风电场多状态出力的概率性评估

以风电场的出力作为研究对象,考虑风速的随机性和风电机组的随机投产、故障状态及降额状态等因素对风电场出力的影响,基于蒙特卡洛方法建立风电场多状态出力的概率模型,并给出评估流程。结合实际算例,在Matlab中编写程序对风电场的多状态出力进行概率性评估。算例分析表明,所建模型能对风电场的出力进行有效评估,比传统的三状态工作模型具有更好的适用性。     

基于序贯蒙特卡罗方法的风电场有功出力可靠性评估

考虑运行、停运和降额状态,建立风电机组的多状态故障模型;在此基础上,考虑风速的随机性、风电场尾流效应和风机本身的故障建立风电场的可靠性模型。基于序贯蒙特卡罗方法给出风电场有功出力可靠性评估的方法和流程。在Matlab中编写相关程序,并对风电场的有功出力进行可靠性评估,通过分析不同可靠性参数对评估结果的影响,验证所建可靠性模型和评估方法的有效性和适应性。     

黑龙江地区风速与风电出力的特征分析与概率分布最优建模

基于黑龙江地区不同区域风电场的大量实测数据,对该地区的风速与风电出力特性进行全面分析,并引入威布尔分布、伽马分布、正态分布和对数正态分布4种概率模型,采用极大似然估计法估算各模型参数,对4处不同地区风电场的风速与风电出力进行模拟并比较,确定不同地理位置风电场的最佳拟合概率分布模型。研究表明黑龙江地区的风速具有明显的季节性、时域性和地域性,各场点风电出力具有一定相关性,其自身的随机波动性受时域和地域的影响。     

基于模糊聚类的含风电场发电系统可靠性分析

摘要： 风电出力的随机性和间歇性使得风电在接入发电系统时会对发电系统可靠性造成影响。考虑到风电出力与负荷之间存在一定的相关性,提出了一种基于模糊聚类的风电场多状态可靠性模型。模型根据风电场出力与负荷数据的分布情况,使用两维模糊聚类对数据进行状态划分,并计算各状态之间的转移概率,最后通过序贯蒙特卡罗模拟对含风电场发电系统进行可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地模拟出风电场出力和负荷的分时序列,且可靠性分析结果准确有效。     

基于不同运行状态的风电机组齿轮箱故障率预测模型

以往基于威布尔故障分布曲线对风电机组齿轮箱故障率的研究主要考虑时间因素,在此基础上,该文进一步考虑齿轮箱实际运行状态,结合威布尔故障分布模型中的浴盆曲线,构建同时考虑时间（t）和运行状态（s）的齿轮箱故障率模型,并计算其在4种不同运行状况（整体故障率升高、整体寿命缩短故障时间提前、故障期故障速率加快、故障期寿命缩短）的组合下模型的可靠性函数、故障累计分布函数、故障概率密度函数和特定时间下特定数量设备发生故障的概率。     

风力发电随机风速时间序列生成方法分析与评价

本文介绍了分别基于威布尔分布模型、组合风速模型和风轮等效风速模型的风力发电随机风速时间序列生成方法,给出了3种随机风速生成方法的详细过程并计算了给定参数下随机风速时间序列结果。为了对3种不同方法所获得的随机风速时间序列数据进行评价,采用风功率谱密度分析技术对随机风速时间序列进行分析,分析结果说明风轮等效风速模型不仅能够较为准确地体现自然界风速功率谱的分布,而且还能体现三叶片风电机组旋转作用的等效效果,在研究风电场电能质量以及并网运行方式对电网影响的场合具有很好的适用性。     

基于风电场出力波动全概率模型的风电波动经济性评估

针对风电出力的随机性和波动性给电网运营带来的影响,基于风电场发电容量模型,对不同出力水平下的风电场出力波动进行了建模分析,建立了风电场出力波动全概率模型,并考虑系统在常规调节和极端调节情形下的出力波动对电网经济性的影响,结合风电场出力波动全概率模型,提出了考虑风电场出力波动的风电波动经济性评估方法。实例应用结果表明,风电场不同出力水平下风电波动特性存在差异,其对电网的经济性的影响有显著区别。     

