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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 406 毫秒
1.
光伏出力的波动性是影响光伏发电发展的重要因素,通过对光伏电站的历史运行数据进行统计分析,研究了不同时间尺度下光伏出力的波动特性。文章简要概述了光伏并网发电的出力波动对电网的影响,定量分析了光伏出力的波动水平,通过对不同时间尺度的光伏出力波动数据进行3种分布函数的概率密度拟合并比较结果,得出不同时间尺度下光伏出力的波动性应选择不同的概率分布模型来描述的结论。  相似文献   

2.
光伏电站实际的碳减排量计算对于光伏电站的规划和光伏产业的发展有着重要作用。随着光伏电站规模的不断扩大,光伏出力波动给系统所带来的不利影响也愈加突出。为减轻这种不利影响,需要在系统侧配备必要的旋转备用,而这部分备用所增加的碳排放理应计入光伏发电的碳减排量中。文中对青海省格尔木地区龙源光伏电站实测功率数据进行了分析,给出了基于曲线波动特征的光伏功率曲线分类算法,该算法根据曲线波动情况将光伏发电曲线分为4类,分别对应晴天、阴天、少云和多云气象条件,并给出了各类气象条件下光伏发电功率的统计量。在此基础上,进一步给出了考虑备用影响的光伏发电碳减排量计算模型和计算方法,该模型和方法可根据电站位置、容量、历史气象数据快速计算光伏电站的碳减排量。  相似文献   

3.
光伏出力波动严重影响电力系统稳定运行。对光伏出力爬坡率进行分析,建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,并用变分贝叶斯学习算法估计模型参数。某光伏电站大量实测数据检验表明,在进行光伏功率波动特性研究方面,在不同时间尺度和天气类型下,变分贝叶斯学习算法比单一分布及基于最大期望算法的方法具有更好的拟合效果。  相似文献   

4.
光伏电站功率数据是光伏电站调度运行、出力预测和状态评价的重要基础数据。但由于数据量巨大,现有数据平台无法做到监测点全覆盖,且采样间隔长,严重制约了数据分析应用。给出的光伏发电数据高压缩率快速压缩方法,利用光伏功率数据凸函数和电气特性,完成出力数据精确估算和标记处理,并将夜间和停机期间出力数据置零截断并保留关键数据。建立了光伏功率数据压缩实验平台,数据压缩实验结果表明,给出的方法在保证精度的前提下具有非常高的压缩率和数据吞吐率。有助于进一步降低光伏数据存储、传输、管理、应用成本,促进光伏户外测试数据综合利用。  相似文献   

5.
风电、光伏发电等新能源电力的强波动性、弱支撑性给电力系统稳定性带来不利影响。为此,在研究风电、光伏出力随机波动特性的基础上,通过离散傅里叶变换(DFT)分析补偿风、光电联合出力的电力曲线功率频谱密度,提出利用火电、水电、储能等多能源分频补偿控制模式以应对高比例新能源并网波动问题。首先利用两次小波包分解将波动补偿量分解为低频、中频与高频分量;然后以年运行成本最小化为目标在引入波动量罚系数的基础上根据不同能源机组出力特性优化不同补偿机组容量。通过对西部某地区风电场群及光伏电站数据进行分析,验证了所提调度优化方法的正确性和可行性。  相似文献   

6.
太阳能光伏发电的中长期随机特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
掌握光伏发电的随机特性对于含光伏发电的电力系统规划及运行具有重要意义。提出了一种光伏电站出力随机特性的分析方法,将光伏发电出力的确定性因素与不确定因素相分离,首先采用全球太阳辐射强度模型对光伏发电出力的确定性成分建模,同时引入光伏出力遮挡因子的概念对光伏发电出力的不确定性成分建模,从而形成光伏发电出力的完整模型描述。采用实证分析的方法,从概率分布、波动特性等方面研究了光伏出力遮挡因子的随机特性,并分析了光伏出力的空间相关性。  相似文献   

