机组功率优化分配策略

4.2 机组功率优化分配策略

风电场全局优化分配策略是以调度周期内的风速预测信息和电网调度中心下达的风电场发电计划为基础，综合考虑机组的预测信息、运行状态和控制特性等因素，通过优化算法计算出调度周期内场内各风机的有功出力指令，由于其涉及的信息较多，所需计算求解时间较长，因此适用于长时间尺度下的全局优化调度。

4.2.1优化目标

综合考虑场内各风机的预测信息、运行状态与控制特性，优化风电场的整体运行状态，结合风电场实际运行中的具体需求，主要考虑以下3个控制目标：A.风电场发电误差最小

风电场有功控制的最根本目的即使风电场的出力能够准确跟踪调度中心下达的风电场出力计划，风电场实际输出功率与调度指令之间的误差值应尽可能最小化。当风电场预测功率大于调度指令时，风电场应按照调度指令恒定输出；当预测功率小于调度指令时，风电场出力应尽可能接近调度要求，按最大输出能力进行输出。

B.风机启停次数最少

风电机组的启停过程需要刹车系统、变桨系统以及并网变频器等控制系统协调操作共同完成。而风电机组频繁启停会对刹车系统的变桨油缸和叶尖钢丝绳造成损伤；启停过程中桨距角需要从90˚到0˚之间进行大范围的调整，如果采用液压变桨执行机构，液压站的频繁打压会使其机械受损，如果采用的是电机伺服，频繁使用电机变桨距也会使蓄电池的寿命收到影响；同时启停过程中需要对并网开关进行投切，变频器的频繁吸合除了会对变频器本身造成损伤，同时也会对电网造成冲击。因此，在风电场在制定各风机的调度指令与启停计划时，应尽量减少风电机组的启停次数，避免频繁启停对机组本身带来的机械损失。

C.机组控制指令变幅最小

风电机组的有功出力指令通常由其在下一调度周期内的发电能力所决定，而在风速变幅较大的风况下，风机接受到有功调度指令也会大幅变动。对于单台风机而言，有功调度指令上下大范围上动，会使风电机组主控系统频繁动作，从而导致风机机械损耗增加，简短其运行寿命；同时风机运行状态切换次数增加，也易引起风机有功出力波动，降低风电场输出功率的可靠性。所以，在风电场有功分配时，为延长风机使用寿命、提高风电场出力的稳定性，应减少机组控制指令

变化幅度，平滑风电机组出力波动。

4.2.2数学模型

根据4.2.2节优化目标，建立风电场上层全局优化分配数学模型如下所示： 式中，123、、k k k 分别为3个子目标的权重系数；T 为纳入优化考虑范围内的调

度周期个数，n 为风电场内风机个数；,ref j WF

P 为电网在第j 个周期下达给风电场的有功输出计划值；j i X 为机组i 在第j 个周期时的运行状态，“1”表示运行状态，

“0”表示停机状态；,ref j WTi

P 表示机组i 在第j 个周期时接收到的有功出力指令；,min j WTi

P 、,max j WTi P 分别为机组i 在第j 个周期时输出功率上下限；∆WTi P 为风电机组功率指令变化上限值，其值由风机的实际运行状态所决定。

优化模型的目标函数由3个部分子目标组成：风电场发电误差最小、风机启停次数最少与功率指令变化最少。三个子目标中风电场发电误差的权重应取最大，风机启动次数与功率指令变化的权重系数可根据风电场的实际运行情况决定;约束条件有3个：各机组的有功调度指令应处于其下个调度周期内的预测功率上下限区间之内；风电场内所有运行机组的有功指令之和应不超过电网所下达的风电场功率期望值;场内风电机组的功率指令变化不超过功率变化上限。

该优化模型基于风电场内各风速的超短期预测信息，充分考虑风电机组启停与调度指令变化对风力机运行控制的影响，在满足风电场按电网调度中心下达的功率目标指令进行输出要求的基础上，能够延长风电机组的运行寿命，减少风电场中相关设备的维修成本，并提高风电场输出功率的稳定性。

4.2.3求解方法

上述优化模型在数学上属于非线性混合整数数学规划问题，为降低问题求解难度以提高计算效率，通过添加辅助变量的方法对所提优化模型进行线性化数学模型线性化[59]。

1) 数学模型线性化

所提优化模型中存在两种非线性形式，一是0-1变量与连续变量的交叉乘积，二是目标函数与约束条件中有带绝对值号。

A. 交叉乘积线性化

若在规划模型的目标函数中存在决策变量变量交叉乘积的情况，且其中一个变量为0-1变量，如：⋅x f ，x 为0-1变量。如果目标为求最大值，则可以通过添加辅助变量和附加约束的方法来对其线性化。令=⋅p x f ，线性化后的等价数学模型如下所示：

式中M为一较大的常值。

当x为0时，此时，求p的最大值，则p为0；当x为1时，此时，则p为f。

B.带绝对值号线性化

若在规划模型的目标函数中存在变量带绝对号，如。通过可以通过添加辅助

变量和附加约束的方式来对其线性化，如果目标为其最小值，可令，则线性化后

的等价数学模型如下所示：

如果，此时，求的最小值，则，；如果，此时，则有。

C.全局优化分配线性化数学模型

根据上述方法对式（4.2）进行线性化，令、、，全局优化分配数学模型可以转化为下式：求解器

CPLEX是由ILOG公司开发的一款高性能的数学规划问题求解器，可以快速、稳定地求解线性规划（LP, Linear Programming）、整数规划(IP, Integer Programming)、二次方程规划（QP, Quadratic Programming）以及混合整数规划（MIP, Mixed Integer Programming）等一系列数学规划问题，除了用自带的优化编程语言OPL（Optimal Programming Language）之外,还可以用C、C++，JA V A、.NET等多种计算机语言进行建模。Yalmip是MATLAB的优化工具箱，除了包含线性规划、二值线性规划、分支定界算法等基本线性规划求解算法外，还可以对CPLEX、GLPL、Ipsolve等求解工具进行调用，其提供统一、简单的建模语言，方便用户对所有规划问题进行统一建模。

本文在MATLAB中通过Yalmip工具箱调用CPLEX求解器对上述风电场有功分配线性数学模型进行求解，可以大大提高数学模型的求解时间。