析風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)特性[11-13]。

① 風(fēng)速小于額定風(fēng)速，風(fēng)機(jī)按最優(yōu)槳距角定槳距運(yùn)行，通過調(diào)節(jié)勵磁電流控制轉(zhuǎn)速實現(xiàn)捕獲風(fēng)能大小的控制。此時功率調(diào)節(jié)通過電氣量實現(xiàn)，調(diào)節(jié)速率快且不產(chǎn)生機(jī)械損耗，但調(diào)節(jié)范圍有限。

② 風(fēng)速大于額定風(fēng)速，調(diào)節(jié)勵磁電流不能滿足要求，此時主要通過調(diào)節(jié)槳距角來控制風(fēng)機(jī)功率輸出，功率調(diào)節(jié)通過改變機(jī)械量實現(xiàn)，調(diào)節(jié)范圍大但速率慢且機(jī)械損傷大，頻繁動作會縮短風(fēng)機(jī)壽命。

為提高風(fēng)電場功率響應(yīng)速率，減少風(fēng)機(jī)運(yùn)行損耗，功率控制時應(yīng)優(yōu)先動作功率調(diào)整速率快、機(jī)械損耗小的風(fēng)機(jī)，并盡量避免切停風(fēng)機(jī)。

2　風(fēng)電場場站級降功率評價策略

2.1風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)評估指標(biāo)體系

為綜合衡量風(fēng)電機(jī)組功率調(diào)節(jié)速率和機(jī)械損傷情況，本節(jié)從電氣性能、機(jī)械性能、運(yùn)行維護(hù)狀態(tài)3個方面提出6個指標(biāo)對風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能進(jìn)行評估，各參數(shù)的采樣周期均為15min，與控制周期一致。

① 調(diào)節(jié)容量。風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)容量A1是指機(jī)組當(dāng)前功率與最小技術(shù)出力的差值，調(diào)節(jié)容量越大則該風(fēng)機(jī)對風(fēng)電場降功率調(diào)控的貢獻(xiàn)越大，應(yīng)優(yōu)先動作。具體表達(dá)式為

(1)

式中:Pi為機(jī)組i當(dāng)前功率；Pi,min為機(jī)組技術(shù)最小出力；PN為額定功率。

②預(yù)測調(diào)節(jié)容量。風(fēng)機(jī)預(yù)測調(diào)節(jié)容量A2是指機(jī)組下一周期預(yù)測功率與最小技術(shù)出力的差值，預(yù)測調(diào)節(jié)容量越大的風(fēng)機(jī)應(yīng)優(yōu)先動作。具體表達(dá)式為

(2)

式中:Pi,pred為機(jī)組i下一周期功率預(yù)測值，預(yù)測周期為15min。

③槳距角指標(biāo)。風(fēng)機(jī)槳距角指標(biāo)B1可衡量風(fēng)機(jī)變槳機(jī)構(gòu)的狀態(tài)和槳距角動作時產(chǎn)生的機(jī)械損耗大小。具體表達(dá)式為

(3)

式中:θi為風(fēng)機(jī)當(dāng)前槳距角，(°)；90°表示槳距角最大調(diào)節(jié)范圍是90°。

④葉尖速比指標(biāo)。風(fēng)機(jī)葉尖速比指標(biāo)B2可反映風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和風(fēng)能利用情況。額定風(fēng)速以下葉尖速比越大，風(fēng)機(jī)效率越高，降功率過程中調(diào)節(jié)能力越好。具體表達(dá)式為

(4)

式中:λi為風(fēng)機(jī)當(dāng)前葉尖速比；λmax為風(fēng)機(jī)最優(yōu)葉尖速比。

⑤運(yùn)行時間。風(fēng)機(jī)運(yùn)行時間C1是指機(jī)組從并網(wǎng)到當(dāng)前周期已運(yùn)行的時間，用于平衡場內(nèi)機(jī)組運(yùn)行時間和運(yùn)行損耗。具體表達(dá)式為

(5)

式中:Ti為風(fēng)機(jī)連續(xù)運(yùn)行時間，h，由SCADA系統(tǒng)按小時級更新，在控制周期內(nèi)不變化；Tmax為風(fēng)機(jī)允許的最大連續(xù)運(yùn)行時間。

⑥投運(yùn)率。風(fēng)機(jī)投運(yùn)率C2反映機(jī)組控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的故障率以及是否適合參與功率調(diào)整。具體表達(dá)式為

(6)

式中:pi,off為風(fēng)機(jī)運(yùn)行故障率，由風(fēng)電場歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)按日更新，在控制周期內(nèi)認(rèn)為不變化。

將上述指標(biāo)按層次法歸類。記風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能為Z,電氣性能為A，機(jī)械性能為B，運(yùn)行維護(hù)狀態(tài)為C，得到風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)評估體系如圖1所示。

