风电场的出力控制系统以及出力控制方法.pdf

提供一种风电场的出力控制系统和出力控制方法。一种风电场的出力控制系统包括：风电场运行参数采集模块，用于从各风机持续采集其运行参数；风机运行状态评估模块，用于根据风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一；风机控制命令输出模块，用于将停机命令分别发送给风机运行状态评估模块确定的处于需停机状态的风机。其中，风机运行状态评估模块在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于需停机状态。

权利要求书一种风电场的出力控制系统，包括：
风电场运行参数采集模块，用于从各风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度；
风机运行状态评估模块，用于根据风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一；
风机控制命令输出模块，用于将停机命令分别发送给风机运行状态评估模块确定的处于需停机状态的风机，
其中，风机运行状态评估模块在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于需停机状态。
如权利要求1所述的出力控制系统，其特征在于，所述可运行状态包括正常运行状态和降功率可运行状态，并且风机运行状态评估模块在确定任一风机的运行状态时，
如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内并且其振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于正常运行状态，
如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于降功率可运行状态。
如权利要求2所述的出力控制系统，还包括：限功率决策模块，用于根据风电场运行参数采集模块采集的各风机的运行参数以及风机运行状态评估模块确定的各风机的运行状态确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
如权利要求3所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，
以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型，
计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax，
根据风机运行状态评估模块确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
如权利要求4所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，如果确定Pmax＞Pplan，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
如权利要求5所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，
其中，风机控制命令输出模块还将停机命令分别发送给限功率决策模块确定的需要停机的风机。
如权利要求5所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，
计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan，
如果Pexcess≤α×Pmax，其中，0＜α＜1，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，
其中，风机控制命令输出模块还将降功率命令分别发送给限功率决策模块确定的需要降功率运行的风机。
如权利要求7所述的出力控制系统，其特征在于，如果限功率决策模块确定Pexcess＞×Pmax，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且通过风机控制命令输出模块将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机，以使根据剩余的处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机再次计算得到的Pexcess≤α×Pmax，然后再优先从处于其余的降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，并且通过风机控制命令输出模块将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
如权利要求4‑8中任一项所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机时，
为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间，
将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序，
按照被限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机。
如权利要求4‑8中任一项所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
如权利要求9所述的出力控制系统，其特征在于，限功率决策模块为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
一种风电场的出力控制方法，包括，在风电场中央监控系统执行以下步骤：
A)从各风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度；
B)根据在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一；
C)将停机命令分别发送给步骤B)中确定的处于需停机状态的风机，
其中，在步骤B)，在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出所述预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则确定所述风机处于需停机状态。
如权利要求12所述的出力控制方法，其特征在于，所述可运行状态包括正常运行状态和降功率可运行状态，并且在步骤B)，在确定任一风机的运行状态时，
如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内并且其振动不超过预定的振动限值，则确定所述风机处于正常运行状态，
如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则确定所述风机处于降功率可运行状态。