7.
含光伏电站发电系统可靠性评估方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来光伏发电并网容量不断增加,如何准确评估其对发电系统可靠性的影响具有现实意义。综合考虑光伏出力具有的昼夜日周期性和季节时序特性,提出了一种基于最优分段和多维聚类算法的光伏出力建模方法。首先根据光伏每天有效出力时间长短为原则,采用Fisher最优分段算法,对其年时序出力进行最优分段;然后利用模糊c均值聚类技术对每一时间段逐一进行聚类分析。使得光伏出力的建模更细化,能较好地保留了其局部特性。以IEEE-RTS测试系统为例,针对宁夏某光伏电站实测出力数据,采用该方法将年评估时间尺度智能划分为5个时间段,并在各时间段上量化分析不同光伏容量对发电系统可靠性的影响。计算结果证明了该方法的有效性,对光伏电站的并网容量规划具有重要指导意义。  相似文献   

8.
随着光伏发电渗透率在电力系统中的快速增加,电网的规划和调度过程中均有必要对其进行精细化的考虑。但光伏发电功率具有较强的随机性,对其稳态功率特性的描述需要采用概率统计手段。首先根据光伏出力运行点及其波动限值定义了光伏出力状态,然后针对光伏出力维持在某一状态不变的时间长度进行了定量研究,提出了光伏发电功率持续时间分布的概念。基于德国和中国实测数据的分析表明:光伏出力的持续时间分布存在明显的双峰值特征,适合采用逆高斯分布和广义极值分布函数进行加权混合拟合;双峰值特征表明,光伏发电可能在局部云层扰动下出现快速功率波动,从而只能在数分钟内保持出力状态不变,也可能在天气条件良好时跟随日地运动缓慢变化,其出力可维持某一状态长达数小时。所述研究可用于光伏发电功率调度控制过程中测量和决策周期的选定、光伏电站输出波动限值检验等,进而为输电系统中设备的设计选型提供重要的参考依据。  相似文献   

9.
研究光伏电站及其集群聚合的出力特性是实现光伏功率分类建模预测和区域光伏集群划分的前提和基础,对促进区域电网大规模光伏发电的充分消纳具有重要作用。以单个光伏电站与区域光伏发电集群为对象,从光伏发电出力特征提取与区域光伏集群聚合特性分析两个层面开展研究。首先在分析大量光伏发电出力数据基础上,针对单个光伏电站的出力特征,分别提出三个整体性指标来刻画光伏出力曲线的总体形状和两个局部性指标来进一步精细化描述不同时间段的具体出力特点;其次,针对区域集群光伏电站定义了平滑效应系数量化光伏电站集群聚合后的平滑效应,提出了不一致性系数来表征平滑效应的产生机理;然后建立了平滑效应系数与区域电站个数、集群区域直径之间的多项式关系模型;利用云南某地区多个光伏电站大量实测数据的仿真结果表明,不仅提取的特征能较为准确刻画单个光伏电站的出力特点,提出的区域聚合分析模型还可进一步精确量化描述区域光伏集群的整体聚合特性。  相似文献   

10.
为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。  相似文献   

11.
随着并网光伏发电容量的规模越来越大,光伏发电固有的波动性和不可控性导致其大规模并网时会使潮流分布发生变化甚至潮流反向,对电网的安全稳定运行造成影响。建立了光伏发电系统的潮流计算模型,以IEEE14节点系统和西北某省级电网系统为研究算例,对含光伏的电力系统进行概率潮流计算,全面分析了不同光伏接入容量、不同光伏接入点及不同光伏出力相关性的情况下大规模光伏并网对系统潮流的影响。结果表明光伏接入容量越大,电压及支路潮流的波动和越限概率也越大,光伏接入点将影响系统网损及光伏极限接入容量,并发现光伏接入对系统潮流的影响具有方向性,且光伏电站出力相关性不可忽略。所得结论可为电力系统新能源规划与运行提供决策参考。  相似文献   

12.
针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。  相似文献   

13.
大规模风光互补发电系统建模与运行特性研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
建立了大规模并网风光互补发电系统动态分析模型,提出了基于功率变化率改进扰动观察最大功率跟踪算法。风电及光伏系统均采用有功、无功解耦双环电流控制策略。应用静止同步补偿器分析模型的暂态故障电压。含风电、光伏及风光互补运行的电力系统仿真计算验证了该模型的有效性及其功率波动特性和母线电压的暂态影响。仿真结果表明,该风光互补发电系统模型有效降低了输出功率波动,实现了风光系统低电压穿越,确保故障情况下风光系统不脱网运行以及电网安全稳定运行。  相似文献   

