风力发电机集群控制
风电场群区集控系统的智能运维与自动化维护
风电场群区集控系统的智能运维与自动化维护随着全球对可再生能源的需求不断增长，风电场作为其中一种重要的可再生能源形式得到了广泛应用。
为了实现对风电场群区的集中管理和运维，风电场群区集控系统应运而生。
本文将探讨风电场群区集控系统的智能运维和自动化维护，以提升风电场的运行效率和可靠性。
风电场群区集控系统是一种集成化的管理系统，通过监控、控制、数据分析和决策支持等功能，实现对多个风电场的集中管理。
该系统的智能运维和自动化维护对风电场的稳定运行至关重要。
下面将分别从智能运维和自动化维护两个方面进行介绍。
首先，智能运维是指通过数据分析、故障诊断和智能决策等手段来保障风电场的正常运行。
在风电场群区集控系统中，各个风电场的运行数据会被实时采集并传输到中心控制室。
通过对这些数据进行分析，可以提前发现潜在的问题并及时采取相应的措施。
例如，通过对风机的振动数据进行分析，可以预测风机的故障风险，并提前进行维护。
同时，利用机器学习和人工智能等技术，可以对风机的各种运行参数进行模型建立和优化，从而提高风电场的发电效率。
其次，自动化维护是指利用自动化技术来实现对风电场设备的维护和修复。
在风电场群区集控系统中，各个风电场的运行状态可以实时监测，并及时传输到中心控制室。
通过分析这些数据，可以判断出设备的运行情况并进行故障诊断。
当发现设备存在故障时，系统可以自动发出报警并执行相应的维护指令。
同时，利用远程监测和远程控制技术，可以实现对风电场设备的远程操作和维护，减少了人工干预的需求，提高了维护效率和安全性。
智能运维和自动化维护的实现离不开先进的物联网技术和大数据分析技术的支持。
物联网技术可以实现对各个风电场设备的互联互通，实时监测和采集设备数据，并传输到中心控制室进行分析。
而大数据分析技术可以对这些数据进行深度挖掘和分析，提取出有价值的信息，并为智能运维和自动化维护提供决策支持。
例如，通过对风电场群区的历史数据进行分析，可以预测设备的寿命周期和维护周期，从而制定合理的维护计划和预防性维护策略。
电力系统紧急情况下的风电集群有功功率控制研究的开题报告
电力系统紧急情况下的风电集群有功功率控制研究的开题报告1.研究背景随着风电规模的不断扩大，风电集群对电力系统的安全稳定运行具有越来越重要的影响。
在电力系统紧急情况下，如突发故障等情况，风电集群的有功功率控制能否及时调节，将直接影响到电力系统的稳定性和安全性。
因此，对风电集群在紧急情况下的有功功率控制研究具有重要的现实意义。
2.研究内容本课题将从风电集群在电力系统紧急情况下的有功功率控制问题入手，重点研究以下内容：（1）分析风电集群在紧急情况下的有功功率控制特点和影响因素，建立数学模型。
（2）设计基于不同控制策略的有功功率控制系统，包括从传统的PID控制到现代的智能控制策略。
（3）通过仿真实验验证不同控制策略的性能，并进行比较和分析。
3.研究方法（1）文献调研法：深入了解国内外学者在风电集群有功功率控制研究方面的最新进展和成果，为本课题提供有益的参考和借鉴。
（2）数学建模法：通过对风电集群在紧急情况下的有功功率控制特点及影响因素进行分析，建立相应的数学模型。
（3）控制策略设计法：根据数学模型和控制目标，设计不同的有功功率控制策略，包括传统的PID控制和现代智能控制策略。
（4）仿真实验法：在MATLAB/Simulink环境下，对不同控制策略进行仿真实验并进行性能比较分析。
4.研究意义本课题所研究的风电集群有功功率控制问题，是当前电力系统安全稳定运行研究的热点之一。
本课题的研究成果将具有以下意义：（1）准确把握电力系统紧急情况下风电集群有功功率控制的特点和影响因素，为电力系统的安全稳定运行提供科学参考。
（2）通过比较和分析不同控制策略的性能，为电力系统的调度运行提供技术支持。
（3）为电力系统的可持续发展提供理论和技术支持，推进风电等可再生能源的开发和利用。
5.预期研究成果（1）建立风电集群在紧急情况下的有功功率控制数学模型，深入分析其特点和影响因素。
（2）设计基于不同控制策略的有功功率控制系统，包括传统的PID 控制和现代的智能控制策略。
风电场群区集控系统与智能电网的融合
风电场群区集控系统与智能电网的融合随着能源需求的增加和环境问题的日益凸显，可再生能源成为当代最为重要的能源发展方向之一。
作为可再生能源的代表之一，风能具有广泛的产能和潜力，正逐渐得到全球能源市场的认可和应用。
然而，在风力发电的过程中，风电场群区集控系统的运行和智能电网的建设与发展之间如何融合，却是一个关键性的问题。
本文将围绕这一问题展开分析和讨论。
首先，了解风电场群区集控系统的基本概念是必要的。
风电场群区集控系统是指在多个风电场区域内的风电场集中控制系统。
它通过建立风电场群区集控中心，接入各风电场控制系统的数据，实现对多个风电场的远程监控、集中调度和运行管理。
其目的是提高风机利用效率、降低运维成本，提升整个风电场群区的运行效率和稳定性。
而智能电网是指利用先进的通信、控制和信息技术，将能源生产、传输、分配和消耗进行高效协调和管理的电力系统。
智能电网的建设意味着实现能源从传统的单向输送转变为多向互动，使得各种资源能够更加智能地调度和分配，提高能源利用率和供电质量。
风电场群区集控系统与智能电网之间的融合有助于解决风电场发电波动性较大的问题，同时提高风电场的经济性和可靠性。
具体而言，融合的一大优势在于实现了对风电场的远程监控和集中调度能力。
通过集中管理和监测，可以实时获取各个风电场的发电数据和工作状态，及时调整风机的运行状态、控制风机的输出功率，从而最大限度地提高风电场的发电效率。
同时，融合后的系统还能根据智能电网的需求动态调整风电场的运行模式，实现风能的最大化利用。
另外，风电场群区集控系统与智能电网的融合也能够提高风电场的稳定性和可靠性。
由于风能的不稳定性，风电场的发电能力存在一定程度的波动性。
而通过融合后的系统，可以通过智能电网的调度和管理，根据系统的需要，在风电场之间进行灵活的电力调配和优化配置。