如权利要求13所述的出力控制方法，还包括：D)根据在步骤A)采集的各风机的运行参数以及在步骤B)确定的各风机的运行状态确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
如权利要求14所述的出力控制方法，其特征在于，在步骤D)在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，
D‑1)以在一段时间内，在步骤A)采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为在步骤B)确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型，
D‑2)计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax，
D‑3)根据确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
如权利要求15所述的出力控制方法，其特征在于，步骤D‑3)包括：如果Pmax＞Pplan，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
如权利要求16所述的出力控制方法，其特征在于，在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且还将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机。
如权利要求16所述的出力控制方法，其特征在于，步骤D‑3)包括：如果确定Pmax＞Pplan，则计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan，并且如果Pexcess≤α×Pmax，其中，0＜α＜1，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，
其中，步骤C)还包括：将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
如权利要求18所述的出力控制方法，其特征在于，如果Pexcess＞α×Pmax，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机，以使根据剩余的处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机再次计算得到的Pexcess≤α×Pmax，然后再优先从处于其余的降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，并且将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
如权利要求15‑19中任一项所述的出力控制方法，其特征在于，在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机时，
为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间，
将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序，
按照被限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机。
如权利要求15‑19中任一项所述的出力控制方法，其特征在于，步骤D‑1)包括：
为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且
将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
如权利要求20所述的出力控制方法，其特征在于，步骤D‑1)包括：
为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且
将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。

说明书风电场的出力控制系统以及出力控制方法
技术领域
本申请涉及一种风电场的出力控制系统以及出力控制方法，尤其涉及一种采用智能分析对风电场中的风机执行出力控制，以达到风电场总体控制要求的出力控制系统以及出力控制方法。
背景技术
随着装机容量的不断增加，风力发电在电网中的比例越来越大。因为风力发电机组出力随机性、间歇性影响了电网对风电的接纳能力，所以一般电网调度会根据风电场的装机容量及功率预测情况，对风电场的出力给以上限控制。
风电场由多台风力发电机组构成，而对风电场的出力控制实际上就是对每台风机的控制。每台风机的安全稳定运行，关系着整个风电场的稳定运行。所谓的风机群控，即通过对单台风机的控制调整实现风电场总体规划目标。为此，不仅需要考虑单台风机自身状况，还要考虑风电场全部风机之间的相互协作。
传统的风机群控策略在控制过程中一般只考虑了单台风机的控制，而没有考虑风机之间的协作因素，因此不能保障风力发电风机运行的合理性，容易产生风机故障隐患。当前，风电场的风机数量越来越多，而竞争又要求不断降低风机维护的成本。合理利用风机，保障风机稳定运行，通过合理的风机保护机制降低风机的维护成本，已经成为未来风电场维护的发展趋势。
在一种现有的风电场群控方案中，电网调度下发总体出力上限给风电场，当运行出力上限小于风电场理论总体出力时，手动对风机的功率上限进行控制或者对部分风机进行手动停机，以满足风电场整体出力要求。手动调节风电场总体出力效率低，调节时间长，调节功率计算也比较麻烦，功率分配依据人的主观作用。
在另一种现有的风电场群控方案中，根据调度下发的风电场出力上限，进行功率自动分配调整。按照需要限功率比例，自动随机分配单台风机所限功率比例，或者当限功率比较大时，随机对风机进行停机，以满足对风电场的总体出力控制。这种采用随机的方式对单台风机限功率或者停机，没有针对风机本身的运行状态进行功率分配，可能使有故障隐患的风机持续运行在不合理的状况，或者使一台健康风机长时间连续工作而对风机的硬件照成损伤，从而降低了风机的可利用率，提高风机维护成本。
发明内容
本发明的目的在于提供一种风电场的出力控制系统以及出力控制方法，采用智能分析对风电场中的风机执行出力控制，以达到风电场的总体控制要求。
本发明的另一目的在于提供一种风电场的出力控制系统以及出力控制方法，采用智能分析对风电场中的风机的运行状态进行评估，并且考虑各风机的运行状态对风电场的出力进行控制，从而使风机健康地运行，提高风电场整体运行的可靠性。
根据本发明的一方面，提供一种风电场的出力控制系统，包括：风电场运行参数采集模块，用于从各风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度；风机运行状态评估模块，用于根据风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一；风机控制命令输出模块，用于将停机命令分别发送给风机运行状态评估模块确定的处于需停机状态的风机。其中，风机运行状态评估模块在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于需停机状态。