基于改进型非参数核密度估计法的南方区域风电出力特性分析

随着南方区域风电接入比例的不断提高,风电出力的随机性和波动性对电力系统运行的影响不容忽视,因此有必要研究南方区域的风电出力特性及其随机分布规律。首先从时间因素和地理环境因素两方面分析其对风电出力特性的影响;然后提出一种考虑最优核函数带宽选择的改进型非参数核密度估计法,分别建立多时间尺度下的南方区域风力发电随机分布模型,并建立模型拟合效果的评价指标体系;其次通过与2种基于典型经验分布函数的参数估计法进行对比,验证了改进型非参数核密度估计法的有效性;最后通过日、季、年3个时间尺度分析了南方区域不同省区间的风电出力概率特性差异,可为电力系统调度、电力规划、风电场选址定容等工作起到一定的辅助决策作用。     

双重不确定性预测下风电场超短期有功优化控制

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。     

利用威布尔分布模型对球磨机可靠性分析

介绍了威布尔分布模型及其优点,对某热电厂B磨煤机的缺陷数据进行分类整理,利用二参数威布尔模型和三参数威布尔模型计算时,分别使用MATLAB软件及采用相关系数优化法进行拟合,对数据计算的结果进行比较分析,三参数威布尔分布模型与常用的二参数威布尔分布模型很相似,由于三参数威布尔分布模型考虑了位置参数而更加的符合实际,所以在球磨机状态检修的实际分析中采用三参数威布尔分布模型.可靠性分析技术的具体应用是利用三参数威布尔分布的数学期望公式求取平均无故障工作时间(MTBF),运用检测周期与MTBF的关系求取设备的状态检测周期以及基于失效率函数的故障类型的诊断.     

风电场风功率实时预测效果综合评价方法

超短期风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全经济运行有着重要意义。但目前对预测结果的评价均停留在常规统计学指标上,缺乏合理的评价体系来评价某特定风电场所选取预测模型的优劣。简述了目前风电功率预测结果评价指标的不足,提出一种基于预测误差评价和预报考核等指标的风电场输出功率实时预测效果评估方法,为不同地区风电场根据其风电输出功率变化的特点,选择预测模型以及风电场输出功率预测效果的工程检验提供依据。最后,利用吉林省某风电场实测数据,采用该评估方法对不同预测模型的实时预测结果进行分析评价,实现了该风电场不同预测模型间的择优,验证了该评价方法的指导价值。     

基于TPNT含风电场发输电组合系统可靠性评估

为克服含风电场可靠性评估中需已知风速分布函数的缺点,提出了一种基于三阶多项式正态变换(TPNT)的非序贯蒙特卡洛模拟法评估含风电场发输电系统的可靠性。在已知风速历史数据或风速分布函数的情况下,通过TPNT构建风速随机变量与标准正态分布变量的关系,进而利用标准正态分布函数的性质产生具有任意数量的具有指定相关性的风速样本,并应用于风电场接入的发输电系统可靠性计算中。通过算例分析验证了TPNT应用于发输电系统可靠性计算中的适用性。在此基础上,从风速相关性、额定容量、风资源强度和风电场位置四个角度分析了风电场接入对可靠性的影响。为含风电场发输电系统可靠性的评估提供了新思路。     

Optimisation of electrical system for offshore wind farms via genetic algorithm

An optimisation platform based on genetic algorithm (GA) is presented, where the main components of a wind farm and key technical specifications are used as input parameters and the electrical system design of the wind farm is optimised in terms of both production cost and system reliability. The power losses, wind power production, initial investment and maintenance costs are considered in the production cost. The availability of components and network redundancy are included in the reliability evaluation. The method of coding an electrical system to a binary string, which is processed by GA, is developed. Different GA techniques are investigated based on a real example offshore wind farm. This optimisation platform has been demonstrated as a powerful tool for offshore wind farm design and evaluation.     

Evaluation of wind farm efficiency and wind turbine wakes at the Nysted offshore wind farm

Here, we quantify relationships between wind farm efficiency and wind speed, direction, turbulence and atmospheric stability using power output from the large offshore wind farm at Nysted in Denmark. Wake losses are, as expected, most strongly related to wind speed variations through the turbine thrust coefficient; with direction, atmospheric stability and turbulence as important second order effects. While the wind farm efficiency is highly dependent on the distribution of wind speeds and wind direction, it is shown that the impact of turbine spacing on wake losses and turbine efficiency can be quantified, albeit with relatively large uncertainty due to stochastic effects in the data. There is evidence of the ‘deep array effect’ in that wake losses in the centre of the wind farm are under‐estimated by the wind farm model WAsP, although overall efficiency of the wind farm is well predicted due to compensating edge effects. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于人工神经网络模型的风速预测

