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基于降低風(fēng)電機組葉片損傷的風(fēng)電機組組合優(yōu)化

文檔作者：張晉華林媛媛劉永前田德林志彥汪寧渤文檔來源： 1．新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室 2．華北水利水電學(xué)院電力學(xué)院3．河南省永城市供電有限責(zé)任公司 4．甘肅省電力公司風(fēng)電技術(shù)中心		點擊數(shù)：	更新時間： 2021年01月01日
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第4l卷第20期
2013年10月l6日
電力系統(tǒng)保護與控制
Power System Protection and Control
Vl01．4 1 N0．20
0ct．16．20】3
基于降低風(fēng)電機組葉片損傷的風(fēng)電機組組合優(yōu)化
張晉華 ，林媛媛3 7劉永前 ，田德 ，林志彥 ，汪寧渤
(1．新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué))，北京102206；2．華北水利水電學(xué)院電力學(xué)院，河南鄭州450011
3．河南省永城市供電有限責(zé)任公司，河南永城476600；4．甘肅省電力公司風(fēng)電技術(shù)中心，甘肅蘭州7 3005 0)
摘要：對于大型風(fēng)電場，研究機組組合優(yōu)化，可以提高風(fēng)電場運行水平，提高風(fēng)電場經(jīng)濟效益。葉片是風(fēng)電機組的關(guān)鍵部件
之一， 占風(fēng)機總成本的20％，是影響風(fēng)電機組使用壽命的重要因素之一。通過對葉根在不同風(fēng)況下四種不同載荷X-況的受力
分析，量化了不同運行_Y-況下葉片損傷量，確定了葉片損傷量與葉片壽命的關(guān)系，建立了風(fēng)電場各機組總?cè)~片損傷量的數(shù)學(xué)
模型；應(yīng)用改進二進制粒子群(BPS0)優(yōu)化算法，結(jié)合風(fēng)電場預(yù)測功率數(shù)據(jù)和負荷調(diào)度要求，以葉片損傷量最小為優(yōu)化目標，
建立風(fēng)電場內(nèi)機組組合優(yōu)化調(diào)度模型。將所提出模型應(yīng)用于某49．5 風(fēng)電場，對33臺機組進行組合優(yōu)化，算例結(jié)果表明
在滿足負荷的要求下，可減少啟停機次數(shù)，延長機組壽命，驗證了該算法的可行性和有效性。
關(guān)鍵詞：機組組合優(yōu)化；風(fēng)電場；葉片損傷量；二進制粒子群優(yōu)化算法
W ind turbine unit eommitment optimization based on the reduced blade damage
ZHANG Jin—hua ’2 L1N Yuan—yuan
， LIU Yong—qian ，TIAN De ，LIN Zhi-yan ，WANG Ning—bo
(1．State Key Laboratory ofAlternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources(Noah China Electric Power
University)，Beijing 102206，China；2．School ofPower,North China University ofWater Resources and Electric Power,Zhengzhou
450011，China；3．YongchengPower SupplyCo．，Ltd，Yongcheng476600，China；4．WindPowerTechnologyCenter，GansuElectric
Power Corporation，Lanzhou 730050，China)
Abstract：For large wind farms，the unit combinatorial optimization research can improve the level of wind farm operation and
increase the economic eficiency of wind farms．The blades are one of the key components of wind turbines，which not only account
