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    重庆时时彩八码遗漏: 一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410142894.8

    申请日:

    2014.04.10

    公开号:

    CN103915855A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/38申请日:20140410|||公开
    IPC分类号: H02J3/38; G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分类号: H02J3/38
    申请人: 华北电力大学
    发明人: 张晋华; 刘永前; 韩爽; 徐强; 阎洁; 顾波
    地址: 102206 北京市昌平区回龙观朱辛庄2号
    优先权:
    专利代理机构: 北京麟保德和知识产权代理事务所(普通合伙) 11428 代理人: 韩建功
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410142894.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2015.12.09|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了属于风电场技术领域的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法。该方法为:步骤1:对不同风况下不同载荷工况进行数值模拟,得到不同载荷工况下不同重要部件承受的循环载荷作用次数;步骤2:计算得到不同载荷工况下不同重要部件材料破坏时的循环次数,然后根据线性累积损伤理论,得到不同重要部件在不同载荷工况下的单位相对损伤值;步骤3:利用粒子群优化算法,对风电场内风电机组组合调度进行优化计算,得到风电机组重要部件的机械损伤最小的风电场内风电机组组合。本发明通过合理的风电机组组合调度,在保证输出功率的同时,减少了风电机组启停、切换等对风电机组寿命的不利影响,减少了电力系统的运行成本。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
    步骤1:对不同风况下不同载荷工况进行数值模拟,得到不同载荷工况下不同重要部件承受的循环载荷作用次数;
    步骤2:计算得到不同载荷工况下不同重要部件材料破坏时的循环次数,然后根据线性累积损伤理论,得到不同重要部件在不同载荷工况下的单位相对损伤值;
    步骤3:利用粒子群优化算法,对风电场内风电机组组合调度进行优化计算,得到风电机组重要部件的机械损伤最小的风电场内风电机组组合。

    2.  根据权利要求1所述的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,所述不同载荷工况为正常?;?、空转、启动和正常发电;所述不同重要部件为叶片、轮毂和塔架。

    3.  根据权利要求2所述的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,所述步骤1具体为:
    步骤11:计算一年中风电机组在正常发电和空转载荷工况下的运行时间hk,具体计算公式如下:
    hk=8766×π2vk(v‾)2e-mk;]]>
    其中,k为某一运行的载荷工况,k=1代表正常发电载荷工况,k=2代表启动载荷工况,k=3代表正常?;睾晒た?,k=4代表空转载荷工况;hk为某一载荷工况下不同风况的小时数,不同重要部件的hk相同;vk为某一载荷工况下的风速;为平均风速;π=3.14;e=2.718;
    计算一年中风电机组在启动和正常?;睾晒た鱿碌亩鞔问齡k,在切入风速下gk=1000,在额定风速和切出风速下gk=50;不同重要部件的gk相同;
    步骤12:采用商用载荷分析计算软件对步骤11得到的数据进行数值模拟,得到在某一载荷工况下某一重要部件承受的循环载荷作用次数nkl,其中l为某一重要部件,l=1代表叶片,l=2代表轮毂,l=3代表塔架。

    4.  根据权利要求3所述的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,所述步骤2具体为:
    步骤21:根据以下公式计算得到在某一载荷工况下某一重要部件材料破坏时的循环次数Nkl:
    对于金属材料:
    lgσkl=1mlgC-1mlgNkl;]]>
    其中,m和C是材料常数;σkl为对应的应力水平,σkl为已知量;
    对于玻璃钢材料:
    ασkl+lgNkl=β;
    其中,常数β=σb/B,σb为材料静强度;α=1/B,B为常数,表示寿命指数;
    步骤22:根据线性累积损伤理论,计算不同重要部件在某一载荷工况下的单位相对损伤量;
    当风电机组处在正常发电和空转载荷工况下,计算公式如下:
    Dkl=nkl/Nklhk;]]>
    其中,Dkl为某一重要部件在某一载荷工况下的单位相对损伤量;
    当风电机组处在启动和正常?;睾晒た鱿?,计算公式如下:
    Dkl=nkl/Nklgk.]]>

