摘要：基于中国国家电网公司的风电场功率变化率限制标准中定义的出力波动考核计算方法,建立描述风电场发电收益和波动损失的指标,提出一种新型的基于风电功率预测结果的自动发电控制（automatic generation control,AGC）序列最优规划策略。与传统的斜率控制方式不同,该策略将发电功率波动限制作为约束条件,为降低1 min和10 min两个时间尺度的出力变化进行罚函数与目标函数的构建,随后通过粒子群算法获最优解。算例结合沿海和内陆两种不同属性的风电场出力历史数据进行波动平抑的AGC序列规划仿真,并将其应用于实际的风电场,仿真结果和实测运行数据表明基于超短期功率预测结果的粒子群算法最优规划方案可有效降低出力波动,发电量损失较少,对降低风电场运营成本,提升收益具有很高的实用价值。

关键词：风电场 自动发电控制 功率波动 粒子群算法 

单位：上海交通大学风力发电研究中心 上海市闵行区200240 上海电气输配电集团技术中心 上海市长宁区200042