基于改进FCM的风电场有功功率分配.pdf
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1、19第 43 卷第 5 期能 源 工 程基于改进 FCM 的风电场有功功率分配雷佳琦,杨毅强,付永康(四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000)摘要:考虑到风电场功率分配存在功率跟踪精度差、波动剧烈和变桨机构动作频繁等问题,提出一种加入信息熵权值设置的 FCM 聚类算法来对风电场内机组进行分类,并以此为基础对风电场有功功率分配进行优化。采集风电场和调度中心的实时运行数据,选择风电机组的实时出力、实时风速、转速和桨距角作为聚类指标。运用熵权法对各指标进行权重设置,以此为基础对风电机组进行FCM聚类,再进行有功功率分配。以Matlab/Simulink 中的SimWindFa
2、rm工具箱为平台,对 12 台风电机组进行有功功率分配仿真研究。通过与传统有功功率分配算法相比较,仿真验证所提分配算法可以有效提高功率跟踪精度、减小波动及机组动作次数。关键词:风电场;有功功率分配;FCM 聚类算法;信息熵中图分类号:TK81文献标识码:ADOI:10.16189/j.nygc.2023.05.003Active power allocation of wind farm based on improved FCMLEI Jiaqi,YANG Yiqiang,FU Yongkang(School of Automation and Information Engineering
3、,Sichuan University of Science and Engineering,Yibin 644000,China)Abstract:In order to improving power tracking accuracy and solving problems of violent fluctuation and frequent regulation of pitch actuator in power allocation of wind farm,a FCM clustering algorithm with entropy weight setting was p
4、roposed to classify units in wind farm,and optimize the active power allocation in wind farm.Real-time operation data of wind farms and dispatching centers were collected.Entropy weight method was used to set weights of clustering indexes such as real-time output,wind speed,rotational speed and pitc
5、h angle of wind turbines.FCM clustering and active power allocation were carried out by using entropy weight method.The active power allocation of 12 wind turbines were simulated by SimWindFarm toolbox in Matlab/Simulink.Simulation results show that compared with traditional active power allocation
6、method,the proposed algorithm effectively helps improve power tracking accuracy and reduce fluctuation magnitude and the frequency of pitch actuator action.Key Words:wind farm;active power allocation;FCM clustering algorithm;entropy weight method收稿日期:2023-04-17作者简介:雷佳琦(1999),男,四川成都人,硕士研究生,主要从事控制工程研究
