本發明涉及風電場監控系統技術領域，具體的說是一種具有一體化功能的風電場監控系統。

背景技術：

我國風電經過連續多年的高速發展，關鍵技術缺失導致風電場難以完全適應并網要求，風電發展進入平臺期，風電在電網適應性上的問題逐漸凸顯，大規模的風電并網對電力系統安全穩定運行帶來壓力，提高風電的電網適應性，建設電網友好型風電場刻不容緩。所謂電網友好即要求風電場能夠盡可能的像常規電廠一樣實現可測、可控和可調，上述三點要求對風電場運行和控制相關技術提出了明確要求。風電場可控就是要求風電場能夠根據功率預測信息和電網安全穩定運行需求，綜合考慮風電機組自身的運行約束和響應能力，具備自動調節有功和無功功率對的能力，對電網提供穩態和暫態條件下的支撐。

因此，為克服上述技術的不足而設計出一款能夠實現功率預測、有功控制和無功控制的交互，實現控制的統一協調，能更加準確的實現控制目標并實施控制,提高風電場的運營、管理水平的一種具有一體化功能的風電場監控系統，正是發明人所要解決的問題。

技術實現要素：

針對現有技術的不足，本發明的目的是提供一種具有一體化功能的風電場監控系統，能夠實現功率預測、有功控制和無功控制的交互，實現控制的統一協調，有助于更加準確的實現控制目標并實施控制,提高風電場的運營、管理水平。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種具有一體化功能的風電場監控系統，其包括風電場預測誤差分析模塊、風電場有功控制模塊和風電場無功控制模塊。

進一步，所述的風電場預測誤差分析模塊包括以下步驟：

a、根據風電功率預測數據確定風電場的相對誤差e，

其中，P_pre為風電場預測功率，P_act為風電場實際功率，P_farm為風電場額定功率；

b、建立風電功率預測誤差置信評估模型，并確定所述模型參數，

對于隨機變量Y的一個隨機樣本{y₁,y₂,…,y_n}，τ分位數的樣本分位數線性回歸要求滿足：

min_β∈R∑_iρτ(y_i-x_i′β(τ)) (2)

其中，R為功率數據集合，ρ為檢驗函數，x′_i為功率影響因子；

利用內點法求解argmin_β∈R∑_iρτ(y_i-x_i′β(τ))得到的參數估計值將式所述檢驗函數代入上式argmin_β∈R∑_iρτ(y_i-x_i′β(τ))，求取即為唯一的τ回歸分位數；

c、根據所述模型參數建立所述參數的回歸模型并確定風電功率期望值，

其中，e_τ為根據建立的分位回歸模型，得到對應的風電功率誤差范圍，e為相對誤差。

進一步，所述的風電場有功控制模塊包括以下步驟：

a、接受有功出力調控指令，若有功出力調控指令來自電網調度中心，置判斷標志flag為0，若有功出力調控指令來自現地層，置判斷標志flag為1；

b、根據設定的有功最大變化率λ，按式(1)計算每分鐘的風電場實時有功出力P：

P＝P_pre+λ×P_max (4)

式中，P_pre為前一分鐘的風電場實時有功出力，P_max為風電場的最大有功出力，當風電場裝機容量P_ins<30MW時，λ·P_rmax≤6MW/min，當30MW≤P_ins≤150MW時，λ·P_rmax≤P_ins/5，當P_ins>150MW時，λ·P_rmax≤30MW/min；

c、當flag＝0，進入步驟d，當flag＝1，按式(2)對風電場有功實時出力進行校驗

P≤0.9P_ava (5)

式中，P_ava為風電場可用最大有功出力，若滿足式(5)，進入步驟d，否則，退出控制；

d、將得到的風電場實時有功出力按風電機組容量比例分配到每臺風電機組，進行有功調控，完成一次風電場有功出力控制；

e、對調控后的風電場實時有功出力進行采樣，若滿足有功出力調控指令的要求，退出控制，等待下一個調控指令，否則，回到步驟b。

進一步，所述的風電場無功控制模塊包括以下步驟：

a、設定風電場無功出力值；

b、將無功出力值按風電機組容量比例分配到每臺風電機組，進行無功調控。

本發明的有益效果是：

1、本發明為風電場能夠綜合考慮風電功率預測的偏差并對其進行合理評估，增強風電場有功功率控制的合理性，能夠有助于實現風電場的智能控制，提高風電場的運營、管理水平，對于提高風電運行控制的準確性和合理性具有重要意義。