优选地，所述可运行状态包括正常运行状态和降功率可运行状态，并且风机运行状态评估模块在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内并且其振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于正常运行状态，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于降功率可运行状态。
优选地，所述的出力控制系统还包括：限功率决策模块，用于根据风电场运行参数采集模块采集的各风机的运行参数以及风机运行状态评估模块确定的各风机的运行状态确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
优选地，限功率决策模块在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型，计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax，根据风机运行状态评估模块确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
优选地，限功率决策模块在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，如果确定Pmax＞Pplan，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
优选地，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机。其中，风机控制命令输出模块还将停机命令分别发送给限功率决策模块确定的需要停机的风机。
优选地，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan，如果Pexcess≤α×Pmax，其中，0＜α＜1，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，其中，风机控制命令输出模块还将降功率命令分别发送给限功率决策模块确定的需要降功率运行的风机。
优选地，如果限功率决策模块确定Pexcess＞α×Pmax，则限功率决策模块优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且通过风机控制命令输出模块将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机，以使根据剩余的处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机再次计算得到的Pexcess≤α×Pmax，然后再优先从处于其余的降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，并且通过风机控制命令输出模块将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
优选地，限功率决策模块在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机时，为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间，将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序，按照被限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机。
优选地，限功率决策模块为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
根据本发明的另一方面，提供一种风电场的出力控制方法，包括，在风电场中央监控系统执行以下步骤：A)从各风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度；B)根据在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一；C)将停机命令分别发送给步骤B)中确定的处于需停机状态的风机。其中，在步骤B)，在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出所述预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则确定所述风机处于需停机状态。
优选地，所述可运行状态包括正常运行状态和降功率可运行状态，并且在步骤B)，在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内并且其振动不超过预定的振动限值，则确定所述风机处于正常运行状态，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则确定所述风机处于降功率可运行状态。
优选地，所述的出力控制方法还包括：D)根据在步骤A)采集的各风机的运行参数以及在步骤B)确定的各风机的运行状态确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
优选地，在步骤D)在确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机时，D‑1)以在一段时间内，在步骤A)采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为在步骤B)确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型，D‑2)计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax，D‑3)根据确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。
优选地，步骤D‑3)包括：如果Pmax＞Pplan，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
优选地，在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且还将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机。
优选地，步骤D‑3)包括：如果确定Pmax＞Pplan，则计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan，并且如果Pexcess≤×Pmax，其中，0＜α＜1，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机。其中，步骤C)还包括：将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
