考虑相关性的风力发电组合出力特性研究∗

大型风电基地由多个风电场组成,不同的组合与功率汇集方式对风电波动性的改变具有不同效果.建立风速频率分布的概率模型、风速分布的相关性模型和风-电能量转换模型,重点考虑了不同地理位置风速相关性的差异,基于实际风速数据研究了模型参数的提取方法,通过两座风电场按照不同相关性组合出力开展仿真分析,结论表明,将位置较远的风电场进行功率汇集具有一定的波动缓解作用.因此,大型风电基地的规划建设和功率汇集应考虑将相关性较低的风电场有限进行功率汇集,从而利用其自身特性减小波动性.     

甘肃酒泉风电出力特性分析

甘肃酒泉风电基地是中国乃至世界规划建设的第1个10 GW风电示范基地,开创了风电大规模集中开发、超远距离输送的先河.文中利用甘肃酒泉地区实际测风资料和调度能量管理系统(EMS)实际运行数据,全面分析了酒泉地区的风资源特性,研究了风电机组、风电场、风电场群和风电基地的出力特性,比较了不同时间尺度下风电出力特性的不同特点,得出如下大规模风电基地的出力特性:在长时间尺度下相关性明显,在短时间尺度下互补性明显.文中还根据大规模风电的出力特性分析了其对电网稳定和调频、调峰的影响.     

考虑预测功率变化趋势的风电有功分群控制策略

风电随机性和波动性导致有功功率调节难度大,为此提出了考虑功率预测趋势的风电有功动态分群控制策略。该策略利用风电超短期功率预测信息和风电场实时运行状态将风电场动态划分6类机群,给出了对风电功率先降后升和先升后降2种非单调变化趋势风电场群的功率预处理方法。在此基础上,确定了各类风电场群的控制原则,通过分析有功功率调节能力给出具体分配方法。利用国内某风电基地超短期功率预测数据进行仿真,验证了所提策略的有效性,结果表明通过风电场动态分群和优化控制,能够实现风电场有功功率的平滑控制,减少输出功率的波动次数。     

风电出力平滑效应的分析与应用

研究风电场和风电场群的出力规律是分析并网风电对电力系统的影响以及寻找解决对策的基本前提。以分析风电出力波动性规律为基础,寻求风电场群相对于单个风电场出力的变化规律,研究了风电场群的空间规模效应,即平滑效应。给出平滑效应的定义、表现、产生机理,以及影响因素的量化分析方法。以一个实际区域内的4个风电场组成的风电场群为算例研究对象,计算分析了风电出力的平滑效应,从相关分析的角度出发,指出了风电场出力之间的负相关性是形成平滑效应的内在原因。最后讨论了不同时间尺度下,平滑效应在系统有功平衡中的应用。     

风电场有功功率聚合特性分析及控制策略优化

以内蒙古某风电场为研究对象,分析聚合风电机组数量及风电机组间功率相关性对风电聚合功率波动的影响,并根据风电场实际风速、机组位置与机组功率之间的关系,得出风电场机组间的功率相关性数据序列.通过不进行任何爬坡控制、风电机组按14％额定容量设定功率爬坡量以及考虑聚合特性的机组互补三种控制办法进行计算对比,表明本文提出的风电场...     

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

基于DDRTS的风储联合并网功率波动特性及电能质量研究

基于新疆某风电场出力实证数据,对比分析单台风机与整个风电场输出功率特性,论证风电功率间歇性和随机波动性大,但整个风电场输出功率具有自平滑特性,从不同时间尺度进行风电场波动特性量化分析。在DDRTS软件中构建区域电网模型,基于频率和电压稳定约束,仿真分析风电出力波动对电网电压、频率等造成的影响,研究区域电网容忍风电功率多尺度波动极限值的计算方法及规律特征。在不同时间尺度、不同极限风功率波动量情况下,进行电网的电能质量仿真分析。结果表明,构建风储联合并网系统,能有效平抑风电出力波动,降低风电并网对电网电压和频率的影响。     

基于风电场群汇聚演变趋势的场群持续功率特性预测方法

大规模开发、集中外送是我国风电开发的特有模式。由于风力发电具有随机性、波动性及低功率密度等特性,在进行大规模风电联网规划时,易造成输电通道配置过度或不足的问题。持续功率曲线能够有效表征风电场群输出功率的长期波动规律性,准确把握规划目标年风电场集群持续功率特性是科学配置外送输电容量的关键。为此,该文通过深入分析不同规模风电场群功率变化趋势,揭示了风电场群汇聚过程中"装机容量–功率"的关联关系,进而构建风电场群的汇聚演变模型,实现了已知未来风电场群总装机容量的条件下,规划目标年风电场群持续功率特性的准确预测。最后,分别应用东北、西北两大风电基地历史实测数据对预测方法进行校验,结果表明所提方法是易行、有效的。     

风电功率波动的时空分布特性

风电功率的波动特性是其对接入电网安全稳定运行产生影响的根本原因。由于缺乏实测数据,量化评估风电波动的影响程度一直难以解决。我国在建巨型风电基地(1~20 GW)所覆盖的地理空间更广、机组类型及台数更多,对其输出功率波动特性的量化评估是保证接入电网安全稳定运行的基础。基于中国东北某省级电网GW级风电场群实测功率数据,定量分析了风电功率波动在不同时间、空间尺度上的分布特性。分析结果表明,风电功率波动的时空分布具有一定的趋势性,且随着风电场群集聚规模的增大,风电功率的波动特性呈现较为明显的平缓效应。     

