一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法及装置，方法包括：分别构建场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型、子场层优化函数模型；将场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型和子场层优化函数模型组成滚动优化模块；由预测模块、滚动优化模块和超短期风电功率预测值误差校正模型将预测与运行结合起来，综合考虑风电场、风电机组的运行特性，逐步修正预测值实现提升跟踪精度。装置包括：处理器和存储器。本发明专利技术将直接对风电场进行控制细分为场群层

【技术实现步骤摘要】
一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力系统中的高风电渗透率领域，尤其涉及一种基于MPC(模型预测控制) 的风电有功功率分层递阶控制方法及装置。

技术介绍

[0002]数百年来煤炭、石油、天然气一直是能源结构的主体，随着经济的高速发展，传统化石能源的生产加剧了环境恶化，如空气污染和环境问题。现如今，由温室效应引起的全球变暖和气候变化问题已得到人类社会的热点关注，人类开始积极寻求诸如太阳能、水能、风能、地热能及生物质能等可再生清洁能源的大规模开发利用，以减少因使用矿物燃料而产生的温室气体排放。因此，清洁能源代替化石能源将成为全球能源发展的重要趋势。
[0003]近年来，我国一直将推动可再生能源高质量发展、有效解决清洁能源消纳问题作为重点工作。截至2020年底，全国并网风电装机容量达2.81亿千瓦，同比增长34.6％，占全部装机容量的12.79％。全国光伏并网装机2.53亿千瓦，同比增长23.9％，占全部装机容量的11.52％。2020年全国风电、太阳能发电累计发电量7270亿千瓦时，同比增长15.1％。风电、太阳能累计发电量占全部发电量的比重为9.5％，同比提升0.9个百分点，风电、太阳能累计发电量占比稳步提升，新能源绿色替代作用不断增强。
[0004]强调要构建清洁低碳安全高效的能源体系，控制化石能源总量，着力提高利用效能，实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。在此背景下，风能、太阳能等新能源发电仍将持续快速增长，推动以新能源为主体的新型电力系统的快速构建。
[0005]然而，随着新能源发电占比的提高，新能源出力的波动性和不确定性亦给系统电力平衡和备用容量带来了巨大的挑战，造成了严重的弃风现象。与此同时，大规模的新能源电站并网，也将产生高比例的新能源电量无法合理消纳利用的局面。以风电为例，我国风能资源与用电市场呈逆向分布的特点，一方面本地消纳能力不足，跨区电网建设滞后，用户需求侧响应能力有限，另一方面风电出力的随机性与波动性强，这些使得风电联网影响了电网的供需平衡机制，将引发弃风限电问题。因此，在新能源大规模并网与电网新能源消纳困难的矛盾背景下，如何协调控制新能源各机组有功出力，实现各机组之间出力任务的优化分配，从而可以减少电网弃风、弃光现象，提高机组发电效率及电网的经济效益成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]针对目前各风电场功率预测值存在误差，风电场实际输出功率达不到期望值的问题，本专利技术提出了一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法及装置，将直接对风电场进行控制细分为场群层
‑
子场层
‑
机组层而进行分层控制，使得控制结果更加精确，实现层层递进，详见下文描述：
[0007]第一方面，一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法，所述方法包括：
[0033][0034][0035]式中，P
i,t
为场群层下发风电场i中t时刻有功调度指令值；P
i,1,t
、P
i,2,t
分别为t时刻风电场i中升功率机群、降功率机群的有功出力；
[0036]约束条件：
[0037]风电机组实时功率约束：
[0038][0039]风电机组调节容量约束：
[0040][0041]风电机组爬坡约束：
[0042][0043]式中，d2为风电机群能够达到降出力控制比例；分别为风电场i中第j类机组输出功率最大的向上、向下调节速率。
[0044]其中，所述机组层优化函数模型的目标函数为：
[0045][0046]式中，P
i,j,t
子场层下发的风电场i第j类风机t时刻的有功指令值；P
i,j,k,t
为风电场i中第j类机组内的第k台风机t时刻的有功出力；P
i,j,k,t
‑
Δt
风电场i中第j类机组内的第k台风机在t
‑
Δt时刻的实际出力；
[0047]约束条件：
[0048]风电机组实时功率约束：