f0r 20％ of total wind turbine cost．but also have much influence on the wind turbine life．This paper makes a stress analysis of blades
root at four different load conditions，quantifies damage of the blades，determines its relationship with blade life，and establishes a
mathematic model of total blade damage value of each wind turbine unit．Moreover,based on the theory of improved binary particle
swarm optimization(BPSO)algorithm，a unit commitment optimization model is proposed．For this model，the minimum of blade
damage is taken as optimization objective，and wind power prediction results and load dispatch demand of electrical system are fully
considered．A 49．5 MW wind farm is taken as an example and combinatorial optimization of 33 units is made．Case study shows that
while meeting the load requirements，it can reduce the number of start—stop times an d extend the unit life，verifying the feasibility and
reliability ofthe proposed optimal dispatching mode1．
This work is supported by National High Technology Research and Development of China (863 Program ) (No．
2011AA05A104)．
Key wordst unit commitment optimization；wind farm；blade damage value；binary particle swarm optimization(BPSO)
中圖分類號： TM614 文獻標識碼：A 文章編號： 1674．3415(2013)20．0080．07
0 引言
風(fēng)電作為一種波動性能源，輸出功率具有波動
性[¨。目前隨著風(fēng)電場規(guī)模逐漸增大，運行時間逐
漸增加，“窩電”現(xiàn)象愈加普遍，給風(fēng)電場的運行維
基金項目： 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目
(2 01 1AA05A1 04)
護帶來新的挑戰(zhàn)。進一步提高的控制水平有利于電
力調(diào)度對其他電源開機方式的合理安排，可以大幅
度提高電網(wǎng)接納風(fēng)電的能力。同時若對風(fēng)電場內(nèi)實
施優(yōu)化調(diào)度，可以減少風(fēng)電機組啟停、切換等對機
組壽命的不利影響，進而減少電力系統(tǒng)的運行成本。
因此展開對風(fēng)電場機組組合優(yōu)化的研究，對整個電
力系統(tǒng)運行都具有指導(dǎo)意義。
為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，國內(nèi)外學(xué)者對風(fēng)電場的優(yōu)
張晉華，等 基于降低風(fēng)電機組葉片損傷的風(fēng)電機組組合優(yōu)化 ．81．
化調(diào)度和機組組合優(yōu)化問題提出了一些解決方案。文
獻[2】在風(fēng)速預(yù)測的基礎(chǔ)上，應(yīng)用隨機規(guī)劃理論建立了
考慮機組組合的含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模
