[发明专利]一种风电场场站级有功功率优化方法

权利要求书

1.一种风电场场站级有功功率优化方法，其特征在于其具有以下依次进行的步骤：

一、形成风电场场站级降功率控制策略，所述控制策略基本实现步骤如下：

步骤一、建立风电机组功率调节指标：

（1）风机调节容量指数：风机调节容量是风电机组当前出力与最小技术出力的差值，差值越大表示该风机所贡献的降功率值越大，应该首先被调控降出力。得到风机调节容量指数表达式为：                                               ，

式中，为风机调节容量，，为机组当前出力，为机组的最小技术出力，一般取风机切入风速时对应的有功功率值；

（2）风机调节速率指数：风机调节速率指数用于综合评价变桨距型风电机组在功率调节时的调节速率和机械损耗大小关系，根据风速和桨距角的关系，定义风机调节速率为，风机调节速率指数表达式为：；

（3）风机运行时间指数：风机运行时间指数用于平衡一定时间内各台风机控制器的动作次数，功率调控时，距上一次控制器动作时间较长的风机应首先被调控，记当前时刻各台风机距上次控制器动作的时间为，运行时间指数表达式为：；

（4）风机预测功率调节指数：由于风电场功率控制系统得出的是下一控制周期内各台风机的功率设定值，所以功率预测会影响风机动作与否，在降功率控制中，预测功率升高的机组应该首先被控制降出力来产生较大的功率降幅，减少机组动作的台数，预测功率调节指数表达式为：，式中，为风电机组的预测调节容量，，为机组下一控制周期预测出力值；

步骤二、熵值法确定评价指标权重：

熵值法是一种根据各指标信息载量的大小来确定指标权重的方法，当某一指标在各评估对象中的差异较大时，说明其包含的信息量多、对系统地分辨能力强，应赋予较大权重，熵值法确定评价指标权重按如下步骤实现：

（1）    构造决策矩阵，其中：,

（2）    计算第项指标下第台风机的特征比重：,式中，，,

（3）    计算第项指标的熵值，熵值表示所有风机对第项指标的贡献总量：,式中，常数，以保证；

（4）    计算第项指标的差异性系数，差异性系数表示第项指标下各风机贡献度的不一致性：，

（5）    确定权重系数，经归一化后权重系数表示为：；

步骤三：TOPSIS方法综合评价：

TOPSIS法又称优劣解距离法，是一种逼近于理想解的排序方法，只要求各因素具有单调性，其通过检测评价对象与最优解、最劣解距离来对备选方案排序，若某一备选方案最靠近最优解又最远离最劣解，就为最优方案。该方法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，具体实现步骤如下：

（1）    构造规范化决策矩阵，其中，，

式中， ，，，

（2）    构造加权规范化决策矩阵，，其中， 由每列最大元素组成的向量称为正理想点 ,由每列最小元素组成的向量称为负理想点，其中，，

（3）    计算对正负理想点的欧氏距离：，

（4）    计算各台风机的相对接近度：，

将各台风机按照相对接近度由大到小排序，得到风机功率调节优先级序列，各风机按照该序列顺序重新编号；

二、风电场场站级降功率优化分配算法：

风电场场站级降功率控制分为切机和不切机两种情况，由于切停风机会产生较大的机械损耗，所以在满足电网调度侧功率要求的前提下，应尽量避免切停风机，风电场场站级降功率优化分配算法按照如下步骤实现：

步骤一：构造切机判别公式如下：，式中，是整个风电场当前时刻所能下降的最大功率；是电网调度要求风电场下降的功率值，

步骤二：不切机降功率优化分配算法：

当时，执行该步骤，否则，跳转至步骤三，

（1）根据风机调控优先级序列构造风机可调降功率序列，假设下一周期优先动作前台风机；

（2）按照下式计算最小正整数 :；

（3）由上述值，调控序列中前台机组需降功率至最小技术出力，剩余第台机组保持当前周期功率设定值不变，得下一周期各台风机功率设定值为：，

步骤三：切机降功率优化分配算法：

    当时，执行该步骤，为减小切停机组数量，需首先调控所有风机都运行在最小出力情况：

    （1）计算此时仍需切停的功率值为，并假设下一控制周期优先切停调控序列中前台风机；

    （2）按照下式计算最小正整数：；

    （3）由上述值，切停序列中前台机组，剩余第台机组运行在最小出力状态，得下一周期各台风机功率设定值为： ；

三、功率设定值输出到风机控制模块：

将得到的功率设定值输出到风机功率控制模块使风机动作，完成风电场场站级有功功率优化控制。

2.根据权利要求1所述的一种风电场场站级有功功率优化方法，其特征在于所述控制周期为10分钟或15分钟或20分钟。