[发明专利]一种考虑风电机组运行健康程度的风电场优化调度方法

说明书

技术领域

本发明属于风力发电控制技术领域，特别涉及一种考虑风电机组运行健康程度的风电场优化调度方法。

背景技术

风电作为一种可再生清洁能源受到世界各国的广泛重视，近年来我国风力发电产业也发展迅速，截止到2012年我国风电总装机容量已经跃居世界第一。但是，由于自然风速的间歇性和随机性，风电场并网运行时功率波动性较强，对电网稳定性的影响也日益明显。为此，在国家电网公司制定的风电场接入标准中明确要求风电场应具备有功功率调节能力，能根据电网调度部门指令控制其有功功率输出。这就要求风电场内各风电机组具备有功功率调节能力，能够良好响应风电场功率控制系统分配的功率指令。同时，对风电场功率控制系统来说，合理优化的将电网调度指令分配给场内各风电机组，也是提高风电场功率响应能力的必要保证。

风电场功率控制的难点之一在于风速的随机性，为降低风电调度的难度，为风电场配备一定时间尺度的功率预测系统成为公认可行的解决方案。现有技术中主流的控制策略都以风功率预测为功率分配依据，对提高风电场功率控制策略的效果有明显作用，然而在上述风电机组优化控制过程中，涉及到对风电机组主要设备的状态检测时，主要应用于早期故障报警及计划检修，而在风电场功率控制过程中多是仅仅关注风电机组的发电能力，对“健康”的风电机组和“带病”的风电机组在功率调度过程中很少做到区别对待，不利于合理安排风电机组启停及检修计划，甚至会出现由于风电机组长期带病高负荷运行而造成严重故障，增加了风电场维护检修成本。因此，需要提出一种有效的风电场优化调度方法。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提出一种考虑风电机组运行健康程度的风电场优化调度方法，其特征在于，该优化方法包括如下步骤：

1）对风电机组运行进行健康评估，确定风电机组的健康度，包括以下子步骤：

11）针对所述风电机组，选择风电机组中参与健康评估的评估因素，对所述评估因素进行劣化度处理；

12）通过下面的方式综合所述评估因素的劣化度，得到风电机组的整机健康状况的综合劣化度g：

当每个评估因素的劣化度都小于g_t时，风电机组的整机健康状况的综合劣化度当至少一个评估因素的劣化度值大于等于g_t时，风电机组的整机健康状况的综合劣化度g＝max(g_k)；其中，g为风电机组整机健康状况的综合劣化度，n为评估因素的个数，g_k为第k个评估因素的劣化度，g_t为明显劣化度阈值；

2）基于子步骤12）中的综合劣化度g进行风电场功率优化，包括以下子步骤：

21）计算风电场内运行机群总体健康度指标U；

22）计算风电机组的启停统计次数指标V；

23）计算风电场的功率偏差指标W；

24）根据上述三个指标构造出风电场优化的多目标函数；

3）采用基于混合编码方法的遗传算法进行优化，获得风电机组的启停组合和目标功率值。

所述子步骤11）中的评估因素包括齿轮箱油温参数、齿轮箱轴承温度参数，发电机轴承温度参数，发电机定子温度参数，变流器温度参数，滤波器温度参数，齿轮箱振动参数，发电机振动参数，塔筒振动参数以及风机偏航角度参数。

所述子步骤11）中对所述评估因素进行劣化度处理的方法为：

对齿轮箱油温参数、齿轮箱轴承温度参数、齿轮箱振动参数，发电机轴承温度参数、发电机定子温度参数、发电机振动参数，变流器温度参数、滤波器温度参数和塔筒振动参数，其属于越小越优型因素，其劣化度计算公式为：