[发明专利]一种海上浮式风电场多目标运行调度方法

说明书

本发明一种海上浮式风电场多目标运行调度方法，设定一个至少包含两个风机的海上浮式风电场，海上浮式风电场的单台风机模型相互独立，约束独立；建立基于CNN‑LSTM的海上浮式风电场预测模型；基于预测模型输出的预测步长内的风机预测功率，设定目标函数；对风机模型中的变量给定约束值；使用差分算法的方法进行求解。本发明综合考虑了风、浪、尾流效应和疲劳对海上浮式风电场发电量的影响，建立了具有深度学习结构的CNN‑LSTM混合模型来预测风电场出力；解决了海上浮式风电场的运行调度问题，减轻了风机系统的计算负担与通信负担，在保证风电场安全运行的前提下使风电场的输出可以达到最大的效益。

技术领域

本发明涉及一种多目标运行调度方法，具体涉及一种海上浮式风电场多目标运行调度方法，属于海上浮式风电场优化运行领域。

背景技术

随着经济社会的进步和发展，人们对能源的需求越来越多，在陆地资源短缺和环境问题日益严重的背景下，逐渐把发展焦点转向了资源丰富的辽阔海域。海上风能因技术成熟、可靠和资源丰富等优点受到人们的广泛关注，发展海上风能是必然趋势。随着海洋深度的增加，其潜在的风能资源总量也逐渐变大，但在水深超过50米的区域内安装固定式风力机耗费成本极大，所以建造浮式风力机成为海上风电发展的趋势。但是，目前海上浮式风电场通常使用单台风机的控制方式，导致整个风电场不是以最佳方式运行。由于海上风电工况恶劣，相比于陆上风机，浮式风机会遇到风、浪、流的耦合作用，所受载荷比较复杂，另外，因尾流效应，风力机组间存在气动耦合。这些因素会造成风电场出力减少，产生机组疲劳。因此，有必要考虑风、浪和尾流效应的影响，预测海上风力发电机出力，并基于预测结果开发一种高效的海上浮式风电场控制策略来协调大规模风电场的机组运行，合理分配风电机组的调度计划。

海上浮式风电场的控制总目标为控制风机群输出的总功率最大，风机疲劳载荷最小、改变风力机桨矩、桨矩角及偏航角等控制命令最小。风机的功率输出受到输入风速、发电机转速、桨距角和偏航角多种因素的影响，疲劳载荷受到发电机转矩和桨距角的影响。目前已研究出一些方法来改进海上风电场运行的控制策略。利用有限的数据，探讨了用贝叶斯递增算法求解风电机组最优协调控制动作的可行性；使用多个估计梯度构建了基于群体博弈的分布式风电场控制模型；提出了一种以最小化尾流效应造成的功率损失为目标的预测控制。

然而，上述控制方案大多是基于解析风电场模型或大涡模拟研究而设计的，在模拟高维的湍流风场时计算量大，计算耗时长，难以满足实时控制与实时调度的要求。同时优化方法通常也是基于成本函数的估计梯度，可能导致局部次优解。

发明内容

本发明的目的是为了提高风电场的功率输出而提供了一种海上浮式风电场多目标运行调度方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种海上浮式风电场多目标运行调度方法，包括如下步骤:

步骤1，设定一个至少包含两个风机的海上浮式风电场，海上浮式风电场的单台风机模型相互独立，约束独立；

步骤2，建立基于CNN-LSTM的海上浮式风电场预测模型；风机附加考虑了浪、尾流效应和塔架的影响，风和浪的推力作用会使塔架偏移，造成作用到叶片上的有效风速发生变化；同时，尾流效应会显著影响下风向机组输入风速，风机预测模型的所有状态变量包括转子角速度、纵向和横向风速、压力、盘基推力系数、偏航角、发电机角速度、叶尖速比、桨距角、发电机转矩，控制变量包括发电机转矩、桨距角、偏航角，输出量包括风速、发电机转速和发电机功率；

步骤3，基于预测模型输出的预测步长内的风机预测功率，设定目标函数；目标函数的设定方法是：将整个海上浮式风电场设定为一盒综合实时优化对象，基于整个风电场拓扑确定控制信号，目标函数为所有风机的目标函数之和：

式中，q4n为第n台风机的权重，

以第n台风机模型为例，k时刻第n台风机的目标由三部分组成，