[发明专利]风电场自动发电控制系统测试平台

权利要求书

1.一种风电场自动发电控制系统测试平台，其特征在于，包括：

风功率预测测试子系统，包括数据库模块、风功率预测算法与数据库数据交换端口模块、风功率预测算法设置模块和预测结果显示分析模块，使风功率预测算法模块与该子系统连接后可得到风功率预测测试结果；

风电场优化调度子系统，包括电网调度指令设置模块、风功率预测结果读取模块、优化调度目标函数设置模块、优化算法设置模块和优化结果存储分析模块，使优化调度算法模块能得到仿真结果；

风电场全过程仿真子系统，根据风力发电机单机仿真模型机，修改控制回路，采取先调节转速再变桨的限功率控制策略，建立可限功率运行的风电场仿真模型，并能够自动读取数据库中的风速、功率分配指令，并进行实时仿真，应用MATLAB结果图形显示功能，实时监测每台机组风速、转矩、转速、桨距角、发电机功率和发电机定转子电压电流的变化情况；

数据库通讯子系统，基于MYSQL数据库软件，建立中心数据库以作为其他三个子系统的数据交换中心，设置数据输入输出端口，以联合三个子系统进行风电场自动发电控制系统整体仿真；

所述风功率预测测试子系统采用径向基函数网络进行数据处理，其中，输入层含N个节点；隐含层含P个节点；输出层含L个节点，设某隐节点j，某输出节点k，径向基函数网络中各项可表达为：网络输入向量x＝(X₁,X₂,…,X_S)^T，X₁,X₂,…,X_S为预测机组前1到S时刻的历史输出功率；隐节点j的基函数Φ_j(x)，j＝1,2,…,N；隐节点j与输出节点k之间的权值w_jk，j＝1,2,…,N；k＝1,2,…,L；

网络输出向量Y＝(y₁,y₂,…,y_L)^T，y₁，y₂，…，y_L为机组后1到L时刻的预测功率输出值；输出节点k的阈值ab_k，是一个独立于数据的随机变量；

对于第i个输入样本向量x_i，隐含层输出情况可采用下式进行计算，具体为：

网络输出

其中，C_j，δ_j分别为隐节点j的数据中心和神经网络隐节点j的宽度系数，||x_i－C_j||表示输入样本x_i与隐节点数据中心C_j之间的距离。

2.如权利要求1所述的风电场自动发电控制系统测试平台，其特征在于，所述风功率预测测试子系统中，还包括数据处理和误差修正模块：

采用线性函数对每组数据组进行转换b＝(a-maxa)/(maxa-mina)，a、b分别为转换前、后的值，maxa、mina分别为样本的最大值和最小值；

网络学习过程中，隐节点高斯函数的C_j、σ_j、输出层ab_k以及连接隐含层和输出层的权值w_jk均需进行误差修正；

目标函数为：

式中：Y_ik为输入样本x_i时网络输出节点k的真实值，e_ik表示输入样本x_i时网络输出节点k的计算误差。

3.如权利要求1所述的风电场自动发电控制系统测试平台，其特征在于，风电场优化调度为：式中：Pⁱ_ref为机组i的有功分配指令；P_c、Pⁱ_f分别表示风电场电网调度指令和机组i的功率预测值；S_i为该机组的风轮扫掠面积；所有相关数据均需要与中心数据库系统进行数据交换，机组功率分配指令Pⁱ_ref数据导入数据库中进行存储，为风电场AGC限功率控制仿真使用。