基于数字信号处理的风电功率日周期性研究

风电功率具有波动性和间歇性,大规模风电并网对电网运行产生不利影响。主要对风电功率波动特性进行分析。基于数字信号处理,将风电功率数据作为数字信号进行处理。通过自相关系数分析发现风电功率数据具有一定的周期性。利用有限傅里叶分解提取日周期分量,并从能量角度分析了日周期分量在不同时间尺度和不同装机容量下的分布特性。日周期分量在风电功率中所占比例随时间和空间的不同发生变化。时间段越长日周期分量所占比例越小;随着风电场数量的增加,日周期分量所占比例将明显增加。     

基于偏依赖量的风功率影响因素相关性分析方法

分析各类影响因素与风电功率之间的相关性对于提升风电功率预测的准确度和评估风电机组的性能具有重要意义。针对原有相关性分析没有考虑风电功率时变特性和不能反映影响因素与风电功率之间复杂非线性关系的问题,提出基于影响因素重要性和偏依赖量的相关性分析方法。首先,基于历史数据,利用梯度提升树和人工神经网络训练风电功率模型。其次,基于功率模型提出影响因素重要性指标,识别影响功率的重要因素。然后,利用风电功率对各类影响因素的偏依赖量衡量影响因素的变化对风电功率趋势的非线性影响。最后,采用实际风电功率数据进行验证,实验结果表明所提方法能够识别影响风电功率的重要因素,并可衡量各类因素的变化与风电功率之间的非线性相关关系。     

风电功率变化的一致性和互补性量化评估

与传统能源相比,风力发电在节能减排方面具有明显优势,但对风电功率相互之间变化特性的把握不足,一定程度上限制了风电的实际应用.针对风电功率自身变化特性,定义了平稳性指标用于评价风电功率或负荷的波动程度;针对相互变化特性,定义了一致性指标用于评价电源之间、电源与负荷之间变化的一致程度;定义了互补性指标用于评价电源之间、电源与负荷之间的互补能力,与一致性指标共同描述相互变化特性,还定义了考虑变化方向的分指标;并与相关系数及同时率指标进行了比较.利用定义的指标对某地3个风电场风电功率及负荷功率变化的平稳性、一致性、互补性进行了计算,实现了不同情况下风电功率变化特性的量化评估.评估结果为解决多种电源特性比较、指导风电运行提供了新的信息.     

基于新型多维功率趋势聚类的风电功率预测方法

为解决传统聚类算法对风电功率序列趋势特性的挖掘与利用较少,且对不同风电场进行可调节设计不足的问题,提出了一种基于新型多维功率趋势聚类的风电功率预测方法.该方法首先提出一种多维功率趋势相似距离度量方法,其中包括风电功率序列波动程度、波动时间及数值维度共3个维度的度量,对风电数据中的趋势特性进行挖掘;然后,采用提出的严格系...     

数据提取方法对风电功率波动特性的影响分析

基于实测风电数据的风电功率波动特性分析能提高电网调度等部门对风力发电电源特性的认识,缓解风电并网给系统带来的不利影响。由于风电数据常常涉及到不同数据采集方法,因此有必要分析风电数据采集方法对风电功率波动特性分析的影响。本文根据东北某风电场的实测功率数据,通过间隔取点法和间隔平均值法获得不同功率数据序列进行风电功率波动特性分析。算例分析表明,不同的数据采集方法会对风电功率波动特性分析产生影响,且间隔取点法下的风电功率数据适用于风电功率预测,间隔平均值法下的风电功率数据适用于风电功率波动的概率密度特性分析。     

基于相空间重构的风电功率波动特性分析及其对预测误差影响EI北大核心CSCD

精确的风电功率预测是保证含大规模风电电力系统安全稳定运行的重要基础。为提高风电功率预测精度,已开展了诸多研究,新的预测方法不断涌现。但任何方法都无法保证无差预报,究其原因,风电功率的预测精度不但和预测方法有关,还与风电功率波动特性有关。该文阐述了评价风电功率波动特性的必要性;在相空间重构基础上,利用递归图和递归率对风电功率时间序列波动特性分别进行了定性和定量的刻画,以表征风电功率波动新模态产生的机率;分析了不同空间尺度下递归率的变化规律,建立了分析风电功率时间序列波动特性与预测误差关系的方法,最后给出了利用递归率为风电场管理机构确定切实可行且公平的预测精度考核指标提供依据的方法。文章算例说明了方法的有效性。     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

