甘肃酒泉风电基地风电预测预报阶段性研究

为解决甘肃酒泉千万千瓦级风电基地的调度运行问题,风电预测预报系统的建设成为当前的重点。介绍酒泉风电基地预测预报系统阶段性建设研究的实际情况及其处于研究初级阶段的运行情况。研究显示,目前虽然单个风电场预测预报误差很大,但由于地理分散效应显著,酒泉风电基地总体的预测准确度相对较高。然而距离"误差小于20%的点(即测量值)所占比例至少为80%"的要求还有一定距离。通过对各准确度指标的分析表明,平均绝对误差、均方根误差及"误差小于20%的点所占比例"三者之间的关联性较强,但它们与"预测与实测功率相关性系数"几乎没有任何关系。以上工作将为研究的进一步深入乃至风电预测预报系统的实用化打下坚实的基础。     

国际风电预测预报机制初探及对中国的启示

大规模风电接入使电力系统面临若干挑战,系统运营商不得不在其规划和调度决策中处理风电带来的波动性和不确定性,风电预测已被确定为解决日益严重的电力系统不确定性问题的重要手段。文章介绍了国际上风电预测预报实施机制,提出在我国风电预测预报研究工作刚刚开展之际,应该借鉴国际经验,加快建立行之有效的风电预测预报实施机制来支持风电的健康可持续发展。     

酒泉风电基地大规模风电并网综合解决方案初探

结合酒泉风电基地的现状及发展规划,分析了酒泉风电基地大规模风电并网对甘肃电网带来的影响。从电源结构、电网结构、并网技术标准及运行管理规范等方面给出了解决酒泉风电规模化并网问题的措施。最后从政策层面、管理层面及技术层面提出酒泉风电并网问题的综合解决方案。     

中国风电发展宏观障碍分析及政策建议

中国的风电事业经过20多年的发展，至今仍然没有取得大的突破。为了解决这一状况，使中国的风电事业得以快速发展，本文首先将世界各风电强国和我国的风电发展现状作一比较，然后重点分析了中国风电事业发展的宏观障碍，揭示了风电价格与风能资源、融资条件和税收条件的关系，阐述了风电设备本土化率难以提高的原因，并且讨论了风电购电合同以及市场需求量对于风电发展的影响。针对文章中所涉及的每个问题，都提出了相关的政策建议。     

风电中长期电量预测研究现状

在高比例新能源场景下,大规模风电并网给电力系统供电充裕度、供需平衡等产生了更加显著影响,因此风电的电量预测在业内受到了更多的关注.准确的风电中长期电量预测结果可以为风电并网后电网制订电源调配计划、设备检修计划及中长期发电计划等提供重要依据.论文从基本理论、主要方法、难点及趋势等方面对目前的风电中长期电量预测研究现状展开...     

2005年世界风电发展状况

2005年世界风电继续蓬勃发展，截至年底风电装机容量已达58980MW，比上年增加11310MW，增长24％。根据近几年风电新增装机的发展趋势，世界风能协会预计到2006年底和2010年底，风电装机将达70000MW和120000MW。     

混合电源及功率预测系统在风电并网中的应用

随着风电场装机容量的不断增加,解决大规模风电场并网对电网稳定性的影响问题就显得尤为重要。考虑到风能的特点及我国能源的地理分布情况,首先介绍了风电-火电"打捆运行"为电力系统供电的联合运行方式,通过调节火电厂的输送功率对风电进行调度,以实现电网的稳定及对风能接纳能力的最大化。其次,提出了多尺度选择的风电功率预测及误差校正方法,根据不同尺度的风电功率变化规律,可实现对风机组、电力系统的控制,以便于风电调度。最后,配以合适的储能装置、无功补偿设备可进一步增强电网的稳定性。通过假设的算例进行了验证和分析,具有一定的适应性和实用性。     

甘肃酒泉将建设世界最大风电基地

随着中国水电水利规划设计总院审查并通过了酒泉10.0GW级风电基地规划报告，酒泉市迈出了建设出界最大风电基地的步伐。位于甘肃省河西走廊西端的酒泉市是我国风能资源十分丰富的地区之一，境内的瓜州县被称为“世界风库”，玉门市被称为“风口”，气象部门最新风能评估结果表明，酒泉风能资源总储量为1.5亿kW，     

适用于风电并网的VSC-HVDC系统模型预测控制

针对风电并网的电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)系统的传统双闭环控制策略存在控制结构复杂、PI参数较多且难以整定、响应速度慢等问题,提出适用于风电并网的VSC-HVDC系统模型预测控制策略。为了提高风电场母线交流电压的控制精度,风电场侧换流器(WFVSC)采用基于优化模型预测的定交流电压控制,提出滞后补偿两步预测法,并将模型预测控制与脉宽调制(PWM)技术相结合,求取2个控制周期内调制波的最优解,然后经过调制单元生成开关信号作用于WFVSC。网侧换流器(GSVSC)采用有限控制集模型预测功率控制,基于GSVSC的离散数学模型,利用代价函数遍历寻优找出使代价函数最小的开关状态组合作用于GSVSC。基于所提模型预测控制的VSC-HVDC系统具有良好的稳态性能、动态性能和故障恢复性能,能为风电场提供稳定的交流电压。仿真结果验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

