一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法技术

本发明专利技术公开了一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法，包括如下步骤，选定待规划流域，明确待规划流域的边界，确定待规划流域内需要规划的风电场数量；根据待规划流域的边界，基于WRF模式构建能够覆盖待规划流域的中尺度数值天气模式；利用获取的目标年期间的全球fn l数据驱动中尺度数值天气模式，获取待规划流域在目标年期间的精细化网格风场数据；在精细化网格风场数据中，以出力平稳为目标，借助PSO寻优算法，确定最佳的风电场布局。优点是：利用优化方法，借助精细化的数值模拟技术，以流域为单位，在流域内规划最优化的风电场群配置，使流域中的这些风电场同时发电时，保持相对的平稳，降低风电大范围上网或者风电与水电打捆输出的难度。电打捆输出的难度。电打捆输出的难度。

【技术实现步骤摘要】
一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法


[0001]本专利技术涉及新能源
，尤其涉及一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法。

技术介绍

[0002]目前，世界能源格局发生了重大变化，以水电、风电、光伏为代表的新能源得到了快速的发展。控碳、减碳是人类社会的共识，在今后相当长的一段时间内，新能源占比会不断提高。其中，风电具有取之不尽用之不竭的优点，但风电也具有稳定性差，难以存储的缺点，导致风电在某些地区上网困难。为了解决风电上网困难的问题，水风电打捆输出被提了出来，并成为当前研究的前沿和重点。因此，以流域为单位的风电场规划及建设就显得异常重要，但目前的风电场规划因技术、数据等方面的原因，多以单个风电场的资源最大化为目标，并不考虑风电场群中各风电场出力间的协调，由此建设的流域风电场群，无法从区域资源特性角度保证风电场出力的平稳性，只能完全依靠水电的频繁调节或者大范围弃风保证电力系统的稳定，难以从资源特性上达到风电场群整体平稳输出的效果。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0005]一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法，包括如下步骤，
[0006]S1、选定待规划流域，明确待规划流域的边界，确定待规划流域内需要规划的风电场数量；
[0007]S2、根据待规划流域的边界，基于WRF模式构建能够覆盖待规划流域的中尺度数值天气模式；
[0008]S3、获取目标年期间的全球fnl数据，利用目标年期间的全球fnl数据驱动构建好的中尺度数值天气模式，获取待规划流域在目标年期间的精细化网格风场数据；
[0009]S4、在精细化网格风场数据中，以出力平稳为目标，借助PS0寻优算法，确定最佳的风电场布局。
[0010]优选的，步骤S4具体包括如下内容，
[0011]S41、设定风电场要求的最低年平均风速Vmin，并将其作为寻优的限制性指标：
[0012]S42、设定最大寻优次数；
[0013]S43、选定变异系数CV为评价风功率时间序列稳定性的指标，设定最小化变异系数CV为寻优目标；则变异系数的计算公式为，
[0014]CV＝(SD/Mean)
×
100％
[0015][0016][0017]其中，SD为标准偏差；Mean为平均值；x
i
为待计算变异系数的风功率时间序列中的第i时刻的数值；为待计算变异系数的风功率时间序列所有时刻数值的算数平均值；n为待计算变异系数的风功率时间序列的时刻总数；
[0018]S44、设定目标变异系数CV
obj
，设置最小变异系数CV
min
的初始值为一个极大值，初始化与其对应的风电场群的位置Po，
[0019]其中，Po＝{Po1(lat1，lon1)，Po2(lat2，lon2)，...，Po
N
(lat
N
，lon
N
)}；
[0020]S45、在选定的待规划流域的边界内，根据需要规划的风电场数量N，初始化相应数量N个粒子位置P，
[0021]P＝{P1(lat1，lon1)，P2(lat2，lon2)，...，P
i
(lat
i
，lon
i
)，...，P
N
(lat
N
，lon
N
)}
[0022]其中，P
i
(lat
i
，lon
i
)位于待规划流域的边界内，且(lat
i
，lon
i
)位于中尺度数值天气模式的网格中；i表示第i个粒子，即第i个风电场。
[0023]S46、获取N个粒子所在的中尺度数值天气模式对应的目标年期间逐小时平均风速Pv，
