计及季度趋势变时间步长风速仿真模型及应用

为提高风电并网系统充裕度评估精度,提出计及季度趋势的变时间步长风速仿真模型。该模型应用奇异谱分析从风速样本中提取季度趋势和随机波动分量,应用线性插值和奥恩斯坦-乌伦贝克过程对两分量建模,产生任意时间步长的仿真风速样本。将该模型嵌入蒙特卡罗模拟法,提出风电并网系统的季度充裕度评估方法。应用该模型仿真某观测站风速样本,评估风电并网IEEE-RTS发电系统的季度充裕度,结果表明,该模型可产生与实测风速样本统计指标等特征接近的任意时间步长仿真风速样本,且季度充裕度评估精度较高。     

异步风力机风速突变对并网系统影响分析与防护措施

在含异步风力机风电场电网中,风电场风速的突变将会对电网系统造成影响。研究了含异步风电机组的风电场在风速突变条件下对接入电网的电压、电流、有功、无功的影响情况。通过动态模拟仿真,在风速突变时,接入点的电压水平和风力机的风能利用率都有明显下降,并仿真分析了STATCOM对接入点的电压水平和风力机的风能利用率的影响。最后讨论了平移突变风速、变桨距控制风速突变等防护措施的可行性,保证异步风电场在风速突变时正常运行。     

基于Copula函数的马尔科夫链风速预测模型

针对风能随机波动造成的电网不平稳运行问题,提出了一种基于Copula函数计算马尔科夫链风速预测模型,对风速进行了短期预测。首先,利用相邻时段风速变量时间相关性建立连续一阶马尔科夫链风速预测模型,然后,结合Copula函数并采用基于经验分布的半参数估计法计算风速模型的状态转移函数,有效避开了离散型马尔科夫链因风速状态离散化程度高引起模型计算过于复杂的缺点,并且生成了较高精度的预测风速时间序列。最后,实例仿真分析结果验证了所提模型预测的准确性和有效性。     

变速风力机的建模与仿真

阐述了变速风力机的风能捕获原理;分析了功率特性和转矩特性;建立了风速的四分量时域模型和变速风力机输出功率及转矩仿真模型.在不同风速下进行仿真,结果可为风力机性能分析提供参考.     

计及风电的发电系统可靠性评估

考虑风速和负荷预测误差的随机性、风力发电机组和常规机组的停运率,应用蒙特卡洛仿真方法对含风电场的发电系统进行可靠性评估.针对发电系统概率抽样中蒙特卡洛算法样本容量大、效率低等不足,提出了分散抽样蒙特卡洛算法,此抽样算法将[0,1]区间分成若干子区间,在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算,从而增加故障状态的抽样频率,提高抽样效率,在满足精度要求下,有效地减少了抽样次数.以含10台常规机组和1个风电场的发电系统进行了仿真,结果验证了该评估方法的有效性.     

考虑风速相关性的发输电系统可靠性评估

基于Copula函数理论,提出了一种产生多维相关风速的模型并把该模型应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估的蒙特卡洛模拟方法中。通过历史风速数据对模型的验证表明:与常规的矩阵变换法相比,文中所提出的Copula函数模型能够更好地保持历史风速序列的概率分布、基本统计量和相关特性。将所述模型和方法应用到含风电场的IEEE-RTS发输电可靠性测试系统中,证明了与所提出的Copula函数法相比,常规的矩阵变换法会造成对系统可靠性指标的低估。     

基于MATLAB/Simulink的风电场典型风况建模与仿真

为了较准确地描述风能的随机性和间歇性,采用4分量组合风速模型,即基本风、阵风、渐变风和噪声风,用MATLAB/Simulink对风力发电中典型的3种风况进行建模,使用单风机进行仿真。仿真结果表明,使用的组合风速模型能够较精确地反映3种风况下风速的特点。     

考虑风电机组影响的发电容量充裕度评估

风力发电在全球范围内规模不断扩大,风机能够且正在广泛参与现代能源体系的发电行为。针对风能的间歇性等特点,建立了风速的自回归滑动平均(ARMA)时间序列模型,合理模拟实际风速。通过研究风电机组停运概率分布,使用比例分配方法创建含多状态的风电系统模型。最后,以小型RBTS测试系统为例,定量分析当风电机组接入发电系统后,发电容量充裕度指标受到的影响。     

含飞轮储能单元的直驱永磁风力发电系统有功功率平滑控制

在分析传统直驱永磁风力发电系统运行特性和飞轮储能系统控制的基础上,研究并提出了适用于该发电系统的功率平滑控制策略,所提控制策略无需测量风速.建立了控制系统小信号模型,分析表明所提控制系统在小扰动条件下可保持稳定运行.对含飞轮储能单元的永磁同步风力发电机控制系统进行了仿真计算,仿真结果表明所提控制策略在保证最优风能捕获的前提下可实现良好的系统输出功率平滑控制.     

