華電能源股份有限公司 郭志嘉

1 有功控制多目標協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

1.1 風機滾動分群

在我國目前的風電場之中，尤其是針對某些規(guī)模較大的風電場來說，其運行過程中必然會存在著由于風機數(shù)量大、風機型號不統(tǒng)一、覆蓋范圍廣的情況，以上這些情況的累積往往會導致風電場運行過程中出現(xiàn)發(fā)電能力、負荷率和額定容量出現(xiàn)不同。在這種無法實現(xiàn)統(tǒng)一的情況之下，會對后續(xù)的有功功率調(diào)度計劃的追蹤以及調(diào)動出現(xiàn)的波動等問題的解決帶來不小的難度，往往會導致風電場消耗過多的時間和資金成本。

本文的思考過程，以DMPC 分布式滾動優(yōu)化思想為指導，在分群過程中將負荷率和有功功率變化的預測值作為主要的分群方式，能有效保證負荷分配過程中的公平性，同時滾輪優(yōu)化過程中的精確性也能夠被充分展示，在此過程中需要注意的是，盡量減少在調(diào)度指令發(fā)生波動時所波及到的范圍，避免風機出現(xiàn)損耗現(xiàn)象。針對于分群控制層，按照原定的機組分群規(guī)范，能將風電場內(nèi)所有的分級分為9個機群，首先將其分為三個層級，分別是高負荷、中負荷和低負荷，同時根據(jù)功率的提升、穩(wěn)定和下降三種狀態(tài)同樣作為分類標準，便可得到9個組群。

1.2 多目標分層等值建模

場站優(yōu)化分配層的涉獵范圍較廣，其中既包含了風電場在有功調(diào)度計劃過程中的綜合考量，也包含了在風電場運行過程中有功功率中存在的誤差分析及誤差校正?；诖丝擅鞔_該層級的主要建設(shè)目的，是為實現(xiàn)每隔十五分鐘為一個控制周期，來有效提升調(diào)度控制過程中的精確性和穩(wěn)定性。在場站優(yōu)化分配層中需能充分滿足的條件是，風電場有功負荷的總值能同時小于風電場中的裝機容量和有功功率預測值。

針對分群控制層，當以風電場中風機的負荷率及功率變化為主要依據(jù)進行有效的風機分群工作后，可再對風電場中有功功率的負荷分配作出更優(yōu)質(zhì)的調(diào)整，但在這一調(diào)整過程中需重視調(diào)整工作的細致性，這一過程的主要目的是為能夠降低在風電場發(fā)生調(diào)動指令時，相關(guān)維護費用的增加在分群控制層之中，其之所以需要落實計算，目的首先是為了能充分滿足功率變化的情況下，對于每一個機組中風機的發(fā)電現(xiàn)狀及有功功率所產(chǎn)生的變化進行合理的負荷分配，目的是能夠保證在調(diào)度指令下盡可能減少其波動次數(shù)。

針對單機有功功率管理層，單臺風機的主要控制目標為分群控制城中所發(fā)生的有功功率相關(guān)調(diào)度指令，并需每隔一分鐘進行有效調(diào)節(jié)，其目的是為能充分實現(xiàn)對于滾動優(yōu)化以及反饋校正的有效控制，在這一層級中其主要作用，是為能實現(xiàn)在風機有功功率輸出過程中其能與分群控制層的控制目標間存在較小的誤差。

2 風電場有功功率模型預測控制策略

針對風電場的整體運行過程來說，天氣預報數(shù)據(jù)、系統(tǒng)所需要進行的調(diào)度計劃及系統(tǒng)運行過程中計算出來的風機負荷分配控制目標，三者可作為風電場真題的輸入數(shù)據(jù)、控制目標以及輸出變量。為能進一步加強風電功率預測系統(tǒng)在落實預測工作中的穩(wěn)定性和約束條件處理能力，需能做到將超短期風電功率預測作為整個過程的基礎(chǔ)工作，同時實現(xiàn)三級遞階的滾動優(yōu)化方式，在此基礎(chǔ)上，需在預測工作發(fā)生的各個層面都進行系統(tǒng)的誤差分析與反饋校正工作，進而能從根本上實現(xiàn)風電預測系統(tǒng)運行與控制過程中的準確性和穩(wěn)定性[1]。

