【技术实现步骤摘要】
本申请属于风力发电控制，具体地，涉及一种可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统。
技术介绍
1、随着对可再生能源的需求不断增加，风电作为清洁能源的重要组成部分，受到了广泛关注和推广，近年来风电场的发展趋势呈现出快速增长的态势，随着技术的不断进步和风电需求的不断发展，风电场所能容纳的风机数量也呈不断增长的趋势。
2、由于风电场可能由多种规格、类型的风机构成，其功率因数、运行可靠性及风机位置的差别均会对其有功功率出力产生影响，并最终影响风电场参与电网调峰的能力与品质，因此，风电场在接收到电网调峰能任务(一般以电网出力指令的形式发布，用于指定风电场在规定时段需要输出的有功功率)后，必须根据风电场中各个风机的特性将其合理分配至各个风机，其中，模型预测控制(model predictive control，mpc)算法是一种较为有效的多风机出力控制策略，其它结合了动态系统建模、滚动优化理论和反馈矫正技术，用于在有限的预测时域内对系统进行优化控制，其主要思想是通过在每个控制周期内预测系统的未来行为，并基于这些预测结果来计算最优控制输入，以实现对系统的稳定性、性能和约束条件的满足。
3、然而，常规的mpc算法虽然能够对小规模风电场中数量有限的风机进行良好的控制，但随着风电场规模的扩大及风机数量、类型的增加，mpc算法进行寻优的目标函数维数将呈现爆炸性增长，无疑将导致搜索时间过长，以及极大地增加搜索结果落入局部极值陷阱的可能性，甚至出现无法在可接受的预测时间内完成寻优的问题。
技术实
1、为解决上述现有技术存在的问题，本申请实施例提供一种可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，该分配系统包括：测量单元，用于测量风电场中各个风机的运行及环境数据；评估单元，基于所述运行及环境数据对风电场中各个风机的可靠性进行评估，并根据可靠性评估结果将各个风机划分为若干个风机集群；一个中央控制器以及若干个局部控制器，其中，所述若干个局部控制器由所述中央控制器生成并一一对应地控制所述若干个风机集群；所述中央控制器基于所述可靠性评估结果及成本函数，通过mpc算法确定各个风机集群的有功功率目标值，以及对各个风机集群的有功功率备选值序列进行稳定性优化以确定各个风机集群的有功功率分配值；每个所述局部控制器自中央控制器接收有功功率目标值及局部目标函数，通过mpc算法生成其控制的风机集群的有功功率备选值序列，以及基于自中央控制器接收到的有功功率分配值向其控制的风机集群中的各个风机分配有功功率出力指令。
2、进一步地，所述风电场中各个风机的运行及环境数据包括风电场中各个风机在各个采样时刻的有功功率采样值以及风速采样值；以及，所述评估单元通过获取风电场中各个风机的平均利用率向量及可靠性矩阵对风电场中各个风机的可靠性进行评估，其中，所述平均利用率向量及可靠性矩阵基于各个风机的理想出力模型与运行状况概率模型的关系确定。
3、具体地，所述理想出力模型为：
4、
5、其中，v为实时风速，p(v)为风速为v时风机的理想有功功率值，vin、vout分别为风机的切入风速、切出风速，vrate、prate分别为风机的风速额定值和有功功率额定值；
6、所述运行状况概率模型为：
7、
8、其中，pstatus,p(v)、pstatus,0、pstatus，αp(v)分别为风机正常运行、停运以及按照降额系数α进行降额运行的概率，τ1、τ2、τ3分别为风机正常运行、停运及降额运行的持续时间，λ、λd分别为风机自正常运行向停运和降额运行的转移率，μ、μd分别为风机自停运和降额运行向正常运行的修复率，u1、u2、u3分别为[0，1]之间均匀分布的随机数。
9、进一步地，所述评估单元通过以下步骤获取风电场中各个风机的平均利用率向量及可靠性矩阵：
10、s21，获取所述风电场中各个风机的运行及环境数据；
11、s22，选取任意一个风机；
12、s23，对该风机的运行及环境数据进行预处理，剔除小于其切入风速vin或大于其切出风速vout的风速采样值及对应的有功功率采样值；
13、s24，基于下式确定该风机在各个采样时刻k的有功功率期望值pe(k)：
14、
15、其中，vrate、prate分别为该风机的风速额定值和有功功率额定值，vs(k)为该风机在采样时刻k的风速采样值，k为经过预处理后的采样时刻的总数，且k个采样时刻累计经过的时长为对该风机进行可靠性评估的总时长；
16、s25，基于下式确定该风机在各个采样时刻k所处的运行状态n(k)：
17、
