[发明专利]一种风电集群轨迹预测与分层控制方法

说明书

本发明涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法，包括：根据风电集群及风电场内的拓扑结构，基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测；根据调度中心下发的调度值，将控制过程在空间上分为集群优化调度层、场群协调分类层和单场自动执行层，将风电功率预测值从时间上逐层细化；在场群协调分类层，基于风电功率预测值对风电场进行分类，分为上爬坡群、下爬坡群、平稳群和振荡群；在单场自动执行层，基于AGC机组下旋转备用裕度和风电送出断面裕度判断风电可增发空间，增发上爬坡群风电场出力或降低下爬坡群风电场出力；基于风电场运行与监测系统，根据监测到的风电场实际值，计算并反馈风电功率误差，修正风电集群和风电场预测值，使优化过程更加精确。

技术领域

本发明涉及电力系统运行与控制领域，特别是涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法。

背景技术

风力发电目前是可再生能源发电技术中技术最成熟、最具开发价值的可再生能源。然而风电出力具有波动性与不确定性，随着电网中风电渗透率水平的提升，传统的基于电源可控性和负荷可预测性的电力系统调度控制将变得十分困难，高渗透率的风电接入将对全网的频率、电压、旋转备用容量等方面带来不利的影响，其中对风电集群内的有功控制能力提出了更高的要求。

风电集群是指地理位置相同或者接近，处于同一风资源带，具有相同风力特性且集中接入同一并网点的风电场集合，集群内风电场出力变化相关性强、同时率高，具有独特的时空互补性。对这种地理上毗邻、特性上相关并且拥有一个共同接入点的风电集群进行统一调度和协调控制，可有效平抑单一风电场出力的波动性，形成在装机规模和外部调控特性上都与常规电厂相近的电源，并使其具备快速响应电网调度与控制的能力。

目前，国内外学者对于风电有功控制的研究多集中于单风电场层次，对于风电集群的协调控制的研究还不够深入。风电场内的有功控制策略主要涉及频率响应和自动发电控制子站设计，而调度值的分配策略主要包含按风机额定容量和按风机最大有功功率值大小两种原则进行分配。以上研究内容与方法均存在不足，系统调度主要关注场站层面的总出力，对于机组的出力关注度并不高，而有功控制策略中对于风电功率的预测准确度依赖性较高，且风电集群的空间分布特点独特，对于风电集群内的风电功率预测与有功控制，以上研究均未考虑多时间、空间尺度的协调。并且，在风电集群有功控制中，将风电集群作为整体考虑与自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)机组之间的协调控制也不够深入。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种风电集群轨迹预测与分层控制方法。该方法将模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)应用到风电集群的有功控制策略中，MPC包含预测模型，滚动优化和反馈校正三个环节，本发明在预测模型中考虑了风电功率的空间相关性，与传统的风电场调度分配策略相比，能够使风电集群内各风电场更精确的跟踪调度计划轨迹，分层逐级削弱风电功率波动与预测误差，使整个风电集群送出系统的功率输出平稳，同时考虑与AGC机组实时协调，在风电集群送出断面的约束下最大限度的增加风电消纳。

本发明所采用的技术方案综合考虑如下因素：

1、本地风速、风向、风电功率数据，所考察风电场或风电区域内与本地相邻风机或风电场的风速、风向、风电功率数据。

2、风电场及风电集群的拓扑结构。

3、风电集群调度中心下发的调度值。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种风电集群轨迹预测与分层控制方法，包括以下步骤：

A.根据风电集群及风电场内的拓扑结构，基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测，得到风电功率预测值；