[发明专利]一种考虑风机随机故障的样板机动态筛选方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统新能源技术领域，尤其涉及一种考虑风机随机故障的样板机动态筛选方法。

背景技术

2013年1月18日，国家电监会发布《风电场弃风电量计算办法(试行)》(简称《办法》)，明确在风电场出力受限时，采用样板机法计算风电受限电量，同时，要求风电场样板机选取数量原则上不超过风电机组数量的10％。现阶段，用于评价弃风量的样板机法主要应用于两种场景：一是用于预测未来弃风电量，指导考虑电网接纳风电能力的电力系统运行方式制定，从而能够以弃风量为约束优化运行方式取得经济和社会效益的平衡；二是通过估算已发生的弃风电量，排查弃风限电的主要影响因素，为解决弃风问题提供决策依据。

文献[1]提出一种基于样板机随机组合概率分布的样板机个数确定方法，该方法首先采用MonteCarlo方法统计出给定样板机个数下，不同样板机组合出力90％概率最大值，然后对该统计方式下所获得的“样板机个数v.s.90％概率最大值”成对数据样本进行双指数函数拟合，进而通过截断双指数函数中的快速衰减分量来定义样板机的个数，该方法经过甘肃河西地区典型风场弃风量的计算论证，误差为3％左右。文献[2]综合考虑风速、风向及风电机组运行状态多种因素，提出了以单台风电机组监测数据为基础的弃风电量计算方法及其分类指标的统计方法。专利[3]提出了一种基于样板机的风电场功率计算方法，但并未给出样本的选择方法。

目前样板机的筛选机制主要问题在于所确定的样板机数量并未考虑样板机的差异化特征，因此，当样板机自身由于检修或故障退出运行时，无法真实反映风场风能的发电量。

[1]丁坤,吕清泉,蔡旭,等.采用样板机法计算风电场弃风电量的实测数据统计分析[J].可再生能源,2016(1):56-63.

[2]蒿峰,朱长胜,王小海,等.风电场弃风电量分类统计方法研究[J].电网与清洁能源,2016,32(9):135-140.

[3]汪宁渤,马明,吕清泉,马彦宏,刘光途,贾怀森,赵龙,韩自奋,周强,王定美,路亮,张健美.晶于样板风机法的风电场理论功率计算方法:中国,201410360594.7[P].2014-07-28.

发明内容

针对背景技术中的问题，本发明的目的在于提供一种考虑风机随机故障的样板机动态筛选方法。

为了实现上述目的，本发明提出如下技术方案：

一种考虑风机随机故障的样板机动态筛选方法，其特征在于，对于一个包含N_B+N_P个风机的风场，其中样板机的个数为N_B，风场的总实发功率P_F表示为：

其中，P_i^B和分别代表第i个样板机和第j个非样板机的实测功率；

聚类类别的数量记作M_FM，定义为不大于整个风场风机总数的10％，即，

对于某个聚类集合内的风机，取其聚类中心点为样板机，记作同时，计算出该类别中其它所有风机的功率修正系数；对于并且以及用代表类别的基数，则得到

其中，代表经由聚类中的样板机推算而来的第台风机的实际功率推演值，定义为第台风机对其所处聚类中样板机的功率推演系数，同理，定义为第台风机对其所处聚类中样板机的功率推演系数；据此，令再将式(2)和式(3)带入式(1)，得到

其中，κ_j为风机聚类中第j台风机的功率推演系数；

考虑样板机由于检修或者故障退出运行时，的求解方法：

由式(3)看出，在一个聚类中，任意两个非样板机的功率表达为

根据式(5)，如果将定义为新的样板机替代退出运行的样板机并定义相对推演系数则

从而，

根据上述样板机的动态选择机制，得到如下考虑风机随机故障的样板机动态筛选方法的执行步骤：

(1)收集风机的特征参量；

(2)风机分类：假设风场中共有台风机，根据步骤(1)所述的过程，得到c_w，从而利用标准的模糊聚类算法对风机进行分类；

(3)令i＝1；

(4)选择中，与的欧拉距离最小的风机作为预设样板机，标记为并将其它风机按照与该预设样板机的欧拉距离从小到大进行排序；

(5)求取中以预设样板机为参照的非样板机功率推演系数