[发明专利]基于分布式数据收集的风电机组动态重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于分布式数据收集的风电机组动态重构方法，特别涉及一种用分布式数据收集方法收集随机风向和风速并动态重构风电机组的方法。

背景技术

风力发电是通过风电机组将风能转化成电能的能量转换方式，风是风电机组的动力来源。由于风的随机性、间歇性、波动性和不可控性等自然特性引起风电机组输出功率的随机波动，这种波动无论对风电机组本身还是对与之相连的电力系统，都将产生一定程度的影响。随着我国近年来电力技术的快速发展，进行风电场接入电力系统的研究和评估、开展系统及关键点接纳电力的研究是当前风电发展中迫切需要解决的重要问题。

从电力系统的角度来看，对风电场进行研究所关心的不是风电场内部每个风电机组的特性，而是风电场作为一个整体的动态特性以及对电力系统的影响，在风电场接入电力系统的分析中不可能也没有必要把每个风电机组都作为一个单独内容进行分析，且随着风电场的规模越来越大，这一特点越来越明显。但是，风电场不同于常规的发电厂，风电场是由大量分散布置的风电机组群组成的，因此风电场内每个风电机组的输入风速(来风风速和来风风向)因安装地点不同而具有明显差异，造成同一时刻风电场内风电机组的运行状态不完全相同，因此，对风电场内每组风电机组的分布式数据收集、分析及控制的研究变得十分重要。

分布式数据收集技术是一种以数据采集、传感器网络技术、以及存储测试技术为基础的综合数据采集技术。其广泛应用于船舶、飞机等采集数据多、实时要求高的场合；其针对系统智能化、网络程度不高对应变测量点多、规模大等引起的数据收集低效率等缺陷，能有效优化并降低成本，对系统综合性能有重要提升。

而在当前国内外风力发电的研究中，对于相关的处理方法有：

1)将风电场所有风电机组处理输入风速的情况归为一类：即所有风电机组的输入风速一致；

2)考虑到风电机组的输入风速不一致，但仍然把输入风速相同的某些风电机组归为一组，没有考虑风向因素；

3)考虑到风电机组的输入风速不一致，但没有考虑整个风电场的动态调整，导致发电机组产生不良影响及电网运行不稳定等缺陷。

综上所述，将分布式数据收集技术应用于风电机组中且同时研究输入风速(来风风速和来风风向)并分别调整风电机组乃至考虑整个风电场性能的研究少之又少，这可能会影响到风电场相关研究的准确性，因此，一种基于分布式数据收集的风电机组动态重构方法的建立对风电机组的动态重构就变得非常必要和具有现实意义。

发明内容

本发明在风电机组发展的基础上，针对现有技术存在的不足以及实际的应用需求，提供了一种基于分布式数据收集的风电机组动态重构方法，该方法利用分布式数据收集方法收集输入风速并动态重构风电机组发电，达到稳定电网输出电能的效果。

根据本发明的一个方面，考虑到风电场来风风速(后面简称风速，变化范围为0m/s-25m/s)和来风风向(后面简称风向，变化范围为0°-360°)的变化范围比较宽，并且伴随随机不确定性的特性，提供一种基于分布式数据收集的风电机组动态重构方法，具体步骤如下：

1、在各风机周围布置传感器以及对风速和风向进行分布式数据收集并分别作相应处理。

布置传感器：对于实际运行的风电场来说，场内每个风电机组的工作模式随风速和风向的变化而变化，而风电机组由许多风机构成，因此在模拟的各风机周围分别布置M个风速传感器和N个风向传感器，各传感器在一个周期T内采集K次数据，并将数据上传给区域汇聚节点，区域汇聚节点分别处理风速和风向信息；传感器分别对风速和风向信息进行分布式数据收集，并分别作相应处理，具体过程如下：

1)计算节点n_i与风机k_j的相关度D为传感器之间的最远距离，d_ij为传感器与风机之间的距离；

2)节点按相关度分为3个区域：当R_T＜R(n_i,k_j)≤1，为有效感知区域；当R_T/4≤R(n_i,k_j)≤1，为模糊感知区域；当0≤R(n_i,k_j)≤R_T/4，为无效感知区域；且0＜R_T＜1；

3)设置有效感知区域内的节点采样周期和频率，触发方式为同步触发，每周期上传一次数据至风机服务器；