7、。0引言近年来,风力发电作为发展迅速的新能源发电技术,在我国能源生产结构中的占比不断提升1。然而风能具有较强的波动性与随机性,对风电场的实时调度和平稳运行造成极大的影响。现有文献和已投运风电场对于有功功率的控制,主要采用固定比例分配法和变比例分配法。存在功率波动大、风能利用效率低等问题2。应考虑各机组运行状态的差异,对传统功率分配策略进行改进,向每一台机组分配合理的功率指令。针对在机组数量大的风电场中对每台机组进行单独控制容易造成“维数灾”3的问题。文献 4 提出了以风电机组调控能力排序的风电场有功控制策略,对机组进行了聚类,有效地提高了风电场的控制效率。然而,传统 FCM 算法忽视了每个指标
8、对于聚类结果的影响程度不同5。文献 6 针对不同工况下风电机组的运行特性差异,引入了 Copula 熵,并采用 K-means 聚类算法对风电机组进行划分。该策略提升了风能的利用率,但VOL.43No.5Oct.2023第 43 卷第 5 期2023 年 10 月能 源 工 程ENERGY ENGINEERING20VOL.43No.5K-means 硬聚类算法划分标准严格,在随机性、波动性较强的风电上适用性不高。本文选择实时风速、实时功率、发电机转速和叶片桨距角四个参数作为风电机组聚类指标,采用加入熵权法改进的 FCM 聚类算法对风电机组进行聚类。基于机组聚类结果,针对不同机组运行状态的差异
9、,提出新的功率分配策略。通过对 12 台 5MW 的风电机组进行仿真,验证了算法的可行性和有效性。证明了本文所改进的分配策略可以有效提高功率跟踪精度、减小功率波动并从减少机组动作方面提升风电场经济效益。1风电机组加权聚类1.1加入信息熵权重的 FCM 算法模糊 C 均值分类(Fuzzy C-means),简称FCM,是一种基于目标函数的模糊聚类算法。该算法用隶属度来描述样本属于某一类的概率,其核心思想是追求同一簇内对象相似度最大,不同簇之间相似度最小。相较于 K-means 等硬性聚类算法,FCM 算法的聚类划分更灵活,对于存在不确定性和模糊性的数据聚类效果更好。传统的 FCM 聚类算法默认不
10、同的聚类指标对聚类的影响程度是相同的,这与实际情况不符。针对这一问题,新的算法在原始 FCM 聚类算法基础上增加了基于信息熵的权重设置 wj,以区分每个指标在聚类过程中的影响程度。改进后的目标函数与约束条件如下:(1)(2)(3)式中:I为机组台数,K为聚类数目,J为指标维度。ik为第 i 台机组属于第 k 簇的隶属度值。m 表示模糊加权指数,通常取2。wj为第j维指标的权重,xij为第 i 台机组的第 j 维指标样本点,Ckj为第 k个聚类的第 j 维指标的中心点。以下为加入熵权法改进后的 FCM 算法流程图:计算加权后欧氏距离是否相邻隶属度差值小于阈值聚类结束初始随机选取m个聚类中心信息熵
11、权重设置选取新的聚类中心计算各离散点到聚类中心欧氏距离,更新隶属度矩阵数据采集数据归一化处理开始图 1改进的 FCM 聚类流程1.2数据归一化处理将各机组的实时风速、实时功率、发电机转速和叶片桨距角数据进行正向归一化处理。其中,风速和实时功率为正向指标,数值越大表明机组输出功率能力越强。(4)(5)转速为振荡性指标,越接近额定转速则运行越稳定。(6)桨距角为负向指标,动作次数越少、幅度越小,则机组机械磨损及运行成本越低。(7)雷佳琦等:基于改进 FCM 的风电场有功功率分配21第 43 卷第 5 期能 源 工 程式(4)式(7)中:Vmeas、Pmeas、meas和 meas为机组的实时风速、
12、功率、发电机转速和叶片桨距角的测量值,V0-1、P0-1、0-1、0-1为归一化处理后的值。风电场内 n 台机组的特征矩阵 X 如式(8)所示:(8)1.3基于信息熵理论的权重设置信息熵是对概率事件所携带信息量的一种度量7。其实质为系统所含信息量的期望值,可以用于对系统复杂程度的综合评价,并由此拓展延伸出了熵权评估方法。在对所有风电机组的聚类指标进行归一化处理之后,得到了其归一化矩阵(8)。再对每个聚类指标的权重进行计算,具体步骤如下:第 i 个样本的第 j 维指标所占比重 pij:(9)其中,Yij为归一化处理后的特征值,q为指标个数。各评价因子的熵 Ej计算公式如式(10):(10)其中
13、n 是样本数目。Ej的值越大,数据的复杂程度越大,所含信息量也越大8。计算第 j 维聚类指标的熵权 wj如下:(11)计算第 i 个样本的第 j 维指标 xij与第 k 个聚类的第 j 维指标中心 Ckj的加权欧氏距离 dik,j,其距离计算公式为:(12)1.4基于改进 FCM 的风电场机组分类选择实时风速、实时功率、发电机转速和叶片桨距角作为能够反映风电机组运行状态的聚类指标,对风电机组进行分类。其步骤如下:步骤 1:从风电场监测系统获得风电机组运行数据,并进行归一化处理。步骤 2:熵权法确定各指标权重。步骤 3:设置聚类参数。聚类数目 m,最大迭代次数 N,迭代终止阈值。一般地,初始类中
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