CN109617141B - 风电场有功输出平滑控制方法及装置 - Google Patents

风电场有功输出平滑控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种风电场有功输出平滑控制方法及装置，所述方法包括：利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。本发明实施例根据风电场控制***整体呈现大时滞的特性将Smith预测用于风电场的控制中，可以保证风电场风机整体出力的稳定性，同时，根据对风电场的历史控制结果数据进行统计分析，储能***根据该分析结果进行提前优化调节补偿，在提高调控速度、精度的同时，减少储能装置的调控频率以及调控量，可实现电网与风电场的双赢。

Description

风电场有功输出平滑控制方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及风力发电技术领域，更具体地，涉及一种风电场有功输出平滑控制方法及装置。
背景技术
风能已成为世界上主要的清洁能源之一，但风力发电具有间歇性、波动性、随季节变化等特点，大规模集中并网会造成电网发电与负荷偏差、频率不稳定等问题。平滑风电场输出功率以减小大规模风电并网造成的问题具有极其重要的意义。
储能***能够弥补新能源天然不稳定的特性，给可以平滑电力、提高电力质量的储能提供了发展空间。储能技术的必要性体现在保障电网安全，实现全***的能量管理，接纳可再生能源，优化设备的配置、提高全网的效率；同时储能***相比于传统调峰、调频、旋转备用设备，其快速、准确的响应性和高效率等方面具有突出优势。在新能源与储能两方面高速发展的背景下，为了提高新能源电站出力的稳定性，出现了风电场、储能设备协调控制这一概念。
目前风电场的调控以单纯PID调控为主流控制方法。同时储能设备根据风电场当前出力调整储能设备充放电。但是，当前的储能***只能被动的弥补风电场整体输出功率中出现扰动，不能与风电场出力实现较高的同步性，因此储能***对扰动的抑制能力没有得到充分的体现。同时，从控制理论上来说由于风电场控制过程中的惯性环节是不可避免的存在，因此对于大时滞***常规的PID控制方法存在一定的缺陷，在部分调节参数异常的电场会造成电场整体出力震荡的情况，对电网以及电场本身的安全性造成潜在威胁。
发明内容
本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的风电场有功输出平滑控制方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种风电场有功输出平滑控制方法，包括：
利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
第二方面，本发明实施例提供一种风电场有功输出平滑控制装置，包括：
预测模块，用于利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
执行模块，用于根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的风电场有功输出平滑控制方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的风电场有功输出平滑控制方法的步骤。
本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法及装置，根据风电场控制***整体呈现大时滞的特性将Smith预测用于风电场的控制中，可以保证风电场风机整体出力的稳定性，同时，根据对风电场的历史控制结果数据进行统计分析，储能***根据该分析结果进行提前优化调节补偿，在提高调控速度、精度的同时，减少储能装置的调控频率以及调控量，可实现电网与风电场的双赢。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的储能***平滑控制策略的实现示意图；
图3为本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法的流程示意图，如图所示，包括：
步骤100、利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
在风电场日常运行过程中由于用电侧用电量不断变化，因此风电场日常运行在一个不断调节的暂态过程中。从控制理论上，由于风电场控制过程中的惯性环节不可避免地存在，而对于大时滞***，常规的PID控制方法存在一定的缺陷。本发明实施例采用基于Smith预测算法的风电场控制模型实现对风电场有功输出的控制。基于Smith预测算法的风电场控制模型是指基于Smith预估器的PID预测控制器。
通过对所述基于Smith预测算法的风电场控制模型的历史控制结果数据进行统计分析，获取风电场的出力波动趋势。即利用前几个时刻的历史出力数据预测下一时刻的出力，进而获得风电场的出力波动趋势。
步骤101、根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
由于风机调控子******和储能调控子***从调控速度和精度上存在巨大的差异，为实现快速准确的达到电站稳态，需要根据风电场的出力波动趋势协调两套子***的调节分配策略。传统的电站储能***一般处于充电状态，当风电场***需要紧急升负荷的时候提供备用电量。储能设备在未处于满载状态下时则对其进行充电。这种方法能够满足电站调峰填谷的需求，但却并未充分利用储能的特性。
为了充分利用储能的特性，本发明实施例针对不同风电场的出力波动趋势，制定了相应的储能***风电平滑策略。
本发明实施例中储能***平滑风电出力的基本流程如下：根据风电场的出力波动趋势，确定储能***初始功率计划，通过状态反馈控制予以修正，最终在储能***内部储能设备间进行功率分配，确定各储能设备的充放电指令。
本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法，根据风电场控制***整体呈现大时滞的特性将Smith预测用于风电场的控制中，可以保证风电场风机整体出力的稳定性，同时，根据对风电场的历史控制结果数据进行统计分析，储能***根据该分析结果进行提前优化调节补偿，在提高调控速度、精度的同时，减少储能装置的调控频率以及调控量，可实现电网与风电场的双赢。