[0049][0050]风电机组调节容量约束：
[0051][0052]式中，为第i个风电场机群j中的第k台风机风电功率预测值；
[0053]风电机组爬坡约束：
[0054][0055]式中，d3为风电机组能够达到降出力控制比例，％；分别为风电场i中第 j类机组内的第k台风机输出功率最大的向上、向下调节速率。
[0056]进一步地，所述超短期风电功率预测值误差校正模型为：
[0057][0058]式中，H为误差校正矩阵；e为过去15min误差矩阵。
[0059]第二方面，一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制装置，所述装置包括：
[0060]处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。
[0061]第三方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。
[0062]本专利技术提供的技术方案的有益效果是：
[0063]1、现有的控制方式主要为直接对各风电场进行控制，但是大规模风电并网后，这种控制方式存在计算量大、时间长的问题，难以实现在线应用，本方法提出了一种分层控制思想，将控制层级分为场群层
‑
子场层
‑
机组层，每层的控制周期不同，能够在保证准确度的前提下，有效减少计算时间，提升系统优化的效率；
[0064]2、针对目前风电场、风机分群多样化、分群的物理特征不明确的特点，本专利技术提出了一种利用超短期预测值和当前的实际出力为依据的风电场和风电机群动态分群方法，物理特征明确，为后续统一控制打下基础；
[0065]3、本方法相较于目前广泛采用的变比例分配法、固定比例分配法能够有效减少风电集群波动量，有利于减小风电场、风电机的调节难度，能够减小风机的磨损，有利于增加风电场运行的寿命。
附图说明
[0066]图1为MPC的整体计算流程图；
[0067]图2为不同控制层间的数据交互过程的示意图；
[0068]图3为不同切风策略下各风电场切风量(第1时段)的示意图；
[0069]图4为不同切风策略下各风电场调整量(第1时段)的示意图；
[0070]图5为不同切风策略下升功率机群切风量变化情况的示意图；
[0071]图6为一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0072]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。
[0073]实施例1
[0074]本专利技术实施例建立了基于MPC的风电有功功率分层递阶调控模型，提升了计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法，其特征在于，所述方法包括：分别构建场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型、子场层优化函数模型；将场群层最优切风量函数模型、机组层优化函数模型和子场层优化函数模型组成滚动优化模块；由预测模块、滚动优化模块和超短期风电功率预测值误差校正模型将预测与运行结合起来，综合考虑风电场、风电机组的运行特性，逐步修正预测值实现提升跟踪精度。2.根据权利要求1所述的一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法，其特征在于，所述场群层最优切风量函数模型为：其中：其中：其中，F
11
为升功率风电场切风量函数；F
12
为降功率风电场切风量函数；约束条件：切风量功率平衡约束：风电场实时功率约束：风电场调节容量约束：风电场爬坡约束：风电场爬坡约束：式中，为风电场i在t时刻的预测功率；分别为升功率、降功率风电场上一时段实际出力；分别为升功率、将功率风电场i在t时刻的切风量；P
tdem
为电网在t时刻给风电场群下达的有功调度指令；P
iN
为风电场i的装机容量；d1为风电场能够达到降出力控制比例，％；分别为风电场i输出功率最大的向上调节速率、向下调节速率。3.根据权利要求1所述的一种基于MPC的风电有功功率分层递阶控制方法，其特征在于，所述子场层优化函数模型为：目标函数：min F2(P
i,1,t
,P
i,2,t
)＝F
21
(P
i,1,t
,P
i,2,t
)+F
22
(P
i,1,t
)+F
23
(P
i,2,t
)
其中：F
21
(P
i,1,t
,P
i,2,t
)＝(P
i,1,t
+P
i,2,t
‑
P

【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳，谷青发，孙鑫，滕卫军，张振安，李朝晖，杨海晶，李本新，蒋李晋，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：