[发明专利]多机型风电场功率调度方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了多机型风电场功率调度方法、系统、设备及存储介质，所述风电场功率调度方法包括：获取所述风电场中所有风电机组的型号信息、数量信息以及每个机型风电机组的风速对应功率的曲线数据模型；获取所述风电场的初始风速数据和总功率预设值；调用所述曲线数据模型，结合所述初始风速数据生成每个机型风电机组对应的初始预测功率；根据所述总功率预设值、所述初始预测功率以及所述风电机组的数量信息，对不同型号目标风电机组的调度顺序进行优先级排序，生成初始调度方案；根据所述初始调度方案对目标风电机组进行控制。本发明便于对不同机型风电机组进行合理调度，便于对风电机组的调度方案进行实时更新调整，提高了风电场功率的稳定性。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及多机型风电场功率调度方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

风力发电是指把风的动能转为电能。由于风向和风力的大小时刻都在变化，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。这些特点易导致的风电场功率波动，进而对地区电网整体运行的稳定性产生影响。风电场作为与电网直接电气连接的整体单元，其功率的稳定性对于风电运营商和电网运营商至关重要。同单台风力发电机组相比，具有多种机型风电机组的风电场空间规模大，设备种类和数量多，风电场功率控制较复杂。

授权公告号为CN107133702B的发明专利公开了一种风电场全场功率预测方法，包括各风电场分别判断是否可以获取天气预报信息，当判断结果为是时，风电场根据天气预报信息进行功率预测、或将天气预报信息结合风电场预测的风速进行功率预测；当判断结果为否时，风电场通过历史数据训练风速预测模型，由该风速预测模型运算得出预测风速，并根据该预测风速进行功率预测，并将预测结果发送至电网调度中心，供电网调度中心根据预测的功率安排后续的并网运行计划，及安排维修维护作业在电量产能低的时间段/区域进行。该方法在有无气象预报数据下都可以进行运作，因此极大的提升了系统的适应性，当有气象信息的情况下可以进一步提升预测精度。

上述方法根据历史数据建立风电场的风速预测模型，并根据预测风速进行功率预测，通过风电机组的预测功率对风电场的总功率进行分配和调度，存在如下缺陷：不便于对不同机型风电机组的优先级进行合理调度，未考虑到风电场中的风力发电机组之间的当前运行情况的差异，比如，当前风速不同或自身发电能力不同等，且不便于根据风电机组的当前运行情况对风电场功率进行实时调度调整，导致风电场功率调度的准确性降低，影响风电场功率的稳定性，从而影响电网的安全稳定运行。

发明内容

本发明提供了多机型风电场功率调度方法、系统、设备及存储介质，解决了以上所述的现有的风电场不便于对不同机型风电机组进行合理调度的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明第一方面提供了一种多机型风电场功率调度方法，基于设置在风电场中不同机型的风电机组，包括以下步骤：

S1、获取所述风电场中所有风电机组的型号信息、相同型号风电机组的数量信息以及每个机型风电机组的风速对应功率的曲线数据模型；

S2、获取所述风电场的初始风速数据和总功率预设值；

S3、调用不同机型风电机组对应的所述曲线数据模型，并根据所述风电场的初始风速数据生成每个机型风电机组对应的初始预测功率；

S4、根据所述总功率预设值、每个机型风电机组对应的所述初始预测功率以及相同型号风电机组的数量信息获取目标风电机组型号信息集合，并对不同型号的目标风电机组的调度顺序进行优先级排序，生成初始调度方案；

S5、根据所述初始调度方案生成第一控制指令对目标风电机组进行控制。

上述多机型风电场功率调度方法的有益效果是：便于根据所述总功率预设值、每个机型风电机组对应的所述初始预测功率以及相同型号风电机组的数量信息对不同型号的目标风电机组的调度顺序进行优先级排序，根据优先级排序排序结果生成初始调度方案，从而对不同机型风电机组进行合理调度和优化配置。