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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 531 毫秒

1.  风电功率在时间和空间尺度的波动分析  
   李坤  何鹏  李真  齐曙光  于大洋  李亚锦《山东电力技术》,2013年第6期
   风电功率自身的随机性和波动性对电网的运行影响重大。根据我国国内某地区的实测电网数据对基于NASA地球观测数据库的区域风电功率计算分析方法进行验证,并对基于时间和空间的风电功率波动在线评价指标包括风电容量因数和负荷功率的相关系数,负荷峰谷差率,等效负荷峰谷差率,风电场之间年平均功率波动的相关系数进行计算与分析,为调峰能力计算及风电接入能力分析提供科学依据。    

2.  风力发电系统功率波动传递特性的研究  
   杨树德  同向前  张皓《电源学报》,2014年第12卷第6期
   风电具有间歇性、随机性和不确定性的特点,对电功率波动的评估是合理选择风电场储能互补设施的基础,但对于规划建设中的风电场,往往有丰富的风速数据而没有电功率数据。本文以长时间大量风速和电功率数据为样本,采用小波包将电功率和风功率分解为不同频段下的波动,通过数据曲线拟合得到风功率和电功率波动随频率的变化关系,进而得到从风功率到电功率的传递函数。风电功率传递函数可将电功率波动的估计问题转化为风功率波动的估计,为拟建风电场的功率波动研究提供一种新途径。    

3.  基于灰色模型的风速-风电功率预测研究  被引次数:4
   李俊芳  张步涵  谢光龙  李妍  毛承雄《电力系统保护与控制》,2010年第38卷第19期
   风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素.基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况.对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数.为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型.通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型.用我国某风场的数据验证了方法的有效性.    

4.  基于灰色模型的风速-风电功率预测研究  
   李俊芳  张步涵  谢光龙  李 妍  毛承雄《继电器》,2010年第38卷第19期
   风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型。用我国某风场    

5.  基于带阻滤波原理的风电场功率波动平抑策略研究  
   黄亚峰  穆钢  刘嘉  严干贵  李龙  王旸文  于洋《太阳能学报》,2012年第7期
   基于单机系统模型,研究系统的频率响应特性,针对系统频率响应特性中存在的敏感频段,提出基于带阻滤波原理的风电功率波动平抑控制策略,以改善风电功率波动对系统频率的影响。基于单机系统频率响应模型和实测风电场功率波动数据,设计系统中风电装机比例较高情况下的风电功率注入对系统频率影响分析算例,分析不同带阻滤波参数的风电功率波动平抑控制对系统频率偏差的改善效果。仿真结果表明,采用所设计的带阻滤波平抑控制策略能利用较小的储能容量最大限度改善风电功率波动对系统频率质量的影响。    

6.  风电功率波动特性的概率分布研究  被引次数:4
   林卫星  文劲宇  艾小猛  程时杰  李伟仁《中国电机工程学报》,2012年第1期
   波动性是风电功率的固有特性,如何定量地描述风电功率的波动性尚缺乏有效方法。基于大量实测数据的分析,发现可以采用带移位因子与伸缩系数的t分布(t location-scale)描述风电功率波动特性的概率分布。分析表明:风电功率的min级分量约占风电场装机容量的2%~5%;多个风电场输出叠加在一起后可以有效减小min级分量的比例;风机类型对风电波动特性的影响很小,而风电场当前风电出力则对风电波动特性几乎无影响。带移位因子与伸缩系数的t分布还适合于描述风电场相邻时间间隔平均功率变化的概率分布,时间间隔加长后,由于风速相关性减弱,相邻时段平均功率的波动特性增强。    

7.  风电功率状态的时域概率特性研究  
   韩杏宁  黎嘉明  文劲宇  谢海莲  岳程燕《继电器》,2016年第44卷第14期
   随着大规模风电的并网,深入认识风电功率的随机特性将有利于更好地预测和利用风电。目前,对于风电功率波动特性的研究较多,对风电功率状态的时域概率特性的研究更侧重于对风电状态转移概率特性的描述。基于风电功率状态的定义,深入研究了风电功率状态持续时间的概率分布描述函数和状态转移概率矩阵。基于多座风电场/群的大量实测功率数据的研究发现:风电功率在某个特定状态可能持续几个小时甚至更长时间,逆高斯分布较适合用于描述风电功率状态持续时间的概率分布,可为系统运行调度风电提供参考信息;风电功率状态转移概率矩阵量化了风电场功率状态的跳变程度,风电功率状态的跳变呈现山脊特性。    

