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风速波动时风电场动态特性分析 总被引:4,自引:0,他引:4
为了分析风速波动时风电场的电压特性,建立了考虑风机组尾流效应的风机输入风速模型及考虑风机输入风速不同的风电场动态模型,并对风电场采用不同模型时风电场的输出进行仿真比较,结果表明在分析风速波动风电场动态特性时,采用考虑风机间尾流效应和风电场内机组排列布置的风电场模型能够相对准确地反映实际风电场的动态特性,而采用不考虑风机尾流效应的风电场单机模型,夸大了风电场对系统的影响.同时对风电场分别采用恒速风电机组和双馈变速风电机组时的输出特性进行仿真,分析了以上两种风电机组的无功电压特性. 相似文献
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以台风烟花过境沿海陆上风电场期间,风电场内特别是风电机组位置的风速、风向和湍流强度的微尺度分布及其随时间的变化为研究对象,基于中尺度WRF模式的模拟结果建立CFD计算域的边界条件,建立台风大气边界层风速、风向廓线参数化模型,以及考虑中尺度热带气旋和台风边界层内卷效应的风场CFD计算模型。算例结果表明,所建立的台风大气边界层风场CFD计算模型可反映台风大气涡旋在风电场微尺度范围的流动特性,风电机组轮毂点的计算风速和实测的机舱风速符合较好,表明所研究的方法可进一步应用于台风影响地区风电场内风电机组台风风险的精细化评估,开展考虑台风风险的微观选址优化等。 相似文献
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同一地区的风电场一般建立在相互接近的地理位置上,因此其风速往往呈现出一定的相关性。采用Copula函数建立多风电场的风速相关性模型,继而生成具有相关性的风速分布样本空间。考虑风速的随机性与相关性,应用机会约束规划理论,在满足系统安全可靠运行的前提下,以系统可接入的风电机组装机容量最大化作为优化目标,建立了计算风电穿透功率极限的概率最优潮流模型,并采用一种基于随机模拟技术的粒子群优化算法进行求解。以IEEE30节点测试系统为算例,分析风速相关性、风电场接入点和机会约束置信水平对风电接入能力的影响,结果验证了所提模型与算法的合理性与可行性。 相似文献
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针对以往风电机组数字孪生建模受不同研究目的或单一软件的功能限制,难以建立风电机组整机模型的问题,提出一种新的风电机组孪生建模方法。该方法首先依托FAST风速性能模块,建立稳态风模型、随机湍流风模型以及风电场实时风速模型;接着采用空气动力学模块和结构动力学模块分别搭建风电机组叶片、塔架等关键部件的几何与动力学模型;最后在Simulink中搭建风电机组电气系统模型及控制策略,由此构建完整的风电机组孪生模型。将该孪生建模方法分别用于WindPACT 1.5 MW双馈风电机组与某风电场Fuhrl?nder 2.5 MW双馈风电机组并进行验证。结果表明:孪生模型在不同风速模型下,各重要生产参数相比设计标准及实际运行数据均具有较高的准确性。此外,通过对风电机组数字孪生系统实时仿真和现场不可测数据的孪生模拟,也进一步表明孪生模型具有可行性和有效性。 相似文献
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针对风电场并网友好性提升问题,提出考虑风速预测不确定性和风电机组有功特性不确定性的风电场发电能力评估方案。对风速超短期预测误差和风电机组在各风速区间的出力特性进行双重不确定性分析并建立概率分布模型,进而利用贝叶斯网络构建风电机组超短期出力的双重不确定性概率预测模型。基于风电场各风电机机组超短期出力概率预测模型,以最大概率跟踪电网调度指令为目标设计场站功率分配策略。算例分析表明,所提考虑双重不确定性的概率预测模型对机风电组有功的概率分布描述更准确,该模型在场站控制中可有效提升电网功率指令的完成水平。 相似文献
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针对风电场中各风电机组风速之间存在的复杂时空相关性问题,提出一种基于混合Copula优化算法的风电场风速预测方法。该方法首先分析单一Copula函数拟合优度检验,选取合适Copula函数进行组合;其次,构建混合Copula函数模型对风电场内多风电机组风速相关性进行分析;最后应用最大期望(EM)算法求解模型相关系数并完成风速预测。结合优化算法,改进Copula函数能很好地解决风速相关性问题,为获取准确风速预测值奠定基础。以中国某地区风电场风电机组实测风速数据为例对所提方法进行验证,实验结果表明该模型可在准确分析风速相关性的基础上提高风速预测准确性。 相似文献
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针对传统风电场动态等值方法因不考虑复杂地形影响而出现的等值精度偏低的问题,文章提出了一种基于双馈风电机组同调判别的风电场动态分群方法。首先,分析了地形因素对风电场输入风速及风电机组动态特性的影响,其中包括风速分布的影响、尾流效应的影响、机组不规则排布造成的集电线路阻抗影响等;然后,通过分析双馈风电机组多阶模型的特征量对其主导模式的影响作用,提出了以机组转子电流作为观测量进行同调性判别,并根据风电场内各台机组的转子电流动态受扰轨线相似度,利用层级聚类算法完成对场内机组的分群聚类。仿真结果验证了文章所提出方法的有效性。 相似文献
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大规模风电并网会对电力系统的可靠性带来严峻挑战,其出力的随机性也会对电力系统可靠性评估带来难题。为了准确地对风电场出力进行评估,结合风速的随机性,考虑了风电机组的故障、降额和随机投产状态以及风速分布的威布尔参数对风电场出力的影响,建立了风电场多状态出力的可靠性模型;基于蒙特卡洛法对风电场的有功出力进行了概率性评估,并分析了不同状态数、不同降额概率、故障停运概率、随机投产率及不同的风速分布威布尔尺度参数和形状参数等对评估结果的影响。仿真结果表明,所建模型切实可行,能有效地对风电场出力进行评估。 相似文献
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针对风电场中邻近多台风电机组集中出现缺损测量风速的工况,提出基于粒子群优化广义回归神经网络的风电机组缺损测量风速集成填充方法。以"成员等同性"原则引入动态时间规整算法、空间邻点法和Pearson相关系数法,分别搜寻与缺损测量风速风电机组风速演化最为相似的若干台风电机组及对应的测量风速时序,建立基于广义回归神经网络的填充子模型,采用粒子群算法对广义回归神经网络的模型参数和训练集的构成进行全局优化,之后选取较好的子模型构造自适应的熵权集成填充模型。实验结果表明:依据相似性风速序列进行缺损风速的填充能有效提高填充精度;粒子群算法优化广义回归神经网络,不仅提高了子模型的填充效果,更使得模型参数的调节有据可依,能适应不同风电场风速数据的特点;基于熵权的集成填充策略理论依据充分,集成填充的精度和稳定性优于单个子模型。 相似文献