18、其中，ps(k)为该风机在各个采样时刻k的有功功率采样值，round[]用于求取括号内的数值最接近的整数，n+1为该风机的可能的运行状态的总数；
19、s26，基于下式确定该风机的平均利用率向量aur：
20、
21、s27，基于下式确定该风机的可靠性矩阵r：
22、
23、其中，r中的元素为该风机在相邻的两个采样时刻其运行状态由n1转移为n2的概率；
24、s28，更换风机并返回步骤s23，直到遍历风电场中的所有风机。
25、进一步地，所述中央控制器基于下式所示的成本函数最小化目标，通过mpc算法确定各个风机集群的有功功率目标值：
26、
27、其中，φ为成本函数，i为风机集群的总数，t为预测时段的总长度，为第i个风机集群在预测时刻t的有功功率目标值，pwt，i为第i个风机集群在预测时刻t的有功功率参考值，分别为第i个风机集群在预测时刻t的轴转矩变量化和推力变化量，qp、qt、qf为式中各平方项的权重。
28、优选地，pwt，i由中央控制器根据所述可靠性评估结果确定。
29、优选地，所述中央控制器在搜索各个风机集群的有功功率目标值时的约束条件具体为：
30、
31、其中，pwg为风电场接收的调峰指令，为第i个风机集群在预测时段的有功功率初始值，为第i个风机集群在预测时段内的有功功率增量，为第i个风机集群的有功功率额定值。
32、优选地，各个局部控制器通过以下步骤生成其控制的风机集群的有功功率备选值序列：
33、中央控制器将所述成本函数φ分解为如下式所示的各个风机集群各自的局部目标函数φi(ui)之和的形式：
34、
35、其中，ui为第i个风机集群的有功功率备选值；
36、中央控制器将各个风机集群的局部目标函数及有功功率目标值发送至对应的局部控制器；
37、每个局部控制器基于其接收到的有功功率目标值以minφi(ui)为目标，通过mpc算法生成连续三个预测时刻t-1，t，t+1对应的有功功率备选值序列
38、进一步地，所述中央控制器基于下式对各个风机集群的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述评估单元通过以下步骤获取风电场中各个风机的平均利用率向量及可靠性矩阵：
5.根据权利要求1所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述中央控制器基于下式所示的成本函数最小化目标，通过MPC算法确定各个风机集群的有功功率目标值：
6.根据权利要求5所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，PWT,i由中央控制器根据所述可靠性评估结果确定。
7.根据权利要求5所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述中央控制器在搜索各个风机集群的有功功率目标值时的约束条件具体为：
8.根据权利要求
9.根据权利要求8所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述中央控制器基于下式对各个风机集群的有功功率备选值序列进行稳定性优化以确定各个风机集群的有功功率分配值：
10.根据权利要求9所述的可靠性评估联合分层MPC的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述稳定性优化系数通过使用梯度下降法搜索稳定性优化函数f(A,B,C)的最小值确定，所述稳定性优化函数具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述评估单元通过以下步骤获取风电场中各个风机的平均利用率向量及可靠性矩阵：
5.根据权利要求1所述的可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，所述中央控制器基于下式所示的成本函数最小化目标，通过mpc算法确定各个风机集群的有功功率目标值：
6.根据权利要求5所述的可靠性评估联合分层mpc的风电场有功功率分配系统，其特征在于，pwt,i由中央控制器根据所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱琳，刘艳，李翔宇，王启航，宋蕙慧，熊瑞，贾启彤，曾强，杨盼盼，钟振康，
申请(专利权)人：云南电投绿能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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