    5.  根据权利要求4所述的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,所述步骤3中的优化目标函数为:
    minF=Σj=1TΣi=1N(aijuij·t)+Σj=1TΣi=1Nbijuij(1-uij-1)+Σj=1TΣi=1Ncijuij-1(1-uij)+Σj=1TΣi=1N(dij(1-uij)·t);]]>
    其中,F表示总的损伤量;T表示时间周期数;N表示风电机组台数;表示在正常发电载荷工况下第i台风电机组在第j个时间周期内的单位相对损伤量;表示在启动载荷工况下第i台风电机组在第j个时间周期内的单位相对损伤量;表示在正常?;睾晒た鱿碌趇台风电机组在第j个时间周期内时的单位相对损伤量;表示在空转载荷工况下第i台风电机组在第j个时间周期内的单位相对损伤量;表示第i台风电机组在第j个时间周期内的启停状态,0代表?;?,1代表运行;t表示一个时间周期的长度;
    风电场内风电机组组合的约束条件为:
    约束条件1:风电机组出力上下限约束;
    Pi,minjPi,predictjPi,maxj;]]>
    其中,为第i台风电机组在第j个时间周期内的功率预测值;分别为第i台风电机组在第j个时间周期内的最小功率值和最大功率值;
    约束条件2:负荷调度约束;
    Σi=1N(Pi,predictj·uij)-Ploss=Ploadj;]]>
    其中,为在第j个时间周期内风电场规划的负荷出力,满足电网中调负荷指令;Ploss表示风电场内集电线路上功率损耗;
    约束条件3:最大功率变化率约束;
    在风电场并网、风电机组正常?;约胺缢僭龀す讨?,风电场功率变化率满足如下要求:
    当风电场装机容量小于30兆瓦时,风电场功率在10分钟内的最大变量为20兆瓦,在1分钟内的最大变量为6兆瓦;
    当风电场装机容量介于30兆瓦和150兆瓦之间时,风电场功率在10分钟内的最大变量为装机容量的2/3,在1分钟内的最大变量为装机容量的1/5;
    当风电场装机容量大于150兆瓦时,风电场功率在10分钟内的最大变量为100兆瓦,在1分钟内的最大变量为30兆瓦;
    约束条件4:线路损耗容量约束;
    按系统总负荷的7%考虑线路损耗容量,则有:
    Σi=1N(Pi,predictj·uij)≥1.07Ploadj;]]>
    其中,为在第j个时间周期内系统的线路损耗容量。

    6.  根据权利要求5所述的一种降低风电机组机械损耗的风电场内优化调度方法,其特征在于,所述步骤3具体为:
    步骤31:设置粒子群规模M,并在解空间范围内随机初始化M个粒子,输入每台风电机组的预测功率以及初始启停状态;
    步骤32:对每个粒子进行功率平衡和负荷调度约束,使其形成满足风电机 组组合约束的可行解;
    步骤33:优化目标函数计算各粒子的当前解,将其与自身的历史最优解作比较取最优者为粒子自身的局部最优解pi′,取所有粒子的局部最优解中的最小值对应解作为全局最优解pg′;
    步骤34:计算下一代粒子的速度和更新粒子的位置,具体公式为;
    vidk+1=wvidk+c1r1(pidk-xidk)+c2r2(pgdk-xidk)w=wmax-(wmax-wmin)×(k/K)2xidk+1=vidk+1+xidk;]]>
    其中,w为惯性权重因子;c1和c2为学习因子;r1,r2为分布于(0,1)的随机数;分别为粒子i'在第k'次迭代中第d′维的速度和位置,r是区间[0,1]上的随机数;是修改后的概率映射函数,S(vidk)=1-2/(1+exp(-vidk))vidk02/(1+exp(-vidk))-1vidk>0;]]>为粒子i'在第d′维的个体最优解的位置;为在第d′维的全局最优解的位置;K为迭代次数设定的最大值;
    步骤35:当前迭代次数是否满足最大值K,若不满足,则k'=k'+1,返回步骤32;反之,结束计算,输出全局最优解。

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    一种 降低 机组 机械 损耗 场内 优化 调度 方法
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