这样一来，不仅能够平衡风电场的发电波动性，还能有效降低风电场的对外电网的要求，提高风电场的自供电能力和自主运行能力。
风电场群区集控系统的智能化运维与管理
风电场群区集控系统的智能化运维与管理随着社会的进步和科技的发展，风电场群区集控系统的智能化运维与管理已成为风电行业的重要议题。
智能化运维与管理能够提高风电场的运营效率、降低运营成本，以及减少对人力资源的依赖，对于风电产业的可持续发展具有至关重要的意义。
风电场群区集控系统是风电场的核心部分，它将多个风电机组的数据和控制信号集中管理，确保整个风电场的运行稳定和高效。
智能化运维与管理可以通过引入人工智能、大数据分析、物联网等先进技术，实现对风电场群区集控系统的远程监控、故障诊断、运维调度等功能。
首先，智能化运维与管理可以实现风电场群区集控系统的远程监控，提高运维效率。
传统的风电场运维需要很多人力资源进行现场巡检和设备维护，这不仅耗时耗力，还存在一定的安全隐患。
而通过智能化运维与管理系统，运维人员可以通过远程监控终端实时了解风电场的运行状态，及时发现和解决潜在的故障问题，大大提高了运维效率。
其次，智能化运维与管理还可以通过大数据分析，提高风电场群区集控系统的可靠性和稳定性。
风电场群区集控系统涉及到大量的数据采集和处理，传统的手工分析方法难以满足需求。
而通过运用大数据分析技术，可以从海量数据中提取有用信息，进行故障诊断和预测，及时采取相应的措施，避免故障的扩大和损坏。
同时，大数据分析也可以优化风电场的运维策略，提高发电效率和经济效益。
此外，智能化运维与管理还可以通过物联网技术，实现风电场群区集控系统的自动化运行。
物联网技术可以将风电机组、监测装置和运维设备等连接，实现互联互通，达到智能化的运维目标。
运维人员可以通过物联网终端监控和控制风电机组的运行状态，以及对各种设备进行故障排除和调整，提高了运维的效率和精准度。
除了运维方面的优势，智能化运维与管理还可以提供数据支持，为风电场的管理决策提供科学依据。
通过智能化运维与管理系统，可以对风电场的历史数据进行分析和挖掘，了解风电场的运行情况和趋势，帮助管理者制定合理的发电计划、维护计划和升级计划，有效提高风电场的发电能力和运营效益。
风电场群区集控系统的智能化运维与智能维护
风电场群区集控系统的智能化运维与智能维护随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。
风电场作为风能的主要应用形式之一，正以其巨大的发电潜力和环保特点成为新能源领域的热门选择。
然而，随着风电场数量的增加，风电场群区的规模越来越大，传统的运维与维护方式已经无法满足需求。
因此，风电场群区集控系统的智能化运维与智能维护显得尤为重要。
智能化运维是指利用现代化的信息技术手段对风电场群区进行监测、管理和分析，以提高风电场的运行效率、降低运维成本的一种方式。
智能化运维可以通过大数据分析、云计算、物联网等技术手段对风电场的各项运营数据进行实时监测和分析，提醒运维人员及时发现和解决各类故障和问题，提高风电场的稳定性和可靠性。
在风电场群区集控系统的智能化运维中，大数据分析是关键技术之一。
通过收集风电场的各项运行数据，如发电量、风速、温度等，可以建立数据模型并进行实时的数据分析。
通过对大数据的深入分析，可以发现风电场存在的问题和潜在风险，并及时采取相应的措施进行处理。
例如，当风电场的发电量下降时，可以通过大数据分析找出原因，并进行系统的优化，提高发电效率。
此外，大数据分析还可以预测风电场的运行情况，为运维人员提供决策的依据，降低运维风险。
除了大数据分析，物联网技术在风电场群区集控系统的智能化运维中也起到了重要作用。
物联网技术将各种设备、传感器和监控系统连接起来，实现对风电场各项设备的远程监控和控制。
这种远程监控和控制不仅可以提高运维人员的工作效率，还可以减少人为的操作错误和事故的风险。
例如，当风电机组出现故障时，系统可以通过物联网技术自动向运维人员发送报警信息，并提供相应的故障诊断和解决方案。
智能维护是指通过人工智能技术对风电场群区进行预测性维护和优化性维护，提前发现和解决潜在问题，从而延长风电设备的使用寿命和提高设备的可靠性。
人工智能技术可以通过学习和分析大量的历史运行数据，建立预测模型并进行故障预测和性能优化。
风电场的集群功率优化控制
第31卷第34期中国电机工程学报V ol.31 No.34 Dec.5, 2011 10 2011年12月5日Proceedings of the CSEE ©2011 Chin.Soc.for Elec.Eng. 文章编号：0258-8013 (2011) 34-0010-10 中图分类号：TM 71 文献标志码：A 学科分类号：470·40风电场的集群功率优化控制舒进1，郝治国1，张保会1，薄志谦2(1．电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学)，陕西省西安市 710049；2．阿尔斯通输配电有限公司，英国斯塔福德 ST174LX)Wind Farm Coordinated Control for Power OptimizationSHU Jin1, HAO Zhiguo1, ZHANG Baohui1, BO Zhiqian2(1. State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment (Xi’an Jiaotong University),Xi’an 710049, Shaanxi Province, China; 2. ALSTOM Grid, Stafford ST17 4LX, UK)ABSTRACT: This paper presents a novel wind farm Laguerre function based nonlinear model predictive control (NLMPC) coordinated