基于改进一阶马尔可夫链的风速时间序列模型

模拟风速时间序列在含风电场电力系统的规划及评估等领域应用广泛。传统风速序列建模的一阶马尔可夫链模型无法保留时间序列的自相关特性,同时不能反映出实际风速随季节、天气等因素的变化情况。文中通过将一年分为12个时间段及将一日分为4个时段,在传统一阶马尔可夫链中引入了风速的季节特性和日特性;同时,考虑风速与降水量的关联,引入了风速的干湿特性。在此基础上,提出了风速时间序列模拟的改进一阶马尔可夫链模型。仿真结果表明,该改进模型不仅较好地保留了观测风速的自相关特性,而且提高了模拟风速序列的精度。     

用实测风速校正的短期风速仿真研究

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。     

基于互Box-Cox变换和Markov链风速云模型的发电系统充裕度评估

为准确计及风速随机性和自相关性对风电并网系统充裕度的影响,建立基于互Box-Cox变换和Markov链的风速云模型,并将该模型与时序Monte Carlo模拟法结合,提出计及风速随机性和自相关性的风电并网系统充裕度评估方法。仿真结果表明,所提模型产生的仿真风速样本与实测风速样本具备相似的概率分布特性和自相关性,所提方法可较精确地评估风电并网系统充裕度及风电容量可信度。     

基于Johnson分布体系的含风电场发电系统可靠性评估

提出了一种基于Johnson分布体系的多维变量建模方法,并将其应用于含风电场发电系统年度可靠性指标计算中。该方法利用风速历史数据和持续负荷曲线构建风速和负荷与标准正态变量的关系,即模拟风速和负荷的概率分布特征,进而通过模拟相关多维标准正态变量来实现对风速相关性的模拟,避免了因假设风速概率分布模型可能导致模拟精度低的缺点。通过算例分析,验证了算法在模拟负荷和风速分布时的精度以及应用于含风电场发电系统可靠性评估中的适用性。在此基础上分析了风电场风速相关性对含风电场发电系统可靠性指标的影响。     

基于时序和随机风速模型的含风电场发电系统充裕性评估

建立基于蒙特卡洛模拟(MCS)的含风电场发电系统可靠性评估模型,包含时序和随机风速模型的建立及序贯和非序贯蒙特卡洛模型的建立,并把该模型应用到RBTS测试系统中。由不同风速模型和不同MCS方法构成4种组合可靠性评估模型,本文分析4种组合模型的系统缺电概率LOLP、缺供电时间期望LOLE、期望缺供电量EENS、可靠性指标,并确定时序和随机风速模型及序贯和非序贯MCS方法对系统充裕性的影响,同时分析了风电场装机容量、系统峰值负荷等因素对系统充裕性指标的影响。     

基于序贯蒙特卡洛法的风／柴／储能发电系统充裕度评估

边远地区采用风／柴／储能发电向负荷供电,可保证供电可靠性、节省柴油燃料和保护当地的生态环境。采用已测量到的风速历史数据,建立风速时间序列模型,进行风速模拟预测,并计算风电机组的输出功率。应用序贯MonteCarlo模拟法,在考虑机组随机故障的情况下,建立发电机充裕度评估模型。针对样例系统,定量分析了系统各种配置参数变化对发电系统充裕度的影响。评估结果可为风／柴／储能发电系统可靠运行和储能设备配置提供依据。     

联网风电机组风速-功率特性曲线的研究

介绍了变速恒频风力发电机的基本运行机理及其PSASP/UPI仿真模型的开发原理。采用统计学方法分析了风电场中风电机组的实测运行数据,并在此基础上重新建立了适用于联网风电机组仿真模型的风速–功率特性曲线。仿真结果表明,该曲线更接近于风电机组的实际运行情况,在变速恒频风力发电机的仿真模型中,采用上述曲线能显著提高仿真的精确性。     

含风电场的发输电系统可靠性评估

基于序贯蒙特卡罗仿真方法,建立含风电场的发输电系统充裕度评估模型。计及输电线路故障和输电线路有功限制,建立考虑风向、尾流效应以及地形因素影响的风电场内各台机组捕获风速计算模型,并提出了新的关于风电场接入系统的可靠性指标。利用Matlab7编写了相应程序,对引入该模型的IEEE-RTS79系统进行可靠性评估。通过对比不同的接入方案,充分评估大规模风电场对发输电系统可靠性的影响。     

变速恒频无刷双馈风力发电机的功率控制系统

在无刷双馈电机(BDFM)的国内外研究及应用现状基础上,分析其工作原理和变速恒频风力发电系统的实现。根据BDFM在d-q坐标系的动态数学模型,提出变速恒频运行条件下的功率控制策略,设计出基于d-q坐标系的功率控制系统。应用此控制策略和控制系统,对一个典型BDFM运行在空载条件下的动态特性进行仿真验证和分析。理论研究与仿真结果证明了本功率控制策略和控制系统用于BDFM风力发电的可行性及有效性。     

含风电场的互联发电系统可靠性评估

为得到更准确的风速序列,建立了小时级的时序风速概率分布模型,并根据该模型进行抽样获得时序风速序列。考虑风电机组的功率输出特性、尾流效应等因素,建立了风电场可靠性模型。采用分区的方法,结合增加了由25台风电机组组成的风电场的IEEE-RTS 24节点算例,利用时序蒙特卡洛模拟法对含风电场的互联发电系统进行可靠性评估。所提模型考虑了风速和负荷的时序相关性以及风电机组的功率输出特性、尾流效应等影响风电场出力的因素,使风电场接入系统后的可靠性评估更为客观、准确。     

基于卷积的风速和负荷相关性分类处理的概率潮流计算

含相关性风电的电力系统概率潮流算法需具备同时处理风速相关性和负荷相关性的能力。现有的概率潮流算法一般采用蒙特卡罗方法统一处理两类相关性,但该算法计算量较大,且忽视了风速和负荷在概率分布特性上的差异。为此,本文提出风速相关性和负荷相关性分类处理的概率潮流算法。该算法延用蒙特卡罗法计算相关风电场总出力的概率密度曲线,并利用负荷一般呈正态分布的特性,采用解析法快速求取总负荷的正态分布函数,最后将两类结果进行卷积计算获得支路潮流的概率密度函数。由于在处理具有相关性负荷时避免了负荷样本的生成与采样,该算法可以提高概率潮流的计算效率。以含多风电场的IEEE RTS-96系统和IEEE 118系统为算例,与蒙特卡罗法、点估计法及累积量法进行比较,验证了本文方法的有效性和优越性。