利用在达坂城风电场30m轮毂高处的1min实测风速数据,采用人工神经网络模型ANN对未来短时间风速进行预报。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数,并对模型进行了误差分析。研究结果表明,使用BP神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好的效果,误差较ARMA模型更精确,但是对于突变信息的处理能力仍然有限。     

Modeling of the dynamics of wind to power conversion including high wind speed behavior

This paper proposes and validates an efficient, generic and computationally simple dynamic model for the conversion of the wind speed at hub height into the electrical power by a wind turbine. This proposed wind turbine model was developed as a first step to simulate wind power time series for power system studies. This paper focuses on describing and validating the single wind turbine model, and is therefore neither describing wind speed modeling nor aggregation of contributions from a whole wind farm or a power system area. The state‐of‐the‐art is to use static power curves for the purpose of power system studies, but the idea of the proposed wind turbine model is to include the main dynamic effects in order to have a better representation of the fluctuations in the output power and of the fast power ramping especially because of high wind speed shutdowns of the wind turbine. The high wind speed shutdowns and restarts are represented as on–off switching rules that govern the output of the wind turbine at extreme wind speed conditions. The model uses the concept of equivalent wind speed, estimated from the single point (hub height) wind speed using a second‐order dynamic filter that is derived from an admittance function. The equivalent wind speed is a representation of the averaging of the wind speeds over the wind turbine rotor plane and is used as input to the static power curve to get the output power. The proposed wind turbine model is validated for the whole operating range using measurements available from the DONG Energy offshore wind farm Horns Rev 2. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

面向电网稳定性的智能化直流输电控制系统

为了更好地进行能源调配,我国正开始建设坚强智能电网,直流输电控制系统应实现更多系统层的控制功能。智能电网中的直流输电系统的根本控制目标是保障电网整体的自适应和自愈性。为了实现这一目标,需要从直流输电控制的可观测性入手增加控制观测量,引入合理的集控、协调控制理论作为支撑,完善控制输出环节,实现对电网的有效控制。控制的实时性和决策能力是智能化直流输电控制的核心。从可观性、可控性、实时性、自适应性角度分析,提出了面向电网稳定性的多智能体智能化直流输电控制技术框架,为直流输电系统级控制技术的发展提出了思路。     

基于SARSA算法的风电-抽蓄联合系统日随机优化研究

针对随机动态规划在求解风电—抽蓄联合系统日随机优化时出现的维数灾问题,提出采用强化学习的SARSA算法来解决。首先分析了风电出力随机性并采用Beta分布来表示风电出力的概率分布;然后建立了风蓄联合系统实际出力与计划出力偏差平方最小为目标函数的日随机优化模型;最后说明利用SARSA算法求解该问题的步骤。算例应用结果表明,利用SARSA算法求解该问题需迭代一定次数才收敛,且算法的学习率随迭代次数增加而减小时可加快算法收敛速度;将SARSA算法与随机动态规划算法相比,在优化结果接近的情况下,SARSA算法计算时间减少约35%,该算法为解决随机多能互补问题提供了新思路。     

Energy and reliability benefits of wind energy conversion systems

The electrical energy production and reliability benefits of a wind energy conversion system (WECS) at a specific site depend on many factors, including the statistical characteristics of the site wind speed and the design characteristics of the wind turbine generator (WTG) itself, particularly the cut-in, rated and cut-out wind speed parameters. In general, the higher the degree of the wind site matching with a WECS is, the more are the energy and reliability benefits. An electrical energy production and reliability benefit index designated as the Equivalent Capacity Ratio (ECR) is introduced in this paper. This index can be used to indicate the electrical energy production, the annual equivalent utilization time and the credit of a WECS, and quantify the degree of wind site matching with a WECS. The equivalent capacity of a WECS is modeled as the expected value of the power output random variable with the probability density function of the site wind speed. The analytical formulation of the ECR is based on a mathematical derivation with high accuracy. Twelve WTG types and two test systems are used to demonstrate the effectiveness of the proposed model. The results show that the ECR provides a useful index for a WTG to evaluate the energy production and the relative reliability performance in a power system, and can be used to assist in the determination of the optimal WTG type for a specific wind site.