型。文獻[3]根據(jù)風(fēng)電場下一功率控制周期的各機組
預(yù)測功率及機組自身運行狀況，給出了一種基于機組
運行狀態(tài)分類的風(fēng)電場有功功率控制策略。文獻[4]
根據(jù)風(fēng)電功率預(yù)測數(shù)據(jù)，對小型風(fēng)電場中機組調(diào)度和
有功功率、無功功率分配問題提出了解決方案。文獻
[5]將風(fēng)電場的功率控制系統(tǒng)作為虛擬市場(V'Lrtual
Market)來運行，利用疲勞指數(shù)(fatigue index)參數(shù)
來確定的機組作為買方或者賣方，可以在兼顧了各臺
機組的狀態(tài)的同時實現(xiàn)風(fēng)電場出力調(diào)度。
上述文獻都涉及到對機組組合優(yōu)化問題作了分
析研究。機組組合優(yōu)化是一個高維、離散、非線性
規(guī)劃問題。在近幾十年的研究中，涌現(xiàn)了多種算法，
如動態(tài)規(guī)劃法、拉格朗日松弛法和混合整數(shù)規(guī)劃法，
其求解精度比較高，但對大規(guī)模問題容易造成“維
數(shù)災(zāi)”【6 J。因此在近年來，人工智能算法廣泛應(yīng)用
于機組組合問題，如遺傳算法，對目標函數(shù)沒有特
殊要求，可以考慮多個約束，方法比較靈活、可得接
近全局最優(yōu)解的次最優(yōu)解，但是遺傳算法效率低，而
且計算量大。由KennedV和Eberhart于1997年在粒
子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的基
礎(chǔ)上提出的二進制粒子群優(yōu)化算法(Binary Particle
Swarm Optimization，BPSO)是解決二進制或離散變
量的優(yōu)化算法。該算法使用簡單，具有并行搜索、記
憶能力和收斂速度快等特點，廣泛用于機組組合優(yōu)化
問題，但是也存在容易陷入局部最優(yōu)和收斂速度較慢
的缺點。改進二進制粒子群算法的粒子具有新的概率
映射變換和位置更新公式，使其具有更強的搜索、記
憶能力和更快的收斂速度 J。
文中利用GH Bladed軟件，通過對葉根在不同
風(fēng)況下四種載荷工況的受力分析，利用不同工況下
葉根擺振彎矩載荷及其循環(huán)次數(shù)和葉片根部的疲勞
載荷譜將相對損耗指標 J量化為損傷量；以風(fēng)電場
機組運行中各機組葉片損傷量的和最小為目標；根
據(jù)電力系統(tǒng)調(diào)度命令和風(fēng)電功率的預(yù)測數(shù)據(jù)，提出
了基于改進二進制粒子群算法對單一風(fēng)電場機組組
合的優(yōu)化研究，經(jīng)過優(yōu)化迭代計算，最后得到滿足
負荷調(diào)度要求、機組出力限制等約束條件，葉片損
傷量最小的機組組合。
1 基于葉片損傷指標的風(fēng)電場機組組合優(yōu)
化數(shù)學(xué)模型
1．1目標函數(shù)
在風(fēng)力發(fā)電機組的各組成部件中，葉片是將風(fēng)
能轉(zhuǎn)換成機械能的重要部件，是風(fēng)電機組獲得較高
風(fēng)能利用系數(shù)和較好經(jīng)濟效益的基礎(chǔ)。因此葉片是
風(fēng)電機組的重要部件之一。在機組各部件中，葉片
一般占到風(fēng)電機組總成本的20％左右；另一方面葉
片也是受力最為復(fù)雜的部件，在風(fēng)電機組的使用期
間，風(fēng)輪所受載荷幾乎全部來自于葉片承受的風(fēng)載。
因此風(fēng)輪機葉片的壽命將影響整個風(fēng)電機組的使用
壽命。
假定風(fēng)電機組設(shè)計壽命為20年，利用不同工
況下葉根擺振彎矩載荷及其循環(huán)次數(shù)和風(fēng)力發(fā)電機
組葉根處的擺振力矩載荷譜[10-121確定不同工況下機
組葉片損傷值。以1 500 kW風(fēng)力發(fā)電機組為研究對
象，得到不同工況下風(fēng)電機組葉片損傷值，如表1。
00表示停機狀態(tài)；01表示風(fēng)電機組出力范圍為0～
1 400 kW；10表示風(fēng)電機組出力范圍為1 400~1 500
kW；1 1表示風(fēng)電機組在滿負荷風(fēng)速至切出風(fēng)速范
圍內(nèi)運行。
表1不同工況下風(fēng)電機組葉片損傷值
Table 1 Damage value of wind turbine blades under diferent
conditions
x ：
12／(1．3
+
