基于降低风电场损耗的风电场优化调度研究

基于降低风电场损耗的风电场优化调度研究

作者：陈恺翔

来源：《环球市场》2019年第01期

摘要：风电场损耗优化对电力系统运行期间的经济效益及生态效益具有直接影响。本文就基于此，对降低风电损耗的风电场优化调度措施进行相关研讨，旨在实现风电场动态调度优化目标，促进电力行业可持续发展进程。以供参考。 关键词：电厂损耗;风电场优化调度

随着社会经济及科技技术的快速发展，风电机容量逐年递增，在为各领域生产经营提供丰富电力资源的同时，也对风电机运行效率及损耗优化工作提出了更高要求。就目前来看，集群布置数十甚至数百台风电机组己成为风电场重要发展趋势，电网对风力发电的调度也由风电场两侧向风电场内部延伸，需相关工作人员在原有基础上不断完善风电机内部结构，对风电场荷载分配与优化进行深入分析。

一、风电场优化调度研究现状及意义

针对风电场优化调度问题，存在两种研究方向。第一，对每台风电场机组在短期内电功率预测值进行测量，以最小损耗量为优化目标，确保风电场机组运行效率能够满足电网调度需求[1];第二，将风电场优化调度分为关键构件调度及总出力优化函数两部分，通过计算出风电场机组磨损数值，建立起系统的风电场损耗优化调度模型，同时提出相应的约束条件。 现阶段风电场数量及发展规模呈现出日渐增长的发展趋势，使得风电场机组内损耗问题愈加明显，要求相关工作人员加强风电场损耗优化调度工作，构建起更具实效性的风电场调度管理机制，从根本上实现风电场经济利益最大化发展目标。 二、风电场损耗优化调度数学模型的建立 （一）构建降低风电场关键构件损耗优化调度模型 1.计算风电机组关键构件损耗数值

在风电场机组中，叶片是将风能转化为机械能的重要构件，占风电场机组总运行成本20%左右。同时，叶片内部结构较为复杂，所受风载力大，对风电场损耗量具有直接影响[2];风电场塔架能够支撑起风轮及机舱，需承受机组整体重力，而叶轮及机舱受承受的风荷载力也会转移到塔架中。

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风电场关键构件设计重要主要是明确其疲劳载荷量，因此在构建风电场优化调度模型期间，需对全风速率下关键构件的疲劳荷载进行准确测量及记录，同时，工作人员还需依据风电场机组关键构件实际运行状态，绘制出以时间历程为主的疲劳荷载示意图。 2.计算风电机组关键构件疲劳荷载数值

分析风电场机组关键构件疲劳荷载需构建起与之相应的疲劳荷谱。一方面，依据疲劳荷谱，对诸如叶片等疲劳荷载力进行系统分析，为风电场优化调度方案的构建提供专业理论依据[3];另一方面，通过流雨循环技术计数法，明确风电场机组关键构件中累积循环次数，从而获得构件疲劳荷载力具体数值。

3.计算风电机组关键构件疲劳累积数值

现阶段计算风电场机组关键构件疲劳累积数值的常用方式为线性疲劳累积损伤理论。在该理论中，机组内构件承受幅度值与重复破坏次数成正比，将构件中所受损伤线性循环分配，以得出构件损伤流程公式，从而计算出构件的疲劳积累数值。经由此种方式可得出，在风电机组正常发电情况下，关键构件发出功率越高，则疲劳累积数值越大，风电场整体损耗情况越明显。

（二）构建降低风电场集电系统损耗优化调度模型

在构件降低风电集电系统损耗优化调度模型期间，应明确风电场机组正常发电期间构件机械损伤、风电场机组正常发电期间构件相对机械损伤及风电场机组停运时机械损伤等数值。同时，依据风电场优化调度目标函数，将风电场机组关键构件最小损耗量设为优化调度目标，制定出可提升风电场机组运行效率，降低风电场机组停运问题发生几率的调度优化方案。 三、风电场损耗优化调度的计算方式 （一）粒子群优化调度计算法

粒子群优化调度计算法主要就是在求解问题时，选择出一组随机数据，将其设定为粒子位置;而后赋予粒子随机速度，通过粒子空中飞行时间中找寻出优化问题的重要要素。将粒子群优化调度法应用在风电场耗能优化调度中时，需明确初始粒子数量、飞行速度及迭代次数等数值，对粒子功率平衡与负荷调节进行约束，依据粒子总损伤量，将其与自身历史最优解进行对比分析，以提出优化调度重点。 （二）萤火虫优化调度计算法

萤火虫优化调度计算法是一种仿生智能优化算法，通过模板萤火虫交流方式来找寻出最优解。而将此种方式应用在风电场机组优化调度过程中时，萤火虫亮度表示目标值高度，萤火虫

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数量表示风电场机组出力量。通过此些数值计算出风电场机组个体适应度函数量，从而明确风电场机组损耗因素。

四、降低风电场损耗的风电场优化调度方式的具体应用 （一）风电场案例分析

以某省风电场为例，该风电场共有30台变速恒频双馈风电机组。其中，风电场集电布置方式为放射形，由8台风电机组串成支路。在降低风电场优化调度研究过程中，主要应用了萤火虫优化调度计算法及粒子群优化调度计算法 （二）两种风电场损耗优化调度方式的对比分析

通过两种降低风电场损耗优化调度方式的对比分析，发现萤火虫优化调度计算法最优解误差度更小，且机组后期停机次数比粒子群优化算法中的停机数小，因此更加适用于风电场损耗优化设计中。不仅如此，在求风电机组最优解期间，发现影响机组安全高效运行的因素还与关键构件故障维护有关，需工作人员树立起多目标管理理念，对如何降低风电场损耗量，提升风电场优化调度质量进行深层次研究。 五、总结

总而言之，为更好降低风电场运行损耗，提升风电机组经济效益及生态效益，需相关工作人员结合当地电力需求，对风电机组关键步骤的疲劳损伤数据进行精密计算。同时，以风电机组最小损耗量为目标函数，构建起风电场损耗模型，为风电场优化调度方案的制定提供重要理论依据。由于风电机组运行还受到运行环境及设备故障等因素影响，需对风电场优化调度工作进行深入研究，构建起更加完善的風电场管理体系。 参考文献：

[1]孙辉，徐箭，孙元章，易先坤.基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度[J].电力系统自动化，2016，40（22）：27-33+42.

[2]张晋华，黄慧，刘永前，田德，杨衎，张慧玲.基于风力发电机组分类的风电场内优化调度[J].太阳能学报，2016，37（07）：1711-1718.

[3]张晋华，曹群士，刘永前.基于降低集电系统损耗的风电场内机组优化调度研究[J].电气应用，2017，36（06）：32-37.