2.1 有功功率分層遞階預測控制框架

在風電場運行過程中，通常會由于風機數(shù)量較多、地區(qū)差異、覆蓋范圍較廣等多種因素，導致風機的發(fā)電狀態(tài)表現(xiàn)出較為明顯的差異性。在當前的風電場大環(huán)境之下，本文以超短期風電功率預測為主要的基礎(chǔ)，來進行風電場之中存在的控制時序進行有效分解，進而實現(xiàn)風電場有功功率預測控制策略的誕生，同時運用遞階滾動優(yōu)化及系統(tǒng)分層管理的方式，進一步實現(xiàn)對于有功功率調(diào)度計劃的有效追蹤。在此過程中，風電場內(nèi)的有功調(diào)度值可能會因風機數(shù)量下降較為明顯的原因，而出現(xiàn)較大、較為明顯的數(shù)值波動現(xiàn)象。

為解決這一問題，本文將以分布式預測控制思想作為主要引導，并以風機負荷以及發(fā)電狀態(tài)作為依據(jù)，進行切實有效地分群操作。同時，應在不同的集群中建立具有獨立性和自身特點的滾動優(yōu)化模型，實現(xiàn)風電場內(nèi)有功調(diào)度值中波動現(xiàn)象的有效減少，該方式還能在一定程度上實現(xiàn)對于計算難度的降低。利用發(fā)電狀態(tài)和風機負荷為依據(jù)實現(xiàn)風機有效分群時，還需根據(jù)不同的群組來建立不同的數(shù)學模型，這一模型的建立主要以處在各個層級中的不同分組和有功功率的控制目標作為基礎(chǔ)，同時應針對有功功率的限制條件落實成為模型化的表示方式。

在風電場中的場站優(yōu)化分配層中，可以超短期風電功率組合預測模型的預測結(jié)果為主要依據(jù)，進而實現(xiàn)不同機群中有功功率負荷分配調(diào)度值的計算，在這一過程中需注意，在該調(diào)度值計算的過程中應以頻率為十五分鐘一次的滾動優(yōu)化來計算。針對風電場中的分群控制層，需每隔十五分鐘重新進行一次機群的重新劃分，同時每隔五分鐘還需分別計算機群中風機的有功功率負荷分配指標。針對于單機有功功率管理層，需每過一分鐘進行一次調(diào)度指令的有效追蹤，同時需及時做出反饋和校正。

針對上文提到的三個不同層級，在每一種層級中均加入滾動優(yōu)化環(huán)節(jié)，并對每個層級進行不同時間尺度的計算。在場站優(yōu)化分配層級之中，依舊以超短期風電功率預測作為基礎(chǔ)，同時需運用具體的指示和調(diào)度、有功功率變化率等因素來實現(xiàn)對于機組的有效限制。在風機分群控制層級之中，輸入數(shù)據(jù)表現(xiàn)為實際和單機中的有功功率，限制因素為有功控制目標以及有功變化限制量。在單機有功功率管理層級上，其單機有功功率表現(xiàn)為控制目標，且在此限制條件之下需嚴格落實滾動優(yōu)化過程。

2.2 超短期風電功率預測組合算法

在系統(tǒng)運行的過程中，風電場機組之所以能實現(xiàn)組合，其根本的理論依據(jù)來源于超短期風電功率的預測結(jié)論。在預測控制方法的選取過程中，本文在選用非線性模型的預測控制滾動優(yōu)化輸入數(shù)據(jù)時，所選用的是超短期風電功率預測的結(jié)果，同時使用LSSVM 和OSELM 兩者進行有效組合，同時還采用了如圖1所示的有效功率反饋方式，通過誤差補償項的加入能夠形成全新的組合方式。

圖1 有功功率多目標分層遞階MPC 流程

在這種方式下，將Ppre作為超短期風電功率的預測結(jié)果，將λ1和λ2作為模型簡歷中的權(quán)重系數(shù)，并且還需要保證λ1+λ2=1，同時POSELM和PLSSVM應分別作為兩個模型的預測數(shù)值，可得到Ppre=λ1POSELM+λ2PLSSVM。在此過程中還需要注意，在不同的預測狀態(tài)下預測精度會根據(jù)不同的預測模型而發(fā)生變化，因此應采用變系數(shù)的方式來實現(xiàn)預測精度的有效提升。

2.3 結(jié)合動態(tài)矩陣控制的有功遞階滾動優(yōu)化

由于風電場有功功率控制目標具有多樣性，為進一步優(yōu)化對于有功功率的有效控制，本文采用了動態(tài)矩陣控制的有功遞階滾動優(yōu)化方式（圖2）。而在風電場中的優(yōu)化分配層之中，實現(xiàn)有效調(diào)控之后的風機群有功輸出可表示為PG(t+5)=PG(t)+AΔPG(t+5)。式中：PG(t)所表示的含義為t 時刻各機群有功功率的實際值矩陣；A 所代表的時有功控制目標變化的判定矩陣；而ΔPG(t)所代表的是各機群有功控制增量的矩陣。在這一過程中需注意，通過文中所提到的機群調(diào)度順序為主要的理論依據(jù)，可明確能夠視線控制目標發(fā)生變化的機群所對應的元素為1，若相反則為0[2]。

