用于风力发电仿真的多时间尺度风速建模方法

建立多时间尺度的风速模型,其目标是模拟风电机组的出力特性,建立有效的风电场稳态和暂态模型,利用仿真分析风电场接入后电力系统的运行状态,对研究含风电的电力系统动态过程和中长期经济调度问题具有非常重要的意义。采用分段线性化方法和基于夹角距离的相似度匹配进行风速的同类趋势聚合,利用聚合数据构建径向基函数神经网络拟合风速趋势,并在此基础上结合风速集合量化概率分布和趋势变化2个约束,对概率分布函数生成的随机风速序列按照趋势的最小偏度进行重构,建立符合真实变化规律的风速模型。算例基于一组实测数据建立了同趋势的随机风速模型,从变化曲线和功率谱密度曲线对真实风速序列和模拟的随机风速序列进行了分析对比。实验结果证明,与传统的建模方法相比,建立的模型既能够反映风速的长期趋势特征,又保留了风速变化的动态特性,显著提升了风速模型的多样性与真实性。     

风力发电系统动态仿真的风速模型

风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处在于其原动机功率的本质不可控,这是由风速的易变性和不可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的影响,也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部分。该文针对风速随机变化的特性,在风速统计特性研究的基础上,用自回归滑动平均(ARMA)方法建立了具有一定功率谱密度特性的风速模型。对该模型所模拟的风速序列进行了分析和验证,并与现有仿真程序中风速模型的结果进行了对比,结果表明该文提出的ARMA模型能够有效地产生动态分析和仿真所需的风速序列。     

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.     

用实测风速校正的短期风速仿真研究

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。     

基于实测数据的风电场风速功率特性仿射建模方法

提出基于实测数据的风电场风速-功率曲线仿射建模方法。以预报误差、地形差异以及尾流效应影响因素作为噪声元,建立输入风速的仿射模型;将风电场功率实测数据划分为多个所属风速区间,求取各个风速区间的中心值,拟合仿射中心值曲线,进而辨识风速-功率仿射模型中的噪声元系数。实测数据验证了所提方法的有效性。     

光纤电流互感器噪声特征及建模方法研究

针对光纤电流互感器(FOCT)的随机噪声问题,借鉴光纤陀螺(FOG)的性能分析方法,分析FOCT的结构及原理,系统地探讨FOCT随机噪声的种类、噪声误差因素及噪声误差抑制措施.结合FOCT噪声所体现出的时域相干性及频域特征,引入Allan方差分析法及建模理论,辨识并量化FOCT的各项噪声误差,全面地评价FOCT性能.Allan方差分析法及建模理论在FOCT数据处理中的应用结果表明,FOCT输出数据中体现了角度随机游走、偏值不稳定性等不同特征的随机噪声,同时证明了Allan方差噪声建模理论在FOCT噪声特征分析方面的可行性.     

光纤电流互感器噪声特征及建模方法研究

针对光纤电流互感器（FOCT）的随机噪声问题,借鉴光纤陀螺（FOG）的性能分析方法,分析FOCT的结构及原理,系统地探讨FOCT随机噪声的种类、噪声误差因素及噪声误差抑制措施。结合FOCT噪声所体现出的时域相干性及频域特征,引入Allan方差分析法及建模理论,辨识并量化FOCT的各项噪声误差,全面地评价FOCT性能。Allan方差分析法及建模理论在FOCT数据处理中的应用结果表明,FOCT输出数据中体现了角度随机游走、偏值不稳定性等不同特征的随机噪声,同时证明了Allan方差噪声建模理论在FOCT噪声特征分析方面的可行性。     

风力发电系统中风速预测方法综述

对于发电控制系统来说,风力发电的间歇性及其时变性是其面临的一个最根本的难题。伴随着风力发电系统并入电网这一形势的快速发展,精确的预测方法就变得尤为重要。对风速预测方法进行了归纳总结,通过分析与比较各自特点,进一步指出了它们的应用范围及发展方向。     

基于运行数据的风电场等效建模方法比较

比较研究了传统的和基于运行数据的风电场等效建模方法。分析了传统单台风电机组输出功率累加的方法存在误差的原因。探讨了基于运行数据的等效建模方法,结果表明该方法更符合现场实际。但如何把握选择运行参数的复杂度与模型的简化度之间的关系,以既达到等效的效果又满足仿真精度的要求是下一个有待解决的问题。     

风电机组风速功率特性曲线建模研究综述

风速-功率特性曲线是风力发电机组设计的基础,也是考核机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标。介绍风速-功率特性曲线的定义、概念和基本特点,分别从参数方法、非参数方法、离散方法、随机方法 4个方面详细阐述风速-功率特性曲线建模的实现方法。分析建模精度的评价方法,提出目前风速-功率特性曲线建模遇到的问题以及需要进行深入研究的发展方向。     

低风速风力发电技术研究

低风速区风能的开发对实现风能的就地转化和利用、弥补常规风能利用手段的不足、补充化石能源的短缺、及对能源消耗结构的调整有重要作用.论文首先分析了目前我国风电开发利用存在的局限,提出了低风速风电开发的必要性与优势,及低风速风电推广应解决的关键技术,分析了低风速风电的应用领域和低风速风电开发的经济性,为低风速风力发电技术的研究、开发应用和推广提供了依据.     

变速恒频风力发电系统风速短期预测方法研究

采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法.首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变...     

