一种依赖低风速动态规划的有功功率控制方法与流程

本发明属于风力发电，具体涉及一种依赖低风速动态规划的有功功率控制方法。

背景技术：

1、风力发电在电力系统中的渗透率不断提高，无论使用何种能量进行发电，都希望发电机能在最大功率点附近稳定工作，对风力发电系统也有同样的要求，风力机的一个重要设计就是最大限度地吸收和转化风能。对风力机来说，１％的效率提升便己非常难得，能够带来很大的经济效益。变速风力机的出现为实现最大化风能捕获提供了技术途径。与定速风力机相比，变速风力机能够根据实时风速变化调整自身运行转速，从而提高风能捕获效率并降低结构载荷，因此被广泛应用，特别是发电效率相对较低的低风速风力发电机组。但风力发电系统的输出功率不仅受系统负荷的影响，还受外部环境风力强度和变化的影响。为了提高风力发电系统的发电效率，需要在考虑负载和外部环境的情况下跟踪最大功率点。

2、现有技术中，用以控制有功功率的方法有很多，如叶尖速比法、最优转矩法以及爬山搜索法等，其适配的场景也有所不同，实际生活中，风速也属于不可控因素，而一贯的采用单一的控制方法就可能会使得风能转化效率阶段性的降低，不仅达不到用户需求，还可能导致风力发电带来的收益受到影响，基于此，本方案提供了一种根据风速的波动来实现风能捕获模型切换的控制方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种依赖低风速动态规划的有功功率控制方法，能够根据风速的波动来确定其集中偏度，再根据其集中偏度来实现风能捕获模型切换。