惯量–刚度补偿器增强接入弱电网风电场直流电压时间尺度小干扰稳定的作用机理分析

以风力发电代表的新能源发电大规模接入电网,其物理和控制结构与传统同步发电机不同,多质量块多闭环反馈控制会引起更复杂的振荡模态,引发频域更宽、更复杂的稳定问题。该文分析一种新型电力电子装备:惯量–刚度补偿器对含大规模风电电力系统直流电压时间尺度小干扰稳定性的作用机理。该文首先以全功率风电机组为例介绍弱电网中风电机组直流电压时间尺度动态特性,推导直流电压时间尺度风电机组小信号模型并利用转矩法分析其小干扰稳定性;而后介绍惯量–刚度补偿器的基本结构和控制;然后建立弱电网下包含惯量–刚度补偿器与风电机组小信号模型,并分析直流电压时间尺度的小干扰稳定性;最后利用复转矩系数法分析惯量–刚度补偿器对直流电压时间尺度同步和阻尼功率分量的影响。理论分析和仿真结果验证了惯量–刚度补偿器对增强弱电网下风电场、风电机群直流电压时间尺度小干扰稳定性的有效性。     

多风电场功率时间序列的时空相关性统计建模和运行模拟方法

在风电场时间序列统计建模中需要同时计及多风电场功率的空间相关性和功率时间序列在不同时间尺度的相关性.提出了一套层次化的多风电场时间序列数据挖掘与统计建模方法.首先将日功率曲线聚类为不同的模式类,并统计多风电场模式的联合分布,识别强相关风电场群.然后建立单变量马尔科夫链模型描述功率曲线模式的日间转移.最后按联合模式划分子...     

一种风电集群分层模型预测控制策略研究

针对分布式风电场大规模风电集群（WPC）在电力系统并网中存在的有功功率调度与控制问题,提出了一种基于动态电力调度的分层模型预测控制（HMPC）策略。首先,将调度框架分为日内调度、实时调度、集群优化和风电场调制四个层次,使得风电调度具有精细的时间尺度。其次,利用下行旋转和传输路径最大限度地提高风电场调制层的风电输出,并通过数值特征方法进行分层分析,提高优化模型中风电预报数据的准确性。最后,利用真实风电场数据进行仿真实验,验证所提控制策略的有效性。实验结果表明,所提HMPC策略能充分利用风电集群的多个时间尺度和适应因子的预测信息,能有效提高风力发电集群传输路径的利用率,提高了风电的可容纳空间和调度的准确性。     

基于数据驱动的风电场有功功率分配算法

针对常规风电场有功功率分配中,通过风速评价机组的功率调节能力不准确的问题,提出一种基于数据驱动的风电场有功功率分配算法。首先,采集不同风速下风电机组转速和桨距角数据,利用Takagi-Sugeno模糊模型和变异系数法评价变速系统和变桨系统参与功率调节的相对权重系数,确定机组的功率调节能力。然后,完成基于机组调节能力的风电场有功功率分配。最后,在MATLAB仿真平台上完成含有10台风电机组的风电场有功功率分配。仿真结果表明,与按风速权重有功功率分配算法相比,所提分配算法的风电场有功功率波动小,风电机组的转速和桨距角变化较为平滑,且高风速机组的载荷小。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

基于概率密度拟合的风电功率波动特性研究

本文分别使用了正态分布、t location scale分布和logistic分布对风功率波动的概率密度进行拟合,并且通过t location scale分布分析了风电机组及风电场的概率数值特征。建立了基于欧式空间的波动信息丢失度量模型,分析了功率波动的平稳性和不同时间尺度下风功率波动信息的丢失率。通过数据分析,得出了随着时间尺度的增大,风电功率波动的相对可变性呈现上升的趋势,风电功率波动的时空分布具有一定的趋势性的结论。     

计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测

针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征;然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重,同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明,所提预测模型能有效利用风电功率时空特性,与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。     

一种基于ARMA-GRNN模型下新型风电预测方法的探讨

在实验的过程中作者探讨了采样时间尺度对风电场功率预测准确性的影响,通过对风电机组风电功率波动的分析,建立了一个基于ARMA-GRNN的功率波动预测模型[1],比较了不同时间尺度下的拟合指数,检验了预测模型的准确性。     

考虑调峰特性的电网风电接入能力分析

提出了一种计及风电调峰特性的电网接纳风电能力分析方法。基于机会约束规划理论,在考虑风电场风速随机性的同时,计及不同季节的风电出力和负荷分布情况,以小时为时间尺度,将风电的调峰特性引入风电并网准入功率极限模型。最后以IEEE 30节点系统为例,采用基于蒙特卡洛模拟的粒子群优化算法进行模型求解,分析了调峰特性对风电穿透功率极限的影响,在此基础上对其他影响因素包括风机类型和参数、风电场平均风速、约束条件不同置信水平等进行了分析。算例结果验证了上述模型和方法的实用性和有效性。     

基于自适应时间尺度小波包和模糊控制的复合储能控制策略

对复合储能系统参与风电波动平抑进行了探讨和分析。首先,传统滤波方法在提取并网功率时以风电波动大的时段确定平滑程度,在不同风电波动场景整体平滑效果差异较大,提出自适应时间尺度小波包方法,能够根据风电波动情况自适应规划滤波时间尺度,同时在时间尺度内自适应确定分解层数,兼顾不同风电波动时段,提高了场景适应能力。然后,基于功率型、能量型储能出力充放电响应分界时间,用所提方法进行内部功率分配,并设计了计及复合储能荷电状态（SOC）优化和能量型、功率型储能协调控制的双目标模糊控制策略,在优化SOC的同时减小对并网功率的影响。最后,依托某风电场典型日数据在MATLAB中验证了所提方法的有效性。