优选地，如果Pexcess＞α×Pmax，则优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机，以使根据剩余的处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机再次计算得到的Pexcess≤α×Pmax，然后再优先从处于其余的降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，并且将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
优选地，在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机时，为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间，将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序，按照被限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需要停机或需要降功率运行的风机。
优选地，步骤D‑1)包括：为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
附图说明
通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1是示出根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制系统的逻辑框图；
图2～图6是示出根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制方法的流程图；
图7是示出根据本发明的示例性实施例的为风机建立功率模型的示意图。
具体实施方式
以下，将参照附图来详细说明本发明的实施例。
图1是示出根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制系统的逻辑框图。本发明的风电场的出力控制系统可实现为风电场的中央监控系统的一部分。
参照图1，根据本发明的示例性实施例的风电场出力控制系统包括风电场运行参数采集模块110、风机运行状态评估模块120和风机控制命令输出模块130。
风电场运行参数采集模块110用于从各个风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件(主要部件是指机组的主要大部件，包括但不限于发电机、变流器、变桨电机、变桨逆变器、偏航电机等)的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度。
风机运行状态评估模块120用于根据风电场运行参数采集模块110在一段时间内采集的各个风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一。根据本发明的优选实施例，风机运行状态评估模块120还进一步将处于可运行状态的风机确定为处于正常运行状态或降功率可运行状态。
风机运行状态评估模块120在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出所述预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块120确定所述风机处于需停机状态。
此外，风机运行状态评估模块120在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内(正常温度主要是指温度上限，各个不同区域的温度上限跟其所处的环境有关)并且其振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块120确定所述风机处于正常运行状态；如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块120确定所述风机处于降功率可运行状态。
上述预定的温差范围、振动限值以及各变桨系统的温差范围是预先设置的经验值。根据风电场不同的情况，可对所述经验值进行调整。
风机控制命令输出模块130用于将停机命令分别发送给风机运行状态评估模块120确定的处于需停机状态的风机。
根据本发明的优选实施例，风电场出力控制系统还包括限功率决策模块140。限功率决策模块140用于根据风电场运行参数采集模块110采集的各风机的运行参数以及风机运行状态评估模块120确定的各风机的运行状态，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。所述需执行出力控制的风机分为需要停机的风机和需要降功率运行的风机。风机控制命令输出模块130还将停机命令分别发送给限功率决策模块确定的需要停机的风机，并且/或者将降功率命令发送给需要降功率运行的风机。
以下将详细描述限功率决策模块140确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机的处理。
根据本发明的示例性实施例，为了计算风电场的最大处理功率，首先计算降功率可运行的各风机在合理条件范围内理论上能够发出的最大功率。为此，本发明提出通过神经网络建模方法来建立降功率可运行的各风机的功率模型。
首先，限功率决策模块140以风电场运行参数采集模块110在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法(例如RBF)为风机运行状态评估模块120确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。图7示出根据本发明的示例性实施例的为风机建立功率模型的示意图。如图7所示，限功率决策模块140以各风机的风速V、环境温度t、当前运行功率P以及预定的各部件的正常温度上限Tp为输入，通过RBF神经网络训练方法进行训练，从而得到每个处于降功率可运行状态的风机的最大运行功率的功率模型。
根据本发明的优选实施例，限功率决策模块140为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以风电场运行参数采集模块110在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块120确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
其次，限功率决策模块140计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax。对于当前处于正常状态的风机，可根据风机当前风速以及运行功率曲线计算出其最大运行功率；而根据前述神经网络建模可获得处于降功率可运行状态的各个风机的最大运行功率。