附圖說明

圖1為本發明實施例的一體化功能的風電場監控系統功能示意圖。

圖2為本發明實施例的風電場預測誤差分析流程圖。

圖3為本發明實施例的風電場有功控制流程圖。

圖4為本發明實施例的風電場無功控制流程圖。

圖5為本發明實施例的5個風電場24小時的預測功率、實際發電和給定的調度指令曲線圖。

圖6為本發明實施例的考慮風電功率預測誤差的有功控制效果曲線圖。

圖7為本發明實施例的采用本發明方法時1#風電場的有功控制目標值與實際值曲線圖。

圖8為本發明實施例的采用本發明方法時2#風電場的有功控制目標值與實際值曲線圖。

圖9為本發明實施例的采用本發明方法時3#風電場的有功控制目標值與實際值曲線圖。

圖10為本發明實施例的采用本發明方法時4#風電場的有功控制目標值與實際值曲線圖。

圖11為本發明實施例的采用本發明方法時5#風電場的有功控制目標值與實際值曲線圖。

具體實施方式

下面結合具體實施例，進一步闡述本發明，應理解，這些實施例僅用于說明本發明而不用于限制本發明的范圍。此外應理解，在閱讀了本發明講授的內容之后，本領域技術人員可以對本發明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落在申請所附權利要求書所限定的范圍。

參見本發明實施例的一體化功能的風電場監控系統功能示意圖，該結構為一種具有一體化功能的風電場監控系統，包括有風電場預測誤差分析功能、風電場有功控制功能和風電場無功控制功能，監控系統通過如下方法實現以上功能：

實施例1：

(1)如圖2所示，為風電場預測誤差分析流程圖，其實現步驟如下：

a、根據風電功率預測數據計算風電場的相對誤差ε，若風電場預測功率為P_pre，風電場實際功率為P_act，風電場額定功率為P_farm，則風電場的相對誤差ε為；

b、采用分位數回歸方法建立風電功率預測誤差置信評估模型，利用內點法評估模型參數；

對于隨機變量Y的一個隨機樣本{y₁,y₂,…,y_n}，通常τ分位數的樣本分位數線性回歸要求滿足：

min_β∈R∑_iρτ(y_i-x_i′β(τ)) (2)

利用內點法求解argmin_β∈R∑_iρτ(y_i-x_i′β(τ))可以得到式參數估計值可求取即為唯一的τ回歸分位數；

c、評估風電功率期望值，由步驟c可得滿足一定置信度要求的風電預測功率分位數(τ₁,…,τ_n)，根據分位數(τ₁,…,τ_n)建立分位回歸模型，并得到對應的風電功率誤差范圍e_τ及其概率分布F(P)，進一步得到風電功率期望。

(2)如圖3所示，為風電場有功控制流程圖，其實現步驟如下：

a、接受有功出力調控指令，若有功出力調控指令來自電網調度中心，置判斷標志flag為0，若有功出力調控指令來自現地層，置判斷標志flag為1；

b、根據設定的有功最大變化率λ，按式(1)計算每分鐘的風電場實時有功出力P：

P＝P_pre+λ×P_max (4)

式中，P_pre為前一分鐘的風電場實時有功出力，P_max為風電場的最大有功出力，當風電場裝機容量P_ins<30MW時，λ·P_rmax≤6MW/min，當30MW≤P_ins≤150MW時，λ·P_rmax≤P_ins/5，當P_ins>150MW時，λ·P_rmax≤30MW/min；

c、當flag＝0，進入步驟d，當flag＝1，按式(2)對風電場有功實時出力進行校驗

P≤0.9P_ava (5)

式中，P_ava為風電場可用最大有功出力，若滿足式(5)，進入步驟d，否則，退出控制；

d、將得到的風電場實時有功出力按風電機組容量比例分配到每臺風電機組，進行有功調控，完成一次風電場有功出力控制；

e、對調控后的風電場實時有功出力進行采樣，若滿足有功出力調控指令的要求，退出控制，等待下一個調控指令，否則，回到步驟b。

(3)如圖4所示，為風電場無功控制流程圖，其實現步驟如下：

a、設定風電場無功出力值；

b、將無功出力值按風電機組容量比例分配到每臺風電機組，進行無功調控；

所述方法用于調節風電場輸出有功功率滿足電網調度部門有功調節指令的情況。以國內某風電基地的風電功率預測和實際運行數據為基礎，選取該風電基地內的5個風電場(總裝機容量1104MW)2011年某日的預測功率和實際發電數據。前16小時的數據用于風電場預測功率誤差置信評估，后8個小時的數據用于對比驗證有功優化控制策略的效果。參見圖5為本發明實施例的5個風電場24小時的預測功率、實際發電和給定的調度指令曲線圖。5個風電場的裝機容量分別為：1#風電場201MW，2#風電場201MW，3#風電場300MW，4#風電場201MW，5#風電場201MW。

考慮風電功率預測誤差后采用風電有功控制效果與容量比例分配方法的風電有功控制效果對比如圖6所示，參見圖7～11為采用本發明方法后各風電場的有功控制目標值與實際值。參見圖7～9給出了三個風電場的控制目標值，可見1#和2#風電場的控制目標優于容量比例方法得到的控制目標，特別是在3.5～4.2小時之間，由于實際值大于調度指令，采用所述方法能夠滿足調度指令，而容量比例方法無法滿足調度指令，在其它調節時段的控制目標也更接近于實際值。