基于近似熵的风电功率可预测性研究

首先提出风电功率时间序列的可预测性概念,并利用近似熵和可预测系数对可预测性进行定量分析,在此基础上分析不同空间尺度下近似熵和可预测系数的变化规律,最后利用吉林省西部某风电场的实测数据进行验证,几种典型预测方法下的计算结果表明,该文提出的指标能有效表征风电功率的可预测程度。     

探路风电预报

为确保电网在安全稳定运行条件下尽可能多接纳风电,风电预报的重要性愈发突出。然而,国内风电预报仍面临预报准确率偏低、电网考核机制不完善等问题。在风电领域,风电预报并不是一个新鲜名词。风电预报是较为口语化的说法,更为专业化的表述方式是风电功率预测预报。所谓风电功率预测预报,就是风电场经营企业根据气象条件、统计规律等技术和手段,提前对单个风电场或风电场群未来一段时间的发电功率或出力情况进行分析预报,向电网调度机构提交预报结果,     

风电场采用健康系数与变下垂输出系统参与电网调频研究

针对风电场参与电网调频导致备用功率冗余的问题，建立了风电场基于健康系数的备用功率分配系统与变下垂系数的备用功率输出的系统。为了分配风机备用功率与控制风机备用功率输出，采用了ARMA风功率预测法对风电场5台风机的历史功率数据进行处理，得到风机的能量密度和功率预测准度，再通过模糊逻辑系统求得风机健康系数，并按照健康系数进行备用功率分配。当频率响应系统检测到频率误差后，控制风机变下垂功率输出系统进行功率补偿，稳定电网频率。仿真结果表明，基于健康系数的功率分配系统与变下垂功率输出系统增加了风电参与电网调频的能力，减少了系统备用功率的冗余。     

基于前置分解组合预测方法的风电功率爬坡预测研究

我国高集中大规模的风电并网发展模式,使风电功率的波动性和不确定性对电网稳定造成越来越大的影响。在目前风电功率爬坡研究的基础上,提出了一种结合前置分解的组合预测算法,并建立了组合预测模型。通过对风电功率爬坡事件的特性分析,对其进行了有效地预测。文章以上海市启东风电场的风电功率数据为实例,通过仿真验证了所提出的组合预测算法能有效地进行风电功率爬坡预测,其预测精度比当前的预测算法有所提高。     

电网对大规模风电消纳能力分析

随着风电接入电网容量的增加,调峰能力、电网输送空间和安全裕度成为制约电网消纳风电的瓶颈,为此先对电网进行调峰能力计算,得出考虑系统调峰能力约束的风电接纳能力范围,然后计算所选电网的风电场穿透功率极限用以表征风电送出问题,再对风电场并网后的电网进行稳定性分析。并对恩施电网进行实例分析,获得恩施电网的风电消纳能力,验证了该方法的可行性。     

南非风电场有功储备模式下的功率滚动平滑控制

以风电场有功和无功功率指令跟踪为控制目标,以风电机组设计极限和机端电压为约束条件,提出有功储备模式下考虑场内电压稳定的风电场功率分配方案,结合超短期风功率预测,实现风电场功率的高精度滚动控制。该文的控制策略成功应用于南非245 MW功率波动,提高场内电压稳定,保障该风电项目顺利通过南非电网公司的现场测试并进入商业化运行。     

电网消纳大规模风电能力分析

随着风电接入电网容量的增加,调峰能力、电网输送空间和安全裕度成为制约电网消纳风电的瓶颈,为此先对电网进行调峰能力计算,得出考虑系统调峰能力约束的风电接纳能力范围,然后计算所选电网的风电场穿透功率极限用以表征风电送出问题,再对风电场并网后的电网进行稳定性分析。并对恩施电网进行实例分析,获得恩施电网的风电消纳能力,验证了该方法的可行性。     

风电功率预测技术综述与改进建议

随着大规模风电接入电力系统,为了保证电网安全、稳定运行,需要对风电功率进行预测。阐述了不同分类标准下的风电功率预测方法,分析了基于历史数据和基于数值天气预报的功率预测方法,归纳了风电功率预测的主要模型及其优缺点,研究了预测误差的评价指标。认为合理选择预测模型和进行模型性能优化是风电功率预测的关键。在综述国内外风电功率预测技术的研究现状后,针对国内当前对风电场功率预测模型研究与开发工作,提出了改进建议。     

基于Elman神经网络的短期风电功率预测

为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场实际1h和24h的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层Elman神经网络模型预测效果最佳。这表明利用Elman回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。     

电网电压跌落对海上风电系统无功补偿的影响分析

电网电压跌落时海上风电系统无功补偿容量的需求,是确定海上风电系统无功补偿方案的关键。基于海上风电系统的典型拓扑建立了海上风电系统的功率传输模型,在此基础上分析了电网电压跌落时,风电场有功功率、无功功率以及电网电压跌落幅值对海上风电系统的无功补偿容量的影响,以确定海上风电系统无功补偿方案。最后对一个具体的海上风电场进行PSCAD仿真分析,结果表明:电网电压跌落的幅值、电网电压跌落时风电场输出的有功功率和无功功率对海上风电系统的无功补偿容量有着重要的影响,并因此而影响海上风电系统的动态过程控制。