然后，限功率决策模块140根据风机运行状态评估模块120确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。有些机组由于状态良好长时间运行，希望让风电机组发电时间分布比较均匀，为了保护机组安全稳定的运行，可尽量优先选取运行时间长的机组进行停机。此外，由于机组限电是通过变桨实现的，长期限电的话变桨系统负荷比较大，变桨系统是机组一个脆弱的环节，有好多故障都是变桨系统引起的，为了保护变桨系统，还可尽量优先选取之前限电时间短的机组限功率运行控制。
根据本发明的示例性实施例，限功率决策模块140在确定需执行出力控制的风机时，如果确定Pmax＞Pplan，则限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
根据本发明的优选实施例，限功率决策模块140在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间，将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序，然后按照被限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
根据本发明的可选实施例，限功率决策模块140在优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机时，优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机。此时，风机控制命令输出模块130还将停机命令分别发送给限功率决策模块140确定的需要停机的风机。
表1示出按照过去一周内的限电时间升序排序的一组风机的功率的示例：
风机序号(标识)54321限电时间(小时)23456风机功率(KW)800800700600500
假设计算得出的风电场最大出力总功率Pmax是3800KW，而风电场计划出力上限Pplan是2500KW。由于Pmax＞Pplan，因此，限功率决策模块140自限电时间最短的风机开始，将风机5和风机4确定为需要停机的风机，从而当前剩下的3台风机当前的运行功率之和为1800KW，低于Pplan。
根据本发明的另一示例性实施例，限功率决策模块140如果确定Pmax＞Pplan，则限功率决策模块140先计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan。
如果Pexcess≤×Pmax，则限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机；此时，风机控制命令输出模块130还将降功率命令分别发送给限功率决策模块140确定的需要降功率运行的风机。这里，要根据风机功率的调整范围以及风电场的具体需求来选取α值，0＜α＜1；优选地，0.3≤α≤0.6。也就是说，当风电场最大输出功率Pmax超出风电场计划出力上限Pplan不是太多(功率偏差值Pexcess在一定范围内)时，限功率决策模块140可选择降功率运行部分风机。可参照前述基于一段时间内限电时间升序的顺序选择和确定所述降功率运行风机。
同样以表1示出的示例为例，假设计算得出的风电场最大出力总功率Pmax是3800KW，而风电场计划出力上限Pplan是2500KW，Pmax＞Pplan。这里，Pexcess＝1300，假设α＝0.5，Pexcess＜α×Pmax。因此，限功率决策模块140可仅选择对部分风机进行降功率控制，而不对风电场中的风机停机。例如，自限电时间最短的风机开始，按照预定的权值、比例或算法，可确定将风机5和风机4各降功率650KW和650KW；或者可确定将风机5、风机4和风机3各降功率500KW、400KW和400KW；或者可确定将风机5、风机4、风机3和风机2各降功率400KW、400KW、250KW和250KW，降功率风机的选择不限于上述示例。
另一方面，如果Pexcess＞×Pmax，则限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，以使根据剩余运行的风机的总输出功率低于(1‑α)×Pmax或更低。然后，在确定需要停机的风机被停机后，按照前述限功率决策模块140确定需要降功率运行的风机的方式进一步进行限功率控制。也就是说，当风电场最大输出功率Pmax超出风电场计划出力上限Pplan相当多(功率偏差值Pexcess超出一定范围内)时，限功率决策模块140可先选择对部分风机进行停机控制，以使风电场总的输出功率降到一定范围内，然后，再选择对部分风机进行降功率运行控制。
仍以表1示出的示例为例，假设计算得出的风电场最大出力总功率Pmax是3800KW，而风电场计划出力上限Pplan是2500KW，Pmax＞Pplan。这里，Pexcess＝1300，假设α＝0.2，Pexcess＞α×Pmax。因此，限功率决策模块140可选选择对部分风机进行停机，将风电场总输出功率降到一定范围。例如，自限电时间最短的风机开始，先确定将风机5停机，将风电场总输出功率降到大约3000KW。此后，限功率决策模块140可按照前述限功率决策模块140确定需要降功率运行的风机的方式进一步进行限功率控制。
以下将参照图2～图6详细描述根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制方法。
图2～图6是示出根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制方法的流程图。
图2是示出根据本发明的示例性实施例的风电场的出力控制方法的流程图。参照图2，在步骤S210，风电场的出力控制系统的风电场运行参数采集模块110从各风机持续采集其运行参数，所述运行参数包括各主要部件的温度参数和振动参数以及风机的当前运行功率、风速和环境温度。
在步骤S220，风机运行状态评估模块120根据在一段时间内采集的各风机的运行参数确定各风机的运行状态，所述运行状态是可运行状态和需停机状态之一。
根据本发明的示例性实施例，在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各变桨系统的温度差超出所述预定的温差范围，或者所述风机各主要部件的振动超过预定的振动限值，则确定所述风机处于需停机状态。
根据本发明的优选实施例，所述可运行状态包括正常运行状态和降功率可运行状态。在确定任一风机的运行状态时，如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度在正常范围内并且其振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于正常运行状态；如果在预定时间内，所述风机各主要部件的温度的温升超过预定的温升限值，其各变桨系统的温度差在预定的温差范围内，并且所述风机各主要部件的振动不超过预定的振动限值，则风机运行状态评估模块确定所述风机处于降功率可运行状态。