圖1　風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)綜合評估指標(biāo)體系

2.2層次分析法確定權(quán)重

層次分析法是一種實用的多目標(biāo)決策方法，其基本思想是根據(jù)決策問題的性質(zhì)和目標(biāo)將問題按層次分解成由下而上遞階的層次結(jié)構(gòu)[13-14]。采用層次分析法對風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能進(jìn)行評估的步驟如下：

①確定層次關(guān)系。本文根據(jù)風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)能力綜合評估指標(biāo)體系，把風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能Z作為目標(biāo)層，指標(biāo)A、B、C作為準(zhǔn)則層，具體指標(biāo)A1～C2作為指標(biāo)層，層級結(jié)構(gòu)如圖1所示。

②構(gòu)造判斷矩陣。使用1-9級標(biāo)度法，根據(jù)層級結(jié)構(gòu)中各層各指標(biāo)對上層相應(yīng)指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。本文層級結(jié)構(gòu)下，準(zhǔn)則層相對目標(biāo)層判斷矩陣記為Z3×3，指標(biāo)層相對準(zhǔn)則層判斷矩陣分別記為A2×2、B2×2、C2×2。矩陣Z3×3具體構(gòu)造方法如式(7)，其余矩陣的構(gòu)造方法類同：

(7)

式中:元素zIJ表示關(guān)于目標(biāo)層指標(biāo)Z，準(zhǔn)則層指標(biāo)I相對于指標(biāo)J的相對重要度，數(shù)值越大表示相對重要度越高。該值由專家組意見決定，取值范圍為1～9及其倒數(shù)，且zIJ=1/zJI。

③計算各層級權(quán)重矩陣。對判斷矩陣Z,使用方根法計算權(quán)重，經(jīng)歸一化后得到權(quán)重矩陣VZ：

(8)

式中:vI為指標(biāo)I經(jīng)歸一化計算后相對于上層指標(biāo)Z的權(quán)重。

同理，對判斷矩陣A、B、C歸一化后可得權(quán)重矩陣VA、VB、VC，并構(gòu)建指標(biāo)層權(quán)重矩陣VD:

(9)

④計算權(quán)重矩陣。指標(biāo)層各風(fēng)機(jī)指標(biāo)相對調(diào)節(jié)性能Z的權(quán)重矩陣V計算如下：

(10)

⑤層次排序與一致性檢驗。為確保判斷矩陣構(gòu)建合理，需驗證最大特征根、隨機(jī)一致性指標(biāo)和隨機(jī)一致性比率是否滿足要求，若不滿足要求，需調(diào)整判斷矩陣元素重新計算。

2.3熵值法修正權(quán)重

由于層次分析法屬于主觀賦權(quán)法，權(quán)重確定時專家知識和經(jīng)驗等主觀因素影響較大。熵值法是一種根據(jù)各指標(biāo)信息載量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)方法，可以彌補(bǔ)層次分析法的主觀缺陷，使權(quán)重更符合實際[13,15]。使用熵值法修正層次分析法權(quán)重的步驟如下：

①構(gòu)造決策矩陣D：

式中:xij表示當(dāng)前控制周期內(nèi)，第i臺風(fēng)機(jī)指標(biāo)j的數(shù)值，可由場內(nèi)SCADA系統(tǒng)獲取初始數(shù)據(jù)并按照公式(1)～(6)求得；j=1～6分別表示指標(biāo)A1～C2。

②計算指標(biāo)j下第i臺機(jī)組的特征比重：

(11)

③計算指標(biāo)j的熵值ej：

(12)

④計算差異性系數(shù)gj：

(13)

⑤確定權(quán)重系數(shù)uj，得到權(quán)重矩陣U：

(14)

⑥權(quán)重矩陣修改。根據(jù)權(quán)重矩陣V和熵權(quán)矩陣U計算綜合權(quán)重矩陣W，計算公式如下：

2.4模糊綜合評價方法

模糊綜合評價應(yīng)用模糊集合理論，通過對評價對象進(jìn)行單因素評價，再考慮各因素權(quán)重，給出最終的綜合評價結(jié)果[15]。模糊綜合評價步驟如下：

①建立指標(biāo)集。指標(biāo)集已在2.1節(jié)建立；

②建立評價集。為平衡準(zhǔn)確性和復(fù)雜度，本文對風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)性能指標(biāo)的評價集分為優(yōu)、良、差3個等級，分別對應(yīng)百分制100、80、60分?！皟?yōu)”表示風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能優(yōu)秀，最適合參與功率調(diào)整；“良”表示風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能較佳，需要時可以參與功率調(diào)整；“差”表示風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)性能差，不適合參與功率調(diào)整；

