风力机机头风速与输出功率相关性分析及应用

鉴于用机头风速代替入流风速来预测输出功率的误差较大,因此以某实际风电场为例,计算机头风速和入流风速之间的相关系数,将机头风速拟合成关于入流风速的线性式,并对比由机头风速预测所得的输出功率曲线与模型功率曲线。结果表明,当机头风速与入流风速的线性关系式的一次项系数与1偏差不大时,使用机头风速预测的输出功率较可靠。但对于风场里的后排风机,必须先使用Jensen尾流模型求出后排风机的入流风速,再预测输出功率。将此方法应用于实际风场中预测的超短期输出功率与实测功率基本吻合,进而证实了此方法在风电场输出功率预测中的可行性。     

基于输出功率预测的风电机组运行风险度评估

异常天气下新能源出力剧烈变化会严重威胁电网的安全运行,针对气象因素的异常变化导致的风电功率预测准确率低的问题,文章提出了一种基于LightGBM-Seq2Seq的异常天气下的风电功率预测方法。首先,由于目前新能源发电中缺乏有关异常天气的定量判据,文中设计了异常天气判别标准,并采用多尺度滑动窗口进行异常样本提取。其次,针对异常天气下气象波动和功率波动的匹配性差、风电出力情况难以估测的问题,提出基于LightGBM的功率基准值预测模型计算异常天气下的基准功率,同时针对异常气象波动引起的实际功率与基准功率的偏差,提出基于Seq2Seq的功率增量预测模型,通过功率增量对功率基准值进行修正,以实现异常时段的风电功率预测。最后通过实际算例验证了所提方法能够有效提高异常天气下的风电功率预测精度。

     

基于EMD分解的风电场风速和输出功率年度预测

应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率.对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建市各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和得到次年度对应月份的预测模型.对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速月度预测的平均MAPE为16.25%,提高了此类预测的精度.考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得出次年风电场的输出功率值.     

2种风电功率预测模型的比较

采用ARMA模型对风电功率进行了预测,并由ARMA方程推导出卡尔曼滤波状态方程和测量方程,从而将预测问题转化到状态空间,并利用卡尔曼滤波法预测了风电功率,比较了2种方法的预测效果。实例表明,卡尔曼滤波法能够提高风电功率的预测精度,并在一定程度上解决了时间序列分析法的预测时延问题,对电力系统的安全、稳定、经济运行以及提高运行效益具有重要意义。     

基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测方法研究

分布式光伏系统输出功率的预测是对配电网进行协调调度,进而有效消纳分布式光伏发电的关键。文章对天津某地区配电网中分布式光伏电站的功率特性进行研究,建立了基于ARIMA时间序列的分布式光伏系统输出功率预测模型。此外,还分别建立了基于ARIMA时间序列与神经网络的分布式光伏系统输出功率预测模型,以及基于ARIMA时间序列与支持向量机的分布式光伏系统输出功率预测模型,并比较了3种预测模型的预测误差。分析结果表明,与其他2种预测模型相比,基于ARIMA时间序列与支持向量机预测模型的预测误差较小,晴天、雾霾天、阴天和雨天条件下,该模型的预测误差分别为7.02%, 9.13%, 9.35%和9.48%,该模型的年预测误差为13.65%。     

基于RBF神经网络的直流微电网均流控制策略

针对直流微电网功率分配问题,利用径向基神经网络(RBF)建立了直流变换器的动态等效模型,提出了一种改进的功率分配控制策略。以直流微电网模型为基础,以采集的本地单元变换器电压、电流值为输入,以其他单元变换器的输出电压、电流值为输出作为训练数据。在无需通讯的情况下,利用神经网络只需要本单元信息便可准确预测其它并联单元输出,并应用到本地控制器当中,从而改善功率分配和电能质量。文章利用Matlab/Simulink建立的对比仿真模型,证明了该控制策略在多种情况下都具有很好的控制效果。     