controller for the wake loss reduction and the power capture optimization. According to the NLMPC with the dynamic wake model, the controller can increase the farm power efficiently by regulating all wind turbine generators (WTGs) in the farm. In the controller, predicted effective wind speed error correction was proposed to compensate the predictive model mismatch and Laguerre functions were introduced for reducing the burden of receding horizon optimization. The controller robust performance for the very-short term wind speed forecasting, which is critical for the practical application, was discussed. Simulation study shows that, the wind farm coordinated controller can increase the farm total power effectively in different wind conditions and reduce the time of receding horizon optimization. In addition, the controller has robust performance to the predictive model mismatch and free wind speed forecasting error.KEY WORDS: wind farm; power optimization; Laguerre functions; nonlinear model predictive control (NLMPC); coordinated control摘要：以降低风电场尾流损失、优化风场出力为目标，设计基于Laguerre函数非线性预测控制(nonlinear model predictive control，NLMPC)方案的风场集群控制器。
大型集群风电有功智能控制系统设计
大型集群风电有功智能控制系统设计李雪明, 行!舟/ 陈振寰/ 陈永华, 王福军/ 罗剑波,$,-国网电力科学研究院/南京南瑞集团公司#江苏省南京市/,...2,/-甘肃电力调度通信中心#甘肃省兰州市$2..!.%摘要 分析了大规模风电接入甘肃电网对调度运行产生的影响 提出了风电有功功率控制的思路介绍了大型集群风电有功智能控制系统的配置方案 系统功能 控制策略设计原则 以及控制系统与风电场之间的控制接口方案和控制方法 该系统已投入工程运行使得各风电场的发电量普遍提高 取得了很好的控制效果 既保证了风能这一绿色能源得到有效开发和充分利用 又保证了电网的安全稳定运行关键词 大型集群风电 有功功率控制 智能控制 风电场集控系统收稿日期 /.,.".!"/. 修回日期 /.,.".#"2.&!引言近年来#随着风电技术的不断进步以及对可再生能源开发利用的重视#风电得到了迅猛发展#越来越多的大型风电场开始接入电网#各网省电网公司开始关注大型风电场接入电网后所带来的影响#尤其是风电接入后电网的安全稳定问题&风能是一种清洁能源#又是一种具有波动性'随机性和间歇性特点的能源&风电场往往远离负荷中心#这增加了电网潮流的不确定性#需要通过常规电源的调节和加装储能系统来平衡和平抑风电功率波动&风电场并网运行给电网的安全稳定运行带来了一定的冲击和挑战&为了保证电网的安全稳定#调度运行人员往往在运行控制中留有较大的安全裕度#这导致电网最大可接纳风电能力得不到充分利用#即使是在电网缺电时#风电场的有功出力也不能得到充分利用#这无疑浪费了风电的装机容量&因此#如何主动对风电场的有功出力进行控制#是电网和风电场都十分关心的课题&与水电'火电等常规电源相比#目前还没有办法像常规电源一样对风电场有功出力进行计划安排和控制&另外#中国的电源结构以煤电为主#系统备用容量和调峰手段有限#风电的大规模集中开发#使电网调节将更为困难&随着风电场装机容量的不断增加#如何有效控制各风电场的有功出力#制定既可与风电场有功控制能力相匹配#又可减轻风电场给电网带来的有功'频率调整压力的控制目标#充分地利用风能#实现各风电场的协调控制以满足电网对风电场有功的综合需求#解决大规模风电接入电网后的安全稳定问题#这就对电网的稳定'控制与调度技术提出了更高要求&国家电网公司制定的P /O &M 2B /-/..B 2风电场接入电网技术规定3!,"中也明确要求风电场应具备有功功率调节能力#能根据电网调度部门指令控制其有功功率输出#并保证风电场有功控制系统的快速性和可靠性#必要时可通过安全稳定控制装置自动降低或快速切除风电场有功功率!/"?"&"!甘肃酒泉地区风电调度运行存在的主要问题酒泉地区的风电场主要集中在瓜州和玉门两地#截至/.,.年#月#甘肃嘉酒电网共接入风电场,.座#总装机容量为,-.!OM #主要依靠甘肃河西电网至主网的双回22.J *线路送出&22.J *骨架电网目前最大输送能力仅为$..[M #即使在投运了瓜-玉-嘉安全稳定控制系统之后#河西电网的通道输送能力也仅提高到了B ..[M #考虑到地方小水电占用一部分送出能力以后#特别是在汛期和冬季#地区水电'供热火电机组相互挤占外送通道#面临风电送出受限的局面&到/.,.年底#酒泉风电基地作为国内首个,.OM 风电基地#其一期工程将并网发电#该地区的风电总装机容量将达到!