e+08
．
),O<1>1 500
f12／(1．3e+o8)，01 500
． 82一 電力系統(tǒng)保護與控制
數(shù)據(jù)和電網(wǎng)的調(diào)度指令，以機組葉片根部機械損傷
量最小為優(yōu)化目標，尋找既能減小冗余運行又可避
免頻繁啟停的機組組合方案，優(yōu)化目標函數(shù)如式(2)
所示。
T N T N
rrfinF=ZZ(4．／·f)+ZZy,．／(1-．／ )+
日 (2)
r Ⅳ ＼一
ZZz1．／一 (1-u／)
j=li=1
式中：F表示總的損傷量； 表示時間周期數(shù)；Ⅳ
表示機組臺數(shù)；X 表示機組i在，時段正常運行時
的機械損傷；Y 表示機組i在，時段啟動時的機械
損傷；z 表示機組i在，時段停機時的機械損傷；
表示機組i在，時段的啟停狀態(tài)，0代表停機，1代
表運行；t表示風(fēng)機運行的時間。目標函數(shù)中機組
啟動狀態(tài)與運行時間t的乘積，表示發(fā)電運行狀態(tài)，
其造成的機械損失量為x／u ·f，x的大小取決于風(fēng)
機運行于01或者l0狀態(tài)， 即與風(fēng)機發(fā)電功率大小
有關(guān)。
1．2約束條件
風(fēng)電場機組組合的約束條件
1)機組出力上下限約束
i red-c1 (3)
式中： redi。 為第i臺機組的功率預(yù)測值；
P
Ⅲ／i ， 二n 為第i臺機組的最小和最大出力。
2)負荷調(diào)度約束
Ⅳ
Σ( ·“ )一 。。 ： a (4)
式中， ，ad為第u，時間段風(fēng)電場規(guī)劃的負荷出力，
滿足電網(wǎng)中調(diào)度負荷指令。
3)最大功率變化率約束
風(fēng)電場應(yīng)限制輸出功率的變化率，最大功率變
化率包括10 min功率變化率和1 min功率變化率。
在風(fēng)電場并網(wǎng)、機組正常停機以及風(fēng)速增長過程中，
風(fēng)電場功率變化率應(yīng)滿足以下要求【1引，見表2。
本文中所討論風(fēng)電場裝機容量為49．5 MW，其
10 min功率變化率為33 Mw 和1 min功率變化率
為9．9 MW。
表2風(fēng)電場功率變化率
Table 2 Power change rate ofwind farm
4)旋轉(zhuǎn)備用約束
按系統(tǒng)總負荷的7％考慮旋轉(zhuǎn)備用容量，
Ⅳ
Σ pJ 一e- j，~= d+ ，則有
i=1
Jv
Σ( )≥1．07P1L (5)
i=1
式中， 為系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量。
2 改進二進制粒子群優(yōu)化算法
2．1基本粒子群優(yōu)化算法
1995年Kennedy和Eberhart在研究鳥類和魚類
的群體行為表現(xiàn)出“群體智能”的基礎(chǔ)上提出了粒子
群優(yōu)化算法。PSO求解問題時，初始將隨機賦予一組
解，即每個粒子的位置，并賦予每個粒子的隨機速度，
選擇適應(yīng)度函數(shù)，通過迭代在解空間中搜索最優(yōu)值。
在每一次迭代中，粒子本身所找到的最優(yōu)解為“個體
最優(yōu)值”，整個種群目前找到的最優(yōu)解為“全局最優(yōu)
值”。各個粒子根據(jù)“個體最優(yōu)值”和“全局最優(yōu)值”
來更新自己的速度和位置。用D維向量表示粒子i，
粒子的位置為Xi=(Xil，Xi2，?， ) ， 速度為
v =(Vi ，v『2，?，v T。則它的個體最優(yōu)值為
P ：(Pi ，P ?，P ) ， 種群的全局最優(yōu)值為
P =(Pgl, ，?，Pga) ，定義速度和位置更新方程為
=w +C1F1(p 一 )+c： (p 一 k)
W=Wm 一(Wm 一Wmi )x(k／K)
= +
(6．a(chǎn))
(6-b)
式中：W為慣性權(quán)重因子；c 和c2為學(xué)習(xí)因子或加
速常數(shù)； 1， ：為分布于(0，1)的隨機數(shù)；喝和x 分
別為粒子i在第k次迭代中第攤的速度和位置；p
為粒子i在第 的個體最優(yōu)值的位置； k 為在第d
維的全局最優(yōu)值的位置。
2．2二進制粒子群優(yōu)化算法
BPSO算法基本思想仍與PSO算法相同，但是
從概率角度定義其粒子運動的位置和速度。在迭代
中每個粒子的每一次 的取值為0或1， k為x
取1的概率。BPSO的速度更新公式(6．a(chǎn))不變，而
位置更新公式(6．b)~lJ變?yōu)?