基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测

提高光伏阵列的短期功率预测的精度,对光伏电站运营管理效率具有重要作用。文章提出了一种提升小波变换与BP神经网络相结合的直流侧功率输出预测滑移算法,对光伏阵列的超短期功率进行预测。实验结果表明,文章所提出的算法对超短期功率预测具有较高的精度,适用于晴天、多云、阴雨等复杂天气条件。     

尾流效应对风电场输出功率的影响

研究了风电机组尾流效应对风电场输出功率的影响,提出了风电机组效率矩阵、风电机组的功率特性矩阵,以及等效输出功率特性等新的概念和相应的算法,从而建立了比较全面的风电场输出功率和风速的关系模型,为研究并网风电场运行和规划方面的有关问题奠定了基础。     

基于小波包与LSSVM的短期光伏输出功率预测研究

由于太阳辐照度及其他气象会随时发生变化,导致光伏电站输出功率具有可变性和不确定性,这将会对电网的安全运行造成重大影响。文章研究了影响光伏电站输出功率的几种气象因素,提出了一种基于小波包与最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期光伏电站输出功率预测方法。首先,利用小波包将原始光伏电站输出功率,以及太阳辐照度、环境温度、环境湿度等气象因素进行分解,得到基频信号和多层高频信号;然后,利用最小二乘支持向量机所具有的处理小样本数据和解决非线性函数的能力,将得到的基频信号和多层高频信号作为最小二乘支持向量机的输入变量;最后,将不同尺度的输出结果进行叠加、合成,得到原始光伏电站输出功率的预测值。仿真结果表明,与传统的最小二乘支持向量机预测法、BP神经网络预测法,以及EMD与LSSVM相结合的预测方法相比,文章预测方法的预测精度较高,可以有效地预测光伏电站输出功率。     

基于SVM的风速风功率预测模型

风电是一种最方便、最成熟的可再生能源。风力发电具有波动性、间歇性和随机性,大容量的风力发电接入电网,对电力系统的安全、稳定运行带来影响。通过风速风功率预测,对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。常用的预测方法中,要么预测结果偏差太大,要么存在过学习、维数灾难和局部极值问题。支持向量机(SVM)应用于风速风功率预测,明显优于常用方法,得到相当可观的结果。     

一种计算空间电池阵输出的新方法

在求解太阳电池阵输出的方法中,有的方法能求出输出功率,但不能求出输出电流、输出电压;有的虽能求出输出电流、电压,但未考虑太阳辐射光强对它们的影响。本文提出一种新的方法,能求出太阳电池阵工作温度、输出电流和输出电压,并考虑了太阳辐射光强的影响。该方法包括一个I-V特征关系式和一个能量平衡模型。光强和太阳电池的温度是I-V特征关系式中的变量。能量平衡模型是在稳态、忽略太阳电池的热容条件下建立的。用该种方法分析了安装在太阳能飞机上的太阳能电池阵。     

太阳电池及方阵的模型与仿真

介绍了太阳电池及方阵的数学模型和电路模型,特别针对用于计算机解析计算的模型进行了详细地描述。介绍了利用模型对太阳电池及方阵的特性,并进行了初步仿真,结果表明该模型能够模拟太阳电池及方阵的特性。     

我国发展空间太阳能电站的必要性和相关技术基础分析

对我国建立空间太阳能电站的必要性进行了讨论。在分析建设空间电站相关技术的基础上，提出了发展我国空间电站的构想。发展空间太阳能电站是我国解决能源需求、优化能源结构的理想选择；我国的技术基础已具备建立空间电站的能力，需对一些关键技术进行重点论证、研究，要加快发展载人航天技术和空间站技术；应首先发展太阳能发电卫星，之后再发展电力传输卫星等其它空间电站形式。从现在起就开始准备，我国可能在２０年左右时间内建立初步的空间电站演示系统。     

相同参数不同形状局部阴影对光伏阵列输出特性的影响

对包括并联结构(SP)、网状结构(TCT)、桥式结构(BL)和蜂巢结构(HC)在内的4种光伏阵列结构在相同面积、不同形状类型局部阴影下的输出特性进行对比研究.结果表明:透光因子和面积相同、形状类型不同的局部阴影对4种结构光伏阵列输出特性的影响各不相同,其中TCT结构受离散型局部阴影的影响最小,而SP、BL和HC结构受竖...     