风电功率预测误差分析及预测误差评价方法

风电功率预测对含大规模风电的电力系统安全、经济运行有着重要意义。分析了风速和风功率特性、预测模型算法和预测模型输入变量对风功率预测误差的影响;以某风电场实测数据为例,对预测结果采用误差评价指标进行了评价分析,提出通过预测模型修正逐步减小风电功率预测误差的方法,给出了预测模型修正流程图。可为提高风电功率预测精度提供参考,从而使功率预测系统可以更好地服务电力生产。     

基于混合分布模型的风电功率波动特性研究

风电功率的波动特性是影响风电功率预测效果的关键问题之一。为定量描述风电功率波动的概率分布特性,提出基于混合含有尺度参数和位置参数的t分布模型(t Location-scale分布)对风电功率波动变化率进行拟合,通过k均值聚类算法进行模型参数确定。从风电场内风电功率波动的时间分布特性和空间分布特性两方面进行研究,分别比较相同机组数量不同采样间隔和相同采样间隔不同机组数量的风电功率波动的时空分布的概率拟合效果,并将混合含有尺度参数和位置参数的t分布模型与单一分布模型中的Normal分布、t Location-scale分布以及混合高斯分布通过评价指标进行对比,验证了其有效性和普适性。     

风电功率及其预测误差概率分布研究

进行风电功率及其预测误差概率分布研究对分析风电功率分布特性有重要意义.以风电功率、日功率波动量均值为指标,统计分析风电在不同时间尺度下的波动概率分布;针对正态分布模型对风电功率及其预测误差分布拟合效果较差问题,利用非参数估计法拟合风电功率及其短期预测误差概率分布,并以残差平方和、相关系数为评价指标,对比不同预测模型和采...     

江苏海上、沿海和内陆风电出力及波动特性分析

江苏风电装机规模大,具有海上、沿海和内陆风电场3种类型的风电场。掌握不同类型风电有功出力及波动性规律对于电网规划、调度、运行意义重大。基于江苏海上、沿海和内陆3类风电场的运行数据,利用多种概率分布模型模拟了风电场有功出力及波动特性,采用最大似然估计法对模型参数进行估计,根据多种评价指标对拟合精度进行衡量,结果表明海上风电有功出力服从Gamma分布,沿海和内陆风电有功出力更接近Weibull分布。3类风电的有功波动最优拟合为含有尺度和位置参数的t分布。     

间歇性能源出力特性综合分析体系及其应用

对间歇性能源出力特性的研究是突破间歇性能源大规模并网瓶颈的前提。从间歇性能源的波动特性和集群效应两方面建立了间歇性能源出力特性综合分析体系。在间歇性能源的波动特性方面,基于不同时间尺度,根据分析指标对比分析了间歇性能源的波动特性,特别地,在日时间尺度上提出了六种风电典型波动类型及其划分方法;在集群效应方面,提出了四种分析集群效应的评价指标,采用加权双高斯混合法建立间歇性能源集群效应的概率分布模型。利用间歇性能源出力特性综合分析体系,基于海南地区的实际运行数据,分析并总结了海南地区的间歇性能源出力特性和变化规律,结果表明,本体系可为后续研究含高渗透率间歇性能源区域电网的规划,调度和运行提供参考。     

考虑时空相关性的多风电场出力场景生成与评价方法

含多个风电场的场景生成技术可为电力系统中长期规划和运行提供所需基础数据。为在场景生成过程中计入多风电场风电出力的时空相关性,提出两阶段场景生成方法：在第一阶段,采用Copula函数对多个风电场出力的空间相关性建模,获得多风电场出力的初始场景;在第二阶段,运用随机微分方程对风电场出力波动随机性建模,通过重构初始风电出力场景,使得最终获得的场景中风电序列较好地保留原始序列的时间相关性。为评估生成场景的有效性,构建场景有效性评价指标体系;引入多重分形去趋势波动分析方法,提供刻画风电序列的自相关特性和动态波动特性的多维度指标。以某区域风电场为例,生成风电季度出力场景,结果表明所提方法能够复现原始风电序列的时空相关性。     