8.  基于相空间重构的风速和风功率超短期预测  
   张晋华  程鹏  刘永前  陈构洪《人民黄河》,2012年第34卷第7期
   风速为随机变化的量,风电机组的输出功率具有波动性,大量风电并网将会对电力系统的安全、稳定运行及电能质量带来严峻挑战,因此风电场的风速和发电功率预测在风电场的调度和管理中起着重要的作用。根据风速具有混沌特性,讨论运用C-C方法对混沌时间序列的相空间进行重构,并对某风电场10台机组的相空间进行重构,采用加权一阶局域预测模型,得到1 h内的短期风速预测值,利用功率曲线转换法得到每台机组的发电功率。经实例证明所提出的方法是可行和有效的。    

9.  基于功率谱密度的风电功率特性分析  
   张旭  牛玉广  马一凡  韩永辉  张晴晴《电网与清洁能源》,2014年第30卷第2期
   风电有功功率波动特性的分析,对指导发电和电网运行非常重要.根据内蒙古赤峰东山风电场运行的实测数据,运用功率谱密度分析的方法,对风电有功功率的波动特性进行了分析.结果表明,风电功率的功率谱密度在超过4个数量级频域范围内符合Kolmogorov谱分布理论,且装机容量的增加,对风电功率的汇聚效应具有明显的影响.    

10.  基于混沌径向基函数的风电功率短期预测  
   李玲玲  李宗礼  李俊豪  李志刚《电源技术》,2014年第12期
   风电功率预测方法分为两类,即直接预测法与功率曲线转换法。因风电功率具有混沌特性,故将混沌时间序列的相关理论引入到风速和风电功率预测中。鉴于预测精度在很大程度上取决于模型参数的选择,为此先用C-C法联合优化了重构相空间的参数,再用径向基RBF神经网络模型直接预测风电功率,或者由该模型得到风速预测值后,根据对应的风电机组功率特性曲线而推算出风电功率预测值。实例分析结果表明:所提出的两种方法均有较高的预测精度,其中基于混沌径向基RBF神经网络的风电功率直接预测法效果更优。    

11.  基于超级电容器控制策略的含风电微电网电压波动的抑制  
   陈秋南  韦钢  卢炜  朱昊《继电器》,2014年第42卷第16期
   在分析含风电及储能的微电网电压—功率特性基础上,提出一种基于超级电容器控制策略的电压波动抑制方法,可对风电功率的随机波动进行快速补偿,保证风电与超级电容器储能共同向外输出的功率稳定,实现系统母线电压的稳定控制。对该方法进行了PSCAD仿真,仿真结果表明:风速变化时,该方法可有效抑制风电功率变化引起的电压波动;大型阻感性负载投入、外部故障时,该方法亦能减小电压波动和电压恢复时间,从而验证了所提方法的有效性与可行性。    

12.  典型风电场风电功率预测误差研究  
   罗卫华  葛维春  高凯  李青春  陈江民  文劲宇《供用电》,2013年第4期
   比较了风电场并网功率的预测值与实际值,研究了风电场并网功率日预测误差概率及最大日预测误差、风电场并网功率实时预测误差概率分布、风电场预测数据的均方根误差和风电场风功率预测误差的分布特性,并提出了利用储能系统减小风功率预测误差,提高风电功率预测精度。    

13.  变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测  
   叶林  滕景竹  蓝海波  仲悟之  吴林林  刘辉  王铮《电力系统自动化》,2017年第41卷第17期
   精确的风电功率预测对保障大规模风电接入电网后电力系统的安全稳定运行具有重要意义。其中,风速的随机变化是引起风电功率波动和影响风电功率预测精度的最主要原因。针对该问题,提出一种基于变尺度时间窗口和波动特征提取的短期风电功率组合预测方法。首先,通过多重分形谱分析不同天气类型下的风速特征。然后,根据当前风速的特征量采用变尺度滑动时间窗口算法,动态地进行特征提取,由提取结果对风电历史数据进行分类,在此基础上选择特定参数建立对应的功率预测模型。为使模型在功率大幅度波动时刻的预测结果更加精确,提出了基于频谱分析的修正方法。最后,将不同天气类型下的功率预测结果与修正结果进行时序组合。算例结果表明,所述变尺度时间窗口与波动特征提取相结合的短期风电功率组合预测方法可有效提高风速波动剧烈的风电场的风电功率预测精度。    

14.  风电功率预测误差分析及预测误差评价方法  
   孟岩峰  胡书举  邓雅  许洪华《电力建设》,2013年第34卷第7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.分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图.可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产.    

