基于t Location-Scale分布的风电功率概率预测研究

风电功率特有的随机波动性,导致风电功率点预测方法的预测精度不高,增加了风电并网的难度,致使风电场弃风现象严重。基于风电功率点预测的基础上,风电功率概率预测可以预测出风电功率的波动范围,为电力系统的安全运行以及电网调度运行给出不确定信息和可靠性评估依据。提出了一种基于t location- scale分布的风电功率概率预测方法,即采用t location-scale函数来描述风电功率预测误差概率分布,并以此建立误差分布,基于已建立的误差分布可以进行概率预测。并引进了覆盖率和平均带宽来评价预测区间的优劣程度。利用吉林省西部某风电场历史数据验证了该方法的可靠性。     

考虑数据和模型不确定性的短期风电功率概率预测

风电功率预测结果的不确定性包括数据不确定性和模型不确定性。首先,分析了两种不确定性的来源,给出了风电功率概率预测的目标和形式;其次,将风电功率条件概率分布的参数作为神经网络输出,并利用负对数似然损失作为损失函数,实现对数据不确定性的建模;然后,将神经网络的权重由确定的变量转变为随机变量,并采用概率分布表示,实现了对模型不确定性的建模;最后,提出了考虑数据不确定性和模型不确定性的风电功率概率预测方法。基于实际风电场数据分析了不同概率分布下预测的性能,结果表明,所提方法支持概率分布、区间、出力场景3种形式概率预测;并且考虑模型不确定性后,提升了概率分布预测的性能;也验证了在异常天气条件下,所提方法能够表征预测结果的不确定性。     

风电场弃风异常数据簇的特征及处理方法

风电场的历史运行数据尤其是风速和风电功率数据对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。在实际运行中,风电场的弃风现象较为严重,弃风会导致风速—功率散点图中存在大量横向分布的堆积型异常数据,这会对构造风电场的等值功率曲线产生较大的影响,从而降低风电功率预测精度,进而对风电场的运行管理和电力系统的运行调度造成不利影响。文中在分析风电场弃风异常数据特征的基础上,提出一种基于四分位法和聚类分析的异常数据组合筛选模型,首先采用两次四分位法剔除常规的分散型异常数据,再使用聚类法剔除堆积型异常数据,并采用二次聚类的思想来解决k-means聚类中k的取值问题。算例分析表明,该模型可有效剔除弃风造成的异常数据簇,对不同的风电机组和风电场有较强的通用性,具有一定的工程实用价值。     

电力系统弃风指标和弃风序列建模研究

随着弃风电量的快速增加,弃风问题已经引起社会的广泛关注。提出了电力系统弃风序列评价指标：弃风时段分布,弃风持续时间以及弃风持续电量。提出了一种基于时序生产模拟的弃风序列建模方法,该方法通过建立新能源消纳最大的时序生产模型,计算得到弃风序列。通过实际弃风序列和仿真弃风序列特性的对比,验证了基于时序生产模拟的弃风序列建模方法的有效性;同时模拟结果显示,高比例风电接入背景下,长弃风持续时间下的弃风电量占比大幅提高,弃风问题更加突出。     

风电场弃风电量统计方法研究

风电的大规模快速无序投运,电网网架结构建设不配套,电网中的快速可调节电源不匹配协调,电力系统的客观规律及风电的不可控性、间歇性,以及电网中的快速可调节电源的容量限制,造成电网弃风情况越来越多。风电的不稳定性及随机性,造成对风电弃风电量的统计难度增加,统计存在偏大偏小问题。弃风电量将对后续风电开发产生影响,偏小可能加速风电建设,偏大则可能延缓风电建设。如何更好地进行风电弃风电量统计是电网公司和风电企业共同关注的问题。通过对风电场调度运行进行分析,提出了四种弃风电量统计方法,并对这四种统计方法进行了探讨、对比分析,得出了一种比较客观的统计方法,为正确评估风电弃风提供了技术参考和理论依据。     

风电年最大弃风电量计算方法及分析

为最大限度保障风电消纳,在规划论证风电装机规模过程中,有必要定量分析风电装机规模与弃风率、消纳风电电量占全社会用电量比重等指标之间的关系。提出年最大弃风电量的概念,基于风电出力和负荷持续曲线,提出了一种计算年最大弃风电量方法,并根据对持续曲线的近似,推导了年最大弃风电量的估算公式;计算最大弃风率与风电电量保证消纳比例等指标,可为风电规划设计提供参考。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性。     

基于机舱风速数据的风电场弃风电量计算方法研究

为准确评估风电场弃风时段的电量损失,提出了一种新的风电场理论功率与弃风电量计算方法—机舱风速法。该方法基于风电机组正常运行时段的输出功率与机舱风速计的测量风速建立映射关系,再应用到弃风时段,计算风电场的理论功率与弃风电量。为研究该方法的可靠性,分析了仪器测量偏差、风机尾流波动性、开停机状态对理论功率计算结果的影响,并给出了开、停机状态下机舱测量风速的换算方法。采用风电场实测数据对机舱风速法进行了验证,验证结果显示机舱风速法计算的理论功率的相关性系数平均为0.9960,均方根误差平均为1.87%,理论电量误差平均为0.68%。与已有方法相比,机舱风速法计算精度高,便于区分电量损失来源,能针对不同开机方案进行灵活设置。机舱风速法不需要建立测风塔,但如能引入测风塔数据修正机舱风速,有可能进一步提升计算精度。     