-,#OM #主要依靠双回$!.J *线路送出&根据相关研究分析表明#仍然有时段需限制风电出力#致使酒泉风电基地仍将遇到送出0瓶颈1&预计到/.,!年#酒泉风电基地总装机容量将达到,/-$,OM &风电的大规模并网给电网调度运行带来了以下问题),%大规模集群风电场多处于偏远地区#集中接入和集中送出是其主要特点#而这些地区的网架结构相对薄弱#电网送出能力有限&/%大规模集群风电场多处于同一风力资源带#具有很强的同时性#风电尖峰负荷大#根据负荷曲线和风电出力曲线的对比#反调峰特性明显#给电网的-B !-第2?卷!第,$期/.,.年B 月,.日*46-2?!N 4-,$E G @3-,.#/.,.调峰带来困难&2%风能的间歇性强#风电功率预测难度大#导致电网不但要考虑负荷备用#还要考虑给风电留有备用容量#在旋转备用的安排上非常困难&?%调度运行指挥难度大&酒泉风电基地投产后#风电场运行单位将达到/B 家#协调指挥非常困难#特别是在电网紧急情况下#传统电话调度方式难以满足要求&!%风电间歇性造成的电网电压波动非常频繁#无功设备投切频繁#传统的电压调节控制方式不再适用&#%低电压穿越能力等风电机组运行特性对电网安全稳定的影响加大#电网的运行控制困难&上述问题中#前?条均与风电有功的可控性和实时控制能力密切相关#特别是送出能力和调峰能力的限制将成为影响风电出力的主要因素#增加了电网调峰'调频的难度#严重时甚至威胁电网的安全稳定运行&为此#甘肃省电力公司投资建设开发了M Y E 'E ",...大型集群风电有功智能控制系统#既保证了电网在各种运行方式下的稳定可靠运行#从而最大限度地提高电网的输送能力和对风电的接纳能力#又实现了调度决策的智能化#自动计算下发风电场发电计划#使风电场的出力最大化#保证在电网出现事故情况时#风电出力切除最小化和最优化#实现充分利用风能等新资源的目标!!"9"&!!风电有功功率控制的基本思路由于风能的间歇性和随机性#精确预测风电功率难度非常大&从电网运行角度进行风电有功功率控制#难以像火电'水电等常规电源一样做到随时按照电网调度的要求在指定出力下运行#而且为了有效利用风能资源#必须尽可能保证风电出力的最大化&因此#风电有功功率控制有以下/种思路),%最大出力控制模式&即在保证电网安全稳定的前提下#根据电网风电接纳能力计算各风电场最大出力上限值#风电场出力低于上限值时处于自由发电状态$爬坡速率必须满足要求%#超出本风电场最大出力上限值时#可根据其他风电场空闲程度占用其他风电场的系统资源#以达到风电出力最大化与风电场之间风能资源优化利用的目标&/%出力跟踪控制模式&即以各风电场风电功率预测为依据#经控制中心站安全校核后下发各风电场发电计划#各风电场必须实时跟踪发电计划进行有功功率的调整&以上/种控制思路既适用于多个风电场的有功控制#也适用于不同区域风电场群之间的分区有功协调控制#作为特例#也同样适用于只有一个大型集中风电场的有功控制&这/种控制思路在本系统开发中均得到体现&实现有功智能控制#需要解决以下两大技术难题),%系统的架构设计&即如何根据现有的信道条件'可用设备资源和允许投资总额情况#设计整个系统的架构#保证系统的可靠性和可行性#同时还要考虑系统在今后一段时间内的可扩展性&/%系统的控制策略设计&控制策略设计是系统设计的核心#调度运行人员对风电场调度运行的控制经验和控制方法均体现在控制策略设计中&通过有功控制系统对控制策略的自动实施#代替调度运行人员对风电场的实时控制#减少调度运行人员与风电场之间频繁的业务联系和复杂的计算#让其专注于对甘肃全网的监控&合理的控制策略设计同时也能最大限度地利用风能资源和电网输电通道资源#提高风电接纳能力和各风电场发电量#加强对风电场的管理和控制&#!系统的配置方案和主要功能大型集群风电有功智能控制系统采用?层体系结构#分别对应控制中心站'控制主站'控制子站和控制执行站#具体如图,所示&图"!大型集群风电有功智能控制系统配置#$%&"!<+02$%.6(/$+0+21(6%4*1.)/46)+2J $0=-+J 46(*/$54$0/411$%40/*+0/6+1)@)/4,,%控制中心站/个控制中心站采用主/备配置#分别位于甘肃省调度中心和嘉峪关地区调度中心#主要实现对整个系统的实时监控#实现大型集群风电有功智能控制系统的智能协调控制策略'计划值的实时计算和下发'风电场加出力申请的自动批复'申请算法和跟-.#-/.,.#2?$,$%!踪算法的切换'运行方式和控制模式的切换等主要功能&甘肃省调度中心和嘉峪关地区调度中心的调度运行人员能通过控制中心站的控制终端实时监控计算所得各风电场计划值数据'风电场出力'电网备用容量'22.J*通道关键断面和风电上网主变潮流'裕度等数据以及各风电场有功功率控制装置的运行情况'控制模式'动作报告等内容&/%控制主站/个控制主站分别位于瓜州站和玉门站#主备配置E'E"!..M风电场有功功率控制装置#主要实现B个风电场'!个控制子站'/个控制中心站之间的信息汇总和交换#装置运行信息的上送和下发#控制中心站计算所得各风电场计划值数据的实时下发等功能&2%控制子站!个控制子站由原河西电网瓜-玉-嘉安全稳定控制系统中的瓜州子站'山丹子站'凉州子站'玉门子站'嘉峪关子站组成#实时监测22.J*各控制断面的潮流#把监测线路和关键断面的运行情况'故障情况'过载情况实时上送到本系统的控制主站和控制中心站#作为与控制策略有关的一个重要信息来源'计算和协调控制决策的依据和重要的约束条件#同时也实现了大型集群风电有功智能控制系统与河西安全稳定控制系统之间的协调&?