15.  风电功率预测误差分析及预测误差评价方法  
   孟岩峰  胡书举  邓雅  许洪华《电力建设》,2013年第7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。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。    

16.  考虑时空分布特性的风速预测模型  
   叶燕飞  王琦  陈宁  伏祥运  赵阳《继电器》,2017年第45卷第4期
   随着风电并网规模日益增加,风电功率波动对电网的影响将更加显著。风速预测可以辅助电网制定调度和运行控制决策,合理应对风电功率波动,降低风电功率波动对电网安全稳定运行的影响。考虑风电机组的地理分布和风速的时间、空间分布特性,建立等效风速模型。由该模型建立上、下游风电机组的风速关联关系,修正下游风电机组的风速。在此基础上,提出一种基于修正系数的风速预测方法,以提高预测精度。以实际风电场地理数据和风电机组参数为基础的仿真算例验证了该方法的可行性和合理性。    

17.  一种短期风电功率集成预测方法  被引次数:4
   张颖超  郭晓杰  叶小岭  邓华《继电器》,2016年第44卷第7期
   为提高短期风电功率预测精度,缩短模型训练时间,提出了一种短期风电功率集成预测方法。根据风速功率曲线和风速频率特征,将风速划分为高、中、低三段,并对每段的风速功率特征进行统计分析。高、低风速段功率波动较大,使用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)方法可取得较高的预测精度。中风速段风速数据点较多,且风速和功率有明显的物理关系,使用高斯(Gaussian)模型预测。并用风速功率等级表对各段预测的结果进行订正,保证了算法的稳定性。用上海某风电场2014年的历史数据,验证了Gaussian模型以及高、中、低风速段对应的预测算法选取的合理性。与LSSVM预测方法相比较,集成预测方法既提高了预测精度又缩短了预测时间,适合风电场短期功率的实时预测。    

18.  电网区域化综合测风系统在风电开发中的应用研究  被引次数:1
   屠强  衣立东  尚勇  魏磊《电网与清洁能源》,2008年第24卷第1期
   以实现高精度、大区域范围的风能资源评估和风电功率预测为目标,分析了基于电网建立区域化综合测风系统的必要性,并研究了风电测量与功率预测控制系统的主要性能。该系统可为区域风电科学规划、大型风电基地的建设、风电场和电网的可靠运行提供技术指导和支撑。    

19.  基于风电场功率波动与限风特性的混合储能容量配置方法  
   胡荣  尹申军  符杨《电测与仪表》,2017年第54卷第19期
   我国风电并网规模逐年增大,高渗透率下的风电功率波动威胁电网的运行安全,同时电网调节能力不足导致"弃风限电"问题升级.在风电场配置混合储能系统可有效平抑功率波动并缓解弃风问题.基于风电场功率波动与限风数据的统计特性,分别确定功率型储能系统所需平抑的波动分量和能量型储能系统多场景工作划分原则.提出一种综合考虑风电功率波动平抑效果、减少弃风的经济效益与储能工程总投入成本的混合储能系统优化配置方法.最后通过算例分析表明,此方法可确保风电场最大功率波动10 min不超装机容量15%的前提下有效减少弃风,且收获较好的经济效益,从而验证其有效性与经济性.    

20.  基于修正风速的风电场等效功率特性模型研究  
   刘永前  高小力  韩爽  孟航《华北电力大学学报(自然科学版)》,2014年第3期
   风电机组功率曲线中的风速应为轮毂高度处的来流风速,而现在普遍采用机舱处风速仪测得的风速,由此建立的风电场功率模型会引入误差。为了减少这种误差,更准确地反映风电场的实际功率特性,提出了一种基于修正风速的风电场等效功率特性模型,该模型利用风轮单元流管模型将实测风速修正成风轮前风速,以此建立风电场等效功率模型。以某两个风电场为例进行验证,结果表明该模型预测发电量精度比现有风电场等效模型分别提高了1.28%和1.73%,且计算简易可行,为提高风电功率预测精度和风电场优化运行提供重要理论依据。    

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