基于粒子群算法风力发电系统风速预测研究

为了能够有效地对风力发电系统的风速进行预测,研究了粒子群算法在其中的应用,介绍了风力发电系统风速预测的基本原理,讨论了RBF神经网络的基本理论,分析了粒子群的优化算法并且设计了粒子群优化算法的流程.最后,进行了风力发电系统风速预测的仿真分析,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。     

风力发电机三维阵风谱建模与仿真的向量自回归法

针对风力发电机空气动力学和结构分析的要求,提出一种新的向量自回归(vector autoregressive, VAR)三维阵风速场仿真方法。在常规自回归(autoregressive, AR)法建模的基础上,根据维纳-辛钦公式,由协方差向量和功率谱求出自回归系数向量。其中输入参数为单点Davenport阵风功率谱(power spectral density, PSD)和互相关函数。基于此,推导出多维风速时程模型。算例采用一个3 桨叶风力发电机所在风场,其中心高为H=30 m, 风力机转子半径R=11.6 m, 沿风力机叶尖扫过圆周均布12个点,取其中3点进行仿真, 并采用Burg算法进行功率谱估计。采样频率0~0.9 Hz,频率采用点数N=1 800,时间间隔0.1 s。仿真结果表明,适当选取采样频率点数与时间间隔,可以在保证模拟功率谱计算精度的同时,具有快速高效的特点,弥补了传统方法在模拟三维风速时耗时长、精度低的缺点。     

风力发电系统的建模与仿真研究

本文介绍了风力发电系统的建模方法,分析比较了各种方法的特点与不足;然后对风力发电系统中风速、传动部分、发电机等各个部分的模型进行了总结,分析了各个模型的特点;最后介绍了目前常用的仿真软件,以及风电机组的仿真模型。通过这些总结,发现现在风电机组建模与仿真中存在的问题和不足之处,为今后的建模和仿真研究提供一定的借鉴。     

永磁直驱风力发电系统气动载荷抑制策略

风力发电机组发电过程中,风轮旋转采样随时间和空间分布的三维风场将产生风剪和塔影效应,导致风轮捕获的气动转矩中含有3P谐波分量。该谐波分量沿着传动链向下传播,不仅使传动链承受更大的气动载荷,而且会激发机组固有谐振频率,使机组振荡,严重影响了机组的可靠性。该文首先对永磁直驱风力发电机组进行了两质量块模型建模,通过模型分析得出了机组固有谐振频率和阻尼的大小。发现导致机组承受较大的气动载荷的原因为机组自身阻尼较小。为了增大机组的阻尼从而降低机组承受的气动载荷以及抑制机组谐振,提出一种注入阻尼的功率控制策略。该策略通过在机组的转矩控制环中加入与机组转速小信号量成正比的补偿转矩,大大增加了机组的阻尼。为了解决转速小信号量无法直接测量的问题,该文从机组的功率流中分析出了间接测量转速小信号量的方法。最后,在实验室建立了一台10kW变速风力发电机组实验系统,实验结果验证了所提出方法的正确性。     

基于神经网络的风力发电系统风速软测量

对风力发电并网系统的有效风速测量问题进行研究。鉴于神经网络可应用于非线性系统的模型与辨识,不受非线性模型类的限制,且可给出工程上易于实现的学习算法,提出基于神经网络的有效风速软测量。对实时采集的风力发电机组的风速样本参数集进行分析、训练及拟合,获得相应的有效风速计算网络。仿真结果表明,有效风速软测量可代替风速仪的作用,是一种非常有效的风速估计方法。     

基于Copula函数的风电场风速建模分析

韭菜坪风电场为贵州省的一个大型山区风电场,风电场内各机组的风速具有一定相关性。本文采用多元正态Copula函数及秩相关矩阵度量的方法来量化分析该风电场内风速的相关性,以建立更能反映该风电场特性的风速模型。多元正态Copula函数能有效地将威布尔分布的风速序列、风速累积概率分布序列及标准正态分布序列连接起来,实现相关风速变量的转换及建模预测。该方法为今后分析韭菜坪风电场风速特性对该地区电网安全稳定性的影响提供一定的技术支持,也可为山区及大型风电场规划选址提供参考。     

变速风力发电系统统一功率控制策略研究

针对变速定桨风力发电机组,提出一种统一的全风速范围功率控制策略。该控制策略首先通过扰动观察最大功率跟踪控制方法找出机组的最佳功率运行关系,然后根据得出的最佳功率关系对机组实施功率反馈最大功率跟踪控制以提高跟踪速度。该方法不需要预知风轮的气动特性曲线,具有统一的最大功率控制性能。此外,针对高风速区限转速和限功率控制难的问题,该控制方法通过在高风速区降低机组的运行转速,迫使机组进入失速区运行,实现了机组恒功率软失速运行。在对所提出控制策略的工作原理进行详细分析后,通过实验室建立的风力机模拟系统,对采用不同参数的风轮构成的风力发电系统进行了实验研究,实验结果验证了本文提出方法的正确性和可行性。     

基于概率测度变换的风速时间序列建模方法

结合中国东北某实际风电场多年测风数据,分析风电场风速的统计特性,得出多年月内同一时刻风速同样服从Weibull分布.通过概率测度变换衔接实际风速序列与回归分析模型时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型,建立单一风电场风速时间序列模型;基于向量自回归(VAR)模型,给出了不同风电场间风速相关性考虑方法,分别给出了模拟风速时间序列的模型及参数.通过对比得知,实际风电场风速数据与模拟得到的风速时间序列具有较好的一致性,基于概率测度变换构建模拟风速时间序列是可行、有效的.