【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，具体涉及一种考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法。
技术介绍
1、目前，现有的海上风电优化调度方法可分为针对日前优化调度的方法和针对日内/实时优化调度的方法。在日前优化调度方法方面，不关注风机的具体调控，常以风机的有功出力为决策变量，而短时间尺度的实时优化调度方法方面则以精细的桨距角和转速等风机内部控制量为决策变量，现有的技术都忽略了海上风电场中集电网络的运行特性对于风电场总出力和安全运行的影响。
2、现有的日内/实时优化调度方法大多以最大化风电场有功出力为优化目标，在当前预测风速下优化各风机的最优桨距角和转速，忽略了风机桨距角调整的机械损耗成本。
3、现有海上风电场优化调度技术都未考虑海上风电场内的集电网络的结构和潮流分布，对海上风电场内部运行的经济性和安全性考虑不足，且对于电网公司下发的调度计划的跟踪能力不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，以保证风电场运行的安全性。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
3、一种考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，所述方法包括：
4、步骤1：海上风电场集控中心获取未来若干小时超短期风速预测曲线和电网调度机构下发的有功调度计划曲线；
5、步骤2：基于未来若干小时超短期风速预测曲线和有功调度计划曲线，在当前时间断面计算下一时间周期的优化
6、步骤3：当下一个时间断面来临时，风电机组执行所下发的调度指令；
7、步骤4：重复步骤1、2和3。
8、进一步地，所述日内滚动优化调度基于海上风电场日内滚动优化调度模型获得，所述海上风电场日内滚动优化调度模型以风电机组的有功出力特性为基础，考虑海上风速传播的尾流效应，并以各台风电机组的桨距角和转速参考值为决策变量来讲进行构建。
9、进一步地，，所述风电机组的有功出力特性包括：
10、海上风速作用在风电机组g风轮上的推力如式(1)所示，并定义轴向诱导因子如式(2)所示：
11、
12、
13、式中，ρ为空气密度；r为风机的叶片半径；vg1为自然风流经风电机组风轮后的风速大小；vg为流入风机的实际风速大小；风电机组的风轮只能吸收部分能量，则将式(2)代入(1)得：
14、
15、由能量方程可知，风电机组吸收的能量等于风电机组风轮前后的气流动能之差，公式为：
16、
17、式中，为风轮前后风速的平均值；
18、将式(2)代入式(4)得，风电机组实际吸收的有功功率为：
19、
20、进一步地，所述风电机组的有功出力特性还包括：
21、定义风能利用系数cp为式(6)，则当cp,g对ag求导等于0时，即为最大风能利用系数值如式(7)：
22、
23、
24、实际控制中风电机组的风能利用系数cp取决于风机的桨距角β和叶尖速比λ，它们之间的近似关系如下式：
25、
26、单台风机g的最大可获得有功出力表示：
27、
28、式中，cp(βg,λg)为风机g的风能利用系数，其数值取决于风机g的桨距角βg和叶尖速比λg，其中，叶尖速比λg＝ωr/vg，ω为发电机转子角速度；prated为风机g的额定功率；ρ表示空气密度；rg为风机的转子半径；vg为风机g的流入风速；vci,vrated和vco分别表示风机g的切入、额定和切出风速。
29、进一步地，假设风机g和风机w与风速方向在同一直线上，所述海上风速传播的尾流效应则描述为：
30、rwg＝r+αxwg (10)
31、
32、式中，rwg为风机w沿着风速方向在风机g处产生的尾流半径；xwg为风机w和g在风速方向上的距离；α为尾流衰减因子；ctw为风机w的推力系数；v0表示自然风速；vwg表示风机w在风机g处产生的尾流风速；sov,wg为尾流区域与风轮区域相交面积，假设风机w在风速上游，风机g在其下游，则相交面积如下：
33、
34、式中，d表示尾流区域圆心与风轮区域圆心的距离；当风电机组g的风速上游有g台风电机组，则风机g处风速的计算公式：
35、
36、进一步地，所述海上风电场日内滚动优化调度模型以最小化海上风电场的发电计划偏差惩罚费用和与风机的桨距角调整量相关的机械成本为目标函数，如下：
37、
38、式中，c1是发电偏差惩罚费用系数，取为并网的节点电价；p∑,t为风电集群在时段t的净有功输出；pd,t为电网调度中心下发给风电集群的有功调度计划值；δt是各时段间的时间间隔，△g,t为时段t风机g的桨距角调整量；δ为风机桨距角单位调整量的机械成本系数；
39、将目标函数中的绝对值转化为线性的形式以降低优化问题的求解难度，则转化后的形式如下：
40、
41、。
42、
43、进一步地，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束包括桨距角变化率
