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随着风电接入电网的容量日益增加,系统本身的调峰能力、电网输送空间和安全裕度成为制约电网消纳风电的因素;风速及风电系统的随机波动特性给系统的运行带来冲击和影响,并且风电的接入增加了系统节点电压、频率和支路潮流的随机波动性。基于风电场穿透功率极限的概念,从随机过程的角度分析出风速随机波动特性,提出了风速随机波动特性修正的风电场穿透功率极限优化算法。采用IEEE 30节点系统算例进行了对比验证。研究结果表明,该方法实现了对风电出力随机性的客观描绘,提高了风电并网容量规划方案的灵活性和可靠性。 相似文献
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以预测风速为输入进行风电功率预测时,风电场风速-功率曲线的建模精度至关重要。提出一种基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模方法,并分析不同风速区间下各建模误差的变化情况。分析结果表明,忽略风速-功率传变特性差异导致风速较小时建模曲线偏高,风速较大时建模曲线偏低,而忽略风速空间分散性对建模曲线的影响则相反,因此两者对建模精度的影响有明显的抵消现象,且各建模误差的变化情况与风速大小密切相关。 相似文献
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大型风电机组在额定风速以下一般采用最大功率曲线法进行机组的最大功率跟踪控制,但机组的最大功率曲线一般通过实验获得,很难保证精度。为优化风电机组在低风速区域对风能的利用率,提出了基于微分跟踪器的功率曲线自寻优控制策略。采用微分跟踪器提取出机组转速和机械功率的微分值,并由此判断实际功率曲线与最大功率点之间的位置关系,然后采用三维模糊控制器对功率曲线的系数进行实时调整。以2MW双馈风力发电系统为基础,在Bladed仿真环境中对自寻优控制策略进行了仿真研究。仿真结果表明所提出的自寻优控制策略对机组参数如功率特性或转矩特性等依赖性较小,在风速变化的情况下能够对机组功率曲线的系数进行实时的修改,并有效地将机组的功率曲线调整到最大功率曲线的位置,从而证明了该策略的正确性和可行性。 相似文献
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风电机组最大功率点跟踪控制的影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将影响风电机组最大功率点跟踪(MPPT)控制的因素划分为风力机的动态性能和最大功率点的跟踪要求两大方面。以此为指导,围绕风速条件和风力机结构提取出多个具体的影响因素,包括平均风速、湍流强度、空气密度、风力机的转动惯量、叶片尺寸和最佳叶尖速比。通过仿真分析这些具体因素与现有两种功率曲线改进方法中的设定参数的量化关系,探讨它们对MPPT控制的影响与作用机理。研究结果表明,风速环境和风力机结构参数的变化都会改变风电机组的MPPT效果。因此,在设计与应用MPPT控制时,需要全面考虑上述因素的影响,并相应调整控制器参数。文中工作将为MPPT控制的优化设计奠定基础。 相似文献
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风速-功率曲线的准确建模是风电机组出力态势评估和风电功率预测的关键基础之一。计及风电映射关系的不确定性及功率曲线的分布形态,提出一种基于混合半云模型的建模策略来实现对风功率数据固有和随机分布特征的挖掘和建模。引入最优组内云熵算法快速有效地剔除异常数据;采用逆向云发生器求取期望、熵与超熵数字特征来定量刻画风速-功率对应关系的不确定性,构建腰部数据的半云模型;通过X条件云发生器和正向云发生器分别求取腰部和上部数据的功率云滴,实现定性数字特征向定量数据的转换。以中国东北某大型风电场的实测数据为例,从数据质量、频率分布和风功率预测等维度分析混合半云模型,验证了所提方法的可行性。 相似文献
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风特性的一种工程建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
风速的大小、方向和湍流强度等反映风特性的特征量计算是风能利用过程的重要工作,这些参数是风力发电机组设计以及零部件受风脉动影响分析的重要参数。根据工程需求,研究直观、简便的小时间尺度风特性建模和计算方法;以风脉动为矢量,分析反映风特性关系的“湍流圆”;并通过对实测风数据的统计分析,建立包括风速度和方向参变量的湍流和湍流强度计算方法。采用实测数据的验证表明,这种建模方法能够较好地反映小尺度气流的变化。与经典湍流强度等特征量计算方法比较,风特征量的数值分析方法具有足够的工程精度,且实时性更强,可以用于确定风力机动态及静态设计过程的基本设计参数,同时也可以为风力机运行过程提供控制基础参数,对确定捕获风能与偏航角的关系具有重要意义。 相似文献
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针对直驱风电机组直流电压环和锁相环失稳问题,基于直驱风电机组电流源型线性化模型,分析了电网强度、直流电容输入功率以及控制参数对直驱风电机组稳定性的影响;建立了适用于直流电压环和锁相环稳定性分析的电流源型阻尼转矩模型,通过阻尼转矩法揭示了直驱风电机组失稳机理;进一步地将阻尼转矩法拓展至多机并联系统。研究结果表明:电网强度的减小、直流电容输入功率的增加、控制参数(直流电压环比例参数、锁相环比例参数)的减小会降低直驱风电机组低频振荡模式(直流电压环模式、锁相环模式)的阻尼系数,当阻尼系数小于0时,该模式下系统失稳,表现为直驱风电机组发生低频振荡。 相似文献
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为了准确预测风电机组的输出功率,针对实际风场,给出一种基于灰色GM(1,1)模型和辨识模型的风电功率预测建模方法,采用残差修正的方法对风速进行预测,得出准确的风速预测序列。同时为了提高风电功率预测的精度,引入FIR-MA迭代辨识模型,从分段函数的角度对风电场实际风速-风电功率曲线进行拟合,取得合适的FIR-MA模型。利用该模型对额定容量为850 kW的风电机组进行建模,采用平均绝对误差和均方根误差,以及单点误差作为评价指标,与风电场的实测数据进行比较分析。仿真结果表明,基于灰色-辨识模型的风电机组输出功率预测方法是有效和实用的,该模型能够很好地预测风电机组的实时输出功率,从而提高风电场输出功率预测的精确性。 相似文献
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大型风电场内部包含大量控制参数各异、运行状态不同甚至类型多样的风电机组,其并网引发的次同步振荡问题日益凸显。研究了风电场内部不同风电机群之间次同步振荡相互作用及其影响因素,从而明确次同步振荡在风电场内的演化过程;建立了直驱风电场的并网导纳模型;应用广义奈奎斯特判据分析了风电场内不同风电机群并网的次同步振荡稳定性,在此基础上研究了风电场内不同风电机群之间的次同步振荡相互作用。结果表明,“振荡机群”能够引起“稳定机群”也发生次同步振荡,二者的并网机组台数比例对风电场次同步振荡特性具有显著的影响,“振荡机群”的锁相环参数对整座风电场的次同步振荡频率具有重要的影响。在MATLAB/Simulink中搭建了直驱风电场的并网仿真模型,时域仿真结果验证了上述理论分析的正确性。 相似文献