=
式中： 是區(qū)間[0，1]上的隨機數(shù)；S(vb)是sigmoid
函數(shù)， (v )=1／(1+exp(一v ))。
張晉華，等 基于降低風(fēng)電機組葉片損傷的風(fēng)電機組組合優(yōu)化 ．83．
2．3改進二進制粒子群算法
PSO算法思想是粒子在飛行中，粒子逐漸靠近
最優(yōu)粒子，其速度慢慢收斂于0。BPSO算法中粒子
速度逐漸靠近0時，其位置的變異概率逐漸變大。
但是BPSO算法的變異概率越大，種群多樣性越高，
全局探測能力越強，但缺乏局部探測。所以在利用
BPSO 算法求解離散的組合優(yōu)化問題時，需要混合
一些局部搜索算法，因此提出了一種搜索能力強、
能夠快速收斂至全局最優(yōu)值的改進二進制粒子群優(yōu)
化算法。
分析BPSO的速度更新公式可知：當(dāng)速度 略為
0，說明粒子當(dāng)前位置與最優(yōu)粒子或歷史最優(yōu)位置可
能相等，位置不變； 當(dāng)速度為正值，最優(yōu)粒子和歷
史最優(yōu)位置最大可能是為1，粒子位置為0的概率
大，位置更新為1； 當(dāng)速度為負值，最優(yōu)粒子和歷
史最優(yōu)位置最大可能為0，粒子位置為1的概率大，
位置更新為0。這種算法思想有利于粒子逐漸趨向
最優(yōu)粒子，算法最終收斂于全局最優(yōu)粒子。因此對
位置更新公式(7)修改為
<0’ k=
：～ ， (8)
k
=
式中： 是區(qū)間[0，1]上的隨機數(shù)； (v )是修改后
的概率映射函數(shù)。
『1—2／I1+exp(一V k))， 0
l 2／《1+exp(一v品))一1， k>0
與BPSO算法相比，改進BPSO算法使粒子群
更易接近全局最優(yōu)粒子，當(dāng)速度為0時，粒子的位
置改變率靠近0的概率增大。這種思想更加符合粒
子群算法的本質(zhì)【J引。
3 改進二進制粒子群算法在風(fēng)電場機組組
合問題中的應(yīng)用
3．1粒子的編碼
0或1表示各機組的啟停狀態(tài)，即某臺機組所
有時段的狀態(tài)由一組0或1組成的字符串表示。對
于一個求解 個調(diào)度時段內(nèi)Ⅳ 臺機組的機組優(yōu)化組
合問題，整個粒子的狀態(tài)空間為NxT[ ，表達如下
式。
U =
zf
U 21
：
●
U Ⅳ1
·
．
：
●
·
Ⅳ
T
式中： 表示種群中的粒子； 表示第Ⅳ 臺機組
在第 個時段的運行狀態(tài)。
3．2算法流程
改進二進制粒子群算法應(yīng)用于風(fēng)電場機組組合
的求解步驟 。。如下：
1)設(shè)置粒子群規(guī)模 并在解空間范圍內(nèi)隨
機初始化 個粒子，設(shè)置最大飛行速度Vrnax，最大
迭代次數(shù) ，學(xué)習(xí)因子C1、C2，慣性權(quán)重Wmax、 i ，
根據(jù)迭代次數(shù)計算每次迭代的權(quán)重；輸入每臺風(fēng)電
機組的預(yù)測功率、機組特性參數(shù)以及初始啟停狀態(tài)。
2)對每個粒子進行功率平衡和負荷調(diào)度約束，
使其形成滿足機組組合約束的可行解；設(shè)定當(dāng)前的
迭代次數(shù)為k。
3)算法中各粒子的位置xi表示各機組的啟停狀
態(tài)。速度 表示粒子Xi取狀態(tài)1(啟機運行)的概
率。根據(jù)式(1)和式(2)計算各粒子的當(dāng)前位置的總機
械損傷量即粒子的當(dāng)前解，將其與自身的歷史最優(yōu)
解作比較取最優(yōu)者為粒子自身的局部最優(yōu)解
— — P ，取所有粒子的局部最優(yōu)解中的最小值對應(yīng)
解作為全局最優(yōu)解—— P 。
4)根據(jù)式(5)計算下一代粒子的速度，根據(jù)式(8)
更新粒子的位置。
5)判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否滿足最大值 ，若不
滿足，則k=k+1，返回第2)步；反之，結(jié)束計算，
輸出全局最優(yōu)解。
優(yōu)化算法流程圖如圖1所示。
改進二進制粒子群
r 參數(shù)初始化
J 根據(jù)約束條件判斷粒子群是
] 否滿足條件
j
求得滿足條件的機組組合
』
訓(xùn)算每個粒子的損傷量，獲得局部
最優(yōu)解和全局的最優(yōu)解
』
更新每個粒子的速度和位置
／ ／ ＼
宙 ／ 判斷是否達到＼
＼ 最大迭代次數(shù) ／
＼ ／
是
’
輸出最優(yōu)解
圖1改進二進制粒子群優(yōu)化算法流程圖