%控制执行站在大梁'向阳'中电酒泉'三十里井子'昌马'大唐玉门'洁源'北大桥东'天润柳园B个风电场装设了E'E"!..M有功功率控制装置#作为风电有功控制执行站#实时监测各风电场的出力#并根据控制中心站按各种运行方式自动分配给各风电场的出力计划控制风电场出力#实现风电场出力最大化'最优化控制和切风电机组容量最小化控制#最大可能地充分利用风能资源#并实现超发告警及超时超发切机功能&在张掖电厂和金昌电厂装设了E'E"!..M有功功率控制装置#作为/个火电有功控制执行站#加入到本有功智能控制系统中#从而尽可能提高电网的风电接纳能力#充分发挥风电有功智能控制系统对河西风电的调控能力&按照22.J*输电断面裕度的变化#当需要增加风电场出力而输电通道裕度受限时#通过向张掖和金昌电厂发降出力指令#把通道的输电能力尽量让给风电#实现河西电网风电'火电联合协调控制调节&控制中心站与控制主站之间'控制主站与控制子站和各个控制执行站之间全部采用专用/[W=3/0通道&为了保证可靠性#控制中心站与控制主站之间'瓜州和玉门/个控制主站之间'控制主站与各控制子站及控制执行站之间#采用了双/[W=3/0通道#确保信息传递的可靠性&甘肃省调的控制中心站还能与省调的能量管理系统$Q[E%通信#实时获取备用容量等数据#实现风电场调峰控制策略&另外#当控制中心站与控制子站之间通信中断时#甘肃省调的控制中心站可以从Q[E中获取电网断面裕度等控制策略计算所需数据#保证主站控制策略计算的正确性#提高整个系统的可靠性和可用性&$!控制策略设计原则在控制策略设计方面#根据前述风电有功控制的/种思路#在各种运行方式和控制模式下#本系统实现了按电网接纳能力自动调整不同控制模式下的标杆计划计算'当前计划计算'安全校核'风电场加出力申请受理和自动批复等功能#并兼有定曲线控制方式'分区控制模式下计划值计算下发'调峰模式下计划值计算下发'紧急调峰模式下计划值计算下发'紧急控制模式下计划值计算下发等主要功能#控制策略流程如图/所示&图!!有功智能控制系统控制策略流程#$%&!!#1+J*9(6/+2*+0/6+1)/6(/4%@$0J$0=-+J46(*/$54$0/411$%40/*+0/6+1)@)/4,具体控制策略将另撰文详述#其总的设计原则如下),%控制策略设计体现了公平'公开'公正的原则#保证每个风电场都能公平地获得发电计划#各种信息相互开放'充分公开#所有风电场都能获知其他风电场出力和计划以及电网最大可接纳容量等信息&/%保证风电场出力最大化#实时计算电网的最大可接纳风电能力#根据接纳能力的变化以及各风电场当前出力和风电场提出的加出力申请$有风电场操作人员手动申请和风电集控系统自动申请/种方式%#每固定周期计算一次各风电场的计划#并下发至各风电场&该计划值为上限值#低于该计划可自由发电#高于该计划需要申请&2%以保证电网安全稳定运行为首要条件#在未-,#-绿色电力自动化 !李雪明#等!大型集群风电有功智能控制系统设计提出加出力申请或提出申请而未获批准的情况下#如果某风电场高于计划值运行#超过规定时间#则由控制执行站的有功功率控制装置切除相应馈线上的全部风电机组#使出力回到计划值以下#以保证主网的安全&?%降低操作员的操作复杂性#对风电机组尽量做到无损伤控制&各风电场根据系统分配的发电计划#或根据风电功率预测经系统安全校核后各风电场获得的发电计划#调整发电出力#调整方式可由各风电场操作人员手动调整或由风电集控系统自动调整#进行出力跟踪&!%尽量做到各风电场之间的资源协调优化分配#根据风的大小和风电场容量来分配每个风电场的当前计划#无风的风电场让计划给有风的风电场#风况相同时#根据运行容量等比分配#以达到充分利用风能的目的#并且对各风电场公平分配&#%提高对风电场的运行管理控制能力#保证调度计划的公平性和严肃性&%!与风电场的控制接口本系统在各风电场都配置了E 'E "!..M 有功功率控制装置#可实时采集计算上网主变的功率'各,.J *$或2!J *%馈线的功率#可实时发送本风电场出力值至控制中心站#可实时接收控制中心站下发的出力计划值&当本风电场来风需要加出力时#在手动申请方式下#风电场值班人员可通过有功功率控制装置提供的控制终端#向控制中心站提出加出力申请#控制中心站将自动受理风电场的加出力申请#如经过计算有裕度#则自动批复#把新的出力计划值下发至提出加出力申请的风电场#风电场可按新的计划执行&当本风电场出力超出计划值时#有功功率控制装置首先告警#如果在设定时间内没有回到计划值以下#则智能选择跳开风电场馈线开关#切除馈线上的所有风电机组#如图2$5%所示&图7!有功智能控制系统与风电场的控制接口#$%&7!<+0/6+1$0/462(*4A 4/J 440J $0=-+J 46(*/$54$0/411$%40/*+0/6+1)@)/4,(0=J $0=2(6,!!为了降低风电场操作人员的工作强度#让其专注于对风电机组的监控#本系统实现了各风电场的自动申请方式#即利用风电场控制执行站E 'E "!..M 有功功率控制装置与风电场集控系统的以太网接口#通过[4+W T 0/('Y 协议方式进行通信&风电场集控系统增加了与E 'E "!..M 装置通信接口软件'风电功率超短期预测和功率控制软件&E 'E "!..M 装置把接收到的来自控制中心站的计划值实时下发到风电场集控系统#由集控系统根据计划值实现对风机的变桨控制或启停控制#以调整风电场总的出力&当风电场来风时#风电场集控系统根据风速预测风电场的风电功率作为当前最大出力#并通过[4+W T 0/('Y 协议方式将最大出力值送至风电场的E 'E "!..M 装置#如超出当前系统给定的出力计划值#则就地控制系统自动向E 'E "!..M 装置发加出力申请&E 'E "!..M 装置把请求信息转发至控制中心站#经有功控制系统进行安全校核后#控制中心站自动批复并下发新的出力计划值#风电场跟踪当前批复的计划值进行有功调整#实现有功功率闭环控制自动化&如图2$W %所示#这种控制方式已经在天润柳园'昌马等风电场首先得以实现#可大大减轻风电场操作人员的工作强度#尽可能做到对风电机组的无损伤有功控制&'!结语M Y E 'E ",...大型集群风电有功智能控制系统已于/.,.