如何用數(shù)據(jù)挖掘方法提高風(fēng)電機組功率輸出

2017-09-26 20:00:22 電力科學(xué)觀察與寫作　點擊量：評論 (0)

存在的問題及解決方法風(fēng)電機組的原動力不可控，受風(fēng)速、風(fēng)向等因素影響，其功率輸出具有較高不確定性，這為風(fēng)電機組的功率輸出提升及優(yōu)化帶來了較大挑戰(zhàn)。另一方面，在線監(jiān)測技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷成熟的今天，風(fēng)

逐點優(yōu)化策略與聚類優(yōu)化策略3

根據(jù)前述分析，本文提出一種逐點優(yōu)化策略，用于優(yōu)化風(fēng)電機組功率，其流程圖如圖4所示，該策略的主要思想是在每運行時刻點調(diào)用遺傳算法，優(yōu)化搜索風(fēng)電機組最優(yōu)控制參數(shù)。

逐點優(yōu)化策略要求每10分鐘進行一次優(yōu)化，顯然該策略所需計算量較大，不利于在線優(yōu)化風(fēng)電機組功率。本研究引入K均值聚類方法，可對風(fēng)速數(shù)據(jù)進行聚類，通過采用K組風(fēng)速聚類下最優(yōu)控制量，實現(xiàn)對風(fēng)電機組功率的在線優(yōu)化，降低優(yōu)化計算量，其流程圖如圖5所示。

算例分析4

采用某風(fēng)電場內(nèi)H56-850型風(fēng)電機組2012/06/01至2012/06/30間每10分鐘風(fēng)電機組運行數(shù)據(jù)驗證本文風(fēng)電機組功率優(yōu)化策略。

圖6所示為采用兩種優(yōu)化策略前后的2012/06/13中風(fēng)電機組功率曲線。可以看到，采用本研究中功率優(yōu)化策略后，風(fēng)電機組功率輸出曲線高于歷史功率輸出曲線。

兩優(yōu)化策略的仿真平臺為臺式電腦(Intel-i3 3.60 GHz, 4 GB RAM)和MATLAB R2015a，兩優(yōu)化策略的優(yōu)化計算時間如圖7所示。可以看到，聚類優(yōu)化策略僅需在風(fēng)電機組投運前(00 : 00時刻)優(yōu)化計算各風(fēng)速聚類中心下的優(yōu)化控制策略，而在風(fēng)電機組投運后，僅需根據(jù)當前測量風(fēng)速，選擇對應(yīng)聚類中心的優(yōu)化控制策略，該過程僅涉及選擇判斷操作，因此可快速實現(xiàn)。逐點優(yōu)化策略則需在每時刻點進行半分鐘左右的優(yōu)化計算。兩者相比，聚類優(yōu)化策略更適用于風(fēng)電機組功率的實時優(yōu)化。

結(jié)論5

本文提出兩種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的風(fēng)電機組功率優(yōu)化策略：逐點優(yōu)化策略和聚類優(yōu)化策略，其中，后者策略在前者策略基礎(chǔ)上成功應(yīng)用聚類方法，有效降低優(yōu)化計算復(fù)雜度。通過對比2012/06/13當天風(fēng)電機組優(yōu)化功率與歷史運行記錄，結(jié)果表明，本文優(yōu)化策略可有效提高風(fēng)電機組功率輸出，并且聚類中心數(shù)為5的聚類優(yōu)化策略，能以較低的優(yōu)化計算復(fù)雜度，達到逐點優(yōu)化策略的相近優(yōu)化效果。更高的風(fēng)電機組功率意味著更高的風(fēng)能利用率，對于提高風(fēng)電場收益具有重要意義。

研究成果6

本研究發(fā)表在《電力系統(tǒng)自動化》2016年第40卷第22期，歡迎品讀。