[发明专利]风力发电机组功率曲线自适应优化方法

说明书

技术领域

本发明属于风力发电技术领域，涉及基于风力发电机组功率曲线自适应优化方法。 

背景技术

风能是目前最具有经济价值的可再生能源，根据中国国家发改委能源研究所发布《中国风电发展路线图2050》，中国风电未来40年的发展目标：到2020年、2030年和2050年，风电装机容量将分别达到2亿、4亿和10亿千瓦，到2050年，风电将满足17%的国内电力需求。 

目前，风力发电机组已经成为风能利用的主要设备，风力发电成本仍然明显高于传统的火电、水电发电成本。 

风电场年发电量、并网电价、寿命周期、建设费用和运营维护成本直接决定着风能利用的经济效益，而对于已建成的风电场，提高容量系数是直接提高发电量提高风电经济效益的关键环节之一。 

在不同风资源条件下，由于风频分布的不同、空气密度不同以及湍流强度不同即使同种型号的风力发电机组年发电量也有可能存在较大的差异。 

中国幅员辽阔，各地区间风资源条件可能有明显的差异，即使同一风资源区域由于季节、气候、地理环节等自然条件的变化，风资源条件在不同时间段并不完全一致，甚至有较大差异。 

在风电场内由于各台风力发电机组的地理位置不同，同时风机之间受到相互影响导致各台风力发电机组所在点的风资源条件往往也不相同。 

风力发电机组由于控制工作点的不同，在不同风速下风能利用率也不同，对于确定的风资源和确定的风力发电机组存在最优控制方案，通过最优控制方案控制风力发电机组功率曲线与风资源条件最优匹配使风力发电机组理论年发电量最大。 

目前已经投入使用的风力发电机组，往往在同一风电场内所有风力发电机组的功率曲线完全一致，同时在风力发电机组寿命周期内往往一直采用初始设置的功率曲线。 

发明内容

本发明提出一种风力发电机组功率曲线自适应优化方法。 

本发明的技术方案是风力发电机组功率曲线自适应优化方法，其特征是针对风电场内每台风力发电机组进行动态功率曲线自适应优化，该方法包括以下步骤： 

步骤1：动态统计风电场内每台风力发电机组所在点在过去确定时间周期内平均风速；

步骤2：定期依据各台机组所在点平均风速频率分布数据定期辨识更新各台机组所在点风频分布模型；

步骤3：依据各台机组更新的风频分布模型基于容量系数优化各台机组功率曲线；

步骤4：更新风力发电机组功率曲线。

步骤1中，风速统计采用平均风速作为统计数据，一般采用10分钟平均风速，也可根据风资源湍流强度选取其它的平均风速作为统计数据，一般当湍流强度较小时选择较小时间段的平均风速作为统计数据，当湍流强度较大时选择较大时间段的平均风速作为统计数据，但一般平均风速的平均时间段大于1分钟小于1小时； 

步骤1中，风速统计时间周期一般可以采用1个月到1年之间的时间段作为统计时间周期；

步骤2中，风频分布描述辨识周期应至少小于风速统计时间周期。

步骤2中，风频分布辨识模型通常可以用威布尔来进行描述，其计算公式可以表述为： 

                                                    

式中

为风频分布概率密度函数；

表示平均风速；

表示形状参数；

表示尺度参数。

威布尔分布模型辨识可以采用根据平均风速的累积频率进行估计，也可以采用根据平均风速均值和样本标准差估计。 

步骤3中，容量系数可以按照下式计算： 

    

式中

表示容量系数；

表示功率曲线；

表示功率曲线对应的额定功率。

步骤3中，优化风力发电机组的功率曲线可以通过调整风力发电机组切入风速、额定风速、切出风速、启动转速、额定转速等相关控制参数实现风力发电机组功率曲线调节。 

本发明主要解决了以下实际问题： 

1.由于各台风力发电机组的地理位置并不相同，同时当风电场建成以后风电场内各台风机之间也会有相互影响，因此风电场内各台风机所处区域的风频分布往往是不同的，本发明通过辨识每台风机所处点的风频分布模型，对每台风力发电机组功率曲线进行优化，确保风电场内各台发电机组与其所处微观区域风资源条件最优匹配；