年2月正式投入运行&从投运以来的运行情况看#该系统实现了设计目标#风电场加出力申请能在/0内得到自动回复#大大降低了调度运行人员的工作强度和操作复杂性&系统代替调度运行人员实现了对风电的实时控制#让调度运行人员专注于对整个甘肃电网的监控#较好地解决了人工调度控制方式存在的有功控制不及时'分配不公'控制调整慢等问题#充分发挥了河西22.J *电网的通道输送能力&系统投运后#在大风情况下#22.J *输电通道全部占满,通过各风电场申请增加出力#系统可实现瓜州'玉门风电场出力的优化配置#提高了河西风电的综合利用效率&当大风需要增加风电场出力而22.J *输电通道裕度受限时#通过向张掖和金昌电厂发降出力指令#把增加的22.J *通道的空余额度让给风电#以充分利用风电清洁能源#降低碳排放#实现河西电网风电'火电联合协调控制调节&据初步统计#该系统投运后#各风电场的发电量得到普遍提高#河西风电发电量平均提高,?%#获得了很好的控制效果&通过系统建设加强了对风电-/#-/.,.#2?$,$%!场的管理#促使其不断提高风电预测水平和管理能力#提高了对风电场的管理控制能力&此系统的成功研发和投入运行#是风电智能调度控制技术应用的成功案例#改善了电网对风电接入的适应性和控制性#证明大型集群风电是可控'能控的#这是对传统观念的颠覆&系统设计过程中提出了智能有功控制的总体方案'系统架构'控制方式#实现了智能有功调度控制和智能调度决策#所提出的智能控制策略体现了公平'公开'公正的原则#各风电场通过有功控制装置的操作终端能看到有关的全部信息#真正做到全透明&该系统的有功功率智能控制策略和实现手段在国内属于首创#并拥有全部自主知识产权&该系统的成功实施解决了甘肃大规模风电开发初期的电网运行安全问题#更为今后酒泉风电基地的建设提供了坚实的理论基础和稳定运行控制平台#既保证了风能这一绿色能源得到有效开发'充分利用#实现节能减排#大大降低碳排放#又保证了电网的安全稳定经济运行#必将产生巨大的经济效益#并发挥显著的社会效益&参考文献!,"国家电网公司-P /O &M 2B /-/..B !风电场接入电网技术规定-/..B -!/"刘臣宾#夏彦辉#常东旭-基于O Y \E 的风电并网稳定控制系统的研究///..B 年中国电机工程学会年会论文集#/..B 年,,月/!"/$日#天津-!2"乔颖#鲁宗相-考虑电网约束的风电场自动有功控制-电力系统自动化#/..B #22$//%)99"B 2-P K :`L =<H #;]Z 4<H 8=5<H -M =<+>5A 70513=S G @4V G A14<3A 4614<0=+G A =<H 14<03A 5=<304>@4V G A H A =+0-:T 34753=4<4>Q 6G 13A =1Y 4V G A E U03G 70#/..B #22$//%)99"B 2-!?"王芝茗#苏安龙#鲁顺-基于电力平衡的辽宁电网接纳风电能力分析-电力系统自动化#/.,.#2?$2%)9#"B .-M:N OZ F =7=<H #E ]:<64<H #;]E F T 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风力发电机群控制策略研究
风力发电机群控制策略研究一、引言随着能源紧缺和环境污染问题日益突出，新能源的开发和利用已成为全球关注的热点。
风力发电作为一种环保、安全、可持续发展的新能源，其发电量已占到全球可再生能源发电的比重之一，并不断增长。
但是，风力发电的可靠性和经济性方面仍存在问题，因此，对风力发电机群的控制策略进行深入研究具有重要意义。
二、研究背景风力发电机群是指同时运行的多台风力发电机，它们通过同步运转的方式向电网输送电能。
为了提高风力发电机的利用效率和安全性，风力发电机群控制技术已成为研究的重点之一。
在群控制系统中，需要实现风力发电机之间的协调和同步，使得整个发电机群能够稳定运行，同时还需要考虑风电场的负荷均衡和安全控制等方面的问题。
三、研究现状目前，针对风力发电机群的控制策略主要包括传统的无控制策略、集中控制策略和分布式控制策略等。
其中，传统的无控制策略多用于小型风电场中，而大型风电场则需要更为高效的控制策略。
集中控制策略主要是指通过一个中心控制器对整个发电机群进行集中控制，这种方式可以保证整个群体的协调性，但各个发电机之间的通信量较大，容易出现通讯故障，同时也不易扩展。
分布式控制策略则是将整个发电机群分为多个子系统，每个子系统都拥有独立的控制器，实现分布式控制，这种方式可以提高整体的可靠性和安全性，并且便于扩展。
当前，分布式控制方式已成为风力发电机群控制的主流方向。
四、群控制策略的研究1. 控制策略设计在设计风力发电机群的控制策略时，需要考虑控制结构的设计、控制器参数调节和控制算法的选择等。
其中，控制结构的设计包括集中式和分散式控制结构两种，控制器参数调节是指对控制器的参数进行调整，以便满足不同的控制要求。
2. 控制策略实现控制策略的实现需要通过软件和硬件两个方面来实现。
其中，软件方面需要开发出相应的控制算法和控制界面，并进行模拟和测试。
硬件方面则需要完成控制器的硬件设计和组装等工作。
3. 控制策略的优化为了提高风力发电机群的运行效率和安全性，需要对控制策略进行不断的优化。
新能源发电集群控制与优化
新能源发电集群控制与优化
随着全球对环境友好和可持续发展的需求不断增加，新能源发电正逐渐成为能源行业的主导力量。
为了提高新能源发电的效率和可靠性，集群控制与优化成为了一个非常重要的研究领域。
新能源发电集群控制与优化旨在通过集成多个新能源发电系统，如太阳能光伏、风力发电、水力发电等，以实现更高的发电效率和更稳定的电力供应。
通过集群控制，不同类型的新能源发电系统可以在不同的环境条件下相互协调工作，从而最大程度地提高整个集群的发电能力。
集群控制的关键在于通过智能化的监测和控制系统，实时获取各个新能源发电系统的运行状态和发电能力。
同时，利用大数据分析和机器学习算法，可以对发电集群进行优化调度，以最大化整体的发电效益和经济效益。
一个好的集群控制与优化系统应该具备以下特点：
1. 实时监测和故障诊断能力：通过实时监测系统的运行状态和数据，及时发现并解决故障，保证发电集群的稳定运行。