圖2 有功遞階滾動優(yōu)化控制框圖

在動態(tài)矩陣控制的有功遞階滾動優(yōu)化過程之中，可在分群控制層和蛋雞有功功率管理層兩個層面的滾動方式。這一滾動預測方式經(jīng)歷了三個層級的優(yōu)化過程，實現(xiàn)了正常有功功率調(diào)度分配的合理性和有效性，進而能充分實現(xiàn)前文中所提到的多樣性控制目標的有效優(yōu)化。

2.4 誤差分析與反饋校正

在風電場有功功率的預測過程中，不可避免地會與實際情況存在一定的出入，加之整個預測系統(tǒng)的控制進度、風能波動性及隨機性會對有功功率產(chǎn)生變化，進而可能會為風電場中有功負荷的調(diào)度及控制帶來或大或小的計算誤差，為能盡力實現(xiàn)誤差值的減小，同時盡量減少計算過程的復雜性，應從風機和系統(tǒng)兩個方面來實現(xiàn)誤差值的有效分析、反饋以及矯正過程。

針對風電場的系統(tǒng)性，由功率預測過程中使用的具體預測方式及系統(tǒng)本身控制精度所造成的最終誤差，可使用風電場中存在的總誤差來落實預測模型的誤差校正工作，經(jīng)過校正之后的預測模型可表達為Ppre(t+15)=Ppre(t)+H·e，式中：H 所代表的是誤差校正矩陣；e 所代表的是過去15分鐘之內(nèi)的誤差矩陣。針對單機來說，風機中所存在的反饋校正是一種時效性較強的矯正方式。與整場反饋方式相比較，風機中存在的自身反饋具有反饋速度快、控制過程容易、周期較短的特點。

2.5 預測控制方法綜述

遞階模型預測控制方式的有效應用，是以超短期風電功率預測為主要的研究理論基礎(chǔ)，并通過該方式成功實現(xiàn)了風電場中有功功率的滾動優(yōu)化分配計算工作。為能進一步提升整個風電場中對于有功功率的有效控制，保證整個控制過程處在穩(wěn)定、合理、精確的情況下，本文通過對實時有功功率反饋的有效校正，達成了以目標多樣性為前提的有功功率合理分配和精確控制，實現(xiàn)了風電場中有功功率控制的有效性。

當超短期風電功率預測過程中出現(xiàn)不穩(wěn)定因素，導致該方式下的預測結(jié)果出現(xiàn)較為明顯的變化時，運用文中所提到的解決方式能較為全面地實現(xiàn)對于功率波動現(xiàn)象的有效降低，該方式除能有效實現(xiàn)預測結(jié)果的穩(wěn)定性外，還對增強風電場有功功率調(diào)控過程中的魯棒性具有加強作用。

在風電場內(nèi)部的有功功率管理過程中，若能實現(xiàn)整個風電場的管理分層制度，則能較為順利地解決在落實超短期風電功率預測過程中存在的時間分辨率與實時控制時間不吻合的現(xiàn)象。為能進一步提升有功功率的控制精度，需將有功功率控制時間分辨率進行進一步降低，但降低過程中需注意，降低過程需按照相應的層級，由場站層到單機層做出逐步的降低，否則不能有效實現(xiàn)控制精度的顯著提升，不利于風電場預測系統(tǒng)的運行。

在風電場的風機分群控制過程中，需將DMPC思想作為這一過程的主要理論基礎(chǔ)。在與當前風電場中所應用的有功功率固定比例算法及變比例分配算法相對比，這一方式能進行減少系統(tǒng)在進行調(diào)度計劃指標的追蹤過程中風機調(diào)度控制波動的次數(shù)，保證系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。

3 結(jié)語

在落實風電場中有功功率的分配及系統(tǒng)有功調(diào)度計劃指標追蹤過程中，需對風電裝機容量、風機有功功率調(diào)度波動次數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)信息進行充分地了解，同時需保證嚴格落實風電場有功功率模型預測控制方法，才能充分實現(xiàn)二者的有機結(jié)合，實現(xiàn)風電功率預測系統(tǒng)的良好應用。