44、
45、式中，βg,t和βg,t-1分别为在时段t和t-1风机g的桨距角。
46、进一步地，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括集电网络运行约束：
47、
48、式中，δ(j)/π(j)表示父节点/子节点为j的节点集合；xij为线路ij的电抗值；bj为节点j的对地电纳；pjk,t和qjk,t分别表示线路jk在时段下的首端有功和无功功率，pij,t和qij,t的定义与pjk,t和qjk,t类似；为节点j在时段t下电压幅值的平方；pgj,t和qgj,t表示风机g在时段t下的有功和无功输出；pij,min和pij,max分别为线路ij功率的最小值和最大值；和表示节点j电压幅值平方的最小和最大值。
49、进一步地，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括风机输出特性约束：
50、以风机的桨距角和转速为决策变量，风机的有功输出特性描述如式(19)和(20)所示：
51、
52、
53、式中，和分别为风机g的最小和最大功率因数角；ρ为叶片处空气密度；rg为风机g的叶片半径；vg,t为风机的流入风速；prated为风机的额定功率；cp,g,t、λg,t、ωg,t分别为时段t下风机g的风能利用系数、叶尖速比和转速；γg,t为中间变量；ωmin,g,t和ωmax,g,t为风机安全运行所允许的转速下限和上限。
54、进一步地，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括尾流效应约束：
55、...
【技术保护点】
1.一种考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述日内滚动优化调度基于海上风电场日内滚动优化调度模型获得，所述海上风电场日内滚动优化调度模型以风电机组的有功出力特性为基础，考虑海上风速传播的尾流效应，并以各台风电机组的桨距角和转速参考值为决策变量来讲进行构建。
3.如权利要求2所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述风电机组的有功出力特性包括：
4.如权利要求3所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述风电机组的有功出力特性还包括：
5.如权利要求4所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，假设风机g和风机w与风速方向在同一直线上，所述海上风速传播的尾流效应则描述为：
6.如权利要求5所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述海上风电场日内滚动优化调度模型以最小化海上风电场的发电计划
7.如权利要求6所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束包括桨距角变化率约束：
8.如权利要求7所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括集电网络运行约束：
9.如权利要求7所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括风机输出特性约束：
10.如权利要求7所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述海上风电场日内滚动优化调度模型的约束还包括尾流效应约束：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述日内滚动优化调度基于海上风电场日内滚动优化调度模型获得，所述海上风电场日内滚动优化调度模型以风电机组的有功出力特性为基础，考虑海上风速传播的尾流效应，并以各台风电机组的桨距角和转速参考值为决策变量来讲进行构建。
3.如权利要求2所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述风电机组的有功出力特性包括：
4.如权利要求3所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，所述风电机组的有功出力特性还包括：
5.如权利要求4所述的考虑集电网络运行特性的海上风电场日内优化调度方法，其特征在于，假设风机g和风机w与风速方向在同一直线上，所述海上风速传播的尾流效应则描述为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：林舜江，冯祥勇，杨明嘉，梁宇涛，赖信，刘明波，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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