2. 多目标优化能力：根据不同的运行条件和需求，对发电集群进行
多目标优化调度，如最大化发电能力、最小化能源消耗等。
3. 弹性适应能力：对于不同的环境条件和负载需求的变化，能够自动调整发电集群的工作模式和输出能力。
4. 自动化运维能力：通过自动化的监测和维护系统，降低运维成本和人力投入，提高发电集群的可靠性和可用性。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，新能源发电集群控制与优化将会进一步提升。
未来，我们可以预见到更智能化、高效化的发电集群系统的出现，为全球的能源转型和可持续发展做出更大的贡献。
风电场群控系统的设计与实现
风电场群控系统的设计与实现随着环保意识的逐渐增强，风电技术越来越受到人们的重视。
在风力发电中，风电场是一个非常重要的组成部分，而风电场的群控系统则是保证风电场持续高效工作的关键技术之一。
本文将针对风电场群控系统的设计与实现进行介绍，并提出一些改进的建议。
1. 风电场群控系统的基本组成风电场群控系统主要由以下四个部分组成：1）控制中心：控制中心是风电场群控系统的核心部分，它负责整个风电场的管理和监控，包括实时数据采集、故障诊断、指令下达等功能。
2）通信网络：风电场群控系统需要高速的无线通信网络来连接各个风电机组，实现远程通信、监控与控制。
3）风电机组：风电机组是风电场的基本构成单元，每个风电机组都需安装单独的风力发电机组控制器（Wind Turbine Control System, WTCS）。
WTCS 负责监控、控制风轮的旋转、变桨和叶片的角度等，同时还要采集机组内部的各种参数，包括温度、振动、风速、方向等数据。
4）支持系统：支持系统指风电场群控系统要配套一些各种辅助设施，包括气象站、温度传感器、视频监控摄像头等，以获取更全面的数据，提高监控的精确性。
2. 风电场群控系统的设计思路风电场群控系统设计的主要目标是提高风电场的工作效率，同时降低运维成本。
在设计上，应该遵循以下几个原则：1）高可靠性：风电机组涉及大量机械和电子元器件，需要设计高可靠性的控制系统，以保证群控系统能够正常工作并及时准确地发现、定位故障。
2）易于维护：在系统设计时应充分考虑运维的难易程度，包括对故障检测和维护流程的良好支持。
另外，要充分考虑技术进步的可持续性，包括采用标准化组件和接口设计、清晰的文档资料等。
3）数据准确：风电场群控系统应该全面、精确地收集各种数据，包括风速、风向、温度、湿度、振动、电压、电流等多种参数。
通过实时监控，及时反馈信息以便管理者被及时提醒和解决问题。
4）节能环保：在设计上要考虑清洁、省电、高效的能源消耗策略，避免低效的功率损失。
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风力发电机集群控制系统方案书
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控制系统方案一:
述
本控制系统设计为多风力发电机集中控制和管理功能，实现多参数采集、集中控制、远程
管理等功能。
系统配置如下
发电机1发电机2发电机3发电机4发电机5控制分站1控制分站2控制分站3控制分站4控制分站5主控系统CC-LINK高速现场总线DIDOAIDIDOAIDIDOAIDIDOAIDIDOAIGPRS无线远程收发现场设备现场控制层主控系统层Internet远程管理(GPRS)发电机6发电机7发电机8
控制分站6控制分站7控制分站8
DIDOAIDIDOAIDIDOA
I
远程管理层
1
2
3
控制系统典型的三层结构：现场控制层、主控管理层、远程管理层
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现场控制层
现场控制层采用三菱CC-LINK现场总线模块作为核心，配有高速计数通道，开关量、模拟
量信号通道，执行风机现场的风向、风速、电流、电压、故障等参数的高速采集，同时负
责执行主控系统的指令，实现对风机偏航、转向、解缆、刹车等动作的实时控制。
专门配置的CC-LINK 32点DI/DO复合模块用来执行开关量状态的采集和控制输出。主控
系统与各风机现场I/O控制节点的最高通讯速度可达到10Mbps,具有最高的工业抗干扰特
性。
CC-LINK I/O节点安装在风机机头内，实现信号的就地采集，最大程度降低信号采集衰减，
最大程度降低信号遭遇干扰的可能。
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主控系统层
由于主控系统需要担负所有风机系统的状态采集、参数设置、自动控制、安全保护等功能，
并且还要担负与所有风机之间的通讯，因此无论是CPU性能和程序容量都有极高的要求，
本方案选择三菱高性能Q02 CPU作为控制核心，Q02强大的CPU控制能力和大程序存储
卡可以实现复杂精细的控制工艺，强大的扩展能力可以实现多设备、多任务的复杂应用。
Q02 CPU支持20K程序步、最多扩展至4096点I/O,步指令处理速度0.079us。同时该款
CPU还支持大容量存储卡，便于程序的修改、升级和保存。
主控系统支持主流的工业通讯方式和通讯协议，支持RS485定制串口协议(适用无线
GPRS)，支持Modus/Profibus/Device Net/以太网等工业现场总线。便于系统的扩展以
及大风电厂综合系统的控制集成。
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主控系统配置10” 256色彩色触摸屏用来设置控制参数、显示发电机状态和数据，也可
实现手动操作和调整。
主控系统通过GPRS数据链路与远程管理服务器进行数据通讯，这种方式不受线路、天气
等影响，是目前主流的远程管理通讯实现方式。
主控系统如果附近具备接入Internet的条件，通过配置以太网模块可以通过Internet进行
远程诊断、远程程序监视、远程程序下载等服务。
远程管理层