Fig．1 Flow chart ofthe improved BPSO algorithm
．． 84．． 電力系統(tǒng)保護與控制
4 算例研究
4．1仿真條件和參數(shù)設(shè)置
仿真是在CPU 為Core(TM)i5 2,5 GHz的
Dell—PC，Matlab7．8環(huán)境下進行。風(fēng)電場共包括33
臺機組，根據(jù)文獻[171，粒子群規(guī)模一般為20～40，
本文確定粒子群規(guī)模為40，迭代300次；慣性權(quán)重
W是迭代次數(shù)的函數(shù)，沿直線從0．4線形遞增到0．9，
因此設(shè)定慣性權(quán)重為wm膩=0．9，Wmi =0．4；加速
因子表示粒子全局和個體認知的影響程度，通常設(shè)
為相同值已給兩者同樣的權(quán)重，因此設(shè)定加速因子
為C1=c2=2．05。
4．2算例結(jié)果和分析
用改進BPSO算法對某風(fēng)電場在2011年03月
31日，33臺1 500 kW變速恒頻雙饋風(fēng)力發(fā)電機組
的組合問題進行優(yōu)化計算。已知未來四個時段電網(wǎng)
側(cè)負荷調(diào)度指令，分別為18 000 kW、16 500 kW、
16 500 kW、20 500 kW；各機組未來四個時段風(fēng)功
率預(yù)測[18-19]值如表3所示。首先根據(jù)風(fēng)功率預(yù)測值
和式(1)可預(yù)測每臺機組的啟動時和運行中葉片機
械損傷量，然后利用改進BPSO算法，根據(jù)隨機初
始化機組的運行狀態(tài)，計算總的葉片機械損傷量。
對上述模型5O次得到的機組葉片機械損傷值
結(jié)果分布如圖2所示L2?，最差解1．56e一04相對于最
好解1．39e一04的偏差為11．34％，且偏差在l0％以下
的次數(shù)達到92％， 由50次平均計算結(jié)果可以得到
改進BPSO算法的收斂曲線如圖3所示。由此可見
改進的BPSO算法具有較好的尋優(yōu)能力和收斂性。
利用文中的模型和算法，經(jīng)過300次迭代計算
得到了風(fēng)電場未來四個時段33臺機組組合的最優(yōu)
結(jié)果(表4)。表4中0表示機組停機，1表示機組
運行； 由表4可知，未來四個時段風(fēng)電場輸送的功
率是20 060 kW，18 154 kW，18 167 kW，22 189 kW，
滿足電網(wǎng)調(diào)度要求；9、17、30號風(fēng)機在這四個時
段內(nèi)均處于停機狀態(tài)。根據(jù)超短期預(yù)測結(jié)果得到未
來四個時段的機組組合優(yōu)化結(jié)果，對于不同周期的
風(fēng)功率預(yù)測結(jié)果，該模型可以做出不同預(yù)測周期的
機組組合優(yōu)化。
該數(shù)學(xué)模型需要進～ 步研究其他部件的機械
損傷量與工況、風(fēng)速的關(guān)系，綜合考慮運行因素，
盡量減少啟停機次數(shù)和風(fēng)機的連續(xù)運行時間。
圖2實驗結(jié)果分布圖
Fig．2 Distributed chan of experiment results
圖3改進二進制粒子群優(yōu)化算法收斂性
Fig．3 Convergence ofthe improved BPSO algorithm
表3風(fēng)功率預(yù)測表
Table 3 Prediction of wind power unit
時間 1 2 3 4 時間 1 2 3 4
I 833．8 1 525．2 l 507 5 1 020．2 l8 1 065I 727．9 I 266．4 l 502．1
2 l 009．2 1 522．0 1 438．5 942 5 19 1 177．9 659．6 l 275．9 1 536．6
3 203 5 218．9 331．8 254 3 2O 1 106．4 517 1 1 l64．4 1 524．3
4 625．3 1 519．6 1 511．7 1 339．1 21 1 249．6 894．2 l 457 3 1 528．6
5 600 2 1 301．8 1 512-2 1 310．1 22 1 188．1 604 4 l 388．8 l 525．9
6 951_2 l 505 0 1 507．9 1 410．2 23 1 309．0 749．2 1 409．1 l 536．9
7 737 3 1 487．1 1 438．7 1 129．0 24 1 004．1 713．0 1 384．0 1 513．6