基于DCC-GARCH的海上风电场出力空间相关性分析及预测

多座海上风电场出力之间存在一定的空间相关性,构建合适的风电出力相关性模型有助于提高风电出力的预测精度。针对空间相关性具有时变特性以及难以描述和衡量,提出基于动态条件相关广义自回归条件异方差（DCC-GARCH）模型的海上风电场出力相关性模型。利用多维正态分布和DCC-GARCH模型拟合多风电场的皮尔森相关系数,求解随时间变化的风电场出力空间相关系数,在准确表征空间相关性大小的同时体现空间相关性的时序变化特征。基于DCC-GARCH模型建立多座风电场出力动态空间相关性短期预测模型。基于江苏省盐城市海上风电场数据进行算例分析,结果验证了所提方法的合理性和有效性。     

海上风电出力特性及其消纳问题探讨

中国海上风电将迎来快速发展,研究其出力特性对海上风电消纳具有重要意义。文中利用实际数据分析与运行模拟相结合的方式,将海上风电的出力特性与陆上风电进行了对比研究。为了对比风电场出力的分布特性,提出了风电场出力分布特征指数的新指标。根据历史出力分析了近岸风电场的随机特性与波动特性;结合测风数据与中长期规划,利用风电场运行模...     

采用谱聚类的风电典型出力场景选取方法

为有效地减少原始场景数量,以较小的工作量和较高的精度表征风电出力的全时空特性,本文提出了一种基于谱聚类算法的风电日出力典型场景生成方法。首先采用谱聚类算法对风电日出力场景进行聚类分析,得到能有效反映样本亲疏关系的聚类簇。随后考虑风电的反调峰特性,从聚类后的风电日出力场景中选出能够很好的反映各类场景中原出力曲线调峰效益的出力曲线,将其作为典型场景。最后,以云南某地区2017年风电实际出力数据为算例进行聚类分析,验证所提方法的正确性及有效性。     

计及转子动能损失和风速相关性的风电场有效惯量估计

随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进，风力发电在全国各区域电网的渗透率快速提升。然而，大规模风电场无法提供惯量支撑，风机引入虚拟惯量控制后，缺乏对风电场虚拟惯量估计及其变化态势的准确感知。对此，根据风机虚拟惯量控制机理和外界风速影响提出一种风电场有效惯量估计方法。该方法首先考虑虚拟惯量响应阶段风机工作点偏移造成的机械能损失，在此基础上提出有效惯量的概念并研究有效惯量与风速的关系。其次，考虑风电场内风速的随机性、相关性，提出了基于Copula函数、尾流效应和时延效应的风速时空分布模型。最后，综合得到风电场有效惯量的时空分布估计。根据甘肃某风场的实际风速及出力数据构建仿真算例，结果表明，所提算法能在变化风速下有效估计风电场内各机组有效惯量的大小和时变特性，能实时反映各机组虚拟惯量支撑能力，为掌握系统频率抗扰性提供数据基础。     

风电场输出有功功率的协调分配策略

传统风电场功率分配多以平均方式为主,未能充分考虑场内机组的个性信息。对此,依据机组出力特性与运行状态信息将场内机组划分为临界出力型、降功率出力型、低风速区型及高风速区型4种类别。在此基础上,提出以桨距角控制与转速控制2种调节方式为手段的风电场输出功率协调分配策略。相比传统方式,该策略充分考虑了各机组的出力特性与运行状态等个性信息,使风电场输出功率调节问题在经济性与安全性方面均达到最优化效果。通过所建Simulink模型仿真分析表明,所提协调分配策略能以较好的效果实现风电场输出有功功率分配的协调与优化。     

基于隐式最大似然估计的风电出力场景生成

随着风电渗透率的日益提高,如何有效地描述风电出力的不确定性成为了配电网运行和规划所面临的巨大挑战,为此,提出一种基于隐式最大似然估计的风电出力场景生成方法。针对风电出力曲线的数据特征,设计适用于风电出力场景生成的损失函数和网络结构。通过无监督训练使得场景生成器能够学习到高斯噪声与风电出力场景之间的映射关系。仅需调节模型中相关的参数,采用所提方法就能够生成不同时间尺度的风电出力场景。仿真结果表明,所提方法的预测区间平均宽度和预测区间覆盖率均优于现有的生成对抗网络,且所提方法对于不同的风电场具有一定的普适性。     

基于低电压穿越评估的永磁直驱机组风电场无功优化

为了提高永磁直驱机组风电场低电压穿越能力,提出了一种风电场优化无功出力控制方法.首先分析了风电机组无功和并网能力评价指标,提出风电机组低压穿越能力评价方法;然后综合考虑风电机组的运行状况以及无功输出能力,对风电场中的每台机组的低电压穿越能力进行评估,根据评估的结果分配每台机组的无功出力.仿真结果表明了该无功优化方法的可...