远程管理层设置服务器一台并接入Internet，通过中国移动的GPRS链路接受和发送数据，
显示、分析、记录现场每台风力发电机的过程数据，实现远程对风机的远程诊断。从服务
器上设定的参数和操作指令可以远程调节风机的状态和运行参数。
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本方案的优点
分散采集，集中控制，极大方便用户操作和维护
大屏幕彩色触摸屏，直观显示运行数据，方便参数修改
全中文操作界面，易于操作
CC-LINK高速数据通讯链路实现最高的报警和控制的实时性
模块化结构、便于功能扩展
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控制系统清单配置
名称 型号 单位 数量 备注
主控系统
CPU Q02CPU 块 1
电源模块 Q63P 块 1 24VDC
机架 Q65B 块 1 5槽
CC-LINK主模块 QJ61BT11N 块 1
串口模块 QJ7124N 块 1
1RS232/1RS485
触摸屏 GT1575-VMBA 块 1 10"256色
风机就地控制系统
(8台风机)
开关量模块 AJ65SBTC1-32DT 块 8 16DI/16DO
模拟量模块 AJ65VBTCU68ADV 块 8 8通道/1模块
高速计数模块 AJ65BT-D62 块 8
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控制系统方案二:
概述
本控制系统设计为多风力发电机集中控制和管理功能，实现多参数采集、集中控制、远程
管理等功能。
系统配置如下
控制系统典型的三层结构：现场控制层、通讯管理层、上位管理层
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现场控制层
现场控制层采用三菱FX2N PLC 作为控制核心，CC-LINK扩展总线模块作为通讯核心，配
有高速计数通道，开关量、模拟量信号通道，执行风机现场的风向、风速、电流、电压、
故障等参数的高速采集，同时负责执行主控系统的指令，实现对风机偏航、转向、解缆、
刹车等动作的实时控制。
每台风机配置FX2N PLC一套（24VDC供电），配置相应的扩展模拟量模块、CC-LINK高
速数据通讯模块与主控系统双向交换数据。 整套风机的状态识别、参数修改、自动控制、
安全保护等都由每台风机自己的PLC控制，每台风机之间的关系是独立运行的关系，彼此
之间没有影响。具备较高的安全性和灵活性。通讯管理层和上位计算机的任何故障不影响
风机的可靠运行。
本方案由于每套风机的控制系统原理和控制模式一致，因此对系统维护非常方便，每台风
机之间的控制备件可以互换以作应急维护；每台风机的控制程序完全一致，可以彼此备份
和移植。
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本方案每套风机的控制系统专门配置了CC-LINK 高速通讯模块，与通讯管理层的主PLC
之间最高通讯速度可达到10Mbps,具有最高的工业抗干扰特性。
本方案每套风机的控制系统节点安装在风机本体内，实现信号的就近采集，最大程度降低
信号采集衰减，最大程度降低信号遭遇干扰的可能。
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通讯管理层
本方案通讯管理层的任务主要是与上位管理计算机双向交换数据，与8台风机的PLC控制
系统双向交换数据，不担负逻辑控制功能。
本方案由于通讯管理层的PLC不担负复杂控制任务，因此也选用FX2NPLC配以CC-LINK
模块和RS422模块。通讯管理层的PLC CC-LINK模块设置为主站，8台风机就地CC-LINK
模块设置为从站。主PLC负责把8台PLC的所有数据读取上来并整理好统一的格式，同时
主PLC还把上位机上设置的控制、报警阀值等参数下传到相应的风机PLC中。
本方案通讯管理层的PLC设置在一个壁挂的控制箱中，与上位管理计算机放置在一个办公
室，主PLC与管理计算机通过RS422全双工模式进行双向高速交换数据。
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上位管理层
本方案设置上位管理计算机一台，配置大屏幕液晶显示器，动态直观的显示整套系统运行
的直观数据，同时具备数据历史纪录、报警故障纪录、参数修改、报表浏览与打印等功能。
如果需要，还可以扩展输出视频信号到大屏幕液晶电视，用来在客户办公楼接待大厅进行
实时地系统演示。
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本方案的优点
分散采集与控制，具备最大的可靠性和灵活性
计算机中文监控界面，极大方便用户操作和维护
直观显示运行数据，方便参数修改
CC-LINK高速数据通讯链路实现最高的报警和控制的实时性
模块化结构、便于功能扩展
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控制系统清单配置
名称 型号 单位 数量 备注
通讯管理层系统
CPU FX2N-32D 块 1 24VDC
CC-LINK模块 FX2N-32CCL 块 1
RS422模块 FX2N-422BD 块 1
壁挂控制箱 500*400*300 台 1
含开关/直流电
源等电气附件
风机就地控制系统
(8台风机)
CPU FX2N-32D 块 1 24VDC
CC-LINK模块 FX2N-32CCL 块 1
模拟量模块 FX2N-4AD 块 2
上位管理层
计算机 研华工控机 台 1
P4/2G内存
/250G硬盘
液晶显示器 22”LCD 块 1 SUMSUNG
监控软件 SZ-8U-NS 套 1 神州风力
打印机 HP1220 台 1 HP Laser
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