8 889．5 1 268．7 1 522．2 1 505．3 25 1 327．6 972．2 804．2 1 355．0
9 928．1 1 140．9 1 546 9 l 515．6 26 1 500．6 1 184．3 712．2 1 403．7
10 674．5 1 317．9 1 370．9 1 397 9 27 1 513．6 1 190．2 606．8 1 357 2
l1 850．0 954．7 1 379．2 1 502．6 28 1 353．0 891．1 653．7 1 250．2
12 920．3 1 426．3 1 527．9 1 445．7 29 1 318．4 883．4 483．9 955．2
13 731．7 1 299．4 1 501．5 1 458．4 30 1 500．8 l 311．0 689．4 1 225．2
14 1 003．9 1191 2 1 504．4 l 449．8 31 1 539．1 l 352．2 644．1 1 224．6
15 809．7 1 237．5 1 530．7 1 494．3 32 1 523．0 1 237．8 734．9 1 261．9
16 1 130．6 661．6 930．0 1 489．4 33 1 495．1 1 162．8 555．9 9301
17 1 l22．4 596．0 1 364．9 1 495．1
∞ 鋸 如檔
=吾 鱔冪
張晉華，等 基于降低風(fēng)電機組葉片損傷的風(fēng)電機組組合優(yōu)化 一85一
表4最優(yōu)解對應(yīng)的機組組合表
Table 4 The optimal unit commitment
時間 1 2 3 4 時間 1 2 3 4
1 0 1 0 0 18 0 O 1 O
2 1 1 1 1 19 0 l 1 1
3 1 1 1 0 2O 1 O O O
4 O 1 O 1 21 0 O 1 1
5 0 0 1 1 22 O l 0 1
6 O 1 1 1 23 1 l 1 1
7 1 1 O 1 24 1 0 0 O
8 1 0 O 0 25 O l 0 1
9 O 0 O O 26 1 O 1 1
10 0 1 1 1 27 O l 1 1
l1 0 l 0 1 28 1 0 O 1
12 1 O 1 l 29 0 1 1 1
13 1 l 1 0 30 O O 0 O
14 1 O 0 l 31 0 O 0 1
15 0 l 1 l 32 0 1 O O
16 0 O 1 O 33 1 1 O 1
17 0 O 0 O
5 結(jié)論
(1)結(jié)合風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)，利用不同工況下
葉根擺振彎矩載荷及其循環(huán)次數(shù)和葉片根部的疲勞
載荷譜將相對損耗指標量化為損傷量，建立基于葉
片損傷指標的風(fēng)電場機組組合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，利用
改進BPSO算法求解風(fēng)電場機組組合問題。
(2)相對于傳統(tǒng)的風(fēng)電場場級有功功率調(diào)度，
提出的方法在滿足電網(wǎng)負荷的要求下，降低了風(fēng)電
場機械損耗，有效實現(xiàn)了風(fēng)電場機組的組合優(yōu)化。
(3)文中優(yōu)化目標考慮了風(fēng)電機組的葉片損
傷，還可以考慮風(fēng)電機組的其他部件，如輪轂、塔
架、齒輪箱、發(fā)電機等。對于其他部件可以參考葉
片的研究方法，建立各種工況與各部件機械損傷的
定量關(guān)系。所以這是以后需要繼續(xù)研究的方向，即
對風(fēng)電機組進行多目標的優(yōu)化運行、維護管理。
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收稿日期：2013-01—11；
作者簡介：
張晉華(1980-)，女，
為風(fēng)電場內(nèi)出力優(yōu)化運行
林媛媛(1977一)，女，
網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計工作。
修回日期：2013-03-1 7
博士研究生，副教授，研究方向
E—mail：zhangjh@ncwu．edu．cn
大學(xué)本科，工程師，主要從事電

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