蓄电池协调电锅炉消纳弃风控制策略

为减少弃风,将风电以电锅炉风电采暖的方式接入电网,并引入蓄电池储能装置,建立蓄电池协调电锅炉消纳弃风小型电力系统模型,提出蓄电池协调电锅炉消纳弃风联合控制策略。利用DIgSILENT/PowerFactory仿真软件,通过控制电锅炉与蓄电池,对比分析系统加入控制策略前后弃风消纳的情况。仿真结果表明,该控制策略能有效促进系统对风电的消纳。     

基于调峰能力分析的电网弃风情况评估方法

随着风电弃风现象的日益增多,如何有效评估未来电网的弃风情况已成为宏观决策部门和风电企业都非常关心的问题。为此,提出了一种新的评估方法。其原理是：针对某个评估水平年,先以各月典型日负荷曲线为基础模拟出月内各日的负荷曲线,进而通过电源调峰能力分析得到各日各时段的电网接纳风电空间;之后,以历史风电标幺值曲线乘以规划风电装机容量作为可能的风电出力曲线;然后,通过二者的比较得到各日的风电弃风功率时序曲线。利用该曲线可统计得到年弃风比例、年利用小时数、年弃风功率持续曲线、年弃风电量月分布、年弃风电量峰谷分布等各类数据,从而全面反映水平年风电弃风情况。利用该方法,算例中对2015年东北电网的风电弃风情况进行了评估。     

基于调频层面的风电弃风分析

弃风已经成为制约风电产业发展的关键问题。弃风造成的原因主要有调峰调频能力和输电能力不足等。从调频层面来看,当电网频率越上限时,可依据电网调度部门指令控制风电场有功功率输出,甚至分步切除风电机组。为了分析调频层面分钟级的应急性弃风,利用有功功率盈余时风电场切机的调频灵敏度指标,选择最合适的风电切机策略,并基于频率越限过渡时间与负荷功率变化量的关系选取弃风的调频困难典型时段,再结合所选的风电切机策略,估算调频层面全年规划方案弃风电量。最后,基于DIg SILENT/Power Factory分析软件,利用我国某区域2020年规划电网算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

风电弃风电量的计算方法与模型

在深入分析影响风电弃风因素的基础上,从调度运行层面上提出了基于逐小时电力平衡的计算方法。综合考虑火电、水电和风电的发电技术特性,电力和热力平衡、以及输电容量等约束,以系统运行成本最低为目标,建立了弃风电量的计算模型。以我国某风电大省为实际算例,计算2011年该省在接入不同风电容量下的弃风电量比例,验证了文中提出的计算方法和模型的优越性。     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。     

计及弃风的风电场最优装机容量

提出了一种在现有电源结构水平下利用弃风优化风电场装机容量的方法。在满足系统静态安全约束的条件下,基于机会规划约束,建立了以风电场净收益最大为目标、计及弃风的风电场最优装机容量模型。在此基础上,以小时为时间尺度,将风电不同季节、不同时刻调峰特性对弃风电量的影响引入最优模型,通过精细化模型得到统计意义上更为合理的最优装机容量。最后,以IEEE 30节点系统为例,基于某风电场的年风速分布特性及典型日每时刻的风速分布特性,采用基于随机模拟的粒子群算法进行模型求解,分析计算弃风、时间尺度、上网电价及其他因素对风电场装机容量的影响。     

国内外风电弃风现状及经验分析

从调峰能力不足、配电线路阻塞和输电容量不足等方面深入分析了风电弃风的主要原因,描述了近期美国、德国、西班牙和丹麦等世界风电大国的弃风现状,研究了上述国家风电弃风的管理及政策机制,并在此基础上提出了对我国风电弃风现象的基本认识。     

风力发电机组限功率双重优化协调控制策略

变速变桨风力发电机组在限功率运行时,需要对风力机的桨距角和发电机的转速进行调节,以响应风电场的调度指令。为降低机械部件的疲劳程度,在限功率控制过程中应尽量避免对桨距角进行调节。然而,常用的单纯转速优先限功率控制策略不一定能有效地降低桨距角的调节量和调节次数。针对该问题,提出一种双重优化协调限功率控制策略,首先以桨距角及转速调节量为最小对两者的给定值进行一次优化;然后在此基础上,以减少桨距角动作次数为目标对桨距角的给定值进行二次优化,通过对风力机及发电机的优化协调控制,进一步改善风机的机械疲劳程度。最后,在双馈风力发电机组仿真平台上对所提的优化策略进行仿真验证。结果表明：与转速优先及未进行二次优化的限功率控制方法相比,所提控制策略在满足限功率指令的同时,有效降低了风力发电机组的桨距角调节量和机械磨损量2个重要指标,从而减少机组的机械磨损,延长机组寿命。