基于分群等值和多因素差异的风电场建模与控制的研究及应用

随着大规模风电并网风电场容量和数量的增加， 其输出功率的波动性和间歇性将给电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战。 风电场动态等值建模理论与方法和风电场的智能控制策略 已成为亟待解决的基础性和应用性研究课题。

因此，课题组针对风电场等值模型精度以及对环境因素变化 导致风电机组难以较好运行的难题，提出了基于多因素差异的风电机组 最大功率跟踪控制技术和风电场分群等值建模方法。

考虑多因素差异的风电场/风电机组优化智能控制技术。 考虑温度和湿度发生变化时，空气密度也会变化， 在风电机组最大功率跟踪控制中考虑了环境因素的影响， 给出了最优功率曲线修正系数K。

当温度小于等于30℃时，不考虑湿度的影响， 给出修正系数计算方法和公式； 当温度大于30℃时，同时考虑温度和湿度的影响， 给出相应的修正系数的计算方法。

为验证方法的有效性， 项目合作单位许昌许继风电科技有限公司已将该方法应用到风机MPPT的实际控制中， 并正在国家风光储输（张北）示范风电场进行测试。

测试共分2个阶段， 第一阶段测试时间为2016年2月29日到2016年11月22日， 风机采用原有MPPT控制方法； 第二阶段测试时间为2016年11月23日到2017年3月2日。 风机采用本文提出的MPPT控制方法， 通过数理统计分别绘制出对应的风机功率曲线。

随着大规模风电并网风电场容量和数量的增加，其输出功率的波动性和间歇性将给电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战。风电场动态等值建模理论与方法和风电场的智能控制策略已成为亟待解决的基础性和应用性研究课题。因此，课题组针对风电场等值模型精度以及对环境因素变化导致风电机组难以较好运行的难题，提出了基于多因素差异的风电机组最大功率跟踪控制技术和风电场分群等值建模方法。 考虑多因素差异的风电场/风电机组优化智能控制技术。考虑温度和湿度发生变化时，空气密度也会变化，在风电机组最大功率跟踪控制中考虑了环境因素的影响，给出了最优功率曲线修正系数K。当温度小于等于30℃时，不考虑湿度的影响，给出修正系数计算方法和公式；当温度大于30℃时，同时考虑温度和湿度的影响，给出相应的修正系数的计算方法。 为验证方法的有效性，项目合作单位许昌许继风电科技有限公司已将该方法应用到风机MPPT的实际控制中，并正在国家风光储输（张北）示范风电场进行测试。测试共分2个阶段，第一阶段测试时间为2016年2月29日到2016年11月22日，风机采用原有MPPT控制方法；第二阶段测试时间为2016年11月23日到2017年3月2日。风机采用本文提出的MPPT控制方法，通过数理统计分别绘制出对应的风机功率曲线。