③隸屬度計算。上文所述6個風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)性能評價指標(biāo)均屬效益型指標(biāo)，數(shù)值越大調(diào)節(jié)性能越好。據(jù)此，設(shè)定指標(biāo)X的最優(yōu)、最差分界點(diǎn)分別為n、l，中間值為m。指標(biāo)隸屬度按下式計算：

(16)

(17)

(18)

④模糊評價，建立評分矩陣。根據(jù)指標(biāo)X對不同評價的隸屬度和評價等級分值，確定機(jī)組i指標(biāo)X的模糊評分：

(19)

得到模糊評分矩陣Fi：

(20)

⑤模糊綜合評價。根據(jù)綜合權(quán)重矩陣W和模糊評分矩陣Fi，計算機(jī)組i的調(diào)節(jié)性能綜合評分為

(21)

綜合評分FCi值越大，說明風(fēng)機(jī)i功率調(diào)控時性能越好，應(yīng)優(yōu)先動作。將場內(nèi)風(fēng)機(jī)按照綜合評分由大到小的順序排列并重新編號，建立風(fēng)電機(jī)組降功率控制序列S。風(fēng)電場場站級降功率評價策略流程如圖2所示。

圖2　風(fēng)電場場站級降功率評價策略流程圖

3　風(fēng)電場場站級降功率優(yōu)化模型

本節(jié)基于上一節(jié)得出的風(fēng)機(jī)調(diào)控序列，研究風(fēng)電場場站級降功率值優(yōu)化分配模型，求解該模型可計算得出各臺風(fēng)機(jī)在下一周期的功率設(shè)定值。該優(yōu)化模型的原則是盡量避免切機(jī)，同時減少場內(nèi)風(fēng)機(jī)功率設(shè)定值的波動，以減小風(fēng)機(jī)因功率調(diào)控產(chǎn)生的機(jī)械損耗，提高風(fēng)電場運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

根據(jù)降功率值ΔP的大小，風(fēng)電場降功率可分為不切機(jī)和切機(jī)兩種，判別公式如下：

(22)

3.1不切機(jī)降功率優(yōu)化模型

當(dāng)ΔPMAX≥ΔP時，風(fēng)電場僅通過調(diào)控場內(nèi)部分機(jī)組至最小出力就能完成風(fēng)電場降功率的要求，不必切停機(jī)組。設(shè)定調(diào)控序列中前s臺機(jī)組功率為最小值，剩余機(jī)組功率設(shè)定值保持不變。根據(jù)如下公式可求得s值：

(23)

式中:s為需要降低功率設(shè)定值的風(fēng)機(jī)臺數(shù)。

3.2切機(jī)降功率優(yōu)化模型

當(dāng)ΔPmax<ΔP時，風(fēng)電場必須切停部分風(fēng)機(jī)才能滿足風(fēng)電場降功率要求。為使切機(jī)數(shù)量最小，不切機(jī)機(jī)組應(yīng)按最小功率運(yùn)行。據(jù)此設(shè)定調(diào)控序列中前r臺機(jī)組被切停，剩余機(jī)組按最小出力運(yùn)行，根據(jù)如下公式可求得r值：

(24)

式中:r為需要切機(jī)的臺數(shù)，r為正整數(shù)；ΔP′為切機(jī)功率值，ΔP′=ΔP-ΔPMAX。

根據(jù)上述模型可計算得出場內(nèi)每臺風(fēng)機(jī)在下一周期的功率設(shè)定值，將該功率設(shè)定值序列傳遞到單機(jī)控制系統(tǒng)即可實現(xiàn)風(fēng)電場對調(diào)度指令的跟蹤。

4　算例分析

本文以湖北省隨州市天河口風(fēng)電場一期2014年典型日某時刻實測數(shù)據(jù)為算例來驗證本評價策略和功率優(yōu)化算法的有效性。該風(fēng)電場包含33臺聯(lián)合動力UP86/1500型雙饋風(fēng)機(jī)，額定容量PN，最小技術(shù)出力設(shè)為Pmin，額定風(fēng)速10m/s，最優(yōu)葉尖速比λmax=10.1，最大連續(xù)運(yùn)行時間設(shè)為Tmax=2 000h，采樣時刻風(fēng)電場總輸出功率45.5MW，其余實測數(shù)據(jù)見附錄A。

經(jīng)過指標(biāo)計算，由層次分析法和熵值法修正后得到的各項指標(biāo)權(quán)重見表1。經(jīng)模糊綜合評價后場內(nèi)各機(jī)組綜合評分和優(yōu)先排序情況見表2。

表1　風(fēng)機(jī)功率調(diào)節(jié)評估指標(biāo)權(quán)重

表2　風(fēng)機(jī)綜合評分和優(yōu)先級排序

分兩種場景分別討論風(fēng)電場在該時刻的降功率控制情況：

場景一：調(diào)度側(cè)控制風(fēng)電場調(diào)整出力至35MW，ΔP=10.5MW，ΔPMAX>ΔP，風(fēng)電場不需切機(jī)。