[0024]Pv＝{Pv1，Pv2，...，Pv
i
，...，Pv
N
}
[0025]其中，Pv
i
＝{v1，v2，v3，...，v
K
}，K为目标年期间的小时个数；
[0026]S47、根据风功率公式计算每个粒子t时刻的风功率数值，得到每个粒子各个时刻的风功率数值W
i
，
[0027][0028]风功率公式为，
[0029][0030]其中，ρ为空气密度；v
t
为t时刻的风速；
[0031]S48、将每个风电场对应时刻的风功率数值求和，获取风电场群各时刻的风功率值W，
[0032]W＝{W1，W2，W3，....，W
K
}
[0033]S49、计算N个粒子的年平均风速VP，
[0034]VP＝{VP1，VP2，...，VP
i
，...，VP
N
}
[0035][0036]其中，v
i
为第i个粒子的风速；
[0037]S410、判断N个粒子的年平均风速VP中是否存在小于最低年平均风速V
min
的元素，即VP
i
＜V
min
，若是，则进入步骤S413；否则进入步骤S411；
[0038]S411、根据风电场群各时刻的风功率值W，计算本次N个粒子代表的风电场群的出力变异系数X；
[0039]S412、判断出力变异系数X是否小于最小变异系数CV
min
，若是，则设置X＝CV
min
且Po＝P，之后进入步骤S413；否则，直接进入步骤S413；
[0040]S413、判断当前迭代次数是否超过最大寻优次数，若是，则停止寻优，输出结果；若否，则进入步骤S414；
[0041]S414、判断最小变异系数CV
min
是否小于等于目标变异系数CV
obj
，若是，则停止寻优，输出结果，否则进入步骤S415；
[0042]S415、根据PSO算法规定的方法，调整每个粒子的位置，得到更新的N个粒子位置P
′
，并返回步骤S46；
[0043]P
′
＝{P
′1(lat
′1，lon
′1)，P
′2(lat
′2，lon
′2)，...，P
′
i
(lat
′
i
，lon
′
i
)，...，P
′
N
(lat
′
N
，lon
′
N
)}
[0044]其中，P
′
i
(lat
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、选定待规划流域，明确待规划流域的边界，确定待规划流域内需要规划的风电场数量；S2、根据待规划流域的边界，基于WRF模式构建能够覆盖待规划流域的中尺度数值天气模式；S3、获取目标年期间的全球fnl数据，利用目标年期间的全球fnl数据驱动构建好的中尺度数值天气模式，获取待规划流域在目标年期间的精细化网格风场数据；S4、在精细化网格风场数据中，以出力平稳为目标，借助PSO寻优算法，确定最佳的风电场布局。2.根据权利要求1所述的以出力平稳为目标的流域风电场群规划方法，其特征在于：步骤S4具体包括如下内容，S41、设定风电场要求的最低年平均风速V
min
，并将其作为寻优的限制性指标；S42、设定最大寻优次数；S43、选定变异系数CV为评价风功率时间序列稳定性的指标，设定最小化变异系数CV为寻优目标；则变异系数的计算公式为，CV＝(SD/Mean)
×
100％100％其中，SD为标准偏差；Mean为平均值；x
i
为待计算变异系数的风功率时间序列中的第i时刻的数值；为待计算变异系数的风功率时间序列所有时刻数值的算数平均值；n为待计算变异系数的风功率时间序列的时刻总数；S44、设定目标变异系数CV
obj
，设置最小变异系数CV
min
的初始值为一个极大值，初始化与其对应的风电场群的位置Po，其中，Po＝{Po1(lat1,lon1),Po2(lat2,lon2),
…
,Po
N
(lat
N
,lon
N
)}；S45、在选定的待规划流域的边界内，根据需要规划的风电场数量N，初始化相应数量N个粒子位置P，P＝{P1(lat1,lon1),P2(lat2,lon2),
…
,P
i
(lat
i
,lon
i
),
…
,P
N
(lat
N
,lon
N
)}其中，P
i
(lat
i
,lon
i
)位于待规划流域的边界内，且(lat
i
,lon
i
)位于中尺度数值天气模式的网格中；i表示第i个粒子，即第i个风电场。S46、获取N个粒子所在的中尺度数值天气模式对应的目标年期间逐小时平均风速Pv，Pv＝{Pv1,Pv2,
…
,Pv
i
,
…
,Pv
N
}其中，Pv
i
＝{v1,v2,v3,
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明祥，王浩，蒋云钟，唐颖复，陈靓，董宁澎，张宇，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：