基于上述实施例的内容，所述根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略的步骤，具体为：
对储能***中的储能设备进行分配，使部分处于满载状态的储能设备和所有处于空载状态的储能设备参与风电场的暂态调控，使剩余部分处于满载状态的储能设备参与调峰填谷；
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电。
本发明实施例中，对储能***中的储能设备进行分配，使储能***中的储能设备大部分处于满载状态，小部分处于空载状态，其中部分满载和所有空载的储能设备参与到风电场的暂态调控中，用于提高风电场出力调节速度和精度。而剩余满载部分的储能设备则等待调峰填谷中使用。
在一个实施例中，可以根据风电场的实际需要确定参与暂态调控的储能设备的比例。
调节过程中优先调节参与暂态调控的储能设备，即需要升负荷的情况下优先释放参与暂态调控的储能设备中满载储能设备的有功，需要降负荷的情况在调峰填谷用储能设备已满载的前提下优先充能暂态调控用的满载设备。
具体地，若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，同时使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出。
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的满载储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，且判断获知参与调峰填谷的储能设备没有全部处于满载状态，则使所述参与调峰填谷的储能设备进行储能充电；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，且判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态，并且确定参与暂态调控的满载储能设备没有全部满载，则使参与暂态调控的满载状态储能设备进行储能充电。
基于上述各实施例的内容，所述根据所述风电场的出力波动趋势选择相应的储能***风电平滑策略的步骤之后，还包括：
当风电场有功输出达到稳态时，以不断微调机组的方式对储能***中参与暂态调节的储能设备进行有功置换。
具体地，当风电场有功控制***到达稳态，即站内输出有功等于配网需求有功，则电站需要维持当前出力保持不变。由于之前为提高电网调节速度优先调节储能设备可能会导致储能设备和风电机组之间存在部分储能设备并未处在最优控制状态，则需要在保证电网稳定的基础下，以不断微调机组的方式将储能设备的有功置换，使储能设备处于最优工作状态，以提高下一次暂态调节的响应速度。
如图2所示，为本发明实施例提供的储能***平滑控制策略的实现示意图。对储能***中的储能设备进行分配，使部分处于满载状态的储能设备和所有处于空载状态的储能设备参与风电场的暂态调控，使剩余部分处于满载状态的储能设备参与调峰填谷；若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出；或者，若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电；或者，若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，若判断获知参与调峰填谷的储能设备没有全部处于满载状态，则使所述参与调峰填谷的储能设备进行储能充电；或者，若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备没有全部满载，则使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备进行储能充电。当风电场有功输出达到稳态时，以不断微调机组的方式对储能***中参与暂态调节的储能设备进行有功置换。
基于上述各实施例的内容，所述利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势的步骤之前，还包括：
构建基于Smith预测算法的风电场控制模型。
具体地，PID控制器时域函数为：
Figure BDA0001901835840000071
通过拉式变换获得PID控制器的传递函数为：
Figure BDA0001901835840000072
风电场主要控制对象为风机个体，储能***控制对象为储能原件个体，风机个体、储能原件个体的状态响应函数可近似认为阶跃函数。因此执行函数为：
Figure BDA0001901835840000073
式中，Gp(s)为***没有时滞状态下的被控对象的传递函数。τ为***滞后时间参数。
为消除***滞后对控制***造成的影响，本发明实施例采用对PID控制器添加Smith预估器的方法，Smith预估器传递函数为：
Figure BDA0001901835840000074
因此添加Smith预估器后的传递函数为：
Figure BDA0001901835840000075
将式(4)带入式(5)，并进行拉式反变换获得控制器时域函数。
如图3所示，为本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制装置的结构示意图，包括：预测模块310和执行模块320，其中，
预测模块310，用于利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
具体地，在风电场日常运行过程中由于用电侧用电量不断变化，因此风电场日常运行在一个不断调节的暂态过程中。从控制理论上，由于风电场控制过程中的惯性环节不可避免地存在，而对于大时滞***，常规的PID控制方法存在一定的缺陷。预测模块310采用基于Smith预测算法的风电场控制模型实现对风电场有功输出的控制。基于Smith预测算法的风电场控制模型是指基于Smith预估器的PID预测控制器。