此后，在步骤S230，风机控制命令输出模块130将停机命令分别发送给风机运行状态评估模块120在步骤S220确定的处于需停机状态的风机。
根据上述实施例的出力控制方法，本发明可通过从风电场中的各风机采集其运行参数，并进行智能分析来确定其运行状态，从而根据分析的结果对问题风机进行限功率控制。
图3是示出根据本发明的另一示例性实施例的风电场的出力控制方法的流程图。图3中的步骤S310和S320的操作分别与图2中的S210和S220相同，因此在此对步骤S310和S320不进行具体描述。
参照图3，在步骤S330，限功率决策模块140根据风电场运行参数采集模块110在步骤S310采集的各风机的运行参数以及风机运行状态评估模块120在步骤S320确定的各风机的运行状态，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。图4示出图3中的步骤S330的处理流程。以下将参照图4详细描述步骤S330的处理。
参照图4，在步骤S3310，限功率决策模块140以风电场运行参数采集模块110在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
根据本发明的优选实施例，限功率决策模块140为风机各主要部件计算所述主要部件的温度上限值的平均值Tp，并且将计算的各主要部件的Tp作为神经网络建模方法的输入的一部分，以风电场运行参数采集模块在一段时间内采集的各风机的运行参数作为训练样本，使用神经网络建模方法为风机运行状态评估模块确定的处于降功率可运行状态的各个风机建立其最大运行功率的功率模型。
在步骤S3330，限功率决策模块140计算当前处于正常运行状态的每台风机的最大输出功率以及处于降功率可运行状态的每台风机的最大运行功率的总和作为风电场最大出力总功率Pmax。对于当前处于正常状态的风机，可根据风机当前风速以及运行功率曲线计算出其最大运行功率；而根据前述神经网络建模可获得处于降功率可运行状态的各个风机的最大运行功率。
在步骤S3350，限功率决策模块140根据风机运行状态评估模块确定的各个当前处于正常运行状态的各风机以及处于降功率可运行状态的各风机的当前运行功率、风电场最大出力总功率Pmax以及预定的风电场计划出力上限Pplan，确定当前处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机当中需执行出力控制的风机。图5和图6分别示出根据本发明的示例性实施例在步骤S3350的处理。以下将参照图5和图6分别解释步骤S3350的处理。
参照图5，在步骤S3352，限功率决策模块140确定Pmax是否大于Pplan。如果确定Pmax＞Pplan，则限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需执行出力控制的风机。
根据本发明的示例性实施例，在步骤S3354，限功率决策模块140为当前没有处于需停机状态的每台风机计算所述风机在过去预定长度的时间周期内的限电时间。在步骤S3356，限功率决策模块140将没有处于需停机状态的各风机的标识按照风机的限电时间进行升序排序。然后，在步骤S3358，按照限电时间升序的顺序，选择并确定一个或多个风机作为需要停机的风机。
另一方面，如果在步骤S3352，限功率决策模块140确定Pmax不大于Pplan，则限功率决策模块140不需选择需执行出力控制的风机，结束步骤S3350的处理。
图6示出根据本发明的另一示例性实施例的步骤S3350的处理。参照图6，在步骤S3352，限功率决策模块140确定Pmax是否大于Pplan。如果确定Pmax＞Pplan，则在步骤S3355，限功率决策模块140计算风电场功率偏差值Pexcess＝Pmax‑Pplan，并且将Pexcess与α×Pmax进行比较，其中，0＜α＜1，优选为0.3≤α≤0.6。
如果在步骤S3355，限功率决策模块140确定Pexcess≤α×Pmax，则在步骤S3357，限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机。在这种情况下，在步骤S350，风机控制命令输出模块130将降功率命令分别发送给限功率决策模块140在步骤S3357确定的需要降功率运行的风机。可参照步骤S3354、S3356和S3358选择并确定需要停机的风机的方式确定需要降功率运行的风机。
如果在步骤S3355，限功率决策模块140确定Pexcess＞α×Pmax，则在步骤S3359，限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机。可参照步骤S3354、S3356和S3358选择并确定需要停机的风机。根据本发明的优选实施例，在步骤S3359，限功率决策模块140优先从处于降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要停机的风机，并且在步骤S350，通过风机控制命令输出模块130将停机命令分别发送给确定的需要停机的风机，以使根据剩余的处于正常运行状态的风机以及处于降功率可运行状态的风机再次计算得到的Pexcess≤α×Pmax。此后，再根据步骤S3355和S3357，优先从处于其余的降功率可运行状态的风机当中确定一个或多个风机作为需要降功率运行的风机，并且在步骤S350，风机控制命令输出模块130将降功率命令分别发送给确定的需要降功率运行的风机。
返回图3，如前所述，在步骤S350，风机控制命令输出模块130发送出力控制命令给相应的风机。例如，如果在步骤S330或步骤S3358，限功率决策模块140确定了一个或多个需要停机的风机，则在步骤S350，风机控制命令输出模块130将停机命令分别发送给在步骤S330或步骤S3358确定的需要停机的风机。如果在图6中的步骤S3357，限功率决策模块140确定了一个或多个需要降功率运行的风机，则在步骤S350，风机控制命令输出模块130将降功率命令分别发送给限功率决策模块140在步骤S3357确定的需要降功率运行的风机。如果在图6中的步骤S3359，限功率决策模块140确定了一个或多个需要停机的风机，则在步骤S350，风机控制命令输出模块130将停机命令分别发送给限功率决策模块140在步骤S3359确定的需要停机的风机。
以上通过参照附图对本发明的示例性实施例的描述可以看出，根据本发明的风电场的出力控制系统和出力控制方法不仅通过对单台风机的运行状态进行评估以进行限功率控制，而且可综合风电场内各台风机的运行状态以及限电要求，对多台风机合理地进行限功率控制，包括优先从处于降功率可运行状态的风机选择风机进行降功率运行控制，并且/或者优先从处于降功率可运行状态的风机选择风机进行停机控制。因此，本发明的风电场出力控制系统和方法实现对风电场风机的出力群控，优化了风电场出力控制方案，有利于风机的健康运行，提高了风电场整体的可靠性。
尽管已参照优选实施例表示和描述了本发明，但本领域技术大员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对这些实施例进行各种修改和变换。