考虑疲劳载荷的风电场有功控制优化研究

在全球新能源革命浪潮的推动下,风力发电在我国得到了大力的发展与应用,风电的装机总量增长迅速。但是,在风电迅速扩张的背后,存在过分依赖补贴,盲目追求装机数量等问题。而随着风电补贴机制的逐步退出,我国风电发展即将步入平价时代。届时,风电将不可避免的受到传统火电以及其它新能源发电的冲击。因此,提高风电成本竞争力势在必行。对于已经建成的风电场,有功功率控制策略将直接影响风电场的总产能和风机的疲劳状况。产能决定了风电场的收益,而风机疲劳则关乎风电场的维护和寿命。所以,可以通过合理的有功控制策略来提高风电场的经济性与可靠性,并以此推动风电产业健康持续发展。在国家自然科学基金项目(51707029)的支持下,本文主要针对上述问题提出了三种风电场有功功率控制策略:1)基于产能最大化的风电场有功控制策略。本策略主要针对大型风电场内风机数量众多,尾流损失巨大的问题,对每一台风机的桨距角进行协调控制,以达到有效减少尾流损失、提高风电场产能的目的。2)兼顾产能与疲劳分布的风电场有功控制策略。传统的风电场有功控制策略和风力资源分布不均衡等问题会导致风电场内部疲劳分布失衡,这会降低风电场的经济性和可靠性。针对此问题,本策略同时考虑了风电场产能的最大化和疲劳的均匀分布,对每台风机的桨距角进行协调控制。3)基于单位发电折现成本(LPC)最小化的风电场有功控制策略。本策略利用LPC这个指标将风电场的寿命与产能有机的结合起来,并通过对每台风机的有功功率进行协调控制,以达到风电场单位发电折现成本最小的目的。本文分别在5*5正方形风电场和有80台风机的不规则参考风电场中对上述三种策略进行了MATLAB仿真实验,并将它们的仿真结果与传统策略进行了比较,以此来证明它们的优越性。三种策略均采用粒子群优化算法进行求解。