预测模块310通过对所述基于Smith预测算法的风电场控制模型的历史控制结果数据进行统计分析，获取风电场的出力波动趋势。即利用前几个时刻的历史出力数据预测下一时刻的出力，进而获得风电场的出力波动趋势。
执行模块320，用于根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
具体地，由于风机调控子******和储能调控子***从调控速度和精度上存在巨大的差异，为实现快速准确的达到电站稳态，执行模块320需要根据风电场的出力波动趋势协调两套子***的调节分配策略。传统的电站储能***一般处于充电状态，当风电场***需要紧急升负荷的时候提供备用电量。储能设备在未处于满载状态下时则对其进行充电。这种方法能够满足电站调峰填谷的需求，但却并未充分利用储能的特性。
为了充分利用储能的特性，本发明实施例中执行模块320针对不同风电场的出力波动趋势，制定了相应的储能***风电平滑策略。
本发明实施例中储能***平滑风电出力的基本流程如下：根据风电场的出力波动趋势，确定储能***初始功率计划，通过状态反馈控制予以修正，最终在储能***内部储能设备间进行功率分配，确定各储能设备的充放电指令。
本发明实施例提供的风电场有功输出平滑控制装置，根据风电场控制***整体呈现大时滞的特性将Smith预测用于风电场的控制中，可以保证风电场风机整体出力的稳定性，同时，根据对风电场的历史控制结果数据进行统计分析，储能***根据该分析结果进行提前优化调节补偿，在提高调控速度、精度的同时，减少储能装置的调控频率以及调控量，可实现电网与风电场的双赢。
基于上述实施例的内容，所述执行模块320具体用于：
对储能***中的储能设备进行分配，使部分处于满载状态的储能设备和所有处于空载状态的储能设备参与风电场的暂态调控，使剩余部分处于满载状态的储能设备参与调峰填谷；
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电。
具体地，执行模块320对储能***中的储能设备进行分配，使储能***中的储能设备大部分处于满载状态，小部分处于空载状态，其中部分满载和所有空载的储能设备参与到风电场的暂态调控中，用于提高风电场出力调节速度和精度。而剩余满载部分的储能设备则等待调峰填谷中使用。调节过程中执行模块320优先调节参与暂态调控的储能设备，即需要升负荷的情况下优先释放参与暂态调控的储能设备中满载储能设备的有功，需要降负荷的情况在调峰填谷用储能设备已满载的前提下优先充能暂态调控用的满载设备。
图4为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储在存储器430上并可在处理器410上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法，例如包括：利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例提供的风电场有功输出平滑控制方法，例如包括：利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种风电场有功输出平滑控制方法，其特征在于，包括：
利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略；
其中，所述根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略的步骤，具体为：
对储能***中的储能设备进行分配，使部分处于满载状态的储能设备和所有处于空载状态的储能设备参与风电场的暂态调控，使剩余部分处于满载状态的储能设备参与调峰填谷；
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷的步骤之后，还包括：
若判断获知参与调峰填谷的储能设备没有全部处于满载状态，则使所述参与调峰填谷的储能设备进行储能充电，或者，
若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备没有全部满载，则使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备进行储能充电。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对储能***中的储能设备进行分配的步骤，具体为：
根据风电场的实际需要确定参与暂态调控的储能设备的比例。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风电场的出力波动趋势选择相应的储能***风电平滑策略的步骤之后，还包括：
当风电场有功输出达到稳态时，以不断微调机组的方式对储能***中参与暂态调节的储能设备进行有功置换。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势的步骤之前，还包括：
构建基于Smith预测算法的风电场控制模型。
6.一种风电场有功输出平滑控制装置，其特征在，包括：
预测模块，用于利用基于Smith预测算法的风电场控制模型预测风电场的出力波动趋势；
执行模块，用于根据所述风电场的出力波动趋势确定并执行相应的储能***风电平滑策略；
其中，所述执行模块具体用于：
对储能***中的储能设备进行分配，使部分处于满载状态的储能设备和所有处于空载状态的储能设备参与风电场的暂态调控，使剩余部分处于满载状态的储能设备参与调峰填谷；
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要升负荷，则提高风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于满载状态的储能设备提高有功输出；或者，
若根据所述风电场的出力波动趋势获知风电场需要降负荷，并且若判断获知参与调峰填谷的储能设备全部处于满载状态且确定参与暂态调控的处于满载状态的储能设备全部满载，则降低风电机组的有功输出，并使参与暂态调控的处于空载状态的储能设备进行储能充电。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一所述的方法。
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