場景二：調(diào)度側(cè)控制風(fēng)電場調(diào)整出力至15MW，ΔP=30.5MW ，ΔPMAX<ΔP，風(fēng)電場需切停部分機(jī)組。

兩種降功率情形下，分別按照本文功率優(yōu)化算法和傳統(tǒng)功率控制策略計算得到的風(fēng)機(jī)調(diào)控結(jié)果如表3所示。

表3　不同場景下不同控制策略風(fēng)機(jī)動作數(shù)量比較

由表3可見，場景一中，當(dāng)降功率數(shù)值較小時，傳統(tǒng)控制策略則會導(dǎo)致全場機(jī)組動作或切機(jī)，而本文策略可以避免切機(jī)，且使機(jī)組動作臺數(shù)最少，；場景二中，當(dāng)降功率數(shù)值較大時，平均分配和比例分配策略已無法滿足調(diào)度要求，切機(jī)策略會使超過一半的機(jī)組停機(jī)，而本文策略只需切停3臺機(jī)組，可有效減少切機(jī)數(shù)量，提高風(fēng)電場運(yùn)行平穩(wěn)性。

算例表明，本文綜合評價策略和優(yōu)化算法能夠有效降低風(fēng)電場降功率運(yùn)行時風(fēng)機(jī)的動作數(shù)量和切機(jī)數(shù)量，確保優(yōu)先選擇綜合性能最佳的風(fēng)機(jī)進(jìn)行功率調(diào)控，從而降低了風(fēng)機(jī)控制和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的動作次數(shù)和運(yùn)行損耗，提高了風(fēng)機(jī)運(yùn)行壽命和風(fēng)電場運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

5　結(jié)　論

本文基于恒頻變槳風(fēng)機(jī)的運(yùn)行調(diào)控和機(jī)械特性，提出風(fēng)電機(jī)組功率調(diào)節(jié)綜合評估指標(biāo)體系，使用熵值法修正的層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，通過模糊綜合評價對機(jī)組調(diào)節(jié)性能評分，并進(jìn)一步建立風(fēng)電場場站級降功率優(yōu)化分配模型實現(xiàn)對風(fēng)機(jī)的功率輸出控制。算例分析表明，本文所提風(fēng)電場控制策略和優(yōu)化算法在降低風(fēng)機(jī)損耗提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性方面具有可行性。

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(責(zé)任編輯：林海文)

附錄A

Research on Active Power Reduction Control Optimization of Wind Farm

SUN Fan，ZHANG Jianhua

(School of Electrical & Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

場站級功率控制系統(tǒng)是風(fēng)電場跟蹤電網(wǎng)調(diào)度指令、控制風(fēng)電機(jī)組的關(guān)鍵。為優(yōu)化風(fēng)電場功率控制系統(tǒng)，減小調(diào)節(jié)過程產(chǎn)生的風(fēng)機(jī)頻繁啟停和動作損耗，本文考慮恒頻變槳風(fēng)機(jī)的運(yùn)行機(jī)械特性，提出功率調(diào)節(jié)評價指標(biāo)體系，使用熵值法修正的層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，通過模糊綜合評價對機(jī)組評分，進(jìn)而提出風(fēng)電場降功率優(yōu)化分配模型。最后以某風(fēng)電場實際算例對所提評價策略和優(yōu)化模型的有效性進(jìn)行了比較驗證。

風(fēng)電場功率控制；評估指標(biāo)；模糊綜合評價；功率分配模型

Power control system for wind farm is a key link in tracking grid dispatching instruction and controlling wind turbines. In order to optimize the power control system for wind farm, and to reduce mechanical loss of wind turbine in control process, the operational mechanical characteristics of wind turbines is considered in this paper, and a comprehensive evaluation system is proposed. Then the index weights are determined by using AHP corrected by the entropy weight method, and turbines are assessed by fuzzy comprehensive evaluation. In the end, a reducing power optimization model is proposed. The effectiveness of proposed evaluation strategy and optimization model is verified by actual wind farm example.

wind farm power control; evaluation system; fuzzy comprehensive evaluation; power allocation model

表A1　風(fēng)電場風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)表

1007-2322(2016)05-0012-06

A

TM614;TM73

國家電網(wǎng)公司科技項目(5215M0130467)

2015-10-19

孫釩(1990—)，男，碩士研究生，研究方向為配電網(wǎng)規(guī)劃和分布式發(fā)電控制，E-mail:914555650@qq.com；

張建華(1952—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電力系統(tǒng)規(guī)劃和安全評價，智能配電網(wǎng)和分布式發(fā)電等, E-mail:13946012863@163.com。