小型太阳能光伏直流车载冰箱的实验性能研究

设计了一个小型太阳能光伏直流车载冰箱实验系统,实验验证了该系统各部件工作时的匹配性能,并测试了系统工作时的电流、冰箱温度、负载功率、蓄电池电压等数据,最后对各部分能耗进行了分析。实验结果表明：该装置能稳定运行,可满足实际冷藏要求;在完全无日照情况下,冰箱可连续运行34 h。     

基于斜面辐射组合计算模型的光伏阵列最佳倾角研究

基于2019年3月—2020年2月白银和敦煌光伏电站的实际观测数据,建立4种斜面辐射组合计算模型,在对模型预测精度检验的基础上,分析了电站当地不同倾角倾斜面辐射量的变化特征以及不同时段发电量与倾角大小之间的关系,同时提出3种最佳倾角选取方案并对输出的年总发电量进行对比,结果表明：1）4种组合模型预测效果均较为理想,白银电站4种组合模型各月平均RRMSE均低于8%,敦煌均低于9%。2）斜面总辐射与直接辐射9月之前随倾角增大呈现出递减趋势,大致表现为0°≈15°>30°>45°>60°>90°;9月之后则相反,表现为60°>45°>30°>15°>0°。散射辐射9月之前随倾角增大而减小,之后各倾角散射辐射差距不大,反射辐射始终随倾角增大而增大。各倾角直接辐射占总辐射比例最大,散射辐射次之,反射辐射最小;3）4种模型计算的最佳倾角较为接近,白银和敦煌年最佳倾角约为35°和38°,月最佳倾角变化曲线呈余弦型,白银和敦煌变化范围分别为4°~64°和6°~66°,白银夏、冬半年的最佳倾角分别约为16°和56°,敦煌分别约为19°和58°;4）为得到最大年输出总电量,建议电站选取方案Ⅱ每月调整阵列倾角,年总发电量较方案Ⅰ白银和敦煌可提高约5.3%和5.0%,条件不具备时可按方案Ⅲ每年至少调整2次阵列倾角,年总发电量较方案Ⅰ可增加约4.6%和4.1%。     

新型发电资源与发电方式开发研究初探

介绍了在实施可持续发展战略的进程中,新型发电资源和新型发电方式的开发研究日益令人瞩目。首先介绍了世界新型发电资源及新型发电方式的基本态热;然后提出了我国新型发电资源和新型发电方式开发研究的对策建议。     

太阳能光伏发电预报效果评价

基于2010年12月1日～2011年3月16日华中科技大学新能源研究中心光伏电站(114.E,30°N)的发电数据和同期的气象数据,建立了光伏发电量与气象因子间的相关关系,利用线性回归法、原理法、神经网络法预报光伏电站的发电量.检验结果表明,三种方法对逐时太阳能预报与实况的相关系数均通过信度为0.001的显著性检验,对发电量的预报均具有使用价值,其中线性回归法预报效果最优.     

光伏电站漂浮方阵波浪载荷数值分析研究

采取船舶与海洋工程通用软件SESAM,在鄱阳湖环境条件下,针对170 m×170 m大型漂浮方阵开展波浪载荷数值分析研究,研究在单位波幅规则波作用下漂浮方阵的波浪载荷随行列的变化规律,根据此规律获得整体漂浮方阵的波浪载荷,并据此计算50年一遇的极端条件下漂浮方阵所受的波浪载荷,为漂浮式光伏电站的系泊设计提供基础性数据及技术支持。