甘肃酒泉千万千瓦风电基地面临的挑战及应对措施

论述了国内外风电发展的特点和模式,分析了酒泉风电基地的特殊性,总结了甘肃酒泉千万千瓦风电基地面临的挑战,并提出了应对措施。     

甘肃酒泉10 GW级风电基地面临的巨大挑战

甘肃省酒泉风电项目将成为世界上最大的风电基地,但同时它也面临着巨大的挑战。酒泉风电基地本身主要面临的是输送能力、调频调峰、电力电量消纳和系统稳定等4大问题。这些问题不单纯是风电本身的发展,而是与电网建设、其他火电、水电电源建设有着密切的联系。文章针对上述问题提出了应对措施。     

甘肃酒泉风电功率调节方式的研究

酒泉风电基地(Jiuquan wind power base,JQWPB)是中国第一个千万千瓦级示范风电基地,它的建设给甘肃电网乃至西北电网带来调频调峰、电力电量消纳等技术难题,利用河西地区测风资料和近期调度能量管理系统(energy management system,EMS)实际运行数据,分析甘肃酒泉地区风资源特性和风电出力特性,研究风电并入电网的功率调节方式,根据国内技术发展水平和河西资源状况,比较了抽水蓄能、常规火电以及抽水蓄能和火电联合3种功率调节方式,得出了抽水蓄能电站不能用于风电功率调节、抽水蓄能和火电联合调节存在不确定性和一定规模的常规火电可以满足风电功率调节要求的结论。建设一定规模的火电基地,并在酒泉地区将其电能以特高压直流外送是解决酒泉风电调频调峰与电量消纳的有效途径。     

Operation and Development of Grid-Integrated Jiuquan Wind Power Base

In this paper the author describes the current development of the 10-GW wind power base in Jiuquan, Gansu Province. The future planning of the wind power base and the relevant power grid are also introduced based on the assessment on the wind resources and the wind power operation with the grid.     

基于等效平均风速的风力发电功率预测

目前应用风速气象数据预测风力发电功率的方法存在较大误差,难以满足工程应用的精度要求.文中基于能量守恒原理提出了风力发电机组等效平均风速的概念,并通过为期1年的现场实验分析得到等效平均风速与最大风速和平均风速的函数关系,由此提出了基于等效平均风速的风力发电功率预测方法,并与以往基于平均风速的风力发电功率预测方法进行了工程应用效果对?栽 比,表明基于等效平均风速的预测方法较基于平均风速的预测方法在预测精度方面有明显提高.     

风电场输出功率超短期预测结果分析与改进

风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义。文中介绍了2009年10月在现场投运的风电场超短期功率预测系统的多层前馈神经网络模型结构,对系统运行3个月的预测结果进行了分析,对预测模型的系统误差进行了修正,同时采用统计方法修正了风电场尾流效应对预测结果的影响,从而改进了模型的预测精度。改进模型的预测结果得到了改善,均方根误差下降了约6%,平均绝对误差下降了约7%,且预测结果与实测结果相吻合,对于风电场调度具有一定的参考意义。     

基于神经网络的酒泉风电基地超短期风电功率预测方法

风电的随机性和波动性给电力系统调度运行带来了一定的困难,以我国首个千万kW级风电基地甘肃酒泉风电基地为例,研究了基于神经网络的酒泉风电基地超短期风电功率预测方法,并对风速和风电功率实时数据进行了分析处理。在此基础上,基于神经网络算法和贝叶斯规则进行了超短期预测建模过程分析。最后,通过预测结果对预测模型进行了验证分析,验证结果表明预测模型合理、预测精度高,该预测结果可以为调度运行人员提供参考。     

基于小波-神经网络的风速及风力发电量预测

风能作为可再生清洁能源已得到世界各国的广泛应用。由于风速的不确定性,给保障风力可靠性发电带来了一定的困难。提出了一种较为准确的小波–神经网络法预测风速。该方法利用小波函数将原始波形进行不同尺度的分解,将分解得到的周期分量用时间序列进行预测,其余部分采用神经网络进行预测,最后将信号序列进行重构得到完整的风速预测结果。在神经–网络学习过程中加入了微分进化算法,提高了其收敛速度,解决了局部最小化问题。通过实例分析证明了该算法能较为准确地预测风速。     

基于非参数回归模型的短期风电功率预测

随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.