14.
甘肃是我国太阳能资源最丰富的地区之一,已经建设了一批大型光伏发电站。在高效利用光伏资源的同时,光伏发电站并网点电能质量一直是需要关注的问题。根据光伏发电站输出功率波动的特点,按照输出功率划分测试数据,分析并网点三相不平衡度、闪变、电流谐波、间谐波、高频分量等指标,研究光伏输出的电能质量测试问题。通过对甘肃河西某50 MWp光伏发电站不同输出功率下电能质量实测,对比分析得到输出功率波动对并网电能质量的影响。  相似文献   

15.
随着光伏发电的大规模发展,光伏电站的可靠性水平愈加受到重视。提出一种基于时变因素的光伏发电可靠性评估方法,通过分析光伏发电系统运行机理、元件失效模式及其对输出功率的影响,建立系统输出功率的概率模型,形成光伏系统可靠性评价指标,并构造光伏发电系统六状态空间模型。基于序贯蒙特卡洛方法,综合考虑气候条件、元件老化和光照强度,对某50 MW光伏电站运行可靠性进行评估。仿真结果表明,该模型及指标可有效反映系统的实际运行情况、出力水平和故障情况,为光伏电站运维提供支撑。  相似文献   

16.
局部阴影条件下,传统光伏阵列中被遮挡光伏组件和未遮挡光伏组件的功率输出特性不一致,导致光伏阵列的功率输出曲线存在多峰值。为此,利用太阳能电池-超级电容器件(Solar cell-supercapacitor device, SCSD)的发电-储能双重功能,构建了以SCSD为基本单元的光伏阵列,并对正常光照和局部阴影下SCSD的数学模型及工作特性进行了分析。在此基础上,提出了一种基于开关网络的充放电控制方法。局部阴影下利用开关网络变换不仅能对SCSD进行独立控制,实现SCSD内部的超级电容对本身光伏功率缺额进行补偿,而且能控制多个SCSD的超级电容相互配合,共同补偿光伏功率缺额。最后基于Matlab仿真,验证了该方法不仅能有效避免储能电池组不均衡问题,而且能在局部阴影下使光伏阵列输出功率曲线恢复单峰值,最大限度地降低局部阴影下的光伏功率波动。  相似文献   

17.
基于EMD和ABC-SVM的光伏并网系统输出功率预测研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对光伏发电系统的输出功率具有非平稳性和随机性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的光伏并网系统输出功率预测模型。首先根据预测日的天气预报数据,构建相似日的15 min输出功率时间序列。然后,将输出功率时间序列进行经验模态分解,得到不同尺度下的固有模态分量IMFn和趋势分量Res,针对每个IMF分量和趋势分量分别建立相应的支持向量机预测模型,并对SVM模型参数进行人工蜂群算法寻优预处理。最后,将每个模型预测的结果进行合成重构,得到光伏并网系统输出功率的预测值。通过实际数据测试表明:基于EMD和ABC-SVM的功率预测模型同单一SVM预测模型及未经优化的EMD-SVM预测模型相比,具有更快的运算速度和更高的预测精度。  相似文献   

18.
光伏出力具有较强的波动性且难以预测,同时配电网中量测装置不足导致负荷估计精度差,因此传统的确定性电压控制方法不完全适用于主动配电网。电压越限是导致配电网中光伏发电弃光或停运的主要原因,文中提出了一种考虑光伏出力和负荷不确定性的鲁棒区间电压控制方法。该方法计算出最优无功补偿决策的同时,给出光伏电站的允许有功出力区间。所提出的方法在保证系统安全的基础上使得光伏电站尽可能运行在最大功率点跟踪模式。在改进的IEEE 33节点算例系统上进行了分析,通过蒙特卡洛仿真验证了所提方法的鲁棒性。  相似文献   

19.
针对含高渗透率光伏发电的并网型微网,研究了电动汽车与大规模光伏发电协同增效利用的方法,提出一种以提升光伏发电利用率为目的的电动汽车优化调度模型。为避免依托于中央能量管理系统的集中优化,发展了关联电动汽车交互功率与系统负荷信息、光伏出力信息的虚拟费用理论,在此基础上构造了电动汽车集群的非合作充放电博弈模型,并推导出博弈模型纳什均衡与集中式优化模型最优解的一致性,从而以分散自治的方式规避了集中式优化的弊端。在某办公楼区域光储微网的算例分析中,以光伏发电利用率、等年值成本为微网运行性能评价指标,验证了所述电动汽车优化调度方法的合理性、有效性。  相似文献   

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