2、本发明采取的技术方案具体如下：

3、一种依赖低风速动态规划的有功功率控制方法，包括：

4、获取低风风速信息，其中，所述低风风速信息包括历史风速参数以及当前风速参数；

5、构建多个监测时段，并分别在多个所述监测时段内设置多个采样节点，且将这些采样节点下的历史风速参数汇总为多个待评估数据集；

6、将多个所述监测时段内的历史风速参数分别输入至评估模型中，得到多个一级风速波动节点；

7、获取相邻所述一级风速波动节点之间的持续时长，并将其标定为待校验时长；

8、获取额定时长，并与所述待校验时长进行比较；

9、若所述待校验时长小于额定时长，则表明位次靠后的一级风速波动节点为瞬时节点，并继续与下一位次的一级风速波动波动节点进行比较；

10、若所述待校验时长大于或等于额定时长，则表明该所述一级风速波动节点为非瞬时节点，并将其标定为二级风速波动节点；

11、以相邻三个所述二级风速波动节点为一组，输入至优化模型中，得到分段时长；

12、获取每个所述监测时段下的分段时长，并将其输入至分类模型中，得到可执行时长以及非可执行时长；

13、获取所述非可执行时长下的历史风速参数，并测算其平均值，得到平均风速，再将所述平均风速输入至规划模型中，匹配出对应的风能捕获模型。

14、在一种优选方案中，所述历史风速参数以及当前风速参数均包括恒风、阵风以及渐变风。

15、在一种优选方案中，所述将多个所述监测时段内的历史风速参数分别输入至评估模型中，得到多个一级风速波动节点的步骤，包括：

16、从所述待评估数据集中获取相邻采样节点下历史风速参数的波动量，并将其标定为待校验参数；

17、从所述评估模型中调用评估函数；

18、获取额定风速波动量，并与所述待校验参数一同输入至评估函数中，得到风速波动偏差量；

19、获取容许浮动阈值，并与所述风速波动偏差量进行比较；

20、若所述风速波动偏差量小于容许浮动阈值，则判定所述历史风速参数未波动，且继续比对下一位次的历史风速参数；

21、若所述风速波动偏差量大于或等于容许浮动阈值，则判定所述历史风速参数波动，并将其对应的采样节点标定为一级风速波动节点。

22、在一种优选方案中，所述以相邻三个所述二级风速波动节点为一组，输入至优化模型中，得到分段时长的步骤，包括：

23、获取相邻三个所述二级风速波动节点，并分别标定为第一波动节点、第二波动节点以及第三波动节点；

24、获取第一波动节点与第二波动节点之间的时长，以及第二波动节点与第三波动节点之间的时长，且分别标定为第一待优化时长和第二待优化时长；

25、从所述优化模型中调用优化函数，并将所述第一待优化时长和第二代优化时长输入至优化函数中，得到分段节点；

26、将相邻所述分段节点之间的时段确定分段时长。

27、在一种优选方案中，所述获取每个所述监测时段下的分段时长，并将其输入至分类模型中，得到可执行时长以及非可执行时长的步骤，包括：

28、获取所述监测时段下的分段时长；

29、从所述分类模型中调用分类区间，并分别与分段时长进行比较，判断所述分段时长是否属于分类区间内；

30、若是，则判定所述分段时长为非可执行时长；

31、若否，则判定所述分段时长为可执行时长。

32、在一种优选方案中，所述得到可执行时长以及非可执行时长之后的步骤，包括：

33、获取所有非可执行时长的数量，并将其标定为待比对参数；

34、测算所述待比对参数在可执行时长以及非可执行时长总量中的占比率；

35、获取评价阈值，并与待比对参数的占比率进行比较；

36、若所述待比对参数的占比率大于或等于评价阈值，则将所述监测时段内的非可执行时长输入至偏度评价模型中，得到非可执行时长的变化趋势；

37、若所述待比对参数的占比率小于评价阈值，则表明所述监测时段内的非可执行时长为瞬时现象，且不将其输入偏度评价模型中。

38、在一种优选方案中，将所述监测时段内的非可执行时长输入至偏度评价模型中，得到非可执行时长的变化趋势的步骤，包括：

39、获取每个所述监测时段中非可执行时长的数量，并标定为待评价参数；

40、从所述偏度评价模型中调用评价函数；

41、将所述待评价参数输入至评价函数中，且将其输出结果标定为集中偏度；

42、若所述集中偏度的取值大于零，则表明所述非可执行时长逐渐减少；

43、若所述集中偏度的取值等于零，则表明所述非可执行时长平均分布在多个监测时段内；

44、若所述集中偏度的取值小于零，则表明所述非可执行时长逐渐增加。

45、本发明还提供了，一种依赖低风速动态规划的有功功率控制系统，应用于上述的依赖低风速动态规划的有功功率控制方法，包括：

46、第一获取模块，所述第一获取模块用于获取低风风速信息，其中，所述低风风速信息包括历史风速参数以及当前风速参数；

47、采样模块，所述采样模块用于构建多个监测时段，并分别在多个所述监测时段内设置多个采样节点，且将这些采样节点下的历史风速参数汇总为多个待评估数据集；

48、评估模块，所述评估模块用于将多个所述监测时段内的历史风速参数分别输入至评估模型中，得到多个一级风速波动节点；

49、第二获取模块，所述第二获取模块用于获取相邻所述一级风速波动节点之间的持续时长，并将其标定为待校验时长；

50、比对模块，所述比对模块用于获取额定时长，并与所述待校验时长进行比较；

51、若所述待校验时长小于额定时长，则表明位次靠后的一级风速波动节点为瞬时节点，并继续与下一位次的一级风速波动波动节点进行比较；

52、若所述待校验时长大于或等于额定时长，则表明该所述一级风速波动节点为非瞬时节点，并将其标定为二级风速波动节点；

53、优化模块，所述优化模块用于以相邻三个所述二级风速波动节点为一组，输入至优化模型中，得到分段时长；

54、分类模块，所述分类模块用于获取每个所述监测时段下的分段时长，并将其输入至分类模型中，得到可执行时长以及非可执行时长；

55、规划模块，所述规划模块用于获取所述非可执行时长下的历史风速参数，并测算其平均值，得到平均风速，再根据所述平均风速规划出对应的风能捕获模型。

56、在一种优选方案中，所述风能捕获模型包括第一测算单元、第二测算单元以及第三测算单元，所述第一测算单元、第二测算单元以及第三测算单元分别对应一个平均风速下限值。

57、以及，一种依赖低风速动态规划的有功功率控制终端，包括：

58、至少一个处理器；

59、以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

60、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的依赖低风速动态规划的有功功率控制方法。

61、本发明取得的技术效果为：

62、本发明能够对多个监测时段下的历史风速参数进行评估分析，以此来得到一级风速波动节点，并通过判断一级风速波动节点的持续时长来确定二级风速波动节点，再以二级风速波动节点为基础来确定可执行时长和非可执行时长，之后通过评价非可执行时长的集中偏度来确定风能捕获模型的选择，从而便可在不通风速环境下选择不同的风能捕获模型，使得风力发电过程中风能的转化效率